第1章 绪论1   1.1 计量经济学概述 1     1.1.1 计量经济学的含义1     1.1.2 计量经济学的产生和发展2     1.1.3 计量经济学与其他学科的关系3   1.2 建立计量经济学模型的步骤 5     1.2.1 建立理论模型5     1.2.2 样本数据的收集6     1.2.3 模型参数的估计7     1.2.4 模型的检验8   1.3 计量经济模型的应用 9     1.3.1 结构分析9     1.3.2 经济预测9     1.3.3 政策评价10     1.3.4 检验和发展经济理论10   1.4 计量经济分析软件 10     1.4.1 Stata软件11     1.4.2 EViews软件11     1.4.3 R软件11     1.4.4 SPSS软件11     1.4.5 SAS软件12 第2章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型15   2.1 回归分析概述 15     2.1.1 回归分析的基本概念15     2.1.2 总体回归函数17     2.1.3 随机干扰项19     2.1.4 样本回归函数20   2.2 一元线性回归模型的参数估计 21     2.2.1 一元线性回归模型的基本假设22     2.2.2 参数的普通最小二乘估计（OLS）23     2.2.3 参数估计的最大似然法（ML）24     2.2.4 最小二乘估计量的性质26     2.2.5 参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计29 目 录计量经济学  2.3 一元线性回归模型的统计检验31     2.3.1 拟合优度检验31     2.3.2 变量的显著性检验33     2.3.3 参数检验的置信区间估计35   2.4 一元线性回归分析的应用：预测问题36     2.4.1 0是条件均值E（YX=X0）或个别值Y0的一个无偏估计37     2.4.2 总体条件均值与个别值预测值的置信区间37   2.5 实例及时间序列问题40     2.5.1 中国农村居民人均消费支出模型：截面数据模型40     2.5.2 中国居民总量消费函数：时间序列数据模型42     2.5.3 时间序列问题45 第3章 多元线性回归模型50   3.1 多元线性回归模型及其参数估计50     3.1.1 多元线性回归模型50     3.1.2 多元线性回归模型的经典假设51     3.1.3 多元回归模型的参数估计52   3.2 参数估计量的统计性质53     3.2.1 线性性53     3.2.2 无偏性53     3.2.3 方差有效性53   3.3 多元线性回归模型的假设检验54     3.3.1 多元线性回归方程的拟合优度检验54     3.3.2 方程总体线性显著性检验（F检验）55     3.3.3 变量的显著性的t检验55   3.4 多元线性回归模型的预测56     3.4.1 点预测56     3.4.2 区间预测56   3.5 可以化为线性的内蕴线性模型57     3.5.1 对数线性——幂函数58     3.5.2 半对数线性——指数函数58     3.5.3 半对数线性——对数函数59     3.5.4 多项式59     3.5.5 倒数函数60     3.5.6 交互作用60   3.6 受约束回归61     3.6.1 模型参数的线性约束61     3.6.2 对回归模型增加或减少解释变量63     3.6.3 参数的稳定性63   3.7 案例分析65 第4章 放宽基本假定的模型77   4.1 异方差性77     4.1.1 异方差性的含义77     4.1.2 异方差性的类型78     4.1.3 异方差性的来源79     4.1.4 异方差性的后果80     4.1.5 异方差性的检验80     4.1.6 异方差性的修正84     4.1.7 案例分析87   4.2 序列相关性90     4.2.1 序列相关性的含义90     4.2.2 序列相关性的来源91     4.2.3 序列相关性的后果92     4.2.4 序列相关性的检验92     4.2.5 序列相关性的修正96     4.2.6 案例分析98   4.3 多重共线性102     4.3.1 多重共线性的含义102     4.3.2 多重共线性的类型102     4.3.3 多重共线性的来源103     4.3.4 多重共线性的后果104     4.3.5 多重共线性的检验105     4.3.6 多重共线性的消除106     4.3.7 案例分析108   4.4 随机解释变量问题111     4.4.1 随机解释变量的含义112     4.4.2 随机解释变量问题产生的原因112     4.4.3 随机解释变量的后果113     4.4.4 随机解释变量的修正113 第5章 计量经济模型专门问题122   5.1 虚拟变量模型122     5.1.1 虚拟变量的概念及作用122     5.1.2 虚拟变量的设置124     5.1.3 虚拟变量的特殊应用130   5.2 滞后变量模型136     5.2.1 滞后效应及滞后变量模型136     5.2.2 分布滞后模型的参数估计138     5.2.3 自回归模型的构造及参数估计142     5.2.4 格兰杰因果关系检验146   5.3 模型的设定误差149     5.3.1 传统建模方法及判断计量经济模型优劣的基本准则149     5.3.2 模型设定误差的类型151     5.3.3 模型存在设定误差后果152     5.3.4 模型设定误差的检验155 第6章 时间序列分析161   6.1 时间序列的平稳性及检验161     6.1.1 平稳性定义162     6.1.2 单位根检验162   6.2 随机时间序列分析模型163     6.2.1 基本概念163     6.2.2 随机时间序列模型的识别167     6.2.3 时间序列模型的建立172   6.3 协整与误差修正模型173     6.3.1 协整分析173     6.3.2 误差修正模型177   6.4 案例分析179 第7章 联立方程模型190   7.1 联立方程模型的概念190     7.1.1 联立方程模型的问题提出190     7.1.2 联立方程模型中的几个基本概念191     7.1.3 联立方程模型的分类192   7.2 联立方程模型的识别196     7.2.1 模型的识别196     7.2.2 模型的简化式识别条件199     7.2.3 模型的结构式识别条件200     7.2.4 模型识别的其他判别规则203   7.3 联立方程模型的参数估计方法203     7.3.1 间接最小二乘法（ILS）203     7.3.2 工具变量法（IV）205     7.3.3 两阶段最小二乘法（2SLS）207     7.3.4 有限信息估计法208   7.4 联立方程模型实例分析211     7.4.1 研究目的和模型设定211     7.4.2 模型的识别性211     7.4.3 宏观经济模型的估计212 第8章 非经典计量经济学模型220   8.1 选择性样本计量经济学模型概述220     8.1.1 基本概念221     8.1.2 选择性样本模型估计思路221   8.2 二元离散选择模型222     8.2.1 二元离散选择模型概述222     8.2.2 基本概念223     8.2.3 二元离散选择模型建立224     8.2.4 二元离散选择模型估计225     8.2.5 二元离散选择模型检验227     8.2.6 应用举例228   8.3 平行数据计量经济学模型230     8.3.1 基本概念230     8.3.2 模型的设定检验231     8.3.3 模型的估计方法232     8.3.4 模型的平稳性检验和协整检验232     8.3.5 应用举例234 参考文献237