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绪论1

0.1 什么是计量经济学1

0.2　为什么要学习计量经济学1

0.3　如何学习计量经济学2

0.4　计量经济学方法2

思考与练习5

第一篇　经典假设下的计量经济学模型第1章 Eviews软件简介与数据处理方法8

1.1　Eviews软件简介8

1.2　数据分类9

1.3　数据获取12

1.4　数据处理15

1.5　数据的统计特征18

思考与练习21

第2章　最小二乘法23

2.1　散点图23

2.2 函数的形式与参数的经济意义25

2.3　最小二乘法25

2.4　案例分析29

思考与练习30

第3章 一元线性回归33

3.1　传统假设下的一元线性回归模型33

3.2　一元线性回归模型的基本假设36

3.3 最小二乘估计值的特征37

3.4　判定系数37

3.5　最小二乘回归的若干重要结论39

3.6　参数显著性检验：t检验40

3.7　预测42

3.8　案例分析43

思考与练习46

第4章 多元回归分析（一）49

4.1 多变量线性回归模型49

4.2　多元线性回归模型的若干假设50

4.3　多元线性回归模型的参数估计50

4.4　多元回归模型的拟合优度53

4.5　多元线性回归模型的参数检验55

4.6 多元线性回归模型的预测57

4.7　案例分析58

思考与练习61

第5章 多元回归分析（二）65

5.1 带有虚拟变量的回归模型65

5.2　参数的标准化69

5.3 非标准线性模型的标准化70

5.4　案例分析72

思考与练习77

第二篇　放宽假设的计量经济学模型第6章　异方差性82

6.1　什么是异方差性82

6.2　异方差产生的后果83

6.3　异方差性的诊断84

6.4　如何消除异方差88

6.5　案例分析90

思考与练习96

第7章　序列相关性99

7.1　什么是序列相关性99

7.2　序列相关性会产生什么后果100

7.3　序列相关性的诊断101

7.4　如何消除序列相关性106

7.5　案例分析112

思考与练习116

第8章 多重共线性120

8.1　什么是多重共线性120

8.2　多重共线性会产生什么后果121

8.3 多重共线性的诊断123

8.4　如何消除多重共线性125

8.5 案例分析128

思考与练习131

第三篇　联立方程模型的理论及其应用第9章 联立方程模型和识别136

9.1 联立方程模型的概念136

9.2　结构式模型与简化式模型139

9.3 模型识别以及识别方法141

9.4　案例分析144

思考与练习145

第10章　联立方程模型的参数估计方法147

10.1 普通最小二乘法与递归模型148

10.2 间接最小二乘法148

10.3 二阶段最小二乘法149

10.4　案例151

思考与练习156

第四篇　时间序列计量经济学模型及其应用第11章 时间序列的平稳性及其检验162

11.1 时间序列数据的平稳性162

11.2 时间序列数据的平稳性检验164

11.3　ADF单位根检验实例167

思考与练习170

第12章 向量自回归模型及其应用172

12.1 向量自回归模型172

12.2 向量自回归模型的估计174

12.3 脉冲响应函数177

12.4　预测误差方差分解181

12.5 Granger因果关系检验183

12.6　案例分析186

思考与练习190

第13章　协整与误差修正模型192

13.1 协整理论192

13.2　误差修正模型199

13.3 向量误差修正模型203

13.4 案例分析206

思考与练习211

附录A　常用年鉴214

附录B　标准正态分布表215

附录C　t分布表216

附录D　x2分布百分位数表217

附录E F分布百分位数表219

附录F　杜宾-沃森检验临界值表226

附录G　ADF分布临界值表228

附录H φ的经验分布表229

参考文献230