第一章 导言 1
第一节 计量经济学的概念 1
第二节 计量经济学的研究对象与特点 3
一、计量经济学与经济理论和数理经济学 4
二、计量经济学与经济统计学、数理统计学 5
第三节 计量经济学的研究内容与步骤 5
一、计量经济学的内容体系 5
二、计量经济学研究经济问题的步骤 6
第二章 一元线性回归模型 8
第一节 一元线性回归模型概念 8
一、相关关系与回归模型 8
二、一元线性回归模型 10
三、一元线性回归模型举例 11
第二节 模型参数的最小二乘估计 11
一、回归参数（系数）的最小二乘估计 11
二、最小二乘估计量的统计性质 19
三、随机项u的方差σ2u的估计量 20
第三节 样本决定系数及回归直线拟合优度检验 20
一、总离差平方和分解 21
二、回归标准差Se的计算 22
三、样本决定系数“拟合优度”的度量 22
第四节 回归系数估计量的显著性检验 23
一、b1和b0的概率分布和标准差 23
二、估计量b1和b0的显著性检验 24
第五节 回归方程的显著性检验 26
第六节 利用回归方程进行预测 28
一、点预测 28
二、区间预测 28
第七节 本章小结·实例 30
一、小结 30
二、实例 31
附录2-1 最小二乘估计量的统计性质证明 42
附录2-2 随机项u的方差σ2u估计量S2e的无偏性证明 44
附录2-3 总离差平方和分解式证明 45
第三章 多元线性回归模型 47
第一节 多元线性回归模型概念 47
第二节 多元线性回归模型的估计 48
一、参数的最小二乘估计 48
二、随机项u的方差σ2u的估计量 51
三、回归参数OLS估计量的方差与标准差 51
第三节 回归方程的显著性检验 52
一、总离差平方和分解 53
二、样本决定系数及对回归方程“拟合优度”的检验 53
三、回归方程的显著性检验 55
第四节 回归系数的显著性检验 55
第五节 多元线性回归分析的EViews计算 57
第六节 本章小结·实例 61
一、小结 61
二、实例 62
附录3-1 多元线性回归系数OLS估计 67
一、多元线性回归模型的矩阵表示 67
二、回归参数的最小二乘估计 68
附录3-2 二元线性回归系数估计量的推导 69
附录3-3 二元线性回归残差平方和∑e2i计算式的推导 71
第四章 线性回归模型的扩展 72
第一节 非线性回归模型 72
一、模型变量的直接代换 73
二、模型变量的间接代换 75
第二节 增长模型 77
一、增长模型 77
二、线性趋势模型 78
第三节 虚拟变量模型 79
一、虚拟变量 79
二、时间序列资料问题虚拟变量的引入 80
三、横截面资料问题虚拟变量的引入 82
四、季节性变动虚拟变量的引入 82
第四节 本章小结·实例 84
一、小结 84
二、实例 86
第五章 违背线性模型经典假定的计量经济方法 90
第一节 异方差 91
一、异方差性 91
二、异方差性检验 92
三、异方差模型的计量经济方法 94
第二节 自相关 103
一、自相关概念 103
二、一阶自回归形式 104
三、自相关检验 105
四、自相关模型的经济计量方法 108
第三节 多重共线 112
一、多重共线性 112
二、多重共线性引起的后果 113
三、多重共线性检验 114
四、解决多重共线性的方法 115
五、逐步回归法 116
第四节 本章小结·实例 124
一、小结 124
二、实例 125
附录5-1 D-W统计量值介于0到4之间 131
附录5-2 多重共线性模型OLS估计量的方差 132
第六章 滞后变量模型 134
第一节 分布滞后模型 134
一、模型系数的经济含义 135
二、分布滞后模型的估计 135
三、分布滞后模型的考依克（Koyck）方法 136
第二节 内生滞后变量模型 136
一、局部调整模型 137
二、适应性期望模型 137
三、内生滞后变量模型参数的估计 138
第三节 经济变量的因果关系检验：葛兰杰检验 138
第四节 本章小结·实例 141
一、小结 141
二、实例 142
附录6-1 葛兰杰检验的统计量 145
第七章 几种基本经济函数模型 147
第一节 需求函数模型 147
一、需求函数 147
二、对影响需求因素的分析 148
三、需求函数模型的形式及其估计 150
第二节 消费函数模型 155
一、关于消费函数的几种假定 155
二、我国居民消费行为特点 157
三、我国消费函数模型举例 157
第三节 生产函数模型 159
一、生产函数及其特性 159
二、柯布－道格拉斯生产函数 160
三、技术进步 162
四、横截面生产函数 163
五、生产函数模型举例 163
第四节 投资函数模型 165
一、投资的构成 166
二、加速原理投资函数模型 166
三、我国投资函数模型举例 167
第五节 本章小结·实例 168
一、小结 168
二、实例 170
附录7-1 持久收入假定消费函数模型推导 173
附录7-2 边际替代率 174
第八章 联立方程模型 175
第一节 联立方程模型概念 175
第二节 模型结构型的间接最小二乘估计 178
一、模型的结构型 178
二、普通最小二乘估计量的非一致性 178
三、间接最小二乘法 179
第三节 联立方程模型的识别 182
一、模型识别概念 182
二、模型识别的判定准则：识别的阶条件 184
三、对可识别结构方程的估计问题 185
第四节 二阶段最小二乘法 185
一、二阶段最小二乘法的方法步骤 185
二、二阶段最小二乘法的EViews运算举例 188
三、联立方程模型参数估计常选用最小二乘法 190
第五节 本章小结·实例 190
一、小结 190
二、实例 191
附录8-1 结构方程OLS估计量的非一致性 195
第九章 时间序列计量经济模型简介 197
第一节 时间序列的平稳性 197
一、时间序列 197
二、平稳时间序列 197
三、白噪声序列 198
四、自相关函数 198
第二节 非平稳时间序列 199
一、趋势平稳时间序列 199
二、差分平稳时间序列 199
三、随机步游序列 200
四、谬误回归 200
第三节 平稳性的单位根检验 201
第四节 平稳时间序列的AR、MA和ARMA模型 205
一、自回归（AR）模型 206
二、移动平均（MA）模型 206
三、ARMA模型 206
第五节 协整理论简介 207
一、单整概念 207
二、协整概念 207
三、协整检验 208
第六节 误差修正模型 209
第七节 本章小结·实例 209
一、小结 209
二、实例 211
附录一 EViews软件包使用简介 219
第一节 EViews软件包概述 219
一、EViews软件的特点 219
二、EViews软件包的启动和退出 219
三、EViews软件包的操作方式 220
第二节 数据处理 222
一、建立工作文件 222
二、输入序列数据 222
三、生成新序列 222
四、设定样本范围 225
五、序列组 226
第三节 统计分析 227
第四节 文件操作 229
一、工作文件的保存和调用 229
二、对象的保存和调用 230
附录二 统计表 232
附录三 数理统计基础知识复习 240
第一节 随机事件及其概率 240
一、随机事件 240
二、概率 241
三、条件概率和事件的独立性 242
四、概率的运算及性质 243
第二节 随机变量及其分布 243
一、随机变量 243
二、分布函数 244
三、离散型随机变量 244
四、连续型随机变量 245
五、联合分布 247
第三节 随机变量的数字特征 247
一、数字期望 248
二、方差 249
三、协方差及相关系数 250
第四节 抽样分布 251
一、总体与样本 251
二、样本的数字特征 251
三、三种常见的概率分布 252
四、样本协方差与样本相关系数 253
五、统计量与抽样分布 254
第五节 参数估计 254
一、点估计 254
二、估计量的性质 255
三、区间估计 256
第六节 假设检验 256
一、假设检验的概念 256
二、假设检验的方法步骤 257
参考文献 258