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第1章 绪论1

1.1 计量经济学的产生与发展1

1.1.1 计量经济学1

1.1.2 计量经济学的诞生与发展2

1.1.3 计量经济学的学科地位3

1.1.4 计量经济学的学科体系4

1.2 计量经济学研究问题的步骤6

1.2.1 理论模型设定6

1.2.2 样本数据搜集10

1.2.3 模型参数估计13

1.2.4 模型检验14

1.2.5 相关软件16

1.3 计量经济学模型的应用16

1.3.1 结构分析17

1.3.2 经济预测17

1.3.3 政策评价与政策模拟18

1.3.4 检验和发展经济学理论19

练习题119

第2章 一元线性回归模型20

2.1 回归分析概述20

2.1.1 变量间的相互关系20

2.1.2 相关关系的种类21

2.1.3 相关分析21

2.1.4 回归的起源22

2.1.5 回归分析23

2.2 一元线性回归模型的一般问题24

2.2.1 一元线性总体回归方程24

2.2.2 随机误差项26

2.2.3 一元线性回归模型概述26

2.2.4 一元线性样本回归方程与回归模型27

2.2.5 一元线性回归的数据特征27

2.3 一元线性回归模型的参数估计29

2.3.1 一元线性回归模型的假定29

2.3.2 参数的普通最小二乘估计31

2.3.3 参数的最大似然估计36

2.3.4 普通最小二乘估计量的统计性质38

2.3.5 被解释变量与参数估计量的分布42

2.4 一元线性回归模型的统计学检验43

2.4.1 拟合优度检验44

2.4.2 方程显著性检验——F检验47

2.4.3 变量的显著性检验——t检验49

2.4.4 参数的置信区间49

2.5 一元线性回归模型的应用：预测51

2.5.1 点预测51

2.5.2 区间预测52

2.6 案例53

2.6.1 研究目的54

2.6.2 模型设定54

2.6.3 模型的参数估计55

2.6.4 模型检验56

2.6.5 回归预测56

练习题258

第3章 多元线性回归模型61

3.1 多元线性回归模型概述61

3.1.1 多元线性回归模型形式61

3.1.2 样本回归模型与回归平面62

3.1.3 多元线性回归模型的基本假定63

3.2 多元线性模型的参数估计65

3.2.1 偏回归系数的普通最小二乘估计（OLS）65

3.2.2 随机误差项方差的估计66

3.2.3 参数普通最小二乘估计量的统计性质68

3.2.4 样本容量问题71

3.3 多元线性回归模型的统计学检验73

3.3.1 拟合优度检验（评价）73

3.3.2 线性方程总体显著性检验——F检验76

3.3.3 拟合优度检验与方程总体显著性检验的关系77

3.3.4 变量显著性检验——t检验78

3.3.5 参数的置信区间80

3.4 多元线性回归模型的应用：预测82

3.4.1 总体条件均值的预测区间82

3.4.2 总体个别值的预测区间83

3.5 受约束回归问题83

3.5.1 线性约束83

3.5.2 添加或者删除解释变量的决策问题87

3.5.3 参数稳定性检验90

3.5.4 参数的非线性约束问题90

3.6 可线性化的非线性回归问题91

3.6.1 模型关于变量非线性但关于参数线性91

3.6.2 指数模型与幂函数模型92

3.6.3 复杂函数形式93

3.6.4 无法线性化的非线性回归模型94

3.6.5 可线性化的非线性回归实例94

3.7 多元线性回归案例97

3.7.1 研究目的97

3.7.2 理论模型设计97

3.7.3 参数估计99

3.7.4 模型检验100

3.7.5 应用——电力需求量预测101

练习题3101

第4章 异方差性105

4.1 异方差性的一般问题105

4.1.1 异方差性的含义105

4.1.2 异方差性的类型107

4.2 异方差性发生的原因108

4.3 异方差性存在时使用OLS的后果109

4.4 异方差性的诊断110

4.5 异方差性的补救117

4.6 案例120

练习题4127

第5章 自相关性129

5.1 自相关性的一般问题129

5.1.1 自相关性的概念129

5.1.2 自相关性的类型132

5.2 自相关性产生的原因132

5.3 自相关性存在时使用OLS的后果134

5.4 自相关性的诊断136

5.4.1 图示法136

5.4.2 德宾-沃森检验法137

5.4.3 回归检验法140

5.4.4 拉格朗日乘数检验（Lagrangemultiplier test）141

5.4.5 其他检测方法142

5.5 自相关性的补救143

5.5.1 鉴别自相关的真实性143

5.5.2 真实自相关性的补救143

5.6 案例149

练习题5155

第6章 多重共线性157

6.1 多重共线性的一般问题157

6.1.1 多重共线性的概念157

6.1.2 多重共线性的类型159

6.2 多重共线性产生的原因160

6.3 多重共线性的后果161

6.4 多重共线性的诊断164

6.5 多重共线性的补救168

练习题6173

第7章 内生解释变量175

7.1 内生解释变量问题175

7.1.1 内生解释变量的含义175

7.1.2 内生解释变量类型175

7.2 实际经济问题中内生解释变量的发生176

7.3 内生解释变量的后果178

7.4 模型包含内生解释变量时参数的估计180

7.4.1 工具变量的选取180

7.4.2 工具变量的使用180

7.4.3 工具变量法估计量的统计性质182

7.4.4 关于工具变量法的几点补充183

7.5 解释变量的内生性诊断185

7.6 案例186

7.6.1 案例1186

7.6.2 案例2189

练习题7192

第8章 时间序列计量经济学模型195

8.1 时间序列196

8.1.1 时间序列的数字特征196

8.1.2 平稳的定义197

8.1.3 平稳性检验的图示判断198

8.1.4 平稳性的单位根检验201

8.1.5 案例206

8.2 协整与误差修正模型209

8.2.1 单整与协整209

8.2.2 协整检验211

8.2.3 误差修正模型213

8.2.4 案例215

8.3 随机时间序列分析220

8.3.1 时间序列模型220

8.3.2 时间序列模型的平稳性与可逆性222

8.3.3 随机时间序列模型的识别224

8.3.4 时间序列模型的参数估计226

8.3.5 模型检验和优化229

8.3.6 序列预测231

8.3.7 案例232

8.4 格兰杰因果关系检验240

8.4.1 格兰杰因果关系240

8.4.2 格兰杰因果关系检验概述240

8.4.3 使用中几个必须注意的问题241

练习题8244

第9章 单方程模型的几个专门问题247

9.1 虚拟变量模型247

9.1.1 虚拟变量的概念247

9.1.2 虚拟解释变量模型的种类249

9.1.3 虚拟变量的设置原则250

9.1.4 虚拟变量的引入251

9.2 二元离散选择模型262

9.2.1 二元离散选择模型的经济学背景262

9.2.2 二元离散选择模型概述263

9.2.3 二元Probit离散选择模型的参数估计266

9.2.4 二元Logit离散选择模型的参数估计270

9.2.5 二元离散选择模型的检验274

9.3 面板数据模型简介276

9.3.1 面板数据模型276

9.3.2 模型选择279

9.3.3 固定效应变截距模型282

9.3.4 固定效应变系数模型284

9.3.5 案例286

9.4 模型设定偏误问题292

9.4.1 设定偏误的类型292

9.4.2 设定偏误的后果294

9.4.3 设定偏误的诊断297

练习题9301

主要参考文献307

附表1 标准正态分布数值表308

附表2 t分布数值表309

附表3 x2分布数值表310

附表4 F分布数值表313

附表5 D.W.检验上下界表322

附表6 协整检验临界值表324