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绪论1

什么是计量经济学1

为什么要学习计量经济学1

如何学习计量经济学2

计量经济学方法2

思考与练习5

第一篇 经典假设下的计量经济学模型8

第1章 EViews软件简介与数据处理方法8

1.1 EViews软件简介8

1.2数据分类9

1.3数据获取11

1.4数据处理14

1.5数据的统计特征16

思考与练习20

第2章 最小二乘法21

2.1散点图21

2.2函数的形式与参数的经济意义22

2.3最小二乘法23

2.4案例分析26

思考与练习27

第3章 一元线性回归30

3.1传统假设下的一元线性回归模型30

3.2一元线性回归模型的基本假设32

3.3最小二乘估计值的特征33

3.4判定系数33

3.5最小二乘回归的若干重要结论35

3.6参数显著性检验t检验36

3.7预测38

3.8案例分析39

思考与练习44

第4章 多元回归分析（一）48

4.1多变量线性回归模型48

4.2多元线性回归模型的若干假设48

4.3多元线性回归模型的参数估计49

4.4多元回归模型的拟合优度52

4.5多元线性回归模型的参数检验53

4.6多元线性回归模型的预测56

4.7案例分析56

思考与练习61

第5章 多元回归分析（二）65

5.1带有虚拟变量的回归模型65

5.2参数的标准化69

5.3非标准线性模型的标准化70

5.4案例分析71

思考与练习80

第二篇 放宽假设的计量经济学模型86

第6章 异方差性86

6.1什么是异方差性86

6.2异方差产生的原因与后果87

6.3异方差性的诊断88

6.4如何消除异方差92

6.5案例分析93

思考与练习100

第7章 序列相关性103

7.1什么是序列相关性103

7.2序列相关性会产生什么后果104

7.3序列相关性的诊断105

7.4如何消除序列相关性110

7.5案例分析115

思考与练习122

第8章 多重共线性126

8.1什么是多重共线性126

8.2多重共线性会产生什么后果126

8.3多重共线性的诊断128

8.4如何消除多重共线性131

8.5案例分析133

思考与练习139

第三篇 联立方程模型的理论及其应用144

第9章 联立方程模型和识别144

9.1联立方程模型的概念144

9.2结构式模型与简化式模型147

9.3模型识别以及识别方法148

9.4案例分析151

思考与练习153

第10章 联立方程模型的参数估计方法155

10.1普通最小二乘法与递归模型155

10.2工具变量法156

10.3间接最小二乘法160

10.4二阶段最小二乘法160

10.5案例分析163

思考与练习170

第四篇 时间序列计量经济学模型及其应用174

第11章 时间序列的平稳性及其检验174

11.1时间序列数据的平稳性174

11.2时间序列数据的平稳性检验176

11.3案例分析178

思考与练习183

第12章 单变量时间序列模型186

12.1自回归模型186

12.2移动平均模型190

12.3自回归移动平均模型193

12.4案例分析196

思考与练习205

第13章 向量自回归模型及其应用207

13.1向量自回归模型207

13.2向量自回归模型的估计209

13.3脉冲响应函数211

13.4预测误差方差分解215

13.5 Granger因果关系检验217

13.6案例分析220

思考与练习228

第14章 协整与误差修正模型230

14.1协整理论230

14.2误差修正模型237

14.3向量误差修正模型240

14.4案例分析243

思考与练习251

第五篇 高级计量经济学应用254

第15章 虚拟被解释变量模型254

15.1线性概率模型254

15.2二元logit模型255

15.3案例分析258

思考与练习261

第16章 面板数据模型262

16.1什么是面板数据模型262

16.2固定效应模型264

16.3随机效应模型266

16.4 Hausman检验266

16.5案例分析267

思考与练习275

附录A常用年鉴276

附录B标准正态分布表278

附录C t分布表279

附录D x2分布百分位数表280

附录E F分布百分位数表282

附录F 杜宾-沃森检验临界值表288

附录G ADF分布临界值表290

附录H φ的经验分布表291

参考文献292