第一章 绪论 1
1.1 计量经济学 1
1.1.1 计量经济学 1
1.1.2 计量经济学模型 2
1.1.3 计量经济学是一门经济学科 3
1.1.4 计量经济学在经济学科中的地位 4
1.1.5 计量经济学模型的应用 5
1.2 计量经济学的内容体系 7
1.2.1 从学科发展角度划分 7
1.2.2 从内容角度划分 8
1.2.3 从程度角度划分 8
1.2.4 从模型类型角度划分 9
1.2.5 从估计方法角度划分 10
1.2.6 从数据类型角度划分 11
1.3 经典线性计量经济学模型理论方法回顾 12
1.3.1 经典线性计量经济学模型的形式 12
1.3.2 经典线性计量经济学模型的关系类型 14
1.3.3 经典线性计量经济学模型理论模型的设定 14
1.3.4 经典线性计量经济学模型的样本数据 17
1.3.5 经典线性计量经济学模型参数的估计 19
1.3.6 经典线性计量经济学模型的检验 19
1.3.7 经典线性计量经济学模型成功的三要素 23
1.4 本章思考题 23
2.1.1 非线性单方程计量经济学模型概述 25
第二章 模型结构非经典的计量经济学问题 25
2.1 传统的非线性单方程计量经济学模型 25
2.1.2 非线性普通最小二乘法 27
2.1.3 讨论：一个例子 30
2.2 变参数线性计量经济学模型 32
2.2.1 确定性变参数模型 32
2.2.2 随机变参数模型 35
2.3 增长曲线模型 38
2.3.1 增长曲线模型概述 38
2.3.2 逻辑增长曲线模型 39
2.3.3 龚珀兹增长曲线模型 42
2.4.1 时间序列分析模型概述 43
2.4 线性时间序列分析模型 43
2.4.2 随机时间序列分析模型(AR，MA，ARMA)的识别 45
2.4.3 随机时间序列分析模型(AR，MA，ARMA)的估计 48
2.5 协整理论与误差修正模型 51
2.5.1 单整 51
2.5.2 单整的单位根检验 52
2.5.3 协整 54
2.5.4 误差修正模型 56
2.5.5 一个误差修正模型实例：中国居民消费方程 57
2.5.6 ADF分布临界值表 59
2.6 无参数回归模型 60
2.6.2 权函数估计 61
2.6.1 无参数回归模型的概念 61
2.6.3 一个用权函数估计的无参数回归模型实例 71
2.6.4 确定性解释变量无参数回归模型的最小二乘法估计 74
2.6.5 稳健估计 78
2.7 本章思考题和综合练习题 79
2.7.1 思考题 79
2.7.2 综合练习题 80
第三章 估计方法非经典的计量经济学问题 81
3.1 经典线性计量经济学模型的最大似然估计 81
3.1.1 经典线性单方程计量经济学模型的最大似然估计 81
3.1.2 经典线性联立方程计量经济学模型的有限信息最大似然估计 84
3.1.3 经典线性联立方程计量经济学模型的完全信息最大似然估计 86
3.2 经典线性计量经济学模型最小二乘估计的扩展 89
3.2.1 经典单方程线性计量经济学模型可行的广义最小二乘估计 89
3.2.2 经典单方程线性计量经济学模型的分部回归估计 91
3.2.3 经典单方程线性计量经济学模型的偏回归估计 92
3.2.4 经典单方程线性计量经济学模型的交叉估计 95
3.3 经典线性计量经济学模型的贝叶斯估计 96
3.3.1 概念 97
3.3.2 单方程计量经济学模型贝叶斯估计的过程 98
3.3.3 正态线性单方程计量经济学模型的贝叶斯估计 99
3.3.4 一个贝叶斯估计的实例 103
3.4 局部多项式回归估计 104
3.4.1 一元局部多项式回归 104
3.4.2 多元局部多项式回归 112
3.4.3 一个局部回归的实例 113
3.5 半参数回归模型及其参数估计 115
3.5.1 偏残差估计 116
3.5.2 光滑样条估计 117
3.5.3 两阶段最小二乘估计 117
3.6 计量经济学模型的广义矩估计 119
3.6.1 广义矩估计的概念 120
3.6.2 计量经济学模型的广义矩估计 121
3.6.3 OLS和ML估计是广义矩估计的特例 124
3.6.4 假设检验 127
3.7.1 思考题 130
3.7 本章思考题和综合练习题 130
3.7.2 综合练习题 131
第四章 数据类型非经典的计量经济学问题 132
4.1 平行数据计量经济学模型(一)——一般模型 132
4.1.1 平行数据模型概述 132
4.1.2 模型的设定 133
4.1.3 固定影响变截距模型 136
4.1.4 随机影响变截距模型 139
4.1.5 变截距模型实例 145
4.2 平行数据计量经济学模型(二)——扩展模型 148
4.2.1 变系数模型 148
4.2.2 动态模型 150
4.2.3 关于平行数据模型的讨论 154
4.3 离散被解释变量数据计量经济学模型(一)——二元选择模型 155
4.3.2 二元离散选择模型 156
4.3.1 二元离散选择模型的经济背景 156
4.3.3 二元probit离散选择模型及其参数估计 158
4.3.4 二元logit离散选择模型及其参数估计 161
4.3.5 二元离散选择模型的变量显著性检验 163
4.4 离散被解释变量数据计量经济学模型(二)——多元选择模型 163
4.4.1 经济生活中的多元离散选择问题 164
4.4.2 一般多元离散选择logit模型 164
4.4.3 排序多元离散选择模型 169
4.5.1 经济生活中的受限被解释变量问题 170
4.5.2 截断被解释变量数据计量经济学模型 170
4.5 受限被解释变量数据计量经济学模型 170
4.5.3 归并被解释变量数据计量经济学模型 173
4.6 持续时间数据被解释变量计量经济学模型 174
4.6.1 计量经济学中持续时间分析问题的提出 175
4.6.2 Hazard比率与Hazard比率模型 176
4.7 本章思考题和综合练习题 179
4.7.1 思考题 179
4.7.2 综合练习题 180
第五章 非线性计量经济学模型 181
5.1 可线性化的非线性计量经济学模型 181
5.1.1 通过变量变换线性化 181
5.2 非线性模型估计中的优化计算方法 184
5.2.1 无约束优化 184
5.1.2 通过参数变换线性化 184
5.2.2 约束优化问题 188
5.3 非线性回归模型(一)——一般估计方法 189
5.3.1 非线性回归模型 189
5.3.2 非线性回归模型的非线性最小二乘估计 190
5.3.3 非线性回归模型的非线性加权最小二乘估计 199
5.3.4 非线性回归模型的最大似然估计 199
5.3.5 非线性回归模型的工具变量估计 201
5.4 非线性回归模型(二)——统计推断 201
5.4.1 非线性强度的曲率度量 202
5.4.2 非线性回归模型的假设检验 211
5.4.4 非线性推断域的图示法 213
5.4.3 非线性回归推断的线性近似方法 213
5.4.5 QR分解 220
5.5 非线性回归模型(三)——专门问题 221
5.5.1 因变量的参数变换 221
5.5.2 异方差性的非线性方法 225
5.5.3 序列相关性的非线性方法 228
5.5.4 条件异方差性的非线性方法 231
5.6 广义指数分布模型 234
5.6.1 广义指数分布模型 235
5.6.2 广义指数分布模型多峰的识别 236
5.6.3 广义指数分布非线性模型的估计和预测 237
5.6.4 广义指数分布非线性模型的应用 237
5.7.1 非线性方程组 241
5.7 非线性联立方程模型 241
5.7.2 非线性联立方程模型 244
5.8 非均衡计量经济学模型 246
5.8.1 非均衡计量经济学基本模型 247
5.8.2 非均衡计量经济学总量模型 250
5.8.3 试例：我国消费品市场非均衡计量经济学模型 251
5.8.4 市场经济条件下的非均衡计量经济学模型 254
5.8.5 多市场非均衡计量经济学模型 257
5.9 本章思考题和综合练习题 259
5.9.1 简单思考题和练习题 259
5.9.2 综合练习题 260
6.1.1 传统的计量经济学建模理论 261
第六章 动态计量经济学模型 261
6.1 问题的提出 261
6.1.2 动态计量经济学——Hendry学派建模理论简介 263
6.1.3 两点说明 263
6.2 分布滞后模型 264
6.2.1 经济分析中的分布滞后问题 264
6.2.2 多项式分布滞后模型 266
6.2.3 几何分布滞后模型 267
6.2.4 自回归分布滞后模型 268
6.2.5 向量自回归模型 271
6.3.1 数据生成过程 272
6.3.2 弱外生性、强外生性和超外生性 272
6.3 从数据生成过程到自回归分布滞后模型 272
6.3.3 约化 275
6.3.4 自回归分布滞后模型和数据生成过程 276
6.4 从自回归分布滞后模型到误差修正模型 277
6.4.1 自回归分布滞后模型阶数的决定 277
6.4.2 正交变换 277
6.4.3 协整检验 278
6.4.4 协整与误差修正模型 283
6.5 动态计量经济学模型与经典计量经济学模型的比较 283
6.5.1 关于建模起点的比较 283
6.5.2 关于模型解释的比较 284
6.5.3 关于模型检验的比较 285
6.6 本章思考题和综合练习题 287
6.6.1 思考题 287
6.6.2 综合练习题 288
参考文献 289
附录一 Gauss应用说明 291
一、简介 291
二、关于在Gauss程序中应用极大似然法估计的说明 306
三、Gauss应用实例 308
附录二 统计分布表 314
一、？2分布的临界点 314
二、F分布 316
三、t分布的临界点 321