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第1章　绪论1

1.1　计量经济学的含义1

1.1.1　什么是计量经济学1

1.1.2　计量经济学与其他相关学科的关系2

1.1.3　计量经济学的特点4

1.1.4　计量经济学在经济学科中的地位4

1.2　计量经济学的产生和发展5

1.2.1　计量经济学的奠基时期5

1.2.2　计量经济学的产生和形成6

1.2.3　计量经济学的发展6

1.2.4　我国计量经济学的起步及发展8

1.3　计量经济学研究问题的步骤9

1.3.1　建立模型9

1.3.2　数据的收集12

1.3.3　参数的估计13

1.3.4　模型的检验14

1.3.5　模型的应用15

1.4　计量经济学的内容体系16

1.4.1　广义计量经济学与狭义计量经济学17

1.4.2　理论计量经济学与应用计量经济学17

1.4.3　经典计量经济学和非经典计量经济学17

1.4.4　微观计量经济学和宏观计量经济学18

1.4.5　初级、中级、高级计量经济学18

1.5　计量经济学的应用软件简介18

1.5.1　启动EViews软件包19

1.5.2　建立EViews工作文件21

1.5.3　输入与编辑数据23

1.5.4　利用EViews进行图形分析和描述统计分析24

1.5.5　数据的保存与调用27

1.5.6　SPSS软件运用简介30

思考与练习33

第2章　一元线性回归模型34

2.1　相关分析与回归分析34

2.1.1　相关分析34

2.1.2　回归分析40

2.1.3　回归分析的基本概念42

2.2　一元线性回归模型的参数估计47

2.2.1　古典回归模型的基本假定47

2.2.2　普通最小二乘法49

2.2.3　最小二乘估计的样本回归模型的性质50

2.2.4　最小二乘估计量的性质52

2.2.5　参数的估计误差与置信区间55

2.2.6　极大似然估计法58

2.3　一元线性回归模型的统计检验60

2.3.1　拟合优度检验60

2.3.2　参数的显著性检验（t检验）63

2.3.3　一元线性回归模型的显著性检验（F检验）65

2.3.4　F检验与t检验、拟合优度检验的关系67

2.4　一元线性回归模型的预测68

2.4.1　点预测69

2.4.2　区间预测72

2.4.3　均值E（Y|X0）和个别值Y0的预测的特点75

2.4.4　预测精度评价76

2.5　一元线性回归模型举例与软件实现77

2.5.1　举例的背景77

2.5.2　理论与建模77

2.5.3　数据收集78

2.5.4　参数估计79

2.5.5　模型检验81

2.5.6　模型应用82

2.5.7　利用EViews和SPSS软件作相关分析84

思考与练习85

附录2-186

附录2-288

附录2-389

第3章　多元线性回归模型92

3.1　多元线性回归模型的概念92

3.1.1　多元线性总体回归模型92

3.1.2　多元线性样本回归模型93

3.1.3　多元线性回归模型的基本假定93

3.1.4　多元线性回归模型的矩阵表示94

3.2　多元线性回归模型的参数估计96

3.2.1　参数的最小二乘估计96

3.2.2　最小二乘估计的样本回归模型的性质98

3.2.3　最小二乘估计量的性质98

3.2.4　参数的估计误差与置信区间100

3.2.5　Beta系数102

3.2.6　矩估计102

3.3　多元线性回归模型的统计检验103

3.3.1　偏回归系数的显著性检验103

3.3.2　拟合优度检验104

3.3.3　多元线性回归模型总体显著性检验107

3.3.4　模型参数受约束的沃尔德检验109

3.4　非线性回归模型110

3.4.1　直接代换法110

3.4.2　间接代换法114

3.4.3　级数展开法（迭代估计法）116

3.5　案例　生产函数的应用117

3.5.1　问题的提出117

3.5.2　理论与模型118

3.5.3　数据收集119

3.5.4　参数估计119

思考与练习123

附录3-1125

附录3-2126

第4章　异方差性128

4.1　异方差性的概念128

4.1.1　对古典假定的再讨论128

4.1.2　什么是异方差性129

4.2　异方差性产生的原因130

4.3　异方差性产生的后果131

4.4　异方差性的检验134

4.4.1　图示检验法134

4.4.2　斯皮尔曼等级相关检验法136

4.4.3　戈德菲尔德-匡特检验137

4.4.4　帕克检验138

4.4.5　格里瑟检验138

4.4.6　怀特检验139

4.4.7　ARCH检验139

4.5　异方差性的解决方法140

4.5.1　模型变换法141

4.5.2　加权最小二乘法142

4.5.3　加权最小二乘法与模型变换法的关系144

4.5.4　变量对数变换法145

4.5.5　广义最小二乘法及其与WLS的关系145

4.6　案例　个人储蓄与个人收入关系模型148

4.6.1　引言148

4.6.2　模型设定和参数估计148

4.6.3　检验模型的异方差150

4.6.4　异方差性的修正154

思考与练习156

第5章　自相关性159

5.1　自相关性的概念及分类159

5.1.1　什么是自相关性159

5.1.2　自相关性的分类159

5.2 自相关性的来源161

5.3 自相关性产生的后果162

5.4 自相关性的检验164

5.4.1　图示法165

5.4.2　D－W检验166

5.4.3　偏相关系数检验168

5.4.4　拉格朗日乘数检验169

5.5 自相关性的解决办法170

5.5.1　广义差分法170

5.5.2 自相关系数ρ的估计方法172

5.5.3　达宾两步法174

5.5.4　广义最小二乘法与广义差分法的关系175

5.6　案例　我国居民储蓄函数模型177

5.6.1　引言177

5.6.2　变量的选择与数据的收集177

5.6.3　基本模型的建立与检验178

5.6.4　广义差分法的EViews软件实现181

思考与练习183

第6章　多重共线性186

6.1　多重共线性的概念186

6.2　多重共线性产生的原因186

6.3　多重共线性的后果187

6.3.1　完全多重共线性带来的后果187

6.3.2　不完全多重共线性的影响189

6.4　多重共线性的检验191

6.4.1　根据可决系数R2、F检验、t检验的结果判断191

6.4.2　利用解释变量之间的简单相关系数检验191

6.4.3　利用辅助回归方程的可决系数R2和F统计量判断192

6.4.4　方差膨胀因子检验192

6.4.5　特征值检验193

6.5　多重共线性的解决办法194

6.5.1　增大样本容量194

6.5.2　直接剔除次要或可替代的解释变量194

6.5.3　间接剔除解释变量195

6.5.4　Frisch综合分析法196

6.5.5　岭回归法197

6.6　案例　食品消费需求影响因素分析199

6.6.1　数据与建模199

6.6.2　多重共线性的检验200

6.6.3　利用EViews进行岭回归估计201

6.6.4　用SPSS进行多重共线性检验和岭回归估计203

思考与练习207

第7章　滞后变量模型210

7.1　滞后变量模型210

7.1.1　滞后变量模型的概念210

7.1.2　滞后变量模型的分类210

7.1.3　产生滞后的原因211

7.2　分布滞后模型的估计212

7.2.1　序贯回归法212

7.2.2　经验权数法213

7.2.3　阿尔蒙法214

7.3 自回归模型216

7.3.1　库伊克模型217

7.3.2　适应性预期模型218

7.3.3　局部调整模型219

7.4 自回归模型的估计和检验220

7.4.1 自回归模型估计存在的问题220

7.4.2 自回归模型检验——达宾h检验221

7.4.3 自回归模型的估计222

7.5　案例　库存函数模型222

7.5.1　库存问题与数据222

7.5.2　利用分布滞后模型分析库存函数223

7.5.3　利用自回归模型分析库存函数225

思考与练习228

第8章　虚拟变量模型和设定误差230

8.1　虚拟变量230

8.1.1　什么是虚拟变量230

8.1.2　虚拟变量设置的规则231

8.1.3　虚拟变量的作用231

8.2　虚拟解释变量模型233

8.2.1　虚拟变量的引入方式233

8.2.2　虚拟变量的特殊应用236

8.3　虚拟被解释变量模型240

8.3.1　线性概率模型240

8.3.2　非线性概率模型242

8.3.3　模型的检验与评价243

8.4　设定误差244

8.4.1　遗漏某个重要解释变量所产生的误差245

8.4.2　引入不重要的解释变量所产生的误差247

8.4.3　模型函数形式设定误差249

8.4.4　测量误差253

8.5　案例　收入与储蓄关系模型和家庭购房决策模型255

8.5.1　收入与储蓄关系模型255

8.5.2　家庭购房决策模型258

思考与练习261

第9章　联立方程模型264

9.1　联立方程模型的概念264

9.1.1　联立方程模型的特点265

9.1.2　联立方程模型的变量类型266

9.1.3　联立方程模型产生的后果267

9.1.4　联立方程模型的形式269

9.2　联立方程模型的识别273

9.2.1　不足识别274

9.2.2　恰好识别（适度识别）275

9.2.3　过度识别276

9.2.4　识别的规则277

9.2.5　联立方程模型识别的一般步骤280

9.3　联立方程模型的估计281

9.3.1　递归模型的估计：OLS法281

9.3.2　恰好识别模型的估计：间接最小二乘法282

9.3.3　过度识别模型的估计：二段最小二乘法285

9.3.4　三段最小二乘法290

9.4　联立方程模型的应用297

9.4.1　结构分析297

9.4.2　经济预测304

9.4.3　政策评价307

9.5　案例：克莱因战争间模型311

9.5.1　克莱因战争间模型的理论基础311

9.5.2　模型的构成312

9.5.3　模型的识别313

9.5.4　模型的估计313

9.5.5　模型的分析313

思考与练习314

第10章　时间序列模型317

10.1　时间序列的基本概念317

10.1.1　随机过程与时间序列318

10.1.2　时间序列的数字特征318

10.1.3　平稳时间序列319

10.1.4　非平稳时间序列321

10.2　时间序列的平稳性的检验322

10.2.1　利用散点图进行平稳性判断323

10.2.2　利用样本自相关函数进行平稳性判断323

10.2.3　Dickey-Fuller单位根检验——DF检验326

10.2.4　扩展的迪克-福勒检验——ADF检验329

10.2.5　单位根检验在EViews软件中的实现330

10.3 自回归移动平均模型332

10.3.1　随机时间序列模型的基本概念333

10.3.2　随机时间序列模型的平稳性条件334

10.3.3　随机时间序列模型的识别336

10.3.4　随机时间序列模型的估计341

10.3.5　随机时间序列模型的检验342

10.4　协整理论和误差修正模型347

10.4.1　协整的概念347

10.4.2　协整检验348

10.4.3　误差修正模型350

10.4.4　因果关系检验352

10.5 案例 中国GDP最终消费误差修正模型355

10.5.1　资料来源及整理355

10.5.2　单整检验355

10.5.3　协整检验和长期均衡模型356

10.5.4　误差修正模型357

思考与练习358

附录A　统计分布表359

参考文献367