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前言页 1

第一篇 单一方程回归模型 1

第一章 回归分析的实质 3

1．1“回归”一词的历史由来 3

1．2回归的现代涵义 4

1．3统计相关与函数关系 7

1．4回归与因果关系 8

1．5回归与相关 9

1．6术语和记号 10

1．7计算机在回归分析中的作用 12

序言 13

译序 13

1．8提要与结论 13

第二章 双变数回归分析：若干基本概念 14

2．1假设的例题 14

导言 16

2．2总体回归函数的概念 18

2．3“线性”一词的涵义 19

2．4总体回归函数的随机设定 20

2．5随机扰动项的性质 23

2．6样本回归函数 24

2．7提要与结论 29

习题 30

第三章 双变数回归模型：估计问题 36

3．1普通最小二乘法 36

3．2最小二乘估计式的性质：高期-马尔可夫定理 49

3．3可决系数r2：“拟合优度”的测度 50

3．4例题 54

3．5回归模型的函数形式 58

3．6提要与结论 62

习题 64

附录3A 73

3A．1最小二乘估计式的推导 73

3A．2最小二乘估计式的方差与标准误差 73

3A．3σ2的最小二乘估计式 74

3A．4最小二乘估计式的最小方差性质（高斯-马尔可夫定理） 76

3A．5消费-收入例题中的计算机打印输出 78

4．1随机扰动μ的概率分布 83

第四章 正态性假定：古典正态线性回归模型 83

4．2正态性假定 84

4．3正态性假定下普通最小二乘估计式的性质 86

4．4极大似然法 88

4．5提要与结论 89

习题 89

第五章 双变数回归：区间估计与假设检验 92

5．1区间估计：若干基本概念 92

5．2正态分布、t分布、x2分布和F分布 95

5．3回归系数β0和β1的置信区间 96

5．4σ2的置信区间 98

5．5假设检验：概述 100

5．6假设检验：置信区间法 101

5．7假设检验：显著性检验法 102

5．8回归分析与方差分析 106

5．9回归分析的应用：预测问题 109

5．10回归分析结果的报告 113

5．11提要与结论 114

习题 115

附录5A 121

5A．1方程（5.3.2）的推导 121

5A．2方程（5.8.1）的推导 122

第六章 多重回归分析：估计问题 124

6．1三变数模型：记号与假定 124

6．2多重回归方程的解释 127

6．3偏回归系数的意义 127

6．4偏回归系数的普通最小二乘估计与极大似然估计 129

6．5多重可决系数R2和多重相关系数R 135

6．6例题：柯布-道格拉斯生产函数 137

6．7比较两个或两个以上的R2值：校正的R2值 139

6．8偏相关系数 143

6．9若干有意义的关系 146

6．10提要与结论 148

习题 148

附录6A 154

6A．1方程（6.4.3）—（6.4.5）中普通最小二乘估计式的推导 154

6A．2方程（6.3.5）中的a1与方程（6.4.7）中的β12.3之间的等价性 155

6A．3方程（6.4.14）的推导 156

6A．4对台湾省农业部门数据拟合的柯布-道格拉斯生产函数的计算机打印输出 156

7．1再论正态性假定 161

第七章 多重回归分析：推断问题 161

7．2例题 163

7．3各个偏回归系数的假设检验 165

7．4检验样本回归的总显著性 167

7．5检验观测的多重回归总显著性的方差分析法 169

7．6 R2与F之间的重要关系 172

7．7解释变数的“增益”作用或“边际”贡献 174

7．8检验相关系数的显著性 178

7．9提要与结论 179

习题 180

附录7A 186

7A．1个人消费支出与个人可支配收入回归的计算机打印输出 186

8．1 k个变数的线性回归模型 190

第八章 线性回归模型的矩阵解法* 190

8．2以矩阵符号表述的古典线性回归模型的假定 193

8．3普通最小二乘估计 195

8．4以矩阵符号表示的可决系数R2 203

8．5以矩阵符号表述的假设检验 204

8．6以矩阵符号表述的方差分析 205

8．7离差形式的矩阵表示法 207

8．8相关矩阵 208

8．9矩阵解法概述：例题 209

8．10提要与结论 216

习题 216

8A．2正规方程的矩阵推导 225

8A．3 ？的方差-协方差矩阵 225

8A．1 K个正规方程或联立方程的推导 225

附录8A 225

第二篇 古典模型假定的违反 227

第九章 多重共线性 231

9．1多重共线性的实质 231

9．2出现完全多重共线性情况下的估计 235

9．3存在“高度”而“不完全”多重共线性情况下的估计 237

9．4多重共线性的后果 239

9．5例题 243

9．6多重共线性的检测 246

9．7多重共线性与预测 249

9．8补救措施 249

9．9提要与结论 255

习题 257

第十章 异方差性 264

10．1异方差性的实质 264

10．2异方差性的后果 269

10．3异方差性的检测 274

10．4补救措施 283

10．5提要与结论 289

习题 291

附录10A 300

10A．1加权最小二乘法 300

第十一章 自相关 302

11．1问题的实质 302

11．2自相关的后果 310

11．3自相关的检测 319

11．4补救办法 328

11．5例题 333

11．6提要与结论 336

习题 337

第三篇 经济计量学中的专题论述 349

第十二章 自回归模型与分布滞后模型 351

12．1在经济研究中“时间”或“滞后”的作用 352

12．2滞后的原因 355

12．3分布滞后模型的估计 357

12．4估计分布滞后模型的库伊克法 359

12．5库伊克模型的合理化：自适应期望模型 362

12．6库伊克模型的另一种合理化：资本存量调整模型或局部调整模型 364

12．7自回归模型的估计 366

12．8工具变数法 368

12．9检测自回归模型中的自相关：德宾h检验 370

12．10例题 372

12．11分布滞后模型的阿尔蒙估计法：阿尔蒙多项式滞后 375

12．12提要与结论 385

习题 387

第十三章 虚拟变数的回归 397

13．1虚拟变数的实质 397

13．2对一个数量变数和一个具有两个组或类型的属性变数的回归 399

13．3对一个数量变数和一个具有两个组以上的属性变数的回归 403

13．4对一个数量变数和两个属性变数的回归 405

13．5“同时兼两个职业”的经济分析：应用例示 406

13．6比较两种回归 408

13．7检验两种回归的等价性：例示 411

13．8虚拟变数在季节分析中的应用 414

13．9分段线性回归 417

13．10提要与结论 419

习题 419

附录13A 429

13A．1回归模型（13.7.2）的数据矩阵 431

13A．2回归模型（13.8.2）的数据矩阵 431

第十四章 虚拟应变数的回归 433

14．1虚拟应变数 433

14．2线性概率模型的估计 435

14．3柯恩-雷-勒曼研究 438

14．4提要与结论 442

习题 443

15．1测量误差 447

第十五章 单一方程模型：进一步探讨的若干专题 447

15．2线性等式约束：约束最小二乘法 450

15．3非线性（参数）回归 453

15．4设定偏倚 454

习题 455

第四篇 联立方程模型 461

第十六章 联立方程模型 463

16．1联立方程模型的实质 463

16．2联立方程模型的实例 464

16．3联立方程偏倚：普通最小二乘估计式的不一致性 471

16．4提要与结论 475

习题 475

17．1记号与定义 481

第十七章 识别问题 481

17．2识别问题 486

17．3识别的规则 496

17．4提要与结论 503

习题 504

第十八章 联立方程法 507

18．1估计方法 507

18．2递归模型与普通最小二乘法 509

18．3恰好识别方程的估计：间接最小二乘法 513

18．4过度识别方程的估计：二段最小二乘法 518

18．5提要与结论 526

习题 527

18A．1间接最小二乘估计式偏倚 532

附录18A 532

18A．2二段最小二乘估计量标准误差的估计 534

附录 536

A．复习几个统计概念 536

B．矩阵代数基础知识 562

C．若干计算机程序一览表 580

D．统计表 580

表D．1标准化正态分布曲线下的面积 580

表D．2 t分布的百分位点 582

表D．4卡埃方（x2）分布的上百分位点 584

表D．5德宾-沃森d统计量：显著性水平为0.05和0.01的显著性点dL和dU 587

表D．6连贯检验中连贯的临界值 590

精选习题的解答与提示 593