第一章 计量经济学的特征和研究范围 1
第一节 计量经济学的概念 1
一、计量经济学的发展简史 1
二、计量经济学的概念 2
三、空间计量经济学的概念 2
第二节 计量经济学与其他相关学科的联系与区别 4
一、计量经济学与经济学的关系 4
二、计量经济学与数理经济学的关系 4
三、计量经济学与经济统计学的关系 5
四、计量经济学与数理统计学的关系 5
第三节 计量经济学的应用步骤 6
一、经济理论或者原理的阐述 6
二、理论的数学模型的假定 6
三、计量经济模型的建立 6
四、获取数据 7
五、计量经济模型的参数估计 8
六、假设检验 8
七、模型的应用 8
第四节 计量经济学的局限性 9
一、计量模型无法准确描述现实世界 9
二、经济运行是一个不可逆或不可重复的过程 10
三、经济关系常常具有时变性 10
四、数据质量 11
第五节 计量经济软件 12
一、计量经济软件概述 12
二、EViews软件简介 12
三、Stata软件简介 13
四、Matlab软件简介 14
第二章 双变量与多变量线性回归模型 16
第一节 模型的建立及其假设条件 16
一、模型的建立 16
二、随机误差项的假设条件 18
第二节 线性回归模型的参数估计 19
一、普通最小二乘法 19
二、几个常用的结果 20
三、截距为零的双变量线性回归模型的参数估计 20
第三节 最小二乘估计量的统计性质 20
一、概述 20
二、线性性 21
三、无偏性 21
四、最小方差性 22
第四节 用判定系数检验回归方程的拟合优度 22
一、总离差平方和的分解 22
二、样本判定系数：R2 23
三、修正判定系数：？2 24
四、样本相关系数 25
第五节 回归系数估计值的显著性检验与置信区间 26
一、随机变量u的方差 26
二、回归系数估计值的显著性检验——t检验 27
三、回归方程的显著性检验（F检验） 28
四、回归系数β0、β1的置信区间 29
第六节 线性回归方程的预测 29
一、预测的概念 29
二、预测的隐含假设 29
三、点预测 30
四、区间预测 30
五、影响预测区间大小的因素 34
第三章 非线性模型的线性化 35
第一节 线性模型与非线性模型 35
一、线性模型的含义 35
二、非线性模型的含义 40
第二节 线性化方法 41
一、运用多元回归建立非线性模型的一般方法 41
二、对数线性模型 42
三、半对数模型 47
四、双曲函数模型 53
五、多项式回归模型 60
第四章 异方差、自相关和多重共线性 66
第一节 异方差的概念及后果 66
一、异方差的概念 66
二、异方差的后果 66
第二节 异方差检验及修正方法 67
一、根据问题的性质 67
二、残差的图形检验 68
三、戈德菲尔德-匡特检验法 69
四、怀特检验法 70
五、H.Glejeser检验法 70
六、异方差的修正方法 71
第三节 自相关的概念、原因和后果 72
一、自相关的含义 72
二、自相关的类型 73
三、自相关的假定 73
四、自相关产生的原因和后果 73
第四节 自相关的检验、解决方法和参数估计 75
一、自相关的检验 75
二、自相关的解决方法 78
三、自相关的参数估计 79
第五节 多重共线性 80
一、对古典假定的再讨论 80
二、什么是多重共线性 80
三、多重共线性产生的原因 80
四、多重共线性的后果 81
五、多重共线性的检验 81
六、多重共线性的修正方法 82
第五章 模型中的特殊解释变量 85
第一节 随机解释变量 85
一、估计量的渐进特征 85
二、随机解释变量模型最小二乘估计量的统计特征 86
三、工具变量法 88
四、工具变量法估计量的性质及缺点 89
第二节 滞后变量 90
一、滞后变量的概念 90
二、外生变量分布滞后模型 91
三、有限分布滞后模型的估计 91
四、自回归模型 95
第三节 虚拟变量 97
一、虚拟变量的概念 97
二、选择虚拟变量及其性质 100
第四节 时间变量 102
一、时间变量的含义 102
二、用时间变量建模 102
第六章 月度季度数据处理与预测 104
第一节 移动平均法 104
一、简单的移动平均公式 104
二、中心化移动平均 104
三、加权移动平均 105
第二节 季节调整方法 106
一、X12季节调整方法介绍 106
二、X12季节调整方法的几种模型 106
三、移动平均比率方法 108
第三节 趋势分解 109
第四节 指数平滑方法 110
一、指数平滑方法基本原理 110
二、指数平滑方法简介 110
第五节 利用季度、月度数据预测 112
一、预测概念 112
二、季度数据的预测原理 112
三、预测评价 113
四、月度数据预测 115
五、旬度数据预测 115
第七章 联立方程模型 116
第一节 联立方程模型概述 116
一、联立方程模型的概念 116
二、联立方程模型中变量的分类 118
三、联立方程模型中方程的分类 119
第二节 联立方程模型的分类 119
一、结构式模型 119
二、简化式模型 122
三、递归式模型 123
第三节 联立方程模型的识别 124
一、不可识别 124
二、恰好识别 125
三、过度识别 126
四、可识别的等价定义 127
第四节 联立方程模型的识别条件 127
一、结构方程识别的阶条件 127
二、结构方程识别的秩条件 128
第五节 联立方程模型的估计 130
一、间接最小二乘法 130
二、工具变量法 131
三、两阶段最小二乘法 132
第六节 与联立方程组有关的问题 133
一、其他方法简介 133
二、关于估计方法的选择问题 133
第八章 时间序列模型 135
第一节 时间序列的基本概念与特征 135
一、时间序列的基本概念 135
二、时间序列的基本特征 136
第二节 时间序列模型的分类及平稳性检验 141
一、时间序列模型的分类 141
二、平稳性检验 149
第三节 自相关函数 152
一、相关系数、自相关系数与自相关函数 152
二、自回归过程的自相关函数 153
第四节 偏自相关函数 163
一、偏自相关函数的定义 163
二、自回归模型的偏自相关函数 164
三、移动平均模型的偏自相关函数 164
四、ARMA（p,q）过程的偏自相关函数 165
第五节 时间序列模型的建立与预测 169
一、概述 169
二、时间序列模型的建立与预测 169
第九章 模型的诊断与检验 176
第一节 含约束条件的F检验和似然比检验 176
一、含约束条件的F检验 176
二、似然比检验 176
第二节 沃尔德检验 177
第三节 拉格朗日乘子检验 179
第四节 邹突变点检验 181
第五节 JB正态分布检验 181
第六节 格兰杰因果性检验 183
第十章 非平稳经济变量与协整 185
第一节 非平稳时间序列与虚假回归 185
一、单整 185
二、单整时间序列的统计特征 185
三、虚假回归 186
第二节 单位根检验 187
一、DF统计量的分布特征 187
二、单位根检验原理 192
第三节 经济变量的协整 194
一、均衡概念 194
二、协整定义 194
三、协整检验 196
第四节 误差修正模型 198
第十一章 面板数据模型 200
第一节 面板数据的特点 200
一、面板数据 200
二、面板数据的优点 201
第二节 面板数据分析方法 202
一、混合OLS回归 202
二、一阶差分估计 203
第三节 固定效应估计 203
一、固定效应变换和组内估计 203
二、LSDV估计 204
三、固定效应估计和一阶差分估计的选择 204
第四节 随机效应估计 205
一、随机效应估计概述 205
二、固定效应估计和随机效应估计的选择 206
第五节 非平衡面板数据和面板数据模型在其他数据结构下的应用 207
一、非平衡面板数据 207
二、面板数据模型在其他数据结构下的应用 207
第十二章 空间计量基本原理与初步应用 208
第一节 空间计量基本原理概述 208
一、空间依赖 208
二、空间权重矩阵 208
第二节 空间计量模型的动因及其解释 212
一、时间依赖的动机 212
二、遗漏变量的动因 212
三、空间异质性的动因 214
四、外部性动因 214
五、模型不确定性的动因 215
第三节 空间计量模型 215
一、空间自回归模型 215
二、空间误差模型 216
三、空间杜宾模型 217
四、一般空间模型 217
第四节 空间相关性检验与空间计量模型估计方法 218
一、空间相关性检验 218
二、空间计量模型估计方法 219
第五节 几个空间计量模型的参数估计 223
一、SAR和SDM模型参数估计 223
二、SEM模型参数估计 225
三、估计具有两个权重矩阵的模型的参数 227
四、直接与间接效应的原理 228
第六节 一个空间溢出效应的实例 231
一、空间自回归模型（SAR模型） 231
二、空间溢出效应的度量 233
附录 236
计量经济专业名词中英文对照表 244
参考文献 257