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第1章 引论1

1.1 计量经济学的定义与应用1

一、计量经济学的定义与学科特性1

二、计量经济学的作用与功能3

1.2 计量经济学的学科地位6

一、计量经济学在经济学科中居于最重要的地位6

二、计量经济学是经济学的一个分支学科7

三、计量经济学的分类8

1.3 计量经济学中的主要概念与含义9

一、计量经济学与计量经济模型9

二、被解释变量与解释变量9

三、模型的估计和检验10

四、数据11

1.4 如何学习计量经济学11

本章小结14

讨论与思考题14

练习题14

第2章 回归分析15

2.1 总体与总体回归模型15

一、总体与总体回归模型的含义15

二、总体回归模型中的ui所包含的内容19

2.2 样本与样本回归模型20

一、样本与样本回归模型的含义20

二、样本回归模型的估计——最小二乘法的基本原理23

2.3 总体回归模型和样本回归模型——基于蒙特卡罗实验的再认识27

本章小结29

讨论与思考题30

练习题30

第3章 一元线性回归模型31

3.1 一元线性回归模型参数的估计31

一、基本假定31

二、普通最小二乘法（OLS）32

三、最小二乘估计量的统计性质35

3.2 拟合优度38

一、总离差平方和的分解39

二、拟合优度40

3.3 回归参数的区间估计和假设检验41

一、回归参数估计量的概率分布41

二、回归参数的区间估计42

三、变量的显著性检验：t检验43

四、检验统计量的p值45

3.4 例子：中国消费函数47

一、模型估计与结果说明47

二、模型应用48

3.5 对最小二乘估计量统计性质的直观认识——蒙特卡罗模拟51

本章小结54

讨论与思考题54

练习题55

附录：б2的无偏估计量58

第4章 多元线性回归分析60

4.1 多元线性回归模型60

一、两个例子60

二、多元线性回归模型的一般形式61

三、偏效应62

4.2 多元线性回归模型的OLS估计62

一、回归系数的估计62

二、随机误差项方差的估计65

三、判定系数的调整66

4.3 多元线性回归模型的假设检验67

一、假设检验的基本思想67

二、单参数的显著性检验68

三、多参数的线性约束检验71

4.4 极大似然估计与似然比检验79

一、极大似然估计79

二、参数约束的似然比检验81

4.5 线性回归模型的扩展82

一、含有对数化变量的模型82

二、多项式模型83

三、变量的时间趋势85

4.6 多元回归分析实例：货币需求分析87

一、回归结果的经济解释88

二、残差及其正态性检验89

三、参数线性约束的检验90

4.7 分布滞后模型与解释变量的选择91

本章小结92

讨论与思考题93

练习题94

第5章 模型设定98

5.1 计量经济学模型的设定偏误98

一、模型设定偏误98

二、模型设定偏误的类型99

5.2 模型设定偏误的后果99

一、模型拟合不足99

二、模型过度拟合101

三、不正确的函数形式102

5.3 模型误设的检验102

一、过度拟合的检验102

二、拟合不足的检验104

三、拉姆齐的RESET检验105

四、非嵌套模型的检验107

5.4 样本数据导致的模型设定问题109

一、随机测量误差109

二、奇异样本数据问题110

5.5 关于模型设定偏误问题的蒙特卡罗仿真实验114

一、模型拟合不足的仿真实验114

二、模型拟合过度的仿真实验117

本章小结119

讨论与思考题120

练习题121

第6章 多元线性回归的向量表述123

6.1 多元线性回归模型的向量形式123

6.2 OLS估计量的向量表述124

6.3 OLS估计量的性质126

一、OLS估计量的有限样本性质126

二、OLS估计量的渐近性质127

6.4 LR,Wald和LM检验128

6.5 案例分析130

一、例子：基于向量形式的OLS估计130

二、例子：LR,Wald,LM三种检验统计量的应用131

本章小结134

讨论与思考题135

练习题135

第7章 多重共线性137

7.1 多重共线性的概念137

一、完全多重共线性137

二、不完全多重共线性138

7.2 产生多重共线性的原因139

一、经济变量之间具有共同变化的趋势139

二、滞后变量的引入139

三、多项式项的引入139

四、样本数据自身的限制139

7.3 多重共线性对OLS估计量的影响140

一、完全多重共线性对OLS估计的影响140

二、不完全多重共线性下OLS的后果140

7.4 对多重共线性现象的侦察142

一、相关系数检验法143

二、辅助回归模型检验法143

三、回归结果判断法145

四、方差膨胀因子（VIF）检验法146

7.5 对多重共线性问题的补救146

一、剔除变量法146

二、增大样本容量147

三、变换模型形式147

四、逐步回归法147

五、无为而治——什么也不做149

本章小结149

讨论与思考题149

练习题150

第8章 异方差152

8.1 异方差的本质及来源152

一、直观认识异方差152

二、异方差的来源156

8.2 异方差对OLS估计量的影响158

一、在异方差条件下，OLS估计量具有线性性、无偏性和一致性158

二、异方差条件下OLS估计量的方差158

三、忽略异方差时，OLS估计量的假设检验是不可靠的159

8.3 异方差的检验160

一、图示法160

二、异方差的拉格朗日乘数（LM）检验方法161

三、White检验162

8.4 异方差的修正方法164

一、加权最小二乘法165

二、两阶段估计法166

三、方差和协方差的White稳健性估计167

四、改变模型的设定形式167

五、异方差修正的相关讨论168

8.5 例子：中国消费函数的案例分析169

一、WLS修正170

二、FGLS修正170

三、White稳健标准误171

四、取对数形式171

本章小结172

讨论与思考题172

练习题173

第9章 自相关176

9.1 自相关的含义及其表现形式176

一、自相关的含义176

二、自相关的表现形式178

9.2 自相关的来源180

一、惯性180

二、模型的函数形式设定不正确180

三、数据处理引起的自相关181

四、某些模型中的随机误差项的特性带来的自相关182

9.3 忽视自相关的后果182

一、回归系数的OLS估计量仍具有无偏性182

二、估计的回归系数不再具有最小方差性183

三、有可能低估误差项εt的方差184

9.4 自相关的检验185

一、图示法185

二、D.W．自相关检验187

三、BG（布罗施-戈弗雷，Breusch-Godfrey）检验190

四、Q检验191

9.5 误差项一阶自相关的校正方法192

一、GLS与可行的GLS192

二、一阶自相关系数的估计193

9.6 误差项高阶自相关的校正方法194

9.7 修正标准误的尼威-韦斯特方法195

9.8 ARCH模型197

9.9 例子：我国货币需求函数的估计200

9.10 GLS校正自相关——蒙特卡罗实验结果203

本章小结204

讨论与思考题205

练习题205

第10章 离散选择模型207

10.1 虚拟解释变量207

一、测量截距是否变动207

二、测量斜率的变动210

三、使用虚拟变量检验模型的稳定性212

四、虚拟变量之间的交互作用214

10.2 线性概率模型215

一、线性概率模型的含义215

二、有关线性概率模型的问题216

10.3 Logit模型220

一、Logit模型的含义220

二、Logit模型的估计222

10.4 Probit模型228

10.5 线性概率模型、Logit模型与Probit模型的比较230

10.6 例子：房地产类上市公司财务困境的预测231

本章小结233

讨论与思考题234

练习题234

第11章 联立方程模型239

11.1 联立方程模型概述239

一、联立方程模型的含义239

二、例子：简单的凯恩斯宏观经济模型241

三、联立方程模型与经典假设241

11.2 OLS估计的联立性偏误242

一、理解联立性偏误242

二、联立性检验243

三、一个应用实例244

11.3 参数识别245

一、识别的含义245

二、识别的条件248

11.4 两阶段最小二乘估计250

一、2SLS估计思想250

二、说明性例子252

11.5 一个简单的货币供求模型253

本章小结255

讨论与思考题256

练习题256

第12章 平稳时间序列模型258

12.1 分布滞后模型258

一、分布滞后模型的含义258

二、滞后效应产生的原因259

三、分布滞后模型的估计方法260

12.2 自回归分布滞后模型263

一、适应性预期模型263

二、部分调整模型264

三、自回归分布滞后模型的估计265

12.3 ARMA模型267

一、时间序列分析的几个基本概念267

二、ARMA模型的类型269

三、ARMA模型的识别271

四、ARMA模型的估计275

五、ARMA模型运用的一个实例275

12.4 向量自回归模型（VAR）277

一、VAR模型的含义及特点277

二、VAR模型滞后期的选择279

三、VAR模型的估计279

四、VAR模型的脉冲响应函数280

五、VAR模型的方差分解280

六、基于VAR模型的格兰杰因果关系检验281

七、VAR模型运用的一个实例281

本章小结285

讨论与思考题285

练习题286

第13章 非平稳时间序列模型288

13.1 实际经济中的数据特征288

13.2 非平稳时间序列与单位根过程290

13.3 趋势平稳和差分平稳过程293

一、趋势平稳和差分平稳的数据生成过程293

二、趋势平稳的检验方法295

13.4 单位根检验296

一、DF检验296

二、ADF检验298

三、ADF检验的实例298

13.5 ARIMA模型301

13.6 谬误回归303

13.7 协整与误差校正模型305

一、协整的概念305

二、协整检验——EG两步检验法307

三、我国进出口总额的协整分析310

四、误差校正模型311

13.8 例子：我国商业银行利率的协整分析312

一、ADF检验312

二、协整检验313

三、误差校正模型的估计结果314

本章小结315

讨论与思考题315

练习题315

第14章 面板数据模型317

14.1 面板数据模型概述317

一、两个例子317

二、面板数据的特征及优势319

三、面板数据模型的混合估计320

14.2 固定效应与随机效应321

14.3 静态面板数据模型的估计322

一、静态面板数据模型的固定效应估计322

二、静态面板数据模型的随机效应估计324

三、豪斯曼（Hausman）检验325

14.4 动态面板数据模型简介326

一、动态面板数据模型的内生性问题327

二、动态面板模型的GMM方法328

三、Ⅳ的选择及其有效性的检验330

四、例子：新凯恩斯混合Phillips曲线的估计331

本章小结333

讨论与思考题333

练习题334

附录 统计分布表335

一、标准正态分布表335

二、x2分布表336

三、t分布表337

四、F分布表338

五、D.W．检验上下界表344

六、协整检验临界值表346

参考文献347