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导言1

第一章 双变数线性回归模型的概念8

1—1 统计相关和回归分析8

1—2 双变数总体回归方程10

1—3 双变数样本回归方程15

1—5 线性回归模型的其它形式20

第二章 双变数线性回归模型的估计23

2—1 普通最小二乘法23

2—2 最小二乘估计式的性质28

2—3 可决系数37

2—4 案例一 我国城乡储蓄模型40

习题二43

第三章 双变数线性回归模型的检验53

3—1 古典正态回归模型53

3—2 回归系数的区间估计56

3—3 参数的假设检验59

3—4 回归总体的检验63

3—5 预测67

3—6 案例二 我国城乡储蓄余额预测73

习题二77

第四章 多重线性回归模型81

4—1 多重线性回归模型的概念81

4—2 多重线性回归模型的估计86

4—3 可决系数R■91

4—4 多重线性回归模型的检验96

4—5 案例三 柯布—道格拉斯生产函数99

习题四102

第五章 线性回归模型的矩阵解法110

5—1 古典线性回归模型的矩阵形式110

5—2 最小二乘估计式的矩阵形式113

5—3 假检验的矩阵形式119

5—4 案例四 我国汽车需求模型121

习题五123

6—1 多重共线性的实质128

6—2 多重共线性的后果130

6—3 多重共线性的检测134

6—4 对多重共线性的补救措施136

6—6 案例五 我国钢材供应量预测140

6—5 逐步回归140

习题六147

7—1 异方差性的实质150

第七章 异方差性150

7—2 异方差性的后果152

7—3 异方差性的检测154

7—4 异方差性的补救措施157

7—5 案例六 我国科学技术对生产力作用模型164

习题七166

第八章 自相关169

8—1 自相关的实质169

1—4 古典线性回归模型的假定17

8—2 自相关的后果175

8—3 自相关的检测177

8—4 自相关的补救措施183

8—5 案例七 我国工业发展水平与固定资产投资关系模型189

习题八193

第九章 滞后回归模型195

9—1 滞后回归模型的概念195

9—2 分布滞后模型的估计197

第六章 多重共线性198

9—3 分布滞后回归模型向自回归模型转换206

9—4 自回归模型的估计211

9—5 案例八 我国长期货币流通量需求模型213

习题九217

第十章 虚拟变数模型224

10—1 虚拟变数2244

10—2 虚拟解释变数模型229

10—3 案例九 我国货币流通量的季节分析235

习题十236

第十一章 联立方程模型的设定239

11—1 联立方程模型的概念239

11—2 简单联立方程模型举例243

11—3 联立方程模型估计中的问题247

习题十一249

第十二章 联立方程模型的识别253

12—1 模型识别的意义253

12—2 模型识别的规则260

12—3 案例十 我国货币流通模型264

习题十二267

13—1 递归模型的估计269

第十三章 联立方程模型的估计269

13—2 适度识别方程的估计271

13—3 过度识别方程的估计275

13—4 案例十一 我国价格、消费、工资、投资简单模型281

习题十三282

第十四章 计量经济学的应用288

14—1 计量经济学应用的实施步骤288

14—2 案例十二 北京市文百工业公司生产函数模型296

习题十四296

附录一 “Micro TSP”软件包简单使用方法300

附录二 统计表311