序 1
第1章 导言 1
第2章 时间序列回归分析：无滞后项实例 5
第1节 比率目标假设 7
第2节 误差项 10
第3节 时间序列回归模型 17
第4节 无自相关假设 20
第5节 违反无自相关假设的后果 26
第6节 自相关的常规检验 34
第7节 一种替代性的估计方法 39
第8节 EGLS估计（以一阶自相关过程为例） 44
第9节 小样本特性 49
第10节 比率目标假设再回顾 52
第11节 向多元回归扩展 59
第12节 结论 61
第3章 替代性时间依赖过程 63
第1节 替代性过程 66
第2节 检验高阶过程 73
第3节 过程识别 77
第4节 估计 81
第5节 结论 89
第4章 时间序列回归分析：滞后项实例 91
第1节 分布式的滞后模型 93
第2节 滞后内生变量 96
第3节 用滞后内生变量来检验模型中的自相关 104
第4节 估计 106
第5节 EGLS估计 107
第6节 改良型比率目标模型 113
第7节 对分布式滞后模型的解释 115
第8节 结论 119
第5章 预测 121
第1节 预测误差 125
第2节 预测生成 129
第3节 修正预测方程 132
第4节 预测评估 135
第5节 案例：预测美国国防开支 140
第6节 结论 146
第6章 总结 147
附录 149
注释 151
参考文献 154