第1章 经济计量学的特征及研究范围 1
1.1什么是经济计量学 1
1.2为什么要学习经济计量学 1
1.3经济计量学的方法论 2
1.4全书结构 8
习题 9
附录1A万维网上的经济数据 10
第一部分 概率与统计基础 14
第2章 基本统计概念的回顾 14
2.1一些符号 14
2.2试验、样本空间、样本点和事件 15
2.3随机变量 16
2.4概率 17
2.5随机变量与概率密度函数 20
2.6多元随机变量的概率密度函数 23
2.7概率密度的特征 26
2.8从总体到样本 34
2.9小结 37
参考文献 38
习题 38
第3章 一些重要的概率分布 42
3.1正态分布 42
3.2样本均值- X的抽样分布或概率分布 48
3.3 x2分布 53
3.4 t分布 54
3.5 F分布 57
3.6 t分布、F分布、x2分布与正态分布的关系 59
3.7小结 59
习题 59
第4章 统计推断：估计与假设检验 62
4.1统计推断的含义 62
4.2估计和假设检验：统计推断的两个孪生分支 62
4.3参数估计 63
4.4点估计量的性质 65
4.5统计推断：假设检验 68
4.6小结 76
习题 76
第二部分 线性回归模型 80
第5章 线性回归的基本思想：双变量模型 80
5.1回归的含义 80
5.2总体回归函数：一个假设的例子 81
5.3总体回归函数误差的设定 82
5.4随机误差项的性质 83
5.5样本回归函数 84
5.6“线性”回归的特殊含义 86
5.7从双变量回归到多元线性回归 87
5.8参数的估计：普通最小二乘法 88
5.9实例 92
5.10小结 94
习题 95
附录5A 最小二乘估计量的推导 98
第6章 双变量模型：假设检验 99
6.1古典线性回归模型 99
6.2普通最小二乘估计量的方差与标准差 101
6.3普通最小二乘估计量的性质 103
6.4 OLS估计量的抽样分布或概率分布 104
6.5假设检验 105
6.6拟合优度的检验：判定系数r2 110
6.7回归分析结果的报告 113
6.8正态性检验 114
6.9关于计算：回归分析的软件 115
6.10实例：美国进口支出 116
6.11预测 119
6.12实例 120
6.13小结 122
习题 122
第7章 多元回归：估计与假设检验 127
7.1三变量线性回归模型 127
7.2多元线性回归模型的若干假定 129
7.3多元回归参数的估计 130
7.4实例：未偿付抵押贷款债务 132
7.5估计的多元回归方程的拟合优度：多元判定系数R2 133
7.6 多元回归的假设检验：一般的解释 134
7.7对回归参数进行假设检验 135
7.8对联合假设的检验 137
7.9从多元回归模型到双变量模型：设定误差 140
7.10两个不同的R2的比较：校正的判定系数 140
7.11什么时候增加新的解释变量 141
7.12回归模型的结构稳定性检验：Chow检验 141
7.13实例 144
7.14小结 147
习题 147
附录7A.1 OLS估计量的推导 151
附录7A.2式（7-31）的推导 151
附录7A.3式（7-53）的推导 151
附录7A.4 EVIEWS计算结果（抵押贷款债务一例） 152
第8章 回归方程的函数形式 153
8.1如何度量弹性：对数线性模型 154
8.2线性模型与对数线性模型的比较 156
8.3多元对数线性回归模型 157
8.4如何测度增长率：半对数模型 160
8.5线性对数模型：解释变量是对数形式 163
8.6双曲函数模型 165
8.7多项式回归模型 167
8.8不同函数形式模型小结 168
8.9小结 169
习题 169
附录8A对数 174
第9章 包含虚拟变量的回归模型 176
9.1虚拟变量的性质 176
9.2包含一个定量变量，一个两分定性变量的回归模型 179
9.3虚拟变量有多种分类的情况 182
9.4包含一个定量变量，两个定性变量的回归模型 183
9.5模型的推广 184
9.6回归模型中的结构稳定性：虚拟变量法 185
9.7虚拟变量在季节分析中的应用 189
9.8小结 192
习题 192
第三部分 实践中的回归分析 200
第10章 多重共线性 200
10.1多重共线性的性质：完全多重共线性的情况 200
10.2接近或者不完全多重共线性的情形 202
10.3多重共线性的理论后果 204
10.4多重共线性的实际后果 204
10.5多重共线性的测定 206
10.6多重共线性必定不好吗 208
10.7一个扩充例子：1960至1982年期间美国的鸡肉需求 209
10.8如何对付多重共线性：补救措施 211
10.9小结 215
习题 215
第11章 异方差 219
11.1异方差的性质 219
11.2异方差的后果 224
11.3异方差的检验：如何知道存在异方差问题 225
11.4观察到异方差该怎么办：补救措施 231
11.5 White异方差校正后的标准差和t统计量 235
11.6实例 236
11.7小结 238
习题 238
第12章 自相关 244
12.1自相关的性质 244
12.2自相关的后果 247
12.3自相关的诊断 247
12.4补救措施 253
12.5如何估计p 254
12.6小结 257
习题 258
第13章 模型选择：标准与检验 262
13.1“好的”模型具有的特性 262
13.2设定误差的类型 263
13.3诊断设定误差：设定误差的检验 269
13.4用于预测的模型选择 273
13.5小结 274
习题 275
第14章 单方程回归模型：几个补充专题 280
14.1有限最小二乘法 280
14.2动态经济模型：自回归模型和分布滞后模型 283
14.3用于分布滞后模型的夸克方法 287
14.4解释变量是虚拟变量的情形 289
14.5分对数模型 292
14.6伪回归现象 296
14.7小结 303
习题 304
第四部分 联立方程模型简介 310
第15章 联立方程模型 310
15.1联立方程模型的性质 311
15.2联立方程的偏误：普通最小二乘估计量的不一致性 312
15.3间接最小二乘法 313
15.4实例 314
15.5模型识别问题 315
15.6模型识别的判定规则：识别的阶条件 320
15.7对过度识别方程的估计：两阶段最小二乘法 320
15.8 2SLS：一个数字例子 321
15.9小结 323
习题 323
附录15A OLS估计量的不一致性 325
附录 328
附录A 统计表 328
附录B 部分习题答案 343
参考文献 347