导言 1
第一章 双变数线性回归模型的概念 8
1—1 统计相关和回归分析 8
1—2 双变数总体回归方程 10
1—3 双变数样本回归方程 15
1—5 线性回归模型的其它形式 20
第二章 双变数线性回归模型的估计 23
2—1 普通最小二乘法 23
2—2 最小二乘估计式的性质 28
2—3 可决系数 37
2—4 案例一 我国城乡储蓄模型 40
习题二 43
第三章 双变数线性回归模型的检验 53
3—1 古典正态回归模型 53
3—2 回归系数的区间估计 56
3—3 参数的假设检验 59
3—4 回归总体的检验 63
3—5 预测 67
3—6 案例二 我国城乡储蓄余额预测 73
习题二 77
第四章 多重线性回归模型 81
4—1 多重线性回归模型的概念 81
4—2 多重线性回归模型的估计 86
4—3 可决系数R■ 91
4—4 多重线性回归模型的检验 96
4—5 案例三 柯布—道格拉斯生产函数 99
习题四 102
第五章 线性回归模型的矩阵解法 110
5—1 古典线性回归模型的矩阵形式 110
5—2 最小二乘估计式的矩阵形式 113
5—3 假检验的矩阵形式 119
5—4 案例四 我国汽车需求模型 121
习题五 123
6—1 多重共线性的实质 128
6—2 多重共线性的后果 130
6—3 多重共线性的检测 134
6—4 对多重共线性的补救措施 136
6—6 案例五 我国钢材供应量预测 140
6—5 逐步回归 140
习题六 147
7—1 异方差性的实质 150
第七章 异方差性 150
7—2 异方差性的后果 152
7—3 异方差性的检测 154
7—4 异方差性的补救措施 157
7—5 案例六 我国科学技术对生产力作用模型 164
习题七 166
第八章 自相关 169
8—1 自相关的实质 169
1—4 古典线性回归模型的假定 17
8—2 自相关的后果 175
8—3 自相关的检测 177
8—4 自相关的补救措施 183
8—5 案例七 我国工业发展水平与固定资产投资关系模型 189
习题八 193
第九章 滞后回归模型 195
9—1 滞后回归模型的概念 195
9—2 分布滞后模型的估计 197
第六章 多重共线性 198
9—3 分布滞后回归模型向自回归模型转换 206
9—4 自回归模型的估计 211
9—5 案例八 我国长期货币流通量需求模型 213
习题九 217
第十章 虚拟变数模型 224
10—1 虚拟变数 2244
10—2 虚拟解释变数模型 229
10—3 案例九 我国货币流通量的季节分析 235
习题十 236
第十一章 联立方程模型的设定 239
11—1 联立方程模型的概念 239
11—2 简单联立方程模型举例 243
11—3 联立方程模型估计中的问题 247
习题十一 249
第十二章 联立方程模型的识别 253
12—1 模型识别的意义 253
12—2 模型识别的规则 260
12—3 案例十 我国货币流通模型 264
习题十二 267
13—1 递归模型的估计 269
第十三章 联立方程模型的估计 269
13—2 适度识别方程的估计 271
13—3 过度识别方程的估计 275
13—4 案例十一 我国价格、消费、工资、投资简单模型 281
习题十三 282
第十四章 计量经济学的应用 288
14—1 计量经济学应用的实施步骤 288
14—2 案例十二 北京市文百工业公司生产函数模型 296
习题十四 296
附录一 “Micro TSP”软件包简单使用方法 300
附录二 统计表 311