第一章 统计的基本概念和经济数据的整理 1
1.2 统计的基本概念 2
1.3 经济资料的整理——样本的图形表示法 4
2.1.5 对正态总体方差的检验 8
1.4 经济资料的频数分布和直方图 9
1.5 经济资料的分析一样本的表征数 13
1.5.1 集中趋势的计量指标 13
1.5.2 平均数、中位数和众数的关系 18
1.5.3 离散趋势的计量指标 18
1.5.4 偏态的计量 23
1.6 矩阵及其应用 24
1.6.1 向量 25
1.6.2 矩阵 27
第七章 模型及其估计 28
1.6.3 行列式 30
1.6.4 逆矩阵及其运算 31
1.6.5 二次型和正定矩阵 34
1.6.6 剖分向量和矩阵 35
1.6.7 有关矩阵求导数的定义和几个定理 39
l.6.8 矩阵应用的例子 40
1.7 数据处理 45
1.7.1 数据的标准化处理 45
1.7.2 数据的转换 48
1.7.3 正态性检验 50
1.7.4 偏度检验(8≤N≤5 000) 55
1.7.5 峰度检验(7≤N≤5 000) 56
1.7.6 偏度和峰度联合检验(多方向+检验20≤N≤1 000) 58
第二章 统计推断 70
2.1.1 假设检验的方法 70
2.1 假设检验 70
2.1.2 备择假设 72
2.1.3 两类错误 73
2.1.4 对正态总体平均值的检验 79
2.1.6 总体分布的鉴定——拟合优度检验 83
2.2 参数估计 86
2.2.1 估计量的性质 86
2.2.2 构造估计量的方法 99
2.2.3 区间估计 111
第三章 一元回归分析 116
3.1 一元回归分析的模型 116
3.2 回归系数的最小二乘估计 120
3.3 回归估计的统计推断 123
3.3.1 ？和β的分布 123
3.3.2 α和β的协方差 124
3.3.3 σ2的估计式 126
3.3.4 半平均数法拟合回归直线 129
3.3.5 α和β的区间估计 131
3.3.6 E(yi)的区间估计 133
3.3.7 y的样本变差的分解 136
3.3.8 回归方程的假设检验 140
3.3.9 回归分析的表述 142
3.4 预测和控制 142
3.4.1 预测 142
3.4.2 控制 145
3.4.3 实验的策略 147
3.5 化曲线为直线的回归分析 150
第四章 基本假设被违反的回归估计 154
4.1 异方差性 155
4.1.1 异方差情况下最小二乘估计的性质 155
4.1.2 最小二乘估计式估计方差的性质 156
4.1.3 关于σ2i的设定 158
4.1.4 关于异方差性的检验 167
4.2 自回归扰动 169
4.2.1 自回归扰动的生成模式 170
4.2.2 最小二乘估计量的性质 172
4.2.3 一阶自回归模型的极大似然估计 177
4.2.4 二段迭代估计 181
4.2.5 德宾(Durbin)法 182
4.2.6 一阶差分的应用 183
4.2.7 非自回归检验 186
4.3 随机的解释变量 188
第五章 不完备数据的回归估计 197
5.1 存在测量误差的回归估计 197
5.1.1 工具变量估计 198
5.1.2 方程误差模型 203
5.1.3 变量误差模型 204
5.1.4 组平均法 204
5.1.5 加权回归 206
5.2.1 单向分组数据的回归估计 210
5.2 分组数据的回归估计 210
5.2.2 双向分组数据的回归估计 217
5.3 缺失数据的回归估计 224
5.3.1 非随机解释变量的缺失 224
5.3.2 零回归估计 228
第六章 多元回归模型 231
6.1 回归参数的最小二乘估计 231
6.2 多元回归方程的估计和检验 235
6.2.1 最小二乘估计量的方差和协方差 235
6.2.2 σ2的估计 239
6.2.3 E(y)的置信区间 242
6.2.4 y的样本变差的分解 243
6.2.5 多元回归方程的假设检验 245
6.2.6 预测 253
6.2.7 计量单位的变换 255
6.2.8 关于多元回归模型基本假设和数据不完备的注释 258
6.3 多元共线性 259
6.3.1 多元共线性 259
6.3.2 完全多元共线性 260
6.3.3 高度多元共线性 265
6.3.4 多元共线性的测量 267
6.4 设定误差 268
6.4.1 忽略一个有关解释变量的误差 268
6.4.2 解释变量性质上的变化 272
6.4.3 包含一个无关解释变量的误差 272
6.4.4 非线性性 275
6.4.5 扰动项的不正确设定 276
6.4.6 设定误差检验 278
7.1 二态变量模型 281
7.1.1 单一二态解释变量 281
7.1.2 几个定性解释变量 284
7.1.3 交互作用 287
7.1.4 定性和定量的解释变量 288
7.1.5 二态因变量 294
7.1.6 定性因变量和定性自变量 296
7.2 约束系数模型 298
7.2.1 定期约束 298
7.2.2 不等式约束 300
7.2.3 线性约束 305
7.2.4 非线性约束 308
7.2.5 约束对Ｒ2和预测误差方差的影响 313
7.2.6 约束在估计中的作用 314
7.3.1 内蕴线性模型 315
7.3 非线性模型 315
7.3.2 内蕴非线性模型 323
7.3.3 线性性检验 328
7.4 分布滞后模型 333
7.4.1 几何滞后 334
7.4.2 帕斯卡(Pascal)滞后 346
7.4.3 多项式滞后 350
第八章 联立方程组 353
8.1.1 联立模型的结构形式 354
8.1 联立方程组的描述 354
8.1.2 联立模型类型 360
8.2 识别问题 362
8.2.1 确定方程的识别 362
8.2.2 约束干扰的方差-协方差矩阵的识别 368
8.2.3 不足识别 370
8.3 联立方程中单一方程的估计 371
8.3.1 精确识别方程的估计 372
8.3.2 --段最小平方估计 380
8.3.3 K阶估计 387
8.3.4 有限信息极大似然估计 389
8.4 方程组的系统估计法 395
8.4.1 三步最小平方估计 396
8.4.2 完全信息极大似然估计 401
8.5 动态经济模型分析 404
8.5.1 一个简单的经济模型 404
8.5.2 稳定性条件和动态分析 407
参考文献 411