第1章 绪论 1
1.1 计量经济学的产生与发展 1
1.1.1 计量经济学 1
1.1.2 计量经济学的诞生与发展 2
1.1.3 计量经济学的学科地位 3
1.1.4 计量经济学的学科体系 4
1.2 计量经济学研究问题的步骤 6
1.2.1 理论模型设定 6
1.2.2 样本数据搜集 10
1.2.3 模型参数估计 13
1.2.4 模型检验 14
1.2.5 相关软件 16
1.3 计量经济学模型的应用 16
1.3.1 结构分析 17
1.3.2 经济预测 17
1.3.3 政策评价与政策模拟 18
1.3.4 检验和发展经济学理论 19
练习题1 19
第2章 一元线性回归模型 20
2.1 回归分析概述 20
2.1.1 变量间的相互关系 20
2.1.2 相关关系的种类 21
2.1.3 相关分析 21
2.1.4 回归的起源 22
2.1.5 回归分析 23
2.2 一元线性回归模型的一般问题 24
2.2.1 一元线性总体回归方程 24
2.2.2 随机误差项 26
2.2.3 一元线性回归模型概述 26
2.2.4 一元线性样本回归方程与回归模型 27
2.2.5 一元线性回归的数据特征 27
2.3 一元线性回归模型的参数估计 29
2.3.1 一元线性回归模型的假定 29
2.3.2 参数的普通最小二乘估计 31
2.3.3 参数的最大似然估计 36
2.3.4 普通最小二乘估计量的统计性质 38
2.3.5 被解释变量与参数估计量的分布 42
2.4 一元线性回归模型的统计学检验 43
2.4.1 拟合优度检验 44
2.4.2 方程显著性检验——F检验 47
2.4.3 变量的显著性检验——t检验 49
2.4.4 参数的置信区间 49
2.5 一元线性回归模型的应用：预测 51
2.5.1 点预测 51
2.5.2 区间预测 52
2.6 案例 53
2.6.1 研究目的 54
2.6.2 模型设定 54
2.6.3 模型的参数估计 55
2.6.4 模型检验 56
2.6.5 回归预测 56
练习题2 58
第3章 多元线性回归模型 61
3.1 多元线性回归模型概述 61
3.1.1 多元线性回归模型形式 61
3.1.2 样本回归模型与回归平面 62
3.1.3 多元线性回归模型的基本假定 63
3.2 多元线性模型的参数估计 65
3.2.1 偏回归系数的普通最小二乘估计（OLS） 65
3.2.2 随机误差项方差的估计 66
3.2.3 参数普通最小二乘估计量的统计性质 68
3.2.4 样本容量问题 71
3.3 多元线性回归模型的统计学检验 73
3.3.1 拟合优度检验（评价） 73
3.3.2 线性方程总体显著性检验——F检验 76
3.3.3 拟合优度检验与方程总体显著性检验的关系 77
3.3.4 变量显著性检验——t检验 78
3.3.5 参数的置信区间 80
3.4 多元线性回归模型的应用：预测 82
3.4.1 总体条件均值的预测区间 82
3.4.2 总体个别值的预测区间 83
3.5 受约束回归问题 83
3.5.1 线性约束 83
3.5.2 添加或者删除解释变量的决策问题 87
3.5.3 参数稳定性检验 90
3.5.4 参数的非线性约束问题 90
3.6 可线性化的非线性回归问题 91
3.6.1 模型关于变量非线性但关于参数线性 91
3.6.2 指数模型与幂函数模型 92
3.6.3 复杂函数形式 93
3.6.4 无法线性化的非线性回归模型 94
3.6.5 可线性化的非线性回归实例 94
3.7 多元线性回归案例 97
3.7.1 研究目的 97
3.7.2 理论模型设计 97
3.7.3 参数估计 99
3.7.4 模型检验 100
3.7.5 应用——电力需求量预测 101
练习题3 101
第4章 异方差性 105
4.1 异方差性的一般问题 105
4.1.1 异方差性的含义 105
4.1.2 异方差性的类型 107
4.2 异方差性发生的原因 108
4.3 异方差性存在时使用OLS的后果 109
4.4 异方差性的诊断 110
4.5 异方差性的补救 117
4.6 案例 120
练习题4 127
第5章 自相关性 129
5.1 自相关性的一般问题 129
5.1.1 自相关性的概念 129
5.1.2 自相关性的类型 132
5.2 自相关性产生的原因 132
5.3 自相关性存在时使用OLS的后果 134
5.4 自相关性的诊断 136
5.4.1 图示法 136
5.4.2 德宾-沃森检验法 137
5.4.3 回归检验法 140
5.4.4 拉格朗日乘数检验（Lagrangemultiplier test） 141
5.4.5 其他检测方法 142
5.5 自相关性的补救 143
5.5.1 鉴别自相关的真实性 143
5.5.2 真实自相关性的补救 143
5.6 案例 149
练习题5 155
第6章 多重共线性 157
6.1 多重共线性的一般问题 157
6.1.1 多重共线性的概念 157
6.1.2 多重共线性的类型 159
6.2 多重共线性产生的原因 160
6.3 多重共线性的后果 161
6.4 多重共线性的诊断 164
6.5 多重共线性的补救 168
练习题6 173
第7章 内生解释变量 175
7.1 内生解释变量问题 175
7.1.1 内生解释变量的含义 175
7.1.2 内生解释变量类型 175
7.2 实际经济问题中内生解释变量的发生 176
7.3 内生解释变量的后果 178
7.4 模型包含内生解释变量时参数的估计 180
7.4.1 工具变量的选取 180
7.4.2 工具变量的使用 180
7.4.3 工具变量法估计量的统计性质 182
7.4.4 关于工具变量法的几点补充 183
7.5 解释变量的内生性诊断 185
7.6 案例 186
7.6.1 案例1 186
7.6.2 案例2 189
练习题7 192
第8章 时间序列计量经济学模型 195
8.1 时间序列 196
8.1.1 时间序列的数字特征 196
8.1.2 平稳的定义 197
8.1.3 平稳性检验的图示判断 198
8.1.4 平稳性的单位根检验 201
8.1.5 案例 206
8.2 协整与误差修正模型 209
8.2.1 单整与协整 209
8.2.2 协整检验 211
8.2.3 误差修正模型 213
8.2.4 案例 215
8.3 随机时间序列分析 220
8.3.1 时间序列模型 220
8.3.2 时间序列模型的平稳性与可逆性 222
8.3.3 随机时间序列模型的识别 224
8.3.4 时间序列模型的参数估计 226
8.3.5 模型检验和优化 229
8.3.6 序列预测 231
8.3.7 案例 232
8.4 格兰杰因果关系检验 240
8.4.1 格兰杰因果关系 240
8.4.2 格兰杰因果关系检验概述 240
8.4.3 使用中几个必须注意的问题 241
练习题8 244
第9章 单方程模型的几个专门问题 247
9.1 虚拟变量模型 247
9.1.1 虚拟变量的概念 247
9.1.2 虚拟解释变量模型的种类 249
9.1.3 虚拟变量的设置原则 250
9.1.4 虚拟变量的引入 251
9.2 二元离散选择模型 262
9.2.1 二元离散选择模型的经济学背景 262
9.2.2 二元离散选择模型概述 263
9.2.3 二元Probit离散选择模型的参数估计 266
9.2.4 二元Logit离散选择模型的参数估计 270
9.2.5 二元离散选择模型的检验 274
9.3 面板数据模型简介 276
9.3.1 面板数据模型 276
9.3.2 模型选择 279
9.3.3 固定效应变截距模型 282
9.3.4 固定效应变系数模型 284
9.3.5 案例 286
9.4 模型设定偏误问题 292
9.4.1 设定偏误的类型 292
9.4.2 设定偏误的后果 294
9.4.3 设定偏误的诊断 297
练习题9 301
主要参考文献 307
附表1 标准正态分布数值表 308
附表2 t分布数值表 309
附表3 x2分布数值表 310
附表4 F分布数值表 313
附表5 D.W.检验上下界表 322
附表6 协整检验临界值表 324