计量经济学PDF电子书下载

1 经济数据与计量经济学 1

1.1 经济数据 1

1.2 计量经济学的实质 6

1.3 数据资源和软件 8

习题 9

2 概率论与统计学复习 11

2.1 概率论 11

2.2 统计学 27

习题 37

附录2.1 广义矩方法 40

附录2.2 极大似然估计的性质 42

3 回归分析的基本概念和方法——一元线性回归模型 46

3.1 一元线性回归模型的设定 46

3.2 一元线性回归模型的参数估计 51

3.3 基本假设下OLS估计的统计性质 55

3.4 误差方差估计 59

3.5 回归系数和误差方差的区间估计 62

3.6 回归系数检验（t检验） 63

3.7 拟合优度R2和模型检验（F检验） 64

3.8 用Eviews进行一元线性回归 68

习题 71

附录3.1 回归模型参数的矩估计法 75

附录3.2 回归模型参数的极大似然估计 76

4 多元线性回归模型 78

4.1 多元线性回归模型的设定 79

4.2 多元线性回归模型的参数估计 80

4.3 多元线性回归模型的矩阵表示 82

4.4 回归系数OLS估计的性质 85

4.5 误差方差估计 88

4.6 回归系数检验（t检验） 90

4.7 回归拟合优度R2和调整R2（R2） 91

4.8 模型选择的其他标准——信息准则 93

4.9 回归模型检验（F检验） 94

4.10 用Eviews进行多元线性回归 96

习题 99

附录4.1 OLS估计性质证明 102

附录4.2 回归模型OLS估计的几何解释 106

附录4.3 带常数项和不带常数项回归模型OLS估计的性质 111

5 线性回归模型的应用 113

5.1 多元回归分析与因素控制 113

5.2 模型中变量的形式 119

5.3 虚拟变量 129

5.4 参数约束检验 133

习题 144

附录5.1 （5.5）式的证明 145

附录5.2 简单相关系数和偏相关系数之间的关系证明 146

附录5.3 用两次回归估计回归系数 147

附录5.4 虚拟变量中的问题：对照样本比例失衡对参数估计的影响 149

6 异方差、自相关和多重共线性 151

6.1 异方差 151

6.2 序列相关 164

6.3 多重共线性 176

习题 181

附录6.1 广义最小二乘法 183

附录6.2 异方差—自相关一致的协方差矩阵估计 186

附录6.3 极大似然比检验和拉格朗日检验 188

附录6.4 多重共线性的诊断和处理 192

7 内生性和工具变量估计方法 195

7.1 内生性 195

7.2 工具变量估计方法 200

7.3 内生性检验 208

习题 213

附录7.1 工具变量估计和TSLS估计的等价性证明 216

附录7.2 弱工具变量问题 217

8 分类选择模型 220

8.1 二元选择模型 220

8.2 有序选择模型 233

习题 237

附录8.1 Probit模型极大似然估计的渐进分布 240

附录8.2 离散选择模型的异方差检验 241

附录8.3 二元选择模型的设定检验 243

9 平稳时间序列分析 245

9.1 时间序列的有关概念 247

9.2 时间序列的类型 249

9.3 自回归模型的相关结构 252

9.4 自回归模型的识别和估计 257

9.5 自回归分布滞后模型和格兰杰因果关系检验 270

9.6 条件异方差动态模型：ARCH模型和GARCH模型 277

习题 288

附录9.1 平稳时间序列的大数定律 289

附录9.2 平稳时间序列的中心极限定理 291

10 非平稳时间序列分析 293

10.1 随机游动和单位根 293

10.2 时间序列的趋势和去势 298

10.3 单位根检验 300

10.4 单整序列和ARIMA模型 315

10.5 协整与误差修正模型 316

习题 324

附录10.1 从随机游动到布朗运动 325

附录10.2 （10.7）式的推导 327

附录10.3 DF检验统计量t？分布的推导 328

附录A：统计分布表 330

附表1：标准正态分布概率表 330

附表2：χ2分布临界值表 331

附表3：t分布双侧临界值表 333

附表4：F分布临界值表一：α=0.01 334

附表4：F分布临界值表二：α=0.05 335

附表5：DW检验临界值表（α=0.05） 336

附表6（一）：单位根检验中F检验临界值表a 337

附表6（二）：单位根检验中F检验临界值表b 337

附表6（三）：协整检验回归残差单位根ADF检验临界值表 338

附录B：Eviews6.0简介 338

B.1：工作文件的建立 339

B.2：生成新变量 342

B.3：Eviews数据处理 344

B.4：Eviews应用举例——多元线性回归分析 351

参考文献 354

习题选解 355