目录 1
基础篇 1
第1章绪论 1
1.1经济计量学的产生和发展 1
1.2经济计量学的概念及方法 3
1.3经济计量学与相关学科的联系与区别 7
1.4经济计量学的研究目的及其门类 10
1.4.1研究目的 10
1.4.2经济计量学的门类及常用软件 12
4.3.2异方差性检验 1 14
1.5经济计量学研究的一般程序 14
1.6.1概率及其分布 17
1.6一些更进一步的准备 17
4.4多重共线性 1 19
1.6.2期望与方差 19
1.6.3连加规则 21
课后思考与练习题 21
2.1.1确定的函数关系 23
2.1.2非确定的相关关系 23
2.1经济变量间的关系 23
第2章一元线性回归模型 23
2.1.3相关关系与函数关系的联系及线性拟合 24
2.2随机扰动项的内容及有关假定 25
2.2.1随机扰动项的内容 25
2.2.2关于随机扰动项的基本假定 26
2.3.1一元线性回归模型的几种不同表达方式 28
2.3最小平方估计方法 28
2.3.2回归的几种可能途径 29
2.3.3最小平方准则及其特点 30
2.4最小平方估计值的性质 33
2.4.1线性特性 33
2.4.2无偏性 33
2.4.3有效性或最佳性 35
2.5最小平方估计值的标准误差与区间估计 37
2.5.1α和β的标准误差 37
2.5.2总体真值a和β的区间估计 39
2.6最小平方估计值的拟合优度与假设检验 42
2.6.1拟合优度 42
2.6.2相关分析和相关系数 44
2.6.3假设检验 46
2.7预测区间与弹性估计 49
2.7.1点预测 49
2.7.2 区间预测 49
2.7.3弹性及弹性估计 52
2.8案例分析 53
课后思考与练习题 57
第3章多元线性回归模型 59
3.1二元线性回归模型 59
3.1.1正规方程及回归参数 59
3.1.2多重可决系数 62
3.1.3 β0,β1,β2的均值与方差 63
3.2一般线性回归模型 64
3.2.1正规方程的推广 64
3.2.2可决系数的推广及复相关 65
3.2.3回归参数方差公式的推广 67
3.3.1具有常弹性的曲线函数 68
3.3非线性模型回归 68
3.3.2抛物线型及其它k阶多项式 70
3.3.3指数曲线及其变种函数 72
3.4.1偏相关及相关系数矩阵 74
3.4.2偏相关系数的定义 74
3.4偏相关及偏相关系数 74
3.4.3偏相关系数的证明 75
3.5方差分析 77
3.5.1单因素方差分析 78
3.5.2双因素方差分析 80
3.5.3方差分析与回归分析的比较 83
3.6.1 由于增添新解释变量而使拟合改进的检验 85
3.6几种常用的F－检验 85
3.6.2对由不同样本求得的系数差异性的检验 86
（Chow检验） 86
3.6.3 当样本容量增大时回归系数稳定性的检验 87
3.6.4对模型中参数所加约束的检验 88
3.7虚拟变量模型 89
3.7.1虚拟变量及其作用 89
3.7.2虚拟变量的引入 90
3.7.3虚拟变量设置的原则 93
3.8 案例分析 94
课后思考与练习题 98
第4章经济计量学问题及二级检验 101
4.1设定误差 101
4.1.1遗漏重要解释变量所产生的后果 101
4.1.2引入不相干变量所产生的后果 102
4.1.3设定误差的检验与排除 102
4.2 自相关 106
4.2.1 自相关的意义及其来源 106
4.2.2自相关的危害 107
4.2.3 自相关的检验（Durbin-Watson方法） 108
4.2.4 自相关的消除 111
4.3异方差 112
4.3.1异方差及其影响 112
4.3.3异方差的消除 118
4.4.1含义及其因果 119
4.4.2多重共线性的检验 121
4.4.3多重共线性问题的克服或消除 124
课后思考与练习题 125
基础篇总复习 127
一、正误判断题 127
二、选择题 129
三、填空题 132
四、条件分析题 133
5.1矩阵代数基本知识回顾 136
5.1.1有关的定义 136
第5章多元线性模型的矩阵运算 136
提高篇 136
5.1.2矩阵的基本运算规则 137
5.2多元模型及其参数 140
5.2.1关于多元模型 140
5.2.2关于U的基本假定 141
5.2.3参数的最小平方估计 142
5.3最小平方估计式的性质 144
5.3.1线性特性 144
5.3.2无偏性 144
5.3.3 最小方差性 144
5.4.1拟合优度 146
5.4拟合优度及预测 146
5.4.2 区间预测 147
5.4.3随机扰动项方差的估计 148
5.5广义最小平方方法 149
5.5.1 关于随机扰动项U的方差一协方差矩阵 150
5.5.2广义最小平方方法 152
5.5.3异方差和序列相关的处理 154
课后思考与练习题 156
6.1关于矩阵代数的进一步知识 157
6.1.1向量内积及正交向量 157
第6章经济计量学中的一些特殊技巧 157
6.1.2正交矩阵 159
6.1.3特征值和特征向量 159
6.1.4相似矩阵 160
6.2主成分分析法 161
6.2.1标准化变量和正交变量 161
6.2.2正交模型 162
6.2.3系数向量α和β的估计 164
6.2.4多重共线性的诊断和处理 165
6.2.5案例分析 167
6.3岭回归理论 170
6.3.1岭回归的一般概念 170
6.3.2岭估计量的标准和P值的确定 172
6.3.3多重共线性的岭诊断法 175
6.3.4关于岭回归的一点讨论意见 176
6.4贝叶斯估计方法简介 177
6.4.1 贝叶斯估计与经典估计的主要区别 177
6.4.2贝叶斯公式 177
6.4.3一个应用实例 178
6.4.4关于贝叶斯估计的讨论 179
课后思考与练习题 180
7.1.1模型中设置虚拟因变量的必要性 181
7.1虚拟因变量模型 181
第7章单方程模型的其它形式 181
7.1.2线性概率模型的估计方法 183
7.1.3非线性概率模型 184
7.2 滞后变量模型 187
7.2.1滞后变量模型的建立 187
7.2.2无限期分布滞后模型的估计问题 189
7.2.3柯克估计法 190
7.2.4阿尔蒙估计法 192
7.3时间序列模型及预测 193
7.3.1 时间序列模型的一般性质 194
7.3.2 自回归过程及其平稳条件 197
7.3.3 自回归过程的识别和估计 200
课后思考与练习题 201
第8章联立方程模型 203
8.1联立方程模型的基本概念 203
8.1.1经济变量的联立依存性 203
8.1.2联立方程模型的后果 204
8.1.3联立方程模型的基本形式 207
8.2联立方程模型的识别 212
8.2.1识别的有关概念 212
8.2.2模型识别的条件 213
8.2.3模型识别实例及实用规则 216
8.2.4识别问题与多重共线性 221
8.3联立方程模型的估计方法 222
8.3.1估计方法概述 222
8.3.2工具变量法 225
8.3.3二阶段最小二乘法 227
8.3.4三阶段最小二乘法 232
课后思考与练习题 239
附录一市场疲软：需求理论及其它 240
附录二常用临界值表 249
参考文献 261