1绪论 1
1.1什么是计量经济学 1
1.1.1什么是计量经济学 1
1.1.2计量经济模型 2
1.1.3经典计量经济学与非经典计量经济学 3
1.2经典计量经济学的建模步骤 4
1.2.1理论模型的设定 5
1.2.2变量数据的搜集与处理 6
1.2.3模型参数的估计 8
1.2.4模型的检验 8
1.3计量经济模型的应用 10
1.3.1结构分析 10
1.3.2经济预测 11
1.3.3政策评价 12
1.4阅读本书需要的数学知识 12
练习题一 13
2一元线性回归模型 14
2.1回归分析与回归模型 14
2.1.1回归分析与回归模型 14
2.1.2引入随机误差项的原因 16
2.2基本概念及普通最小二乘法 16
2.2.1基本概念 16
2.2.2普通最小二乘法 19
2.3总体回归模型的基本假定及OLS估计量的统计性质 22
2.3.1基本假定 23
2.3.2OLS估计量的统计性质 23
2.3.3随机误差项方差的OLS估计量 27
2.4拟合优度的度量 28
2.4.1可决系数（R2） 29
2.4.2相关系数与R2的关系 31
2.5回归系数的假设检验及其区间估计 32
2.5.1OLS估计量的概率分布 32
2.5.2变量的显著性检验 33
2.5.3回归系数的区间估计 37
2.6预测 38
2.6.1点预测 39
2.6.2区间预测 39
2.6.3预测精度的影响因素分析 42
2.7案例分析 43
练习题二 46
附录2.1回归系数OLS估计量的最小方差性证明 49
附录2.2σ2的OLS估计量的无偏性证明 50
3多元线性回归模型 52
3.1基本概念及普通最小二乘法 52
3.1.1基本概念 52
3.1.2普通最小二乘法 55
3.2总体回归模型的基本假定及OLS估计量的统计性质 59
3.2.1基本假定 59
3.2.2OLS估计量的统计性质 60
3.2.3随机误差项方差的OLS估计量 62
3.3可决系数与调整的可决系数 63
3.3.1可决系数（R2） 63
3.3.2调整的可决系数（R2） 64
3.4变量的显著性检验及偏回归系数的区间估计 66
3.4.1变量的显著性检验 66
3.4.2偏回归系数的区间估计 69
3.5预测 70
3.5.1点预测 70
3.5.2区间预测 71
3.6可线性化的非线性回归模型 72
3.6.1几种常见的模型 73
3.6.2模型的估计与预测 77
3.7案例分析 78
练习题三 82
附录3.1最大似然估计法 84
附录3.2不可线性化的非线性回归模型 86
附录3.3在EViews软件下进行矩阵运算的基本过程 87
4违背基本假定的多元线性回归模型 89
引言 89
4.1多重共线性 90
4.1.1多重共线性的概念 90
4.1.2多重共线性的后果 92
4.1.3多重共线性的诊断 93
4.1.4多重共线性的处理 95
4.2异方差性 102
4.2.1异方差性的概念 102
4.2.2异方差性的后果 103
4.2.3异方差性的检验 105
4.2.4异方差性的补救措施 109
4.3自相关性 116
4.3.1自相关性的概念及表现形式 116
4.3.2自相关性的后果 120
4.3.3自相关性的检验 121
4.3.4自相关性的补救措施 125
4.4随机解释变量模型 134
4.4.1OLS估计量的性质及假设检验 134
4.4.2内生解释变量及工具变量法 136
练习题四 144
附录4.1在EViews软件下利用WLS法估计模型的输出结果 147
5模型设定中的几个专题 149
引言 149
5.1解释变量选取的偏误 150
5.1.1遗漏相关变量 150
5.1.2误选无关变量 152
5.2线性约束的F检验 153
5.2.1线性约束的F检验 153
5.2.2结构突变的Chow检验 154
5.3模型的选择准则 157
5.4虚拟变量 159
5.4.1虚拟变量的设置 159
5.4.2虚拟变量在模型结构差异检验中的应用 162
练习题五 167
6滞后变量模型 171
6.1滞后效应与滞后变量模型 171
6.2分布滞后模型 172
6.2.1分布滞后模型参数的意义 172
6.2.2分布滞后模型的估计 173
6.2.3分布滞后模型滞后长度的确定 181
6.3自回归模型 182
6.3.1自适应预期模型 182
6.2.2局部调整模型 183
6.3.3一般自回归模型 184
6.4Granger因果关系检验 186
练习题六 190
7联立方程模型 194
引言 194
7.1联立方程模型的基本概念 195
7.1.1变量的分类 195
7.1.2结构式模型 196
7.1.3简化式模型 199
7.2联立方程模型的识别 200
7.2.1识别的定义 200
7.2.2结构方程识别的条件 203
7.3联立方程模型的估计方法 208
7.3.1间接最小二乘法（ILS法） 208
7.3.2二阶段最小二乘法（2SLS法） 210
7.3.3三阶段最小二乘法（3SLS法） 212
7.4递归系统模型 215
7.4.1递归系统模型的定义 215
7.4.2递归系统模型的识别与估计 216
7.5联立方程模型的检验 217
7.5.1单方程的检验 217
7.5.2方程系统的检验 218
7.6克莱因战争间模型 219
练习题七 224
附录7.1利用3SLS法估计模型（7.38）的输出结果 225
附录7.2长期乘数估计值的推导过程 227
8伪回归现象与协整理论 229
引言 229
8.1基本概念及平稳性条件 230
8.1.1基本概念 230
8.1.2平稳性条件 235
8.2单位根检验 238
8.2.1DF检验 238
8.2.2ADF检验 241
8.3伪回归现象与协整的概念 246
8.3.1伪回归现象 246
8.3.2协整的概念 248
8.4协整检验 250
8.4.1双变量的EG检验 250
8.4.2多变量的EG检验 252
8.4.3协整方程的动态普通最小二乘估计 253
8.5误差修正模型 257
8.5.1误差修正模型的结构 257
8.5.2误差修正模型的估计 258
练习题八 259
附录8.1随机模拟生成样本序列的简单程序举例 261
附录A数学基础知识 263
A.1求和算子“Σ”的使用规则及微积分基础 263
A.2矩阵的基本运算法则及几个常用概念 266
A.3概率论与数理统计中的若干基本概念及重要分布 271
附录B EViews5.1的操作基础 283
B.1 EViews简介 283
B.2 EViews的启动与关闭 283
B.3工作文件的建立与数据的输入 285
B.4数据的处理 290
B.5作图 293
B.6常用基本统计量的计算 295
附录C统计分布表 297
附表1标准正态分布表 297
附表2 t分布表 298
附表3 F分布表 299
附表4 X2分布表 305
附表5 DW检验临界值表 306
附表6 EG协整检验临界值表 310
参考文献 311
后记 313