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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

2.3.2 OLS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

2.5.1 OLS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2.2随机误差项方差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

3.2.2 OLS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（？2）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

2.5.2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不可线性化非线性回归模型的估计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122

4.3.4自相关性的补救措施125

4.4随机解释变量模型134

4.4.1 OLS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

6.4 Granger因果关系检验186

练习题六192

7联立方程模型196

引言196

7.1联立方程模型的基本概念197

7.1.1变量的分类197

7.1.2结构式模型198

7.1.3简化式模型201

7.2联立方程模型的识别202

7.2.1识别的定义202

7.2.2结构方程识别的条件205

7.3联立方程模型的估计方法210

7.3.1间接最小二乘法（ILS法）210

7.3.2二阶段最小二乘法（2SLS法）212

7.3.3三阶段最小二乘法（3SLS法）214

7.4递归系统模型217

7.4.1递归系统模型的定义217

7.4.2递归系统模型的识别与估计218

7.5联立方程模型的检验219

7.5.1单方程的检验219

7.5.2方程系统的检验220

7.6克莱因战争间模型221

练习题七226

附录7.1利用3SLS法估计模型（7.38）的输出结果227

附录7.2长期乘数估计值的推导过程229

8伪回归现象与协整理论231

引言231

8.1基本概念及平稳性条件232

8.1.1基本概念232

8.1.2平稳性条件237

8.2单位根检验240

8.2.1 DF检验240

8.2.2 ADF检验243

8.3伪回归现象与协整的概念248

8.3.1伪回归现象248

8.3.2协整的概念249

8.4协整检验252

8.4.1双变量的EG检验252

8.4.2多变量的EG检验254

8.4.3协整方程的动态普通最小二乘估计254

8.5误差修正模型258

8.5.1误差修正模型的结构258

8.5.2误差修正模型的估计259

练习题八260

附录8.1随机模拟生成样本序列的简单程序举例262

附录A数学基础知识265

A.1求和算子“∑”的使用规则及微积分基础265

A.2矩阵的基本运算法则及几个常用概念268

A.3概率论与数理统计中的若干基本概念及重要分布273

附录B EViews6.0软件的操作基础285

B.1 EViews简介285

B.2 EViews的启动与关闭285

B.3工作文件的建立与数据的输入287

B.4数据的处理293

B.5作图295

B.6常用描述统计量的计算297

附录C统计分布表299

附表1标准正态分布表299

附表2 t分布表300

附表3 F分布表301

附表4 x2分布表307

附表5 DW检验临界值表308

附表6 EG协整检验临界值表312

参考文献313

后记315