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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9

1.2.4 模型的检验9

1.2.5 模型的选择10

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12

1.3.3 政策评价12

1.4 阅读本书需要的数学知识及计量分析软件13

1.4.1 数学预备知识13

1.4.2 计量分析软件13

1.5 结束语13

练习题一15

2 一元线性回归模型17

2.1 回归分析与回归模型17

2.1.1 回归分析与回归模型17

2.1.2 引入随机误差项的原因19

2.2 基本概念及普通最小二乘法19

2.2.1 基本概念19

2.2.2 普通最小二乘法22

2.3 总体回归模型的基本假定及OLS估计量的统计性质26

2.3.1 基本假定26

2.3.2 OLS估计量的统计性质27

2.3.3 随机误差项方差的OLS估计量30

2.4 拟合优度的度量31

2.4.1 可决系数（R2）32

2.4.2 相关系数与R2的关系35

2.5 回归系数的假设检验及其区间估计36

2.5.1 OLS估计量的概率分布36

2.5.2 变量的显著性检验37

2.5.3 回归系数的区间估计41

2.6 预测42

2.6.1 点预测42

2.6.2 区间预测43

2.7 案例分析46

2.8 结束语49

练习题二51

附录2.1 回归系数OLS估计量的最小方差性证明56

附录2.2 随机误差项方差OLS估计量的无偏性证明57

3 多元线性回归模型59

3.1 基本概念及普通最小二乘法59

3.1.1 基本概念59

3.1.2 普通最小二乘法62

3.2 总体回归模型的基本假定及OLS估计量的统计性质66

3.2.1 基本假定66

3.2.2 OLS估计量的统计性质67

3.2.3 随机误差项方差的OLS估计量69

3.3 可决系数与调整的可决系数70

3.3.1 可决系数（R2）70

3.3.2 调整的可决系数（R2）71

3.4 变量的显著性检验及回归系数的区间估计73

3.4.1 变量的显著性检验73

3.4.2 回归系数的区间估计76

3.5 预测78

3.5.1 点预测78

3.5.2 区间预测78

3.5.3 预测区间大小的影响因素分析80

3.6 可线性化的非线性回归模型82

3.6.1 几种常见的模型82

3.6.2 模型的估计与预测87

3.7 案例分析87

3.8 结束语91

练习题三93

附录3.1 最大似然估计法98

附录3.2 不可线性化非线性回归模型的估计99

附录3.3 在EViews软件下进行矩阵运算的基本过程100

4 违背基本假定的多元线性回归模型102

引言102

4.1 多重共线性104

4.1.1 多重共线性的概念104

4.1.2 多重共线性的后果106

4.1.3 多重共线性的诊断107

4.1.4 多重共线性的处理108

4.2 异方差性115

4.2.1 异方差性的概念115

4.2.2 异方差性的后果117

4.2.3 异方差性的检验119

4.2.4 异方差性的补救措施123

4.3 自相关性130

4.3.1 自相关性的概念及表现形式130

4.3.2 自相关性的后果134

4.3.3 自相关性的检验135

4.3.4 自相关性的补救措施139

4.4 随机解释变量模型148

4.4.1 经典线性回归模型的一般定义及OLSE的统计性质148

4.4.2 内生解释变量问题及工具变量法151

4.5 结束语158

练习题四161

附录4.1 在EViews软件下利用WLS法估计模型的输出结果167

附录4.2 当模型存在异方差或自相关时，回归系数OLSE的一致性证明168

5 回归模型的设定与选择170

引言170

5.1 解释变量选取的偏误171

5.1.1 遗漏相关变量171

5.1.2 误选无关变量173

5.2 模型设定的统计检验174

5.2.1 线性约束的F检验174

5.2.2 解释变量的筛选175

5.2.3 非嵌套模型之间的选择176

5.2.4 模型结构突变的Chow检验176

5.3 模型的选择准则180

5.4 定性因素量化与虚拟变量181

5.4.1 定性因素的量化181

5.4.2 虚拟变量的设置182

5.4.3 虚拟变量在模型结构差异检验中的应用184

5.5 结束语189

练习题五191

6 滞后变量模型198

6.1 滞后效应与滞后变量模型198

6.2 分布滞后模型199

6.2.1 模型参数的意义199

6.2.2 模型的估计200

6.2.3 模型滞后长度的确定208

6.3 自回归模型209

6.3.1 自适应预期模型209

6.3.2 局部调整模型210

6.3.3 一般自回归模型211

6.4 Granger因果关系检验213

6.5 结束语219

练习题六220

7 联立方程模型225

引言225

7.1 联立方程模型的基本概念226

7.1.1 变量的分类226

7.1.2 结构式模型227

7.1.3 简化式模型230

7.2 模型的识别231

7.2.1 识别的定义231

7.2.2 结构方程识别的条件234

7.3 模型的估计方法239

7.3.1 间接最小二乘法（ILS法）239

7.3.2 二阶段最小二乘法（2SLS法）241

7.3.3 三阶段最小二乘法（3SLS法）243

7.4 递归系统模型246

7.4.1 模型的定义246

7.4.2 模型的识别与估计247

7.5 联立方程模型的检验248

7.5.1 单方程的检验248

7.5.2 方程系统的检验249

7.6 克莱因战争间模型250

7.7 结束语255

练习题七256

附录7.1 利用3 SLS法估计模型（7.38）的输出结果258

附录7.2 长期乘数估计值的推导过程259

8 伪回归现象与协整理论261

引言261

8.1 基本概念及平稳性条件262

8.1.1 基本概念262

8.1.2 平稳性条件267

8.2 单位根检验270

8.2.1 DF检验270

8.2.2 ADF检验273

8.3 伪回归现象与协整的概念278

8.3.1 伪回归现象278

8.3.2 协整的概念279

8.4 协整检验282

8.4.1 双变量的EG检验282

8.4.2 多变量的EG检验284

8.4.3 协整方程的动态普通最小二乘估计284

8.5 误差修正模型288

8.5.1 模型的结构288

8.5.2 模型的估计289

8.6 结束语290

练习题八293

附录8.1 随机模拟生成样本序列的简单程序举例295

附录A EViews6.0软件的操作基础298

A.1 EViews简介298

A.2 EViews的启动与关闭298

A.3 工作文件的建立与数据的输入300

A.4 数据的处理306

A.5 作图308

A.6 常用描述统计量的计算310

附录B 统计分布表312

附表1 标准正态分布表312

附表2 t分布表313

附表3 F分布表314

附表4 χ2分布表320

附表5 DW检验临界值表321

附表6 EG协整检验临界值表325

主要参考文献326