第一章 计量经济学导论 1
第一节 引言 1
第二节 什么是计量经济学 2
第三节 计量经济研究的步骤 3
第四节 计量经济学涉及的主要数据类型 6
第五节 计量经济学的主要研究方法 11
第六节 计量经济分析软件 12
本章总结 13
思考与练习 13
第二章 EViews与SAS软件简介 14
第一节 EViews简介 14
第二节 SAS简介 20
本章总结 30
思考与练习 30
第三章 简单线性回归模型 31
第一节 回归的含义 31
第二节 回归的几个基本概念 32
第三节 一元回归模型的估计 35
第四节 计算机应用实例 40
本章总结 45
思考与练习 45
第四章 多元线性回归模型 47
第一节 多元线性回归模型的含义 47
第二节 多元线性回归的参数估计——普通最小二乘法 50
第三节 OLS的有效性——高斯-马尔可夫定理 55
第四节 OLS估计量的方差 56
第五节 计算机应用实例 57
本章总结 60
思考与练习 61
附录：多元线性回归的矩阵表达 61
第五章 假设检验 63
第一节 假设检验的基本原理 63
第二节 单参数假设检验：t检验 66
第三节 置信区间 70
第四节 多参数假设检验：F检验 71
第五节 计算机应用实例 74
本章总结 80
思考与练习 80
第六章 方程形式的选择与虚拟变量的使用 81
第一节 双对数线性模型 81
第二节 半对数线性模型 82
第三节 多项式回归模型 84
第四节 虚拟变量在多元回归分析中的应用 85
第五节 常见的模型设定错误 89
第六节 数据测度单位 91
第七节 计算机应用实例 92
本章总结 97
思考与练习 97
第七章 时间趋势与季节性 99
第一节 时间趋势模型 99
第二节 消除时间趋势的方法 102
第三节 季节性 103
第四节 消除季节性的方法 104
第五节 计算机应用实例 104
本章总结 112
思考与练习 112
第八章 异方差与自相关 113
第一节 异方差性 113
第二节 对异方差的检验 114
第三节 对异方差的修正 115
第四节 序列自相关 117
第五节 对序列自相关性的检验 117
第六节 序列自相关模型的修正 118
第七节 计算机应用实例 119
本章总结 129
思考与练习 129
第九章 经典时间序列模型 130
第一节 时间序列的结构与平稳性 130
第二节 ARMA过程和ARIMA过程 133
第三节 ARIMA过程的估计方法 135
第四节 计算机应用实例 137
本章总结 151
思考与练习 151
第十章 时间序列的深入专题 152
第一节 VAR模型 152
第二节 ARCH模型与GARCH模型 154
第三节 非平稳时间序列与单位根检验 156
第四节 协整 157
第五节 计算机应用实例 158
本章总结 167
思考与练习 168
第十一章 混合截面数据模型 169
第一节 混合截面数据的性质 169
第二节 混合截面数据的检验 170
第三节 利用独立混合截面进行政策分析 172
第四节 计算机应用实例 174
本章总结 186
思考与练习 187
第十二章 面板数据模型 188
第一节 面板数据的性质 188
第二节 一阶差分模型 189
第三节 固定效应模型 190
第四节 随机效应模型 193
第五节 计算机应用实例 196
本章总结 204
思考与练习 205
第十三章 二元选择模型 206
第一节 二元选择问题 206
第二节 线性概率模型 207
第三节 Probit模型和Logit模型 208
第四节 二元选择模型的比较 212
第五节 计算机应用实例 213
本章总结 221
思考与练习 221
第十四章 截取数据与断尾数据模型 222
第一节 截取数据与断尾数据 222
第二节 Tobit模型 223
第三节 断尾数据模型 227
第四节 计算机应用实例 228
本章总结 236
思考与练习 236
第十五章 内生性与工具变量估计 237
第一节 内生性 237
第二节 工具变量估计 239
第三节 工具变量选取实例 241
第四节 两阶段最小二乘法 242
第五节 豪斯曼检验 243
第六节 识别条件的判定及检验 244
第七节 计算机应用实例 245
本章总结 252
思考与练习 253
第十六章 回归方程系统模型 254
第一节 回归方程系统 254
第二节 似不相关回归模型 255
第三节 联立方程模型——简介 257
第四节 联立方程模型的识别 259
第五节 联立方程模型的估计 262
第六节 计算机应用实例 264
本章总结 280
思考与练习 280
参考书目 281