计量经济学中级教程 第2版PDF电子书下载

第一章 绪论 1

第一节 什么是计量经济学 1

第二节 计量经济学方法 2

一、计量经济学研究的基本要素 2

二、计量经济分析的步骤 3

小结 6

习题 7

第二章 经典线性回归模型 8

第一节 线性回归模型的概念 8

一、双变量线性回归模型 8

二、多元线性回归模型 9

第二节 线性回归模型的估计 10

一、经典线性回归模型的统计假设 10

二、最小二乘估计 11

三、最小二乘估计量β的性质 14

第三节 拟合优度 17

一、决定系数R2 17

二、修正决定系数R2 18

三、例子 19

第四节 非线性关系的处理 20

一、线性模型的含义 20

二、线性化方法 21

三、例子 21

第五节 假设检验 23

一、β的置信区间 23

二、假设检验的逻辑和步骤 24

三、系数的显著性检验 25

四、检验其他形式的系数约束条件 28

五、回归结果的提供和分析 29

第六节 预测 29

第七节 虚拟变量 30

一、虚拟变量的概念 30

二、虚拟变量的使用方法 31

小结 35

习题 37

第三章 经典假设条件不满足时的问题与对策 40

第一节 多重共线性 40

一、定义 40

二、后果 41

三、多重共线性的判别和检验 41

四、解决多重共线性的方法 42

五、处理多重共线性问题的原则 43

六、实例 44

第二节 异方差性 46

一、异方差性及其后果 47

二、异方差性的检验 48

三、广义最小二乘法 51

四、解决异方差问题的途径 52

五、实例 56

第三节 自相关 60

一、定义 60

二、自相关的原因及后果 60

三、自相关的检验 61

四、消除自相关的方法 65

五、实例 67

第四节 随机解释变量 70

一、随机解释变量造成的估计问题 70

二、工具变量法 71

小结 73

习题 74

第四章 极大似然估计、非线性估计和广义矩估计 79

第一节 极大似然估计法 79

一、极大似然法的思路 79

二、极大似然原理 80

三、极大似然估计量的性质 81

四、线性回归模型的极大似然估计 82

第二节 似然比检验、沃尔德检验和拉格朗日乘数检验 86

一、三种检验的基本原理 86

二、似然比（LR）检验 87

三、沃尔德（W）检验 87

四、拉格朗日乘数（LM）检验 88

五、实践中三种检验法的选择问题 89

第三节 非线性回归模型 91

一、非线性回归模型的含义 91

二、线性化回归 92

三、非线性最小二乘法（NLS） 93

第四节 NLS估计量的计算与假设检验 94

一、NLS估计量的计算 94

二、假设检验 96

第五节 广义矩（GMM）估计 97

一、矩估计法 98

二、广义矩法 99

小结 102

习题 103

第五章 设定检验与模型选择 106

第一节 模型误设定：类型及后果 106

一、选择错误的函数形式 106

二、模型中遗漏有关的解释变量 108

三、模型中包括无关的解释变量 111

第二节 误设定的检验 111

一、包含无关变量检验 111

二、遗漏重要变量检验 112

三、检验误设定的RESET方法 113

四、拉格朗日乘数（LM）检验 116

第三节 模型选择 116

一、变量选择的一般原则 116

二、有关模型选择的几个判断准则 117

小结 119

习题 120

第六章 分布滞后模型和自回归模型 122

第一节 分布滞后模型和自回归模型的概念 122

第二节 分布滞后模型的估计 122

一、非线性最小二乘法 123

二、科克变换法 123

第三节 部分调整模型和适应预期模型 124

一、部分调整模型 124

二、适应预期模型 126

第四节 自回归模型的估计 128

一、自回归模型的估计问题 129

二、自回归模型的估计方法 130

第五节 阿尔蒙多项式分布滞后 130

第六节 格兰杰因果关系检验 132

小结 133

习题 134

第七章 联立方程模型 137

第一节 联立方程模型的概念 137

一、联立方程模型的估计问题 137

二、行为方程和恒等式 138

三、外生变量、内生变量和前定变量 138

四、模型的结构式和简化式 139

第二节 识别问题 140

一、识别的概念 140

二、不可识别、恰好识别和过度识别 141

三、识别的阶条件和秩条件 142

第三节 联立方程模型的估计 146

一、单方程方法 146

二、系统方法 148

第四节 宏观计量经济模型 149

一、克莱因模型Ⅰ 150

二、宏观经济模型的历史和现状 150

小结 151

习题 151

第八章 时间序列分析 155

第一节 时间序列分析基本概念 156

一、随机过程 156

二、平稳性 156

三、五种经典的时间序列类型 157

四、单整 158

第二节 平稳性检验 159

一、图形检验法 159

二、单位根检验法 160

第三节 Box-Jenkins模型 165

一、ARMA模型 165

二、ARIMA模型 169

第四节 ARCH模型与GARCH模型 171

一、背景 171

二、ARCH模型 171

三、GARCH模型 173

第五节 协整检验和ECM模型 177

一、协整的概念 178

二、协整检验 179

三、误差修正模型（ECM） 179

第六节 向量自回归模型 183

一、VAR模型的概念 183

二、脉冲响应函数 184

小结 188

习题 188

第九章 面板数据模型 192

第一节 面板数据与面板数据模型 192

一、面板数据 192

二、引例 193

三、分析面板数据的一般模型框架 196

四、模型结构 197

第二节 固定影响模型 198

一、固定影响模型的设定 198

二、固定影响模型的参数估计 198

三、检验个体影响的显著性 201

第三节 随机影响模型 202

一、随机影响模型的设定 202

二、随机影响模型的参数估计 203

三、随机影响的检验 204

四、豪斯曼检验 205

第四节 SUR模型 206

一、表面不相关回归模型 206

二、表面不相关回归模型的参数估计 207

三、同期不相关性的假设检验 208

第五节 随机系数模型 209

一、随机系数模型的设定 209

二、随机系数模型的参数估计 209

第六节 动态面板数据模型 210

一、动态面板数据模型 210

二、动态面板数据模型的参数估计 210

小结 211

习题 211

第十章 定性选择模型与受限因变量模型 213

第一节 线性概率模型 213

一、线性概率模型的概念 213

二、线性概率模型的估计和问题 214

第二节 Probit模型和Logit模型 218

一、Probit模型和Logit模型的设定 219

二、Probit模型和Logit模型的极大似然估计和假设检验 220

三、偏效应 221

四、拟合优度的测度 222

五、实例 223

六、多项选择模型 224

第三节 Censored模型 224

一、Censored模型的概念 225

二、Tobit模型的估计 226

三、Tobit模型的偏效应 227

四、实例 228

第四节 Truncated模型 229

一、截断分布 230

二、Truncated回归模型 231

小结 232

习题 232

附录A EViews上机指导书 234

第一部分 EViews简介 234

第二部分 EViews上机指导 237

附录B 统计表 287

参考文献 298