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上篇 基础篇 2

第1章 绪论 2

1.1 经济计量学的产生和发展 2

1.1.1 经济计量学与弗里希 2

1.1.2 经济计量学产生的历史背景 4

1.1.3 经济计量学在我国的传播 5

1.2 经济计量学的概念及方法 6

1.2.1 经济计量学是经济理论、统计学和数学的结合 6

1.2.2 经济计量学方法 7

1.2.3 经济计量学的常见模型 9

1.2.4 经济计量学的一些常用软件及网站 10

1.3 经济计量学与相关学科的联系与区别 12

1.4 经济计量学的研究目的及其分类 13

1.4.1 经济计量学的研究目的 13

1.4.2 经济计量学的分类 15

1.5 经济计量学研究的一般程序 18

1.5.1 第一步：确立模型 18

1.5.2 第二步：估计参数 19

1.5.3 第三步：评定模型中的参数 20

1.5.4 第四步：评定模型的预测功效 20

1.6 更进一步的准备 20

1.6.1 概率及其分布 20

1.6.2 期望与方差及连加规则 22

1.6.3 单变量数据的统计分析 23

课后思考题 28

第2章 一元线性回归模型 30

2.1 经济变量间的关系 30

2.1.1 确定的函数关系 30

2.1.2 非确定的相关关系 30

2.1.3 相关关系与函数关系的联系及线性拟合 32

2.2 随机扰动项的内容及有关假定 32

2.2.1 随机扰动项的内容 32

2.2.2 关于随机扰动项的基本假定 33

2.3 最小平方估计方法 34

2.3.1 一元线性回归模型的几种不同表达方式 34

2.3.2 回归的几种可能途径 35

2.3.3 最小平方准则及其特点 36

2.4 最小平方估计值的性质 39

2.4.1 线性特性 39

2.4.2 无偏性 39

2.4.3 有效性或最佳性 40

2.4.4 高斯—马尔可夫定理及其证明 42

2.5 最小平方估计值的标准误差与区间估计 43

2.5.1 ?和?的标准误差 43

2.5.2 总体真值α和β的区间估计 46

2.6 最小平方估计值的拟合优度与假设检验 48

2.6.1 拟合优度 48

2.6.2 相关分析和相关系数 49

2.6.3 假设检验 51

2.6.4 回归分析的 Excel 实现 54

2.7 预测区间与弹性估计 55

2.7.1 点预测 55

2.7.2 区间预测 55

2.7.3 弹性及弹性估计 58

2.8 案例分析 58

课后思考题 63

第3章 多元线性回归模型 65

3.1 二元线性回归模型 65

3.1.1 二元模型的图示 65

3.1.2 二元模型的经济分析意义 67

3.1.3 二元模型的正规方程及回归参数 70

3.1.4 多重可决系数 72

3.1.5 ?、?、?的均值与方差 73

3.1.6 二元模型的两个经典案例 74

3.1.7 关于定义方程的讨论 76

3.2 一般线性回归模型 79

3.2.1 正规方程的推广 79

3.2.2 可决系数的推广及复相关 80

3.2.3 回归参数方差公式的推广 81

3.3 非线性模型回归 82

3.3.1 具有常弹性的曲线函数 82

3.3.2 抛物线型及其他k阶多项式 84

3.3.3 其他形式的曲线模型 86

3.4 偏相关及偏相关系数 87

3.4.1 偏相关及相关系数矩阵 87

3.4.2 偏相关系数的定义 88

3.4.3 偏相关系数的证明 88

3.5 方差分析与回归 90

3.5.1 单因素方差分析 90

3.5.2 双因素方差分析 92

3.5.3 方差分析与回归分析的比较 95

3.5.4 关于正交变量回归的讨论 96

3.6 几种常用的F-检验 99

3.6.1 由于增添新解释变量而使拟合改进的检验 99

3.6.2 对由不同样本求得的系数差异性的检验（Chow 检验） 100

3.6.3 当样本容量增大时回归系数稳定性的检验 101

3.6.4 对模型中参数所加约束的检验 101

3.7 虚拟变量模型 103

3.7.1 虚拟变量及其作用 103

3.7.2 虚拟变量的引入 104

3.7.3 虚拟变量设置的原则 106

3.8 案例分析 106

课后思考题 109

第4章 经济计量学问题及二级检验 112

4.1 设定误差 112

4.1.1 遗漏重要解释变量所产生的后果 112

4.1.2 引入不相干变量所产生的误差 112

4.1.3 设定误差的检验与排除 113

4.1.4 好模型的标准 115

4.2 自相关 116

4.2.1 自相关的意义及其来源 116

4.2.2 自相关的危害 117

4.2.3 自相关的检验（Durbin-Watson 方法） 118

4.2.4 自相关的消除 121

4.3 异方差 123

4.3.1 异方差及其影响 123

4.3.2 异方差性检验 125

4.3.3 异方差的消除 130

4.4 多重共线性问题 131

4.4.1 含义及其因果 131

4.4.2 多重共线性的检验 133

4.4.3 多重共线性问题的克服或消除 135

课后思考题 137

上篇总复习 138

中篇 提高篇 144

第5章 单方程模型的其他形式 144

5.1 虚拟因变量模型 144

5.1.1 模型中设置虚拟因变量的必要性 144

5.1.2 线性概率模型的估计方法 145

5.1.3 非线性概率模型 147

5.2 滞后变量模型 150

5.2.1 滞后变量模型的建立 150

5.2.2 无限期分布滞后模型的估计问题 151

5.2.3 柯克估计法 153

5.2.4 阿尔蒙估计法 155

5.3 时间序列模型及预测 156

5.3.1 时间序列模型的一般性质 156

5.3.2 自回归过程及其平稳条件 160

5.3.3 单位根检验 161

5.3.4 协整理论 166

5.3.5 自回归过程的识别和估计 170

5.3.6 以时间为自变量的模型 171

课后思考题 173

第6章 多元线性模型的矩阵运算 175

6.1 矩阵代数基本知识回顾 175

6.1.1 有关的定义 175

6.1.2 矩阵的基本运算规则 176

6.2 多元模型及其参数 177

6.2.1 关于多元模型 177

6.2.2 关于U的基本假定 178

6.2.3 参数的最小平方估计 179

6.3 最小平方估计式的性质 180

6.3.1 线性特性 180

6.3.2 无偏性 180

6.3.3 最小方差性 180

6.4 拟合优度及预测 182

6.4.1 拟合优度 182

6.4.2 区间预测 183

6.4.3 随机扰动项方差的估计 183

6.5 广义最小平方方法 184

6.5.1 关于随机扰动项U的方差—协方差矩阵 185

6.5.2 广义最小平方方法 187

6.5.3 异方差和序列相关的处理 187

课后思考题 189

第7章 经济计量学中的一些特殊技巧 190

7.1 关于矩阵代数的进一步知识 190

7.1.1 向量内积及正交向量 190

7.1.2 关于正交矩阵 192

7.1.3 关于特征值和特征向量 192

7.1.4 关于相似矩阵 193

7.2 主成分分析法 194

7.2.1 标准化变量和正交变量 194

7.2.2 正交模型 195

7.2.3 系数向量α和?的估计 197

7.2.4 多重共线性的诊断和处理 198

7.2.5 案例分析 199

7.3 岭回归理论 202

7.3.1 岭回归的一般概念 202

7.3.2 岭估计量选择的标准和P值的确定 204

7.3.3 多重共线性的岭诊断法 208

7.3.4 关于岭回归的一点讨论意见 209

7.4 贝叶斯估计方法简介 210

7.4.1 贝叶斯估计与经典估计的主要区别 210

7.4.2 贝叶斯公式 210

7.4.3 一个应用实例 211

7.4.4 关于贝叶斯估计的讨论 211

课后思考题 212

第8章 联立方程模型 213

8.1 联立方程模型的基本概念 213

8.1.1 经济变量的联立依存性 213

8.1.2 联立方程模型的后果 213

8.1.3 联立方程模型的基本形式 216

8.2 联立方程模型的识别 219

8.2.1 识别的有关概念 219

8.2.2 模型识别的条件 220

8.2.3 模型识别实例及实用规则 222

8.2.4 识别问题与多重共线性 226

8.3 联立方程模型的估计方法 226

8.3.1 估计方法概述 226

8.3.2 工具变量法 228

8.3.3 二阶段最小二乘法 230

8.3.4 三阶段最小二乘法 234

课后思考题 239

下篇 应用与展望篇 241

第9章 需求、储蓄及物价 241

9.1 关于本章的目的 241

9.2 关于需求问题 241

9.2.1 需求及其函数 241

9.2.2 需求函数的实证分析 242

9.3 关于储蓄问题 245

9.3.1 储蓄及储蓄函数 245

9.3.2 储蓄函数的实证分析 246

9.4 关于物价问题 248

9.4.1 经济学中的通货膨胀理论 248

9.4.2 对物价因素的实证分析 250

课后思考题 251

第10章 技术进步对经济增长的作用分析 253

10.1 技术进步的含义及其作用 253

10.1.1 技术进步及其类型 253

10.1.2 技术进步对经济增长的意义 255

10.1.3 技术进步对经济增长作用的分析和发挥 257

10.2 技术进步贡献率的测量 259

10.2.1 关于柯布—道格拉斯函数及其应用 259

10.2.2 指标的取值和计算 262

10.2.3 参数的估计 264

10.3 案例分析 267

课后思考题 270

第11章 一个预测案例—陕西省水资源需求预测 271

11.1 陕西省工业用水需求预测 271

11.1.1 影响工业用水需求的因素分析 271

11.1.2 陕西省工业用水需求的有关数据资料 272

11.1.3 陕西省工业用水需求预测模型 272

11.1.4 陕西省工业用水需求预测 276

11.2 陕西省农业用水需求预测 277

11.2.1 影响农业用水需求的因素分析 277

11.2.2 陕西省农业用水需求的有关数据资料 277

11.2.3 陕西省农业用水需求预测模型 278

11.2.4 陕西省农业用水需求预测 283

11.3 陕西省城乡居民生活和其他用水需求预测 283

11.3.1 影响城乡居民生活用水需求的因素分析 283

11.3.2 陕西省其他用水需求预测 284

11.4 陕西省总用水量需求预测 285

11.4.1 影响总用水量需求的影响因素分析 285

11.4.2 与陕西省总用水量有关的数据资料 285

11.4.3 陕西省总用水量需求预测 286

课后思考题 287

第12章 从经济计量学到实验经济学—经济计量学的发展 288

12.1 经济计量学的基本问题 288

12.1.1 运用经济计量方法的基本前提 288

12.1.2 实验经济学的兴起和主要特点 290

12.1.3 经济数据品质分析 293

12.2 实验经济学的理论与方法 296

12.2.1 经济学为什么需要实验 296

12.2.2 “最后通牒博弈”的启示 299

12.2.3 实验模型与现实世界 300

12.2.4 价值诱发理论和并行原理 302

12.3 实验经济学在中国的应用前景 303

12.3.1 实验经济学适用的领域 304

12.3.2 实验经济学在中国的推广 306

12.3.3 中国经济学的任务 307

课后思考题 308

附录一 经济计量学英文词汇表 309

附录二 常用临界值表 321

参考文献 329