译者的话 1
主编的话 1
前言 1
关于本书的使用方法 1
第一篇 基础篇 1
第一章 统计的基础知识 2
1．平均 2
（1）算术平均 2
a．加权平均 2
b．移动平均 3
c．加权移动平均 4
（2）几何平均 4
2．方差和标准差 4
3．变差系数 5
（2）标准差 5
（1）方差 5
4．偏斜度和峭度系数 6
（1）偏斜度系数 6
（2）峭度系数 7
5．频数分布 7
（1）频数分布表 7
（2）累积频数表 8
（洛伦茨曲线） 8
6．相关系数 9
（1）“相关系数”与一般“关系”的不同 9
（2）相关系数 11
（3）时差相关系数 12
7．指数 14
a．拉斯佩耶斯方式 15
（1）拉斯佩耶斯方式与帕修方式 15
b．帕修方式 16
c．拉斯佩耶斯方式与帕修方式的比较 17
（2）费歇方式与费歇的指数算式检验 17
a．要素逆转检验 18
b．时间逆转检验 18
（3）迪比贾指数（链指数） 18
a．拉斯佩耶斯链指数 19
b．帕修链指数 20
c．迪比贾积分指数 20
d．指数计算的例子 21
8．抽样调查与总体估计 22
9．其它基本术语 23
（1）名义值与实际植 23
（2）年率 24
（3）厚底 25
（4）贡献度、贡献率 27
（5）因素分解 29
（6）弹性 31
（事后弹性） 31
（使用回归方程式来求出弹性） 32
第一篇 第一章 参考文献 33
第二章 概率分布 34
1．正态分布 35
2．■分布 37
3．t分布 37
4．F分布 39
第一章 第二章 参考文献 40
（2）区间估计 41
（1）点估计 41
第三章 统计估计与假设检验 41
1．估计 41
（3）估计量的评价标准 43
a．均方误差 43
b．无偏性 43
c．一致性 43
d．最小方差无偏估计 43
2．假设检验 43
（1）虚假设 43
（2）拒绝域、显著水平 44
（3）单侧检验、双侧检验 45
第一篇 第三章 参考文献 46
（1）季节调整的意义与目的 47
（2）经济时间序列的分解 47
1．经济时间序列数据的变动与季节调整 47
第四章 季节调整 47
2．季节调整的方法及问题 49
（1）与上年比 49
（2）用虚拟变量的方法 50
（3）移动平均法 54
（4）移动平均法的应用 56
a．国情普查局法X—11 57
b．M1T1法 63
e．国情普查局法X—11与MITI法的比较 65
（5）移动平均法的问题 67
a．方法不同结果也不同 68
b．国情局法选择的任意性 69
c．季节调整后的数字的暂定性 69
（6）回归分析法 71
d．产生原序列所没有的变动的可能性 71
（7）利用时间序列模型的方法——X—11ARIMA法概要 72
（8）贝叶斯季节调整法 74
（贝叶斯季节调整法的原理） 74
（9）季节调整的一般问题 78
（纵横合计的不一致） 78
第一篇 第四章 参考文献 80
第二篇 应用篇 81
第一章 回归分析 82
1．回归分析概要 82
（线性回归和非线性回归，简单回归和多元回归） 84
2．最小二乘法 84
（1）概要 84
（2）最小二乘法的前提条件和最小二乘估计量的性质 86
（1）可决系数 87
3．回归分析的基本概念 87
（2）自由度修正后的可决系数 88
（可决系数与相关系数的关系） 88
（3）自由度 89
（一般概念） 89
（回归分析中自由度的意义） 90
（4）t值 93
（5）方程式的标准误差 96
（6）F值 97
（7）达宾——瓦特森比 99
（8）达宾h统计量 103
4．最小二乘法的修正 106
（1）异常值 106
（虚拟变量） 108
（2）序列相关 109
（考克兰——奥卡特法） 110
（考克兰——奥卡特法估计结果的利用法） 112
（3）多重共线性 113
（多重共线性的尺度） 114
（岭（Ridge）回归） 115
（4）广义最小二乘法 116
5．结构变化 119
（1)虚拟变量 119
（2）邹氏检验和邹氏逐步检验 121
（邹氏检验） 121
（邹氏逐步检验） 122
（3）加权最小二乘法 124
6．可变参数模型 126
（1）固定参数与可变参数 126
（2）可变参数模型的思路 127
a．转换式回归模型 128
b．库利——普雷斯科特 130
c．卡尔曼滤波（Ka1man filtering） 131
7．回归分析与分布滞后 132
（1）柯依克滞后（Koyck lag） 132
（带有柯依克滞后的函数的因素分解） 134
（2）阿尔蒙滞后（Almon lag） 136
（3）希拉滞后（Shiller 1ag） 137
8．似然、最大似然法 139
（1）似然与似然函数 140
（2）最大似然法 141
（3）回归方程式的最大似然估计 142
第二篇 第一章 参考文献 143
第二章 计量模型分析 144
1．计量模型概要 144
（1）概要 144
（2）计量模型的建立过程 145
（3）用计量模型进行的预测 146
（4）用计量模型预测的特点 147
（协调性） 147
（机动性） 148
（查明预测误差的原因） 148
（5）利用计量模型进行模拟 149
（6）计量模型的局限性 149
（7）计量模型的维护 150
2．有关计量模型的基本概念 150
（1）方程式的种类 150
（内生变量，外生变量） 151
（计量模型的具体实例） 152
（简化型计量模型） 153
（2）识别问题 155
（3）计量模型的检验 158
a．内插检检验 160
（部分检验） 160
（全部检验） 160
（最终检验） 161
b．外推检验 161
c．计量模型性能的评价基准 161
（图形评价） 161
（定量评价） 162
（4）模拟 163
（模拟的具体例子） 164
3．计量模型的估计 165
（1）最小二乘法的问题 165
（2）同时估计法 167
a．间接最小二乘法 167
b．二阶段最小二乘法 170
c．有限信息最大似然法 171
d．体系估计法 172
e．同时估计法之优劣比较 173
（体系估计法的缺点） 173
（小样本特性） 174
4．计量模型的解法 174
（1）高斯——塞德尔迭代法 175
（2）图形法 180
（3）牛顿法、梯度法 181
第二篇 第二章 参考文献 183
第三章 主成分分析 184
1．主成分分析概要 184
2．主成分分析的实际例子 184
4．主成分分析的理论解释 188
3．主成分析中存在的问题 188
第二篇 第三章 参考文献 193
第四章 时间序列模型 194
1．时间序列模型的定位 194
2．时间序列模型概要 194
（1）时间序列模型的思路 194
（2）随机过程与平稳随机过程 195
（3）AR模型 196
（4）MA模型 196
（5）ARMA模型 197
（6）ARIMA模型 198
（7）模型的阶数和信息量基准（AIC） 198
3．时间序列模型的应用 199
第二篇 第四章 参考文献 200
第五章 经济分析中的因果关系的检验 201
1．峰谷的对应 202
2．时差相关分析 203
3．西慕兹检验 204
4．功率贡献率 206
第二篇 第五章 参考文献 212
第六章 贝叶斯估计法 214
1．先验分布 215
2．贝叶斯定理 215
3．损失函数 219
4．最大似然估计法和贝叶斯估计法 220
第二篇 第六章 参考文献 221
第七章 投入产出表（I—O表） 222
1．概要 222
2．I—O表的结构（利用投入产出分析的生产量决定模型） 226
（逆矩阵〔I—A〕■的意义） 228
（生产诱致系数） 229
（根据I—O表的价格分析） 233
3．I—O表的基本性质和处理上应注意的问题 234
第二篇 第七章 参考文献 238
第三篇 实践篇 238
容易落入的陷阱 240
1．自由度不足时的估计 240
2．回归方程式中解释变量与被解释变量的改换 241
3．恒等式的因素分解 244
4．回归方程式中解释变量“起作用”的意义 246
5．可决系数的意义 247
6．回归方程式的评价和可决系数 248
7．柯依克滞后的滥用 250
8．对数线性函数中上期的被解释变量之参数所具有的意义 251
9．达真——瓦特森比作为检验统计量无意义的场合 253
索引 257