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第一章 绪论 1
1.1 什么是计量经济学 1
1.2 计量经济学的历史 2
1.3 计量经济学的内容 8
第二章 线性回归模型 10
2.1 最小二乘估计 11
2.2 极大似然估计 16
2.3 正态变量的二次型 19
2.4 显著性检验 23
2.5 预测 29
第三章 带约束的线性回归模型 33
3.1 等式约束和不等式约束 33
3.2 多重共线性 42
3.3 虚拟变量 62
第四章 广义线性模型 80
4.1 广义最小二乘估计 80
4.2 分布参数的估计 82
4.3 预测 83
4.4 异方差下的估计 84
4.5 异方差的检验 89
4.6 观测值分组模型 91
4.7 SUR模型 95
4.8 随机系数模型 99
4.9 误差项相关 104
5.1 渐近分布 108
第五章 线性单一方程模型的其它问题 108
5.2 随机说明变量 117
5.3 媒介变量 119
5.4 设定误差 121
5.5 代理变量 127
5.6 变量误差 130
第六章 线性联立方程模型与识别 148
6.1 线性联立方程模型 148
6.2 诱导式模型 155
6.3 识别 159
第七章 线性联立方程模型的估计 164
7.1 间接最小二乘估计法 164
7.2 传统的二阶段最小二乘估计法 167
7.3 一般的二阶段最小二乘估计法 173
7.4 有限信息极大似然法 185
7.5 k组估计法 195
7.6 三阶段最小二乘法 200
7.7 完全信息极大似然法 205
第八章 计量经济模型的贝叶斯估计 209
8.1 贝叶斯估计 211
8.2 线性模型的贝叶斯估计 213
8.3 联立方程模型的诱导式的贝叶斯估计 217
8.4 联合方程模型的结构式的贝叶斯估计 220
第九章 非线性回归模型 225
9.1 非线性单一方程的估计 225
9.2 非线性最小距离估计 232
9.3 算法 236
9.4 非线性联立方程的估计 241
第十章 时间序列分析 251
10.1 时间序列模型 252
10.2 ARMA(p,q)的识别 262
10.3 APMA模型的估计 265
10.4 检验 271
10.5 预测 272
第十一章 时间序列模型与计量经济模型的关系 278
11.1 多元ARMA模型 278
11.2 ARMA模型和联立方程模型 280
11.3 内生变量和外生变量的时间序列表示 283
11.4 因果性 285
第十二章 合理预期下的模型 293
12.1 代理变量估计法 294
12.2 系数间存在约束的估计法 300
附录 308
附表 315
参考文献 317