第一部分 计量经济学的基本原理 3
第一章 什么是计量经济学 3
第一节 计量经济的由来 3
第二节 计量经济学的特点 4
第三节 计量经济学的回归分析 5
第四节 数据的类别 6
第五节 如何学习和应用计量经济学 7
本章要点 8
本章习题 9
第二章 统计基础知识 10
第一节 频率表 10
第二节 均值 13
第三节 方差与标准偏差 14
第四节 假设检验 15
第五节 相关系数 20
第六节 计算机统计软件的使用 20
本章要点 21
本章习题 22
第三章 回归分析的基本方法：最小二乘法 25
第一节 理论模型的建立 25
第二节 实际数据的收集 27
第三节 最小二乘法 27
第四节 最小二乘法应用实例 29
第五节 最小二乘法的通用模型 35
本章要点 36
本章习题 36
第四章 简单回归模型及回归结果的检验 40
第一节 模型的建立 40
第二节 估计参数的统计意义 42
第三节 估计参数方程的方差分析（ANOVA） 44
第四节 回归结果的解释 46
第五节 其他简单线性回归模型 47
本章要点 51
本章习题 51
第五章 回归分析的最大似然法 54
第一节 概率函数和概率分布 54
第二节 最大似然函数 55
第三节 特定概率分布模型和最大似然估计 56
本章要点 58
本章习题 58
第二部分 回归分析在实际应用中会遇到的问题第六章 多变量回归分析模型 61
第一节 变量的选择 61
第二节 样本数量的要求 64
第三节 三变量最小二乘法模型 65
第四节 通用最小二乘法回归模型 67
本章要点 69
本章习题 72
第七章 在实际应用回归分析中对假设条件的放松 73
第一节 古典最小二乘法所要求的严格的假设条件 73
第二节 估计误差的分布 74
第三节 实际应用回归分析中所遇到的问题 79
本章要点 80
本章习题 81
第八章 多重共线性问题的检验和解决方法 83
第一节 多重共线性问题的普遍存在 83
第二节 如何检查多重共线性问题是否存在 84
第三节 检验多重共线性问题存在的方法 87
第四节 解决多重共线性问题的方法 88
第五节 用删除法来解决多重共线性问题 90
第六节 用差分回归法来解决多重共线性问题 92
第七节 用合并变量法来解决多重共线性问题 93
本章要点 93
本章习题 94
第九章 异方差问题的检验和解决方法 96
第一节 什么是异方差问题 96
第二节 如何检验异方差问题的存在 97
第三节 用广义最小二乘法来解决异方差问题 100
第四节 用加权最小二乘法来解决异方差问题 101
第五节 实例演算 102
本章要点 106
本章习题 106
第十章 自相关问题的检验和解决方法 108
第一节 什么是自相关问题 108
第二节 检验自相关问题存在的基本方法 109
第三节 “杜宾-沃森检验”（Durbin-Watson test） 110
第四节 用准差分法来解决自相关问题 111
第五节 讨论一个简单的例题 112
本章要点 115
本章习题 115
第三部分 不同类型数据的回归分析模型第十一章 对横截面数据的分析 119
第一节 横截面数据的特点 119
第二节 虚拟变量在横截面数据回归模型中的应用 120
第三节 分析横截面数据时应该注意的问题 122
第四节 实际分析例子 123
本章要点 126
本章习题 126
第十二章 时间序列数据分析模型 128
第一节 时间序列数据中的问题 128
第二节 简单的滞后变量模型 129
第三节 实例演算 130
第四节 消除趋势影响 140
第五节 移动平均模型（Moving Average Model） 141
第六节 自回归模型（Autoregressive Model） 142
第七节 “阿玛模型”—混合模型（Mixed model:ARMA） 143
本章要点 143
本章习题 144
第十三章 离散选择数据分析模型 145
第一节 双值因变量的线性概率模型 145
第二节 二项Logit模型（Binomial Logit Model） 147
第三节 二项Probit模型（Binomial Probit Model） 148
第四节 双值因变量模型的最大似然估计法 148
第五节 实际分析例子 149
本章要点 151
本章习题 151
第十四章 面板数据分析的模型 152
第一节 面板数据 152
第二节 固定影响模型（Fixed Effect Model） 153
第三节 随机影响模型（Random Effect Model） 157
第四节 例题演算 159
本章要点 164
本章习题 165
第十五章 联立方程组模型 166
第一节 经济分析中的联立方程 166
第二节 识别问题 168
第三节 两步最小二乘法 169
本章要点 170
本章习题 170
第十六章 持续时间数据分析模型 171
第一节 持续时间数据分析的基本理论 171
第二节 持续性分析中几种常用的概率分布 174
第三节 非参数估计方法 175
第四节 参数估计方法 176
第五节 应用与展望 182
本章要点 183
附录 184
统计表1 标准正态分布（Z） 184
统计表2 学生t分布 186
统计表3 F分布（α=0.05） 187
统计表4 杜宾-沃森检验（α=0.05） 188
参考文献 189