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第1章　绪论 1

1.1　计量经济学概述 2

1.1.1　计量经济学的产生与发展过程 2

1.1.2　计量经济学与相关学科的关系 4

1.1.3　计量经济学所包含的内容 5

1.2　计量经济学中的基本概念 6

1.2.1　数据的来源与类型 6

1.2.2　经济变量与经济参数 8

1.2.3　模型与方程 9

1.3 计量经济学的研究方法 10

1.3.1 计量经济分析工作的对象 10

1.3.2　建立计量经济模型的主要步骤 12

1.4　计量经济学软件EViews使用简介 16

1.4.1　EViews软件的基本功能 16

1.4.2　EViews软件的主要功能菜单 17

1.4.3　EViews软件的常用命令 19

本章小结 20

习题 21

第2章　一元线性回归模型 22

2.1　一元线性回归模型的基本假定 23

2.1.1 回归分析概述 23

2.1.2　总体回归方程与样本回归方程 25

2.2　一元线性回归模型的参数估计 34

2.2.1 一元线性回归模型的基本假定 34

2.2.2　普通最小二乘法 37

2.2.3　最小二乘估计量的性质 42

2.2.4　借助EViews软件进行分析 46

2.3　一元线性回归模型的统计检验 53

2.3.1　拟合优度检验 53

2.3.2　回归参数的显著性检验 56

2.3.3　参数的置信区间 59

2.3.4　正态性检验 61

2.4　回归分析的应用：预测问题 62

2.5　案例分析 66

本章小结 69

习题 69

第3章　多元线性回归模型 72

3.1 多元线性回归模型的基本假定 73

3.2 多元线性回归模型的参数估计 76

3.2.1　普通最小二乘法 76

3.2.2　普通最小二乘估计量的性质 80

3.2.3　借助EViews软件进行分析 83

3.3　多元线性回归模型的统计检验 85

3.3.1 拟合优度检验 85

3.3.2　回归参数的显著性检验：t检验 88

3.3.3 回归模型总体显著性检验：F检验 89

3.3.4 多元线性回归模型的预测 91

3.3.5　可以化为线性的多元非线性回归模型 93

3.4　案例分析 94

本章小结 97

习题 97

第4章　多重共线性 100

4.1 多重共线性的含义与产生的原因 101

4.1.1　多重共线性的含义 101

4.1.2　多重共线性产生的原因 102

4.2　多重共线性产生的后果 102

4.2.1　完全多重共线性带来的后果 102

4.2.2　经济变量与经济参数 103

4.3　多重共线性的检验 105

4.3.1　相关系数检验 105

4.3.2　辅助回归判定系数检验 105

4.3.3　方差膨胀因子检验 106

4.3.4　正规方程组系数矩阵条件数检验 106

4.4　多重共线性的修正方法 107

4.4.1　删除不重要的解释变量 107

4.4.2　利用已知信息 108

4.4.3　逐步回归 109

4.4.4　主成分回归 109

4.5　案例分析 110

4.5.1 多重共线性检验结果分析 111

4.5.2　多重共线性修正结果分析 111

4.5.3　EViews过程的实现 112

本章小结 114

习题 114

第5章　异方差性 117

5.1　异方差性的含义与产生的原因 118

5.1.1　异方差性的含义 118

5.1.2　异方差性产生的原因 118

5.2　异方差性产生的后果 119

5.3　异方差性的检验 120

5.3.1 图示法 120

5.3.2　残差回归检验 120

5.3.3　G—Q检验 121

5.4　异方差性的修正方法 121

5.4.1　模型变换法 122

5.4.2　加权最小二乘法 122

5.5　案例分析 123

5.5.1 异方差性检验结果分析 124

5.5.2　异方差性修正结果分析 124

5.5.3　EViews过程的实现 124

本章小结 127

习题 127

第6章　自相关性 129

6.1 自相关性的含义与产生的原因 130

6.1.1 自相关性的含义 130

6.1.2 自相关性产生的原因 130

6.2　自相关性产生的后果 131

6.3　自相关性的检验 132

6.3.1 图示法 132

6.3.2　杜宾—瓦森（D—W）检验 132

6.4 自相关性的修正方法 134

6.4.1　广义差分法（p已知） 134

6.4.2　科克兰内—奥克特法 135

6.4.3　杜宾两步法 135

6.5　案例分析 136

6.5.1 自相关性检验结果分析 136

6.5.2　自相关性修正结果分析 136

6.5.3　EViews过程的实现 137

本章小结 139

习题 139

第7章　虚拟变量与随机解释变量模型 142

7.1　虚拟变量模型 143

7.1.1　非数量因素的二值量化 143

7.1.2　模型中引入虚拟变量的作用 144

7.1.3　引入虚拟变量的规则 145

7.2　虚拟解释变量模型 145

7.2.1　方差分析模型 145

7.2.2　协方差分析模型 147

7.3　二元因变量回归——logit模型 150

7.4　案例分析 154

7.5　随机解释变量模型 156

7.5.1 随机解释变量的概念与来源 156

7.5.2　随机解释变量对参数估计的影响 157

7.5.3　随机解释变量的修正方法：工具变量法 157

7.6　随机变量模型案例分析 158

本章小结 160

习题 160

第8章　滞后变量模型 163

8.1　滞后变量的含义及产生的原因 164

8.1.1　滞后变量的含义 164

8.1.2　滞后变量产生的原因 165

8.2　滞后变量模型分类 166

8.2.1　分布滞后模型 166

8.2.2 自回归模型 167

8.3 分布滞后模型的参数估计 168

8.3.1 经验权数法 168

8.3.2　阿尔蒙法 168

8.3.3　库伊克法 170

8.4　期望模型 172

8.4.1 自适应期望模型 172

8.4.2　局部调整模型 174

8.5 自回归模型的估计 175

8.5.1 自回归模型中的估计问题 175

8.5.2　工具变量法 176

8.5.3 自相关的检验：杜宾—h检验 176

8.6　案例分析 178

本章小结 182

习题 183

第9章　联立方程模型 186

9.1　联立方程模型的基本概念 187

9.1.1　联立方程模型的含义 187

9.1.2　联立方程模型的变量 188

9.1.3　联立方程模型中方程式类型 188

9.2　联立方程模型的类型 189

9.2.1　结构式模型 189

9.2.2　简化式模型 191

9.2.3　递归系统模型 192

9.3　模型识别的概念 193

9.3.1 不可识别 193

9.3.2　恰好识别 194

9.3.3 过度识别 196

9.4　模型识别的条件 197

9.4.1　识别的阶条件 197

9.4.2　识别的秩条件 198

9.4.3　其他识别规则 200

9.5　联立方程模型的估计 201

9.5.1 单方程估计法——间接最小二乘法和工具变量法 201

9.5.2　过度识别条件下的单方程估计法——二阶段最小二乘法 204

9.5.3　联立方程模型的系统估计法——三阶段最小二乘法 207

本章小结 208

习题 208

第10章　计量经济模型的应用 210

10.1　生产函数模型 211

10.1.1　生产函数 211

10.1.2　生产函数中的基本概念 211

10.1.3　生产函数的设定 213

10.1.4　生产函数模型的估计 216

10.1.5　生产函数在技术进步分析中的应用 217

10.1.6　案例分析 218

10.1.7　EViews过程的实现 221

10.2　需求函数模型 222

10.2.1　需求函数 222

10.2.2　需求函数中的基本概念 222

10.2.3　需求函数的设定 223

10.2.4　线性支出系统需求函数模型的估计 225

10.2.5　案例分析 226

10.2.6　EViews过程的实现 228

10.3　消费函数模型 229

10.3.1　消费函数 229

10.3.2　基本消费函数模型 229

10.3.3　案例分析 231

10.3.4　EViews过程的实现 232

10.4　投资函数模型 234

10.4.1　投资函数的理论模型 234

10.4.2　投资函数模型的估计方法 237

本章小结 237

习题 237

第11章　计量经济学的若干新发展 239

11.1　协整理论 240

11.1.1　单整与协整 240

11.1.2　协整理论的意义 242

11.1.3　协整的检验 243

11.1.4　误差修正模型 244

11.2　协整案例分析 245

11.3　面板数据模型 250

11.3.1　面板数据模型的概念 250

11.3.2　面板数据模型的主要优点 251

11.3.3　面板数据模型的类型 252

11.3.4　固定影响回归模型及其参数估计 253

11.4　固定影响模型案例分析 256

本章小结 261

习题 261

附录　统计分布表 263

参考文献 278