计量经济学（精编本）（第2版） / 高等院校国际经贸专业规划教材
￥39.00定价
作者： 于俊年
出版时间：2015年6月
出版社：对外经济贸易大学出版社
- 对外经济贸易大学出版社
- 9787566313256
- 100657
- 2015年6月
- 未分类
- 未分类
- F224.0
内容简介
为了适应教学的需要和学生的需求，《计量经济学(精编本第2版高等院校国际经贸专业规划教材)》是作者于俊年在2014年7月《计量经济学(第三版)》的基础上，压缩糟炼而成的。
本教材仍然保持了第兰版的内容体系，由浅入深．循序渐进，理论与应用并重，将理论计量经济学与应用计量经济学融为一体。
全书分三篇共十二章。第一篇导论，第二篇系统地讲述单方程回归模型的基本理论和方法，第三篇系统地讲述违背经典回归假定的有关经济计量模型。每章之蔷配有本章要点，每章末尾都配有小结和复习思考题，书末附有每章复习思考题的参考答案，便于读者使用。本书的出版，为读者学习计量经济学提供了一本快速入门的好教材。
本教材可作为高等院校经济，管理类专业本科教材，也可作为研究生和广大经济，管理工作者学习计量经济学的参考读物。
本教材仍然保持了第兰版的内容体系，由浅入深．循序渐进，理论与应用并重，将理论计量经济学与应用计量经济学融为一体。
全书分三篇共十二章。第一篇导论，第二篇系统地讲述单方程回归模型的基本理论和方法，第三篇系统地讲述违背经典回归假定的有关经济计量模型。每章之蔷配有本章要点，每章末尾都配有小结和复习思考题，书末附有每章复习思考题的参考答案，便于读者使用。本书的出版，为读者学习计量经济学提供了一本快速入门的好教材。
本教材可作为高等院校经济，管理类专业本科教材，也可作为研究生和广大经济，管理工作者学习计量经济学的参考读物。
目录
第一篇 导论
第一章 计量经济学概述
1.1 什么是计量经济学
1.2 计量经济学的研究对象、内容与步骤
1.3 小结
第二篇 单方程线性回归模型
第二章 概率与统计基础知识
2.1 随机变量的概率分布及其数字特征
2.2 估计量优劣的评价标准
2.3 一些常用的概率分布
2.4 小结
第三章 一元线性回归分析
3.1 一元线性回归模型及基本假定
3.2 回归参数的最小二乘估计
3.3 回归参数最小二乘估计量的统计性质
3.4 参数估计量的抽样分布及σ2u的估计量
3.5 回归参数的t检验和区间估计
3.6 回归方程的显著性检验和拟合优度
3.7 预测
3.8 案例分析——一元线性回归模型计算举例（1）
3.9 案例分析——一元线性回归模型计算举例（2）
3.10 小结
第四章 多元线性回归分析
4.1 多元线性回归模型及其基本假定
4.2 多元线性回归模型参数的最小二乘估计
4.3 回归参数最小二乘估计量的统计性质
4.4 σ2u的估计量和拟合优度R2一
4.5 回归参数的显著性检验和置信区间
4.6 多元线性回归模型的F检验
4.7 预测
4.8 案例分析——多元线性回归分析
4.9 小结
第五章 相关分析
5.1 相关的概念及相关系数
5.2 偏相关系数
5.3 小结
第三篇 违背经典回归假定的计量模型
第六章 异方差
6.1 异方差性
6.2 异方差性的后果
6.3 异方差性的检验方法
6.4 异方差性问题的解决方法
6.5 小结
第七章 自相关
7.1 自相关
7.2 自相关对参数估计的影响
7.3 自相关的检验方法
7.4 自相关影响的消除方法
7.5 关于存在自相关时预测的说明
7.6 小结
第八章 多重共线性
8.1 多重共线性的概念
8.2 多重共线性的后果
8.3 多重共线性的检验
8.4 多重共线性的消除方法
8.5 小结
第九章 虚拟变量模型
9.1 虚拟变量与线性模型
9.2 非线性概率模型
9.3 小结
第十章 联立方程模型
10.1 联立方程模型的概念
10.2 偏倚性和不一致性的产生
10.3 联立方程模型的类型
10.4 同时方程模型的识别问题
10.5 结构方程的识别规则
10.6 联立方程模型的参数估计方法概述
10.7 工具变量法（Ⅳ法）
10.8 二阶段最小二乘法（2SLS法）
10.9 小结
第十一章 平稳时间序列分析
11.1 时间序列的基本概念
11.2 自回归过程AR（p）
11.3 移动平均过程MA（q）
11.4 自回归移动平均模型ARMA（p，q）
11.5 小结
第十二章 非平稳时间序列分析
12.1 非平稳时间序列基本概念
12.2 时间序列的平稳性检验
12.3 协整理论简介
12.4 小结
各章复习思考题参考答案
附表
参考书目
第一章 计量经济学概述
1.1 什么是计量经济学
1.2 计量经济学的研究对象、内容与步骤
1.3 小结
第二篇 单方程线性回归模型
第二章 概率与统计基础知识
2.1 随机变量的概率分布及其数字特征
2.2 估计量优劣的评价标准
2.3 一些常用的概率分布
2.4 小结
第三章 一元线性回归分析
3.1 一元线性回归模型及基本假定
3.2 回归参数的最小二乘估计
3.3 回归参数最小二乘估计量的统计性质
3.4 参数估计量的抽样分布及σ2u的估计量
3.5 回归参数的t检验和区间估计
3.6 回归方程的显著性检验和拟合优度
3.7 预测
3.8 案例分析——一元线性回归模型计算举例（1）
3.9 案例分析——一元线性回归模型计算举例（2）
3.10 小结
第四章 多元线性回归分析
4.1 多元线性回归模型及其基本假定
4.2 多元线性回归模型参数的最小二乘估计
4.3 回归参数最小二乘估计量的统计性质
4.4 σ2u的估计量和拟合优度R2一
4.5 回归参数的显著性检验和置信区间
4.6 多元线性回归模型的F检验
4.7 预测
4.8 案例分析——多元线性回归分析
4.9 小结
第五章 相关分析
5.1 相关的概念及相关系数
5.2 偏相关系数
5.3 小结
第三篇 违背经典回归假定的计量模型
第六章 异方差
6.1 异方差性
6.2 异方差性的后果
6.3 异方差性的检验方法
6.4 异方差性问题的解决方法
6.5 小结
第七章 自相关
7.1 自相关
7.2 自相关对参数估计的影响
7.3 自相关的检验方法
7.4 自相关影响的消除方法
7.5 关于存在自相关时预测的说明
7.6 小结
第八章 多重共线性
8.1 多重共线性的概念
8.2 多重共线性的后果
8.3 多重共线性的检验
8.4 多重共线性的消除方法
8.5 小结
第九章 虚拟变量模型
9.1 虚拟变量与线性模型
9.2 非线性概率模型
9.3 小结
第十章 联立方程模型
10.1 联立方程模型的概念
10.2 偏倚性和不一致性的产生
10.3 联立方程模型的类型
10.4 同时方程模型的识别问题
10.5 结构方程的识别规则
10.6 联立方程模型的参数估计方法概述
10.7 工具变量法（Ⅳ法）
10.8 二阶段最小二乘法（2SLS法）
10.9 小结
第十一章 平稳时间序列分析
11.1 时间序列的基本概念
11.2 自回归过程AR（p）
11.3 移动平均过程MA（q）
11.4 自回归移动平均模型ARMA（p，q）
11.5 小结
第十二章 非平稳时间序列分析
12.1 非平稳时间序列基本概念
12.2 时间序列的平稳性检验
12.3 协整理论简介
12.4 小结
各章复习思考题参考答案
附表
参考书目
