第一章 导论 1
为什么选择GAUSS？ 1
什么是GPE？ 2
如何使用GPE？ 2
第二章 GAUSS基础 5
开始使用 5
GAUSS语言入门 7
新建和编写GAUSS程序 18
第2.1节 正式正始 19
输入/输出文件和数据转换 21
第2.2节 输入/输出文件 24
第2.3节 数据转换 26
GAUSS内嵌函数 27
第2.4节 数据分析 33
执行流程控制 34
自己编写函数 38
用户库 42
GPE软件包 43
最小二乘估计 46
第三章 线性回归模型 46
第3.1节 简单回归 47
第3.2节 残差分析 49
第3.3节 多元回归 51
生产函数估计 54
第3.4节 柯布-道格拉斯生产函数 55
第3.5节 结构性变化的检验 60
第3.6节 残差诊断 64
季节性变化 68
第四章 虚拟变量 68
第4.1节 季节性虚拟变量 69
第4.2节 虚拟变量陷阱 73
结构性变化 74
第4.3节 检验结构性变化：虚拟变量法 75
第五章 多重共线性 79
多重共线性的识别 79
第5.1节 条件数和相关矩阵 79
第5.2节 多重共线性的Theil度量 81
第5.3节 方差膨胀因子(VIF) 83
第5.4节 岭回归法和主元素法 85
对多重共线性的修正 85
第六章 非线性优化 89
求解数学函数 89
第6.1节 单变量纯量值函数 90
第6.2节 两变量纯量值函数 93
估计概率分布 95
第6.3节 估计概率分布 96
第6.4节 混合概率分布 101
统计回归模型 103
第6.5节 最小化平方和函数 104
第6.6节 最大化对数似然函数 106
第七章 非线性回归模型 110
非线性最小二乘法 110
第7.1节 CES生产函数 111
最大似然估计 112
第7.2节 Box-Cox变量转换 115
非线性模型的统计推断 119
第7.3节 非线性模型的假设检验 121
第7.4节 货币需求方程的似然比检验 124
二元选择模型 125
第八章 离散和受限因变量 125
第8.1节 经济学教育的概率单位模型 128
第8.2节 经济学教育的对数单位模型 133
受限因变量模型 135
第8.3节 婚外情的托比分析 137
第九章 异方差 141
与异方差一致的协方差矩阵 141
第9.1节 与异方差一致的协方差矩阵 142
加权最小二乘法 145
第9.2节 对异方差的Goldfeld-Quandt检验和修正 145
第9.3节 对异方差的Breusch-Pagan检验和White检验 147
非线性最大似然估计 150
第9.4节 乘性异方差 151
第十章 自相关 155
与自相关-一致的协方差矩阵 155
第10.1节 与异方差-自相关一致的协方差矩阵 156
自相关的检测 159
第10.2节 自相关的检验 160
自相关的修正 163
第10.3节 Cochrane-Orcutt迭代程序 164
第10.4节 Hildreth-Lu网格寻找程序 167
第10.5节 高阶自相关 169
自回归和移动平均模型介绍 173
第10.6节 ARMA(1，1)误差结构 174
非线性最大似然估计 178
第10.7节 非线性ARMA模型估计 178
第十一章 分布滞后模型 186
滞后因变量模型 186
第11.1节 滞后因变量的自相关检验 186
第11.2节 工具变量估计法 189
多元滞后模型 193
第11.3节 Almon滞后模型再探 194
自回归分布滞后模型 197
第11.4节 Almon滞后模型再思考 198
第十二章 广义矩估计法 201
概率分布的GMM估计 201
第12.1节 Γ概率分布 203
计量经济模型的GMM估计 209
第12.2节 非线性理性预期模型 211
第12.3 美国消费函数的GMM估计 216
线性GMM 216
第十三章 联立方程组 219
线性回归方程组 219
第13.1节 Klein模型Ⅰ 222
第13.2节 Klein模型Ⅰ再表述 227
貌似无关回归方程组 230
第13.3节 Berndt-Wood模型 231
第13.4节 扩展的Berndt-Wood模型 235
非线性最大似然估计法 238
第13.5节 Klein模型Ⅰ再探 239
第十四章 单根和协整 245
单根检验 246
第14.1节 修正的Dickey-Fuller单根检验 247
协整回归检验 255
第14.2节 协整检验：Engle-Granger方法 257
第14.3节 协整检验：Johansen方法 263
第十五章 时间序列分析 266
自回归和移动平均模型 267
第15.1节 债券收益的ARMA分析 268
第15.2节 美国通货膨胀的ARMA分析 272
自回归条件异方差 274
第15.3节 美国通货膨胀的ARCH模型 277
第15.4节 德国马克-英镑汇率的ARCH模型 280
第十六章 平行数据 285
固定影响模型 285
第16.1节 单向平行数据分析：虚拟变量分析 287
随机影响模型 291
第16.2节 单向平行数据分析：偏差法 293
第16.3节 双向平行数据分析 298
貌似无关回归方程组 300
第16.4节 投资需求的平行数据分析：偏差法 301
第16.5节 投资需求的平行数据分析：SUR法 304
第十七章 最小二乘预测 308
预测经济增长 308
第17.1节 事后预测和预测误差统计量 310
第17.2节 事前预测 316
后记 320
附录A GPE控制变量 321
通用目的的输入控制变量 323
用于估计的输入控制变量 323
GPE输入控制变量 323
用于预测的输入控制变量 333
GPE输出控制变量 333
用于估计的输出控制变量 334
用于预测的输出控制变量 334
其他程序 335
附录B GPE应用模块 336
应用模块B-1：GMM.GPE 337
应用模块B-2：JOHANSEN.GPE 340
应用模块B-3：PANEL1.GPE 342
应用模块B-4：PANEL2.GPE 346
应用模块B-5：RANDOM1.GPE 352
应用模块B-6：SYSTEM1.GPE 356
附录C 统计表 359
表C-1：基于t统计量的Dickey-Fuller单根检验临界值 359
表C-2：基于F统计量的Dickey-Fuller单根检验临界值 361
表C-3：用于残差回归的Dickey-Fuller协整t统计量τp临界值 362
表C-4：基于响应面估计的单根和协整检验临界值 364
表C-5：Johansen协整似然比检验统计量临界值 366
参考文献 368