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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

小结6

习题7

第二章 经典线性回归模型8

第一节 线性回归模型的概念8

一、双变量线性回归模型8

二、多元线性回归模型9

第二节 线性回归模型的估计10

一、经典线性回归模型的统计假设10

二、最小二乘估计11

三、最小二乘估计量β的性质14

第三节 拟合优度17

一、决定系数R217

二、修正决定系数R218

三、例子19

第四节 非线性关系的处理20

一、线性模型的含义20

二、线性化方法21

三、例子21

第五节 假设检验23

一、β的置信区间23

二、假设检验的逻辑和步骤24

三、系数的显著性检验25

四、检验其他形式的系数约束条件28

五、回归结果的提供和分析29

第六节 预测29

第七节 虚拟变量30

一、虚拟变量的概念30

二、虚拟变量的使用方法31

小结35

习题37

第三章 经典假设条件不满足时的问题与对策40

第一节 多重共线性40

一、定义40

二、后果41

三、多重共线性的判别和检验41

四、解决多重共线性的方法42

五、处理多重共线性问题的原则43

六、实例44

第二节 异方差性46

一、异方差性及其后果47

二、异方差性的检验48

三、广义最小二乘法51

四、解决异方差问题的途径52

五、实例56

第三节 自相关60

一、定义60

二、自相关的原因及后果60

三、自相关的检验61

四、消除自相关的方法65

五、实例67

第四节 随机解释变量70

一、随机解释变量造成的估计问题70

二、工具变量法71

小结73

习题74

第四章 极大似然估计、非线性估计和广义矩估计79

第一节 极大似然估计法79

一、极大似然法的思路79

二、极大似然原理80

三、极大似然估计量的性质81

四、线性回归模型的极大似然估计82

第二节 似然比检验、沃尔德检验和拉格朗日乘数检验86

一、三种检验的基本原理86

二、似然比（LR）检验87

三、沃尔德（W）检验87

四、拉格朗日乘数（LM）检验88

五、实践中三种检验法的选择问题89

第三节 非线性回归模型91

一、非线性回归模型的含义91

二、线性化回归92

三、非线性最小二乘法（NLS）93

第四节 NLS估计量的计算与假设检验94

一、NLS估计量的计算94

二、假设检验96

第五节 广义矩（GMM）估计97

一、矩估计法98

二、广义矩法99

小结102

习题103

第五章 设定检验与模型选择106

第一节 模型误设定：类型及后果106

一、选择错误的函数形式106

二、模型中遗漏有关的解释变量108

三、模型中包括无关的解释变量111

第二节 误设定的检验111

一、包含无关变量检验111

二、遗漏重要变量检验112

三、检验误设定的RESET方法113

四、拉格朗日乘数（LM）检验116

第三节 模型选择116

一、变量选择的一般原则116

二、有关模型选择的几个判断准则117

小结119

习题120

第六章 分布滞后模型和自回归模型122

第一节 分布滞后模型和自回归模型的概念122

第二节 分布滞后模型的估计122

一、非线性最小二乘法123

二、科克变换法123

第三节 部分调整模型和适应预期模型124

一、部分调整模型124

二、适应预期模型126

第四节 自回归模型的估计128

一、自回归模型的估计问题129

二、自回归模型的估计方法130

第五节 阿尔蒙多项式分布滞后130

第六节 格兰杰因果关系检验132

小结133

习题134

第七章 联立方程模型137

第一节 联立方程模型的概念137

一、联立方程模型的估计问题137

二、行为方程和恒等式138

三、外生变量、内生变量和前定变量138

四、模型的结构式和简化式139

第二节 识别问题140

一、识别的概念140

二、不可识别、恰好识别和过度识别141

三、识别的阶条件和秩条件142

第三节 联立方程模型的估计146

一、单方程方法146

二、系统方法148

第四节 宏观计量经济模型149

一、克莱因模型Ⅰ150

二、宏观经济模型的历史和现状150

小结151

习题151

第八章 时间序列分析155

第一节 时间序列分析基本概念156

一、随机过程156

二、平稳性156

三、五种经典的时间序列类型157

四、单整158

第二节 平稳性检验159

一、图形检验法159

二、单位根检验法160

第三节 Box-Jenkins模型165

一、ARMA模型165

二、ARIMA模型169

第四节 ARCH模型与GARCH模型171

一、背景171

二、ARCH模型171

三、GARCH模型173

第五节 协整检验和ECM模型177

一、协整的概念178

二、协整检验179

三、误差修正模型（ECM）179

第六节 向量自回归模型183

一、VAR模型的概念183

二、脉冲响应函数184

小结188

习题188

第九章 面板数据模型192

第一节 面板数据与面板数据模型192

一、面板数据192

二、引例193

三、分析面板数据的一般模型框架196

四、模型结构197

第二节 固定影响模型198

一、固定影响模型的设定198

二、固定影响模型的参数估计198

三、检验个体影响的显著性201

第三节 随机影响模型202

一、随机影响模型的设定202

二、随机影响模型的参数估计203

三、随机影响的检验204

四、豪斯曼检验205

第四节 SUR模型206

一、表面不相关回归模型206

二、表面不相关回归模型的参数估计207

三、同期不相关性的假设检验208

第五节 随机系数模型209

一、随机系数模型的设定209

二、随机系数模型的参数估计209

第六节 动态面板数据模型210

一、动态面板数据模型210

二、动态面板数据模型的参数估计210

小结211

习题211

第十章 定性选择模型与受限因变量模型213

第一节 线性概率模型213

一、线性概率模型的概念213

二、线性概率模型的估计和问题214

第二节 Probit模型和Logit模型218

一、Probit模型和Logit模型的设定219

二、Probit模型和Logit模型的极大似然估计和假设检验220

三、偏效应221

四、拟合优度的测度222

五、实例223

六、多项选择模型224

第三节 Censored模型224

一、Censored模型的概念225

二、Tobit模型的估计226

三、Tobit模型的偏效应227

四、实例228

第四节 Truncated模型229

一、截断分布230

二、Truncated回归模型231

小结232

习题232

附录A EViews上机指导书234

第一部分 EViews简介234

第二部分 EViews上机指导237

附录B 统计表287

参考文献298