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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2

1.1.2 计量经济学与相关学科的关系3

1.1.3 计量经济学包含的内容4

1.2 计量经济学中的基本概念5

1.2.1 数据的来源与类型5

1.2.2 经济变量与经济参数6

1.2.3 模型与方程7

1.3 计量经济学的研究方法8

1.3.1 计量经济分析工作的对象8

1.3.2 建立计量经济模型的主要步骤10

1.4 计量经济学软件EViews6.0使用简介14

1.4.1 EViews软件的基本功能14

1.4.2 EViews的基本操作15

本章小结23

习题23

第2章 一元线性回归模型25

2.1 回归分析概述26

2.1.1 回归分析概述26

2.1.2 总体回归方程与样本回归方程28

2.2 一元线性回归模型的基本假定35

2.3 一元线性回归模型的参数估计38

2.3.1 最小二乘估计量的性质42

2.3.2 借助EViews软件进行分析47

2.4 一元线性回归模型的统计检验53

2.4.1 拟合优度检验53

2.4.2 回归参数的显著性检验55

2.4.3 参数的置信区间58

2.4.4 正态性检验59

2.5 回归分析的应用：预测问题61

2.6 案例分析64

本章小结67

习题67

第3章 多元线性回归模型70

3.1 多元线性回归模型的基本假定71

3.2 多元线性回归模型的参数估计74

3.2.1 普通最小二乘法74

3.2.2 普通最小二乘估计量的性质77

3.2.3 借助EViews软件进行分析80

3.3 多元线性回归模型的统计检验81

3.3.1 拟合优度检验82

3.3.2 回归参数的显著性检验：t检验84

3.3.3 回归模型总体显著性检验：F检验85

3.3.4 多元线性回归模型的预测87

3.3.5 可以化为线性的多元非线性回归模型88

3.4 案例分析89

本章小结92

习题92

第4章 多重共线性95

4.1 多重共线性的含义与其产生的原因96

4.1.1 多重共线性的含义96

4.1.2 多重共线性产生的原因97

4.2 多重共线性产生的后果97

4.2.1 完全多重共线性带来的后果97

4.2.2 经济变量与经济参数98

4.3 多重共线性的检验99

4.3.1 相关系数检验100

4.3.2 辅助回归判定系数检验100

4.3.3 方差膨胀因子检验100

4.3.4 正规方程组系数矩阵条件数检验101

4.4 多重共线性的修正方法101

4.4.1 删除不重要的解释变量102

4.4.2 利用已知信息102

4.4.3 逐步回归103

4.4.4 主成分回归103

4.5 案例分析104

4.5.1 多重共线性检验结果分析105

4.5.2 多重共线性修正结果分析106

4.5.3 EViews过程的实现107

本章小结108

习题108

第5章 异方差性112

5.1 异方差性的含义与产生的原因113

5.1.1 异方差性的含义113

5.1.2 异方差性产生的原因114

5.2 异方差性产生的后果114

5.3 异方差性的检验116

5.3.1 图示法116

5.3.2 残差回归检验116

5.3.3 G-Q检验117

5.4 异方差性的修正方法118

5.4.1 模型变换法118

5.4.2 加权最小二乘法118

5.5 案例分析119

5.5.1 异方差性检验结果分析120

5.5.2 异方差性修正结果分析120

5.5.3 EViews过程的实现121

本章小结124

习题125

第6章 自相关性127

6.1 自相关性的含义与其产生的原因128

6.1.1 自相关性的含义128

6.1.2 自相关性产生的原因128

6.2 自相关性产生的后果129

6.3 自相关性的检验130

6.3.1 图示法130

6.3.2 杜宾-瓦森（D-W）检验131

6.4 自相关性的修正方法132

6.4.1 广义差分法（ρ已知）132

6.4.2 科克兰内-奥克特法133

6.4.3 杜宾两步法134

6.5 案例分析134

6.5.1 自相关性检验结果分析134

6.5.2 自相关性修正结果分析135

6.5.3 EViews过程的实现136

本章小结137

习题138

第7章 虚拟变量与随机解释变量模型140

7.1 虚拟变量模型141

7.1 1非数量因素的二值量化141

7.1.2 模型中引入虚拟变量的作用142

7.1.3 引入虚拟变量的规则142

7.2 虚拟解释变量模型143

7.2.1 方差分析模型143

7.2.2 协方差分析模型145

7.3 二元因变量回归——Logit模型147

7.4 案例分析151

7.5 随机解释变量模型153

7.5.1 随机解释变量问题153

7.5.2 实际经济问题中的随机解释变量问题153

7.5.3 随机解释变量的后果154

7.5.4 工具变量法155

7.6 随机变量模型案例分析158

本章小结162

习题162

第8章 滞后变量模型164

8.1 滞后变量的含义及其产生的原因165

8.1.1 滞后变量的含义165

8.1.2 滞后变量产生的原因166

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168

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169

8.3.3 库伊克法171

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173

8.5 自回归模型的估计174

8.5.1 自回归模型中的估计问题174

8.5.2 工具变量法175

8.5.3 自相关的检验：杜宾-h检验176

8.5.4 格兰杰因果关系检验177

8.6 案例分析178

本章小结183

习题184

第9章 联立方程模型187

9.1 联立方程模型的基本概念188

9.1.1 联立方程模型的含义188

9.1.2 联立方程模型的变量189

9.1.3 联立方程模型中方程式类型189

9.2 联立方程模型的类型190

9.2.1 结构式模型190

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194

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（必要条件）197

9.4.2 识别的秩条件（充要条件）198

9.4.3 其他识别规则200

9.5 联立方程模型的估计200

9.5.1 单方程估计法——间接最小二乘法和工具变量法200

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203

9.5.3 联立方程模型的系统估计法——三阶段最小二乘法205

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215

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220

10.2 需求函数模型221

10.2.1 需求函数221

10.2.2 需求函数中的基本概念221

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224

10.2.5 案例分析225

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230

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236

本章小结236

习题236

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及局限性252

11.3.3 面板数据模型的类型253

11.3.4 固定影响回归模型及其参数估计254

11.4 固定影响模型案例分析257

本章小结261

习题261

参考文献264