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第一章 一元线性回归分析基础 1

第一节 模型的假定 1

第二节 参数的最小二乘估计 6

第三节 最小二乘估计量的性质 11

第四节 系数的显著性检验 13

第五节 预测和预测区间 24

第二章 多元线性回归分析 36

第一节 模型的假定 36

第二节 参数的最小二乘估计 39

第三节 最小二乘估计量的性质 42

第四节 参数估计式的分布特性与检验 45

第五节 多重共线性 58

第六节 预测 64

第三章 模型中误差项假定的诸问题 69

第一节 广义最小二乘估计 69

第二节 序列相关 72

第三节 异方差性 84

第四章 线性模型的扩展 95

第一节 模型的类型与变换 95

第二节 特殊变量的使用 99

第三节 结构变化的检验 104

第四节 分布滞后模型 106

第五节 工具变量法 114

第五章 联立方程组模型的估计 118

第一节 概述 118

第二节 模型的结构式与简化式 121

第三节 模型的识别问题 123

第四节 模型识别的条件 127

第五节 联立方程组模型的估计方法 130

第六节 模型的应用与检验 134

第七节 计算实例与方法评价 136

第六章 估计方法的扩展 145

第一节 离散选择模型 145

第二节 受限因变量模型 151

第三节 面板数据 156

第七章 时间序列分析基础 164

第一节 时间序列的基本概念 164

第二节 自回归模型 166

第三节 滑动平均模型 174

第四节 自回归滑动平均模型 177

第五节 时间序列模型预测 184

第六节 时间序列的应用 189

第八章 非平稳经济变量分析 193

第一节 非平稳时间序列与虚假回归 193

第二节 单位根检验 197

第三节 经济变量的协整性 212

第四节 误差修正模型 216

部分习题答案与提示 227

附表 统计表 229

参考文献 238