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第一章　绪论1

第一节 什么是计量经济学？1

第二节 计量经济学方法2

一、计量经济学研究的基本要素2

二、计量经济分析的步骤3

第三节 本书的结构6

小结8

习题8

第二章　经典线性回归模型9

第一节 线性回归模型的概念9

一、双变量线性回归模型9

二、多元线性回归模型10

第二节 线性回归模型的估计11

一、经典线性回归模型的统计假设11

二、最小二乘估计12

三、最小二乘估计量？的性质15

第三节 拟合优度17

一、决定系数R217

二、修正决定系数？219

三、例子19

第四节 非线性关系的处理21

一、线性模型的含义21

二、线性化方法21

三、例子22

四、非线性回归23

第五节 假设检验24

一、β的置信区间24

二、假设检验的逻辑和步骤25

三、系数的显著性检验26

四、检验其他形式的系数约束条件29

五、回归结果的提供和分析30

第六节 预测30

第七节 虚拟变量31

一、虚拟变量的概念31

二、虚拟变量的使用方法32

小结35

习题36

附录 正定矩阵39

第三章　经典假设条件不满足时的问题与对策40

第一节　误设定40

一、选择错误的函数形式40

二、模型中遗漏有关的解释变量42

三、模型中包括无关的解释变量43

四、选择解释变量的四条原则43

五、模型的选择44

六、检验误设定的RESET方法46

第二节 多重共线性46

一、定义47

二、后果47

三、多重共线性的判别和检验48

四、解决多重共线性的方法49

五、处理多重共线性问题的原则50

第三节 异方差性50

一、异方差性及其后果51

二、异方差性的检验52

三、广义最小二乘法54

四、解决异方差问题的途径56

第四节 自相关59

一、定义59

二、自相关的原因及后果60

三、自相关的检验60

四、消除自相关的方法64

第五节 随机解释变量67

一、随机解释变量造成的估计问题67

二、工具变量法68

小结70

习题72

第四章　极大似然估计和广义矩估计76

第一节 极大似然估计法76

一、极大似然法的思路76

二、极大似然原理77

三、极大似然估计量的性质78

四、线性回归模型的极大似然估计79

第二节 似然比检验、沃尔德检验和拉格朗日乘数检验83

一、三种检验的基本原理83

二、似然比（LR）检验84

三、沃尔德（W）检验84

四、拉格朗日乘数（LM）检验85

五、实践中三种检验法的选择问题86

第三节 广义矩（GMM）估计86

一、矩估计法87

二、广义矩法88

小结91

习题92

第五章　非线性回归模型93

第一节 非线性回归模型93

一、非线性回归模型的含义93

二、线性化回归方法94

三、非线性回归模型的基本假定95

四、非线性最小二乘法（NLS）95

五、非线性最小二乘估计量的性质96

第二节 模型估计：迭代法97

一、迭代算法97

二、梯度法98

三、牛顿-拉弗森法98

四、拟牛顿法99

五、迭代初值与停止规则101

六、其他优化算法102

七、实例102

第三节 模型估计：极大似然法103

一、非线性回归模型的极大似然估计103

二、极大似然估计量的计算方法104

三、例题105

第四节 非线性回归模型参数假设检验105

一、检验统计量106

二、实例107

小结109

习题109

第六章　分布滞后模型和自回归模型112

第一节 分布滞后模型和自回归模型的概念112

第二节 分布滞后模型的估计112

第三节 部分调整模型和适应预期模型114

一、部分调整模型114

二、适应预期模型116

第四节 自回归模型的估计118

一、自回归模型的估计问题119

二、自回归模型的估计120

第五节 阿尔蒙多项式分布滞后120

第六节 格兰杰因果关系检验122

小结123

习题124

第七章　联立方程模型127

第一节 联立方程模型的概念127

一、联立方程模型的估计问题127

二、行为方程和恒等式128

三、外生变量、内生变量和前定变量128

四、模型的结构式和简化式129

第二节 识别问题130

一、识别的概念130

二、不可识别、恰好识别和过度识别131

三、识别的阶条件和秩条件132

第三节 联立方程模型的估计136

一、单方程方法136

二、系统方法138

第四节 宏观计量经济模型139

一、克莱因模型Ⅰ（Klein Model Ⅰ）140

二、宏观经济模型的历史和现状140

小结141

习题142

第八章　时间序列分析145

第一节 时间序列分析基本概念146

一、随机过程146

二、平稳性（Stationarity）146

三、五种经典的时间序列类型147

四、单整148

第二节 平稳性检验149

一、图形检验法149

二、单位根检验法150

第三节 Box-Jenkins模型154

一、ARMA模型154

二、ARIMA模型158

第四节 ARCH模型与GARCH模型160

一、ARCH模型160

二、GARCH模型161

第五节 协整检验和ECM模型163

一、长期均衡关系与协整163

二、协整检验164

三、误差修正模型（ECM）164

第六节 向量自回归（VAR）模型166

一、VAR模型167

二、脉冲响应函数168

三、方差分解169

小结171

习题172

第九章　面板数据模型176

第一节 面板数据与面板数据模型176

一、面板数据176

二、面板数据模型的优点177

三、分析面板数据的一般模型框架177

四、模型结构178

第二节 固定影响模型179

一、固定影响模型的设定179

二、固定影响模型的参数估计179

三、检验个体影响的显著性182

第三节 随机影响模型183

一、随机影响模型的设定183

二、随机影响模型的参数估计184

三、随机影响的检验185

四、豪斯曼检验（Hausman Test）186

第四节 SUR模型187

一、表面不相关回归模型187

二、表面不相关回归模型的参数估计188

三、同期不相关性的假设检验189

第五节 随机系数模型190

一、随机系数模型的设定190

二、随机系数模型的参数估计190

第六节 动态面板数据模型191

一、动态面板数据模型191

二、动态面板数据模型的参数估计191

小结192

习题192

第十章　定性选择模型与受限因变量模型196

第一节 线性概率模型196

一、线性概率模型的概念196

二、线性概率模型的估计和问题197

第二节 Probit模型和Logit模型201

一、Probit模型和Logit模型的设定202

二、Probit模型和Logit模型的极大似然估计和假设检验203

三、偏效应203

四、拟合优度的测度205

五、实例206

六、多项选择模型207

第三节 Censored模型207

一、Censored模型的概念207

二、Tobit模型的估计208

三、Tobit模型的偏效应210

四、实例210

第四节 Truncated模型212

一、截断分布212

二、Truncated回归模型213

小结215

习题215

附录一　EViews上机指导书217

第一部分　EViews简介217

第二部分 EViews上机指导220

附录二　统计表265

参考文献276