第一篇 基础 1
第一章 经济计量方法概述及SAS软件应用基础 5
1．1 经济计量学的研究内容 5
1．1．1 研究内容 5
1．1．2 经济计量学的特点与作用 7
1．2 经济计量模型 9
1．2．1 模型的种类 9
1．2．2 经济计量模型中的变量 12
1．2．3 参数 15
1．2．4 随机扰动项或误差项 16
1．2．5 方程式 17
1．3 经济计量分析的数据特性、来源及变换 18
1．3．1 时间序列数据 18
1．3．3 混合数据 19
1．3．2 横断面数据 19
1．3．4 数据的来源及其问题 20
1．3．5 数据的提炼 22
1．4 经济计量学研究的方法步骤 25
1．4．1 模型设定与参数估计 25
1．4．2 模型检验与模型应用 28
1．5 SAS软件的应用基础 28
1．5．1 系统的进入、运行、文件管理与退出 30
1．5．2 PGM窗的编辑命令 31
1．5．3 SAS程序的结构 33
1．5．4 SAS编程基础 34
1．5．5 SAS数据集的建立 37
小结 40
习题 42
2．1．1 需求函数的基本特性 44
第二章 基本的经济模型 44
2．1 需求函数、线性支出系统及货币需求 44
2．1．2 需求弹性 46
2．1．3 单一需求方程的函数形式 48
2．1．4 线性支出系统及其扩展 49
2．1．5 货币需求函数 52
2．2 供给函数 54
2．3 生产函数与技术进步 56
2．3．1 生产函数的基本性质 56
2．3．2 基本概念 57
2．3．3 常见的生产函数的类型 59
2．3．4 技术进步对产出的影响 62
2．3．5 技术进步的偏倚 65
2．4 成本函数 66
2．5 消费函数与储蓄函数 69
2．5．1 绝对收入假说 70
2．5．2 相对收入假说 71
2．5．3 持久收入假说 72
2．5．4 生命周期假说 73
2．5．5 流动资产假说 74
2．6 投资函数 74
2．6．1 投资行为分析原理 74
2．6．2 投资模型 78
2．7 宏观经济模型 79
2．7．1 Keynes的国民收入决定模型 81
2．7．2 总需求——总供给模型 83
2．7．3 经济增长模型 85
2．7．4 通货膨胀与失业模型：Phillips曲线 91
小结 95
习题 97
第三章 古典回归分析方法 105
3．1 相关模型与回归模型 112
3．2 简单的线性模型 114
3．2．1 相关分析 115
3．2．2 回归分析 118
3．2．3 预测及其误差 122
3．3 多元线性模型 126
3．3．1 模型假定与DW检验 127
3．3．2 最小二乘估计及其性质 130
3．3．3 一级检验 131
3．3．4 线性等式约束下的最小二乘估计 133
3．3．5 预测 139
3．4．1 非线性模型的线性化估计 141
3．4 非线性模型的最小二乘法 141
3．4．2 SAS/STAT的NLIN过程的用法 145
3．5 应用示例 151
3．5．1 线性支出系统的估计 151
3．5．2 生产函数的估计与技术进步的测定 157
小结 164
习题 165
第二篇 单方程模型 173
第四章 变量滞后换型 175
4．1 滞后及其在经济研究中的作用 175
4．1．1 滞后的概念 175
4．1．2 产生滞后的原因 177
4．1．3 滞后在经济研究中的作用 178
4．2 分布滞后模型的建立 178
4．2．1 经验法 180
4．2．2 Almon多项式滞后 183
4．2．3 Pascal法 189
4．2．4 Koyck法 190
4．2．5 滞后长度的确定 192
4．3 自回归模型的建立 193
4．3．1 期望模型 194
4．3．2 参数估计及Durbin h 检验 197
4．3．3 SAS/ETS的AUTOREG过程 203
4．4 变量滞后模型的应用 207
4．4．1 时间滞后效应 207
4．4．2 经济因果关系：Granger’s Causality 210
小结 213
习题 215
第五章 虚拟变量模型 218
5．1 虚拟变量的设置及作用 219
5．2 关于虚拟变量回归的应用实例 222
5．2．1 比较两个回归方程 222
5．2．2 季节调整 231
5．2．3 分段线性回归 234
5．2．4 嵌格数据的分析：合并回归 237
5．3 虚拟因变量模型 244
5．3．1 线性概率模型 245
5．3．2 Probit模型 248
5．3．3 Logit模型 252
5．4 Tobit模型 255
小结 258
习题 259
第六章 时间序列模型 263
6．1．1 时间序列的概率分布与数字特征 264
6．1 基本工具 264
6．1．2 滞后算子与差分运算 265
6．1．3 线性差分方程 267
6．2 平稳性与协整性 267
6．2．1 平稳性及其检验 272
6．2．2 协整性及其检验 286
6．2．3 协整性与误差校正机制的关系 289
6．3 Box－Jenkins方法 291
6．3．1 Box－Jenkins建模方法 292
6．3．2 SAS/ETS的ARIMA过程 293
6．3．3 应用实例 299
6．4 季节ARIMA模型、传递函数模型与干预模型 302
6．4．1 季节ARIMA模型 302
6．4．2 传递函数模型 308
6．4．3 干预模型 314
小结 317
习题 320
第三篇 经济计量检验 325
第七章 随机扰动项的经济计量检验 328
7．1 非线性与非零均值 328
7．1．1 非线性 328
7．1．2 非零均值 332
7．2 非正态性误差 332
7．2．1 原因与后果 333
7．2．2 探测 334
7．2．3 补救措施 339
7．3 异方差性 341
7．3．1 原因与后果 343
7．3．2 探测 344
7．3．3 补救措施 362
7．4 序列相关性 365
7．4．1 原因与后果 367
7．4．2 探测 369
7．4．3 补救措施 376
7．5 自回归条件异方差（ARCH）模型及其推广的GARCH模型 384
小结 388
习题 390
第八章 模型设定的经济计量检验 394
8．1 多重共线性 394
8．1．1 原因与后果 396
8．1．2 多重共线性的探测 398
8．1．3 补救措施 410
8．2 模型设定误差 419
8．2．1 设定误差的后果 421
8．2．2 设定误差的探测 423
8．3 变量测量误差与异常值 432
8．3．1 模型变量存在测量误差时的后果 434
8．3．2 模型变量存在测量误差时的补救措施 437
8．3．3 异常值与残差图 439
8．4 随机回归变量 440
8．4．1 原因与后果 440
8．4．2 补救措施 441
8．5 模型选择 443
8．5．1 Leamer模型选择法 444
8．5．2 Hendry模型选择法 448
8．5．3 诊断性检验 450
小结 460
习题 463
第四篇 联立方程组模型 471
第九章 联立方程组模型及其识别 473
9．1 引言 473
9．2 联立方程组模型的建立 473
9．3 联立方程组模型的表述 480
9．3．1 结构式模型 480
9．3．2 简约式模型 482
9．4 模型假定与联立性偏误 487
9．4．1 模型假定 487
9．4．2 联立性偏误 488
9．5 联立方程模型的识别 492
9．5．1 结构式方程的识别问题 493
9．5．2 可识别性的基本条件 495
9．5．3 可识别性的阶条件与秩条件 496
9．5．4 不可识别的补救措施 502
9．5．5 多重共线性与识别的关系 504
9．5．6 非线性模型的识别 505
9．6 联立性与外生性的检验 508
9．6．1 联立性的检验 509
9．6．2 外生性的检验 510
小结 511
习题 512
第十章 联立方程模型的估计 516
10．1 引言 516
10．2 递归模型的参数估计 522
10．2．1 递归模型 523
10．2．2 似乎不相关（SUR）模型与Zellner估计方法 526
10．3 单一方程方法 530
10．3．1 间接最小二乘法（ILS） 530
10．3．2 工具变量法 534
10．3．3 二段最小二乘法 540
10．3．4 有限信息最大傲然（LIML）法 550
10．3．5 k一类估计量 555
10．4 系统估计方法 557
10．4．1 三段最小二乘（3sLS）法 557
10．4．2 完全信息最大似然（FIML）法 570
10．5 VAR模型 573
小结 575
习题 577
第十一章 经济计量模型的应用 582
11．1 引言 582
11．2 经济结构分析 584
11．2．1 比较静力学分析 585
11．2．2 弹性分析 590
11．2．3 乘数分析 592
11．3 经济预测 597
11．3．1 预测方法的种类 598
11．3．2 经济计量预测法的步骤 600
11．3．3 预测的精确度 603
11．3．4 应用例子 606
11．4 政策评价 610
11．4．1 工具—目标法 613
11．1．2 社会福利函数法 615
11．4．3 模拟法 619
小结 622
习题 623
附录 627
A Durbin－Watson检验的临界值 627
B （增广）Dickey－Fuller检验，统计量经验概率分布表 638
参考文献 639