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第1章　绪论1

1.1　计量经济学概述2

1.1.1　计量经济学的产生与发展过程2

1.1.2　计量经济学与相关学科的关系4

1.1.3　计量经济学所包含的内容5

1.2　计量经济学中的基本概念6

1.2.1　数据的来源与类型6

1.2.2　经济变量与经济参数8

1.2.3　模型与方程9

1.3 计量经济学的研究方法10

1.3.1 计量经济分析工作的对象10

1.3.2　建立计量经济模型的主要步骤12

1.4　计量经济学软件EViews使用简介16

1.4.1　EViews软件的基本功能16

1.4.2　EViews软件的主要功能菜单17

1.4.3　EViews软件的常用命令19

本章小结20

习题21

第2章　一元线性回归模型22

2.1　一元线性回归模型的基本假定23

2.1.1 回归分析概述23

2.1.2　总体回归方程与样本回归方程25

2.2　一元线性回归模型的参数估计34

2.2.1 一元线性回归模型的基本假定34

2.2.2　普通最小二乘法37

2.2.3　最小二乘估计量的性质42

2.2.4　借助EViews软件进行分析46

2.3　一元线性回归模型的统计检验53

2.3.1　拟合优度检验53

2.3.2　回归参数的显著性检验56

2.3.3　参数的置信区间59

2.3.4　正态性检验61

2.4　回归分析的应用：预测问题62

2.5　案例分析66

本章小结69

习题69

第3章　多元线性回归模型72

3.1 多元线性回归模型的基本假定73

3.2 多元线性回归模型的参数估计76

3.2.1　普通最小二乘法76

3.2.2　普通最小二乘估计量的性质80

3.2.3　借助EViews软件进行分析83

3.3　多元线性回归模型的统计检验85

3.3.1 拟合优度检验85

3.3.2　回归参数的显著性检验：t检验88

3.3.3 回归模型总体显著性检验：F检验89

3.3.4 多元线性回归模型的预测91

3.3.5　可以化为线性的多元非线性回归模型93

3.4　案例分析94

本章小结97

习题97

第4章　多重共线性100

4.1 多重共线性的含义与产生的原因101

4.1.1　多重共线性的含义101

4.1.2　多重共线性产生的原因102

4.2　多重共线性产生的后果102

4.2.1　完全多重共线性带来的后果102

4.2.2　经济变量与经济参数103

4.3　多重共线性的检验105

4.3.1　相关系数检验105

4.3.2　辅助回归判定系数检验105

4.3.3　方差膨胀因子检验106

4.3.4　正规方程组系数矩阵条件数检验106

4.4　多重共线性的修正方法107

4.4.1　删除不重要的解释变量107

4.4.2　利用已知信息108

4.4.3　逐步回归109

4.4.4　主成分回归109

4.5　案例分析110

4.5.1 多重共线性检验结果分析111

4.5.2　多重共线性修正结果分析111

4.5.3　EViews过程的实现112

本章小结114

习题114

第5章　异方差性117

5.1　异方差性的含义与产生的原因118

5.1.1　异方差性的含义118

5.1.2　异方差性产生的原因118

5.2　异方差性产生的后果119

5.3　异方差性的检验120

5.3.1 图示法120

5.3.2　残差回归检验120

5.3.3　G—Q检验121

5.4　异方差性的修正方法121

5.4.1　模型变换法122

5.4.2　加权最小二乘法122

5.5　案例分析123

5.5.1 异方差性检验结果分析124

5.5.2　异方差性修正结果分析124

5.5.3　EViews过程的实现124

本章小结127

习题127

第6章　自相关性129

6.1 自相关性的含义与产生的原因130

6.1.1 自相关性的含义130

6.1.2 自相关性产生的原因130

6.2　自相关性产生的后果131

6.3　自相关性的检验132

6.3.1 图示法132

6.3.2　杜宾—瓦森（D—W）检验132

6.4 自相关性的修正方法134

6.4.1　广义差分法（p已知）134

6.4.2　科克兰内—奥克特法135

6.4.3　杜宾两步法135

6.5　案例分析136

6.5.1 自相关性检验结果分析136

6.5.2　自相关性修正结果分析136

6.5.3　EViews过程的实现137

本章小结139

习题139

第7章　虚拟变量与随机解释变量模型142

7.1　虚拟变量模型143

7.1.1　非数量因素的二值量化143

7.1.2　模型中引入虚拟变量的作用144

7.1.3　引入虚拟变量的规则145

7.2　虚拟解释变量模型145

7.2.1　方差分析模型145

7.2.2　协方差分析模型147

7.3　二元因变量回归——logit模型150

7.4　案例分析154

7.5　随机解释变量模型156

7.5.1 随机解释变量的概念与来源156

7.5.2　随机解释变量对参数估计的影响157

7.5.3　随机解释变量的修正方法：工具变量法157

7.6　随机变量模型案例分析158

本章小结160

习题160

第8章　滞后变量模型163

8.1　滞后变量的含义及产生的原因164

8.1.1　滞后变量的含义164

8.1.2　滞后变量产生的原因165

8.2　滞后变量模型分类166

8.2.1　分布滞后模型166

8.2.2 自回归模型167

8.3 分布滞后模型的参数估计168

8.3.1 经验权数法168

8.3.2　阿尔蒙法168

8.3.3　库伊克法170

8.4　期望模型172

8.4.1 自适应期望模型172

8.4.2　局部调整模型174

8.5 自回归模型的估计175

8.5.1 自回归模型中的估计问题175

8.5.2　工具变量法176

8.5.3 自相关的检验：杜宾—h检验176

8.6　案例分析178

本章小结182

习题183

第9章　联立方程模型186

9.1　联立方程模型的基本概念187

9.1.1　联立方程模型的含义187

9.1.2　联立方程模型的变量188

9.1.3　联立方程模型中方程式类型188

9.2　联立方程模型的类型189

9.2.1　结构式模型189

9.2.2　简化式模型191

9.2.3　递归系统模型192

9.3　模型识别的概念193

9.3.1 不可识别193

9.3.2　恰好识别194

9.3.3 过度识别196

9.4　模型识别的条件197

9.4.1　识别的阶条件197

9.4.2　识别的秩条件198

9.4.3　其他识别规则200

9.5　联立方程模型的估计201

9.5.1 单方程估计法——间接最小二乘法和工具变量法201

9.5.2　过度识别条件下的单方程估计法——二阶段最小二乘法204

9.5.3　联立方程模型的系统估计法——三阶段最小二乘法207

本章小结208

习题208

第10章　计量经济模型的应用210

10.1　生产函数模型211

10.1.1　生产函数211

10.1.2　生产函数中的基本概念211

10.1.3　生产函数的设定213

10.1.4　生产函数模型的估计216

10.1.5　生产函数在技术进步分析中的应用217

10.1.6　案例分析218

10.1.7　EViews过程的实现221

10.2　需求函数模型222

10.2.1　需求函数222

10.2.2　需求函数中的基本概念222

10.2.3　需求函数的设定223

10.2.4　线性支出系统需求函数模型的估计225

10.2.5　案例分析226

10.2.6　EViews过程的实现228

10.3　消费函数模型229

10.3.1　消费函数229

10.3.2　基本消费函数模型229

10.3.3　案例分析231

10.3.4　EViews过程的实现232

10.4　投资函数模型234

10.4.1　投资函数的理论模型234

10.4.2　投资函数模型的估计方法237

本章小结237

习题237

第11章　计量经济学的若干新发展239

11.1　协整理论240

11.1.1　单整与协整240

11.1.2　协整理论的意义242

11.1.3　协整的检验243

11.1.4　误差修正模型244

11.2　协整案例分析245

11.3　面板数据模型250

11.3.1　面板数据模型的概念250

11.3.2　面板数据模型的主要优点251

11.3.3　面板数据模型的类型252

11.3.4　固定影响回归模型及其参数估计253

11.4　固定影响模型案例分析256

本章小结261

习题261

附录　统计分布表263

参考文献278