第1章 计量经济学的基本问题 1
1.1 什么是计量经济学 2
1.2 计量经济学分科 4
1.3 计量经济学方法论 4
1.4 经济计量模型的类型和构成 7
1.5 建模数据的收集与加工 8
1.6 经济计量模型的应用 10
1.7 经济计量应用软件简介 11
第2章 简单线性回归模型 14
2.1 相关和回归的关系 15
2.2 一元线性回归模型 16
2.3 过原点的一元线性回归 28
2.4 二元线性回归模型 29
2.5 EViews应用 34
第3章 K元线性回归模型 41
3.1 回归模型的设定 42
3.2 回归模型的参数估计 44
3.3 拟合优度测量 49
3.4 参数假设检验 50
3.5 预测应用 53
3.6 偏相关系数和复相关系数 56
3.7 评价回归模型 57
3.8 EViews应用 58
第4章 K元线性回归模型的扩展 63
4.1 解释变量设定偏误及其检验 64
4.2 虚拟变量（Dumb Variable）模型 68
4.3 模型估计方法 74
4.4 统计检验 82
第5章 多重共线性 88
5.1 多重共线性的含义 89
5.2 多重共线性的来源和后果 89
5.3 多重共线性的诊断 92
5.4 多重共线性的补救措施 94
5.5 EViews应用 97
5.6 多重共线性一定要处理吗 98
第6章 异方差 100
6.1 广义最小二乘法原理 101
6.2 异方差的来源及后果 103
6.3 异方差的检验 104
6.4 异方差的处理 107
6.5 EViews应用 110
第7章 自相关 118
7.1 自相关的含义及类型 119
7.2 自相关的来源及后果 126
7.3 自相关的检验 129
7.4 模型的估计和预测 134
7.5 EViews应用 137
第8章 随机解释变量 141
8.1 统计量的渐近性质 142
8.2 随机解释变量问题 143
8.3 工具变量法 145
8.4 EViews应用 147
第9章 滞后变量模型 151
9.1 滞后效应 152
9.2 滞后变量模型的类型 153
9.3 分布滞后模型的估计 154
9.4 自回归模型的建立 160
9.5 自回归模型的估计 162
9.6 EViews应用 164
9.7 格兰杰因果关系检验 166
第10章 随机时间序列分析 170
10.1 平稳性的概念 171
10.2 单整的单位根检验 173
10.3 协整（Unit Root Test）和协整检验 174
10.4 误差修正模型 175
10.5 平稳时间序列模型 176
第11章 联立方程模型 186
11.1 联立方程模型的基本概念 187
11.2 联立方程模型的类型 188
11.3 递归系统模型 190
11.4 模型识别（Identification）的概念 191
11.5 识别条件 194
11.6 联立方程模型的估计方法 197
11.7 联立方程计量经济模型的检验 202
11.8 EViews应用 203
第12章 经济计量模型的应用 210
12.1 单方程模型的应用 211
12.2 宏观经济计量模型——方程组模型的应用 227
第13章 EViews经济计量软件包基础 237
13.1 EViews软件包的基本功能 238
13.2 EViews软件包的主要功能菜单 238
13.3 EViews软件的常用命令 248
13.4 文件操作命令 250
附录 253
附录1A 矩阵代数预备知识 253
附录2A 统计预备知识 261
附录3A 参数线性约束F检验 267
附表 269
附表1 标准正态分布表 269
附表2 t分布临界值表 270
附表3 x2分布临界值表 271
附表4 F分布临界值表 272
附表5 D.W．检验上下界表 278
附表6 1％和5％临界（A）DF检验t（＝tr）统计量和F统计量 280
附表7 协整检验EG或AEG的临界值 281
参考文献 282