第一章 導(dǎo)論
第一節(jié) 什么是汁量經(jīng)濟學(xué)
一、計量經(jīng)濟學(xué)的產(chǎn)生與發(fā)展
二、計量經(jīng)濟學(xué)的性質(zhì)
三、計量經(jīng)濟學(xué)與其他學(xué)科的關(guān)系


第二節(jié) 計量經(jīng)濟學(xué)的研究方法
一、模型設(shè)定
二、估計參數(shù)
三、模型檢驗
四、模型應(yīng)用


第三節(jié) 變量、數(shù)據(jù)、參數(shù)與模型
一、計量經(jīng)濟模型中的變量
二、計量經(jīng)濟學(xué)中應(yīng)用的數(shù)據(jù)
三、參數(shù)及其估計準則
四、計量經(jīng)濟模型的建立
本章 學(xué)習(xí)要點
思考與練習(xí)


第二章 簡單線性回歸模型
第一節(jié) 回歸分析與回歸方程
一、回歸與相關(guān)
二、總體回歸函數(shù)
三、隨機擾動項
四、樣本回歸函數(shù)


第二節(jié) 簡單線性回歸模型的最小二乘估計
一、簡單線性回歸模型的基本假定
二、普通最小二乘法(OLS)
三、OLS回歸線的性質(zhì)一
四、最小二乘估計的統(tǒng)計性質(zhì)


第三節(jié) 回歸系數(shù)的區(qū)間估計和假設(shè)檢驗
一、ρ和ρ的分布
二、回歸系數(shù)的區(qū)間估計
三、回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗


第四節(jié) 擬合優(yōu)度的度量
一、總變差的分解
二、可決系數(shù)
三、可決系數(shù)與相關(guān)系數(shù)的關(guān)系


第五節(jié) 回歸預(yù)測
一、回歸分析結(jié)果的報告
二、應(yīng)變量的預(yù)測


第六節(jié) 實例及計算機計算過程
一、建立模型
二、估計模型中的未知參數(shù)
三、模型檢驗
四、預(yù)測
本章 學(xué)習(xí)要點
思考與練習(xí)
本章 附錄


第三章 多元線性回歸模型
第一節(jié) 多元線性回歸模型及古典假定
一、多元線性回歸模型及其矩陣表示
二、模型的古典假定


第二節(jié) 多元線性回歸模型的估計
一、參數(shù)的最小二乘估計
二、參數(shù)最小二乘估計的性質(zhì)
三、隨機擾動項方差的估計


第三節(jié) 多元線性回歸模型的檢驗
一、擬合優(yōu)度檢驗
二、回歸參數(shù)的顯著性檢驗(t－檢驗)
三、回歸方程的顯著性檢驗(F－檢驗)


第四節(jié) 多元線性回歸模型的預(yù)測
一、點預(yù)測
二、區(qū)間預(yù)測


第五節(jié) 多元線性回歸分析的計算過程及實例
一、多元線性回歸分析的計算過程
二、實例
本章 學(xué)習(xí)要點
思考與練習(xí)
本章 附錄


第四章 多重共線性
第一節(jié) 什么是多重共線性
一、多重共線性的定義
二、產(chǎn)生多重共線性的背景


第二節(jié) 多重共線性產(chǎn)生的后果
一、完全多重共線性下的后果
二、不完全多重共線性下的后果


第三節(jié) 多重共線性的檢驗
一、簡單相關(guān)系數(shù)矩陣法
二、變量顯著性與方程顯著性的綜合判斷
三、輔助回歸


第四節(jié) 多重共線性的補救措施
一、增加樣本容量
二、利用先驗信息改變參數(shù)的約束形式
三、數(shù)據(jù)的結(jié)合
四、變換模型的形式
五、逐步回歸法
六、嶺回歸估計
第五節(jié) 實例——我國鋼材供應(yīng)量分析
本章 學(xué)習(xí)要點
思考與練習(xí)


第五章 異方差性
第一節(jié) 異方差性的含義與產(chǎn)生的背景
一、異方差性的定義
二、產(chǎn)生異方差性的原因


第二節(jié) 異方差性對模型的影響
一、參數(shù)估計值不再具有最小方差特性
二、解釋變量顯著性檢驗失效
三、預(yù)測精度降低


第三節(jié) 異方差性的檢驗
一、GOldfeld—QLrandt檢驗
二、Gleiser檢驗
三、BrelJsch—Pagan檢驗
四、white檢驗
五、ARCH檢驗


第四節(jié) 異方差性的補救措施
一、加權(quán)最小二乘法(wLS)
二、對原模型變換的方法
三、模型的對數(shù)變換
四、Box一Cox變換法
五、廣義最小二乘法(GLS)及其與加權(quán)最小二乘法的關(guān)系
第五節(jié) 實例——北京市人均儲蓄與人均收入的關(guān)系分析
本章 學(xué)習(xí)要點
思考與練習(xí)


第六章 自相關(guān)性
第一節(jié) 自相關(guān)性的概念
一、什么是自相關(guān)性
二、自相關(guān)性產(chǎn)生的原因


第二節(jié) 自相關(guān)性的后果
一、參數(shù)估計值仍然是無偏的
二、參數(shù)估計值不再具有方差最小性
三、嚴重低估
四、參數(shù)顯著性檢驗失效
五、區(qū)間估計和預(yù)測區(qū)間的精度降低


第三節(jié) 自相關(guān)性檢驗
一、圖示法
二、I)_一w檢驗


第四節(jié) 自相關(guān)性的補救措施
一、已知自相關(guān)系數(shù)p
二、自相關(guān)系數(shù)p未知
三、廣義最小二乘法與廣義差分法的關(guān)系
第五節(jié) 實例——國內(nèi)生產(chǎn)總值與出口總額之間的關(guān)系分析
本章 學(xué)習(xí)要點
思考與練習(xí)
本章 附錄


第七章 分布滯后模型與自回歸模型
第一節(jié) 分布滯后模型與自回歸模型的基本概念
一、滯后效應(yīng)與產(chǎn)生滯后效應(yīng)的原因
二、滯后變量模型


第二節(jié) 分布滯后模型及其估計
一、分布滯后模型估計的困難
二、有限分布滯后模型的修正估計方法


第三節(jié) 自回歸模型的構(gòu)建
一、庫伊克模型
二、自適應(yīng)預(yù)期模型
三、局部調(diào)整模型


第四節(jié) 自回歸模型的估計
一、自回歸模型估計中的問題
二、工具變量法
三、德賓h一檢驗
本章 學(xué)習(xí)要點
思考與練習(xí)


第八章 單一方程模型的專門問題(一)
第一節(jié) 虛擬變量
一、虛擬變量的基本概念
二、虛擬變量的設(shè)置規(guī)則


第二節(jié) 虛擬解釋變量的回歸
一、加法類型
二、乘法類型


第三節(jié) 虛擬應(yīng)變量
一、線性概率模型(LPM)
二、Logit模型
三、Probit模型


第四節(jié) 測量誤差
一、回歸變量的測量誤差
二、測量誤差存在與否的檢驗


第五節(jié) 設(shè)定誤差
一、相關(guān)變量的遺漏
二、無關(guān)變量的誤選
三、設(shè)定誤差的檢驗
本章 學(xué)習(xí)要點
思考與練習(xí)


第九章 單一方程模型的專門問題(二)
第一節(jié) 概述
第二節(jié) 平穩(wěn)時間序列及檢驗
一、平穩(wěn)和非平穩(wěn)時間序列
二、單位根檢驗
三、擴展迪克一富勒檢驗


第三節(jié) 協(xié)整性及誤差校正機制模型
一、協(xié)整的基本概念及檢驗
二、誤差校正模型


第四節(jié) 經(jīng)濟變量間的因果性：Granger檢驗
一、經(jīng)濟變量間的因果性
二、因果關(guān)系檢驗
三、一個實例
本章 學(xué)習(xí)要點
思考與練習(xí)


第十章 聯(lián)立方程組模型
第一節(jié) 聯(lián)立方程組模型概述
一、聯(lián)立方程組模型的例子
二、聯(lián)立方程組模型的基本問題
三、若干基本記號和定義


第二節(jié) 聯(lián)立方程組模型的識別
一、識別的概念
二、識別規(guī)則


第三節(jié) 聯(lián)立方程組模型的估計
一、估計方法概述
二、遞歸模型和普通最小二乘法
三、恰好識別模型的估計：間接最小二乘法(ILS)
四、過度識別模型的估計：兩階段最小二乘法(TSLS)
五、三階段最小二乘法
本章 學(xué)習(xí)要點
思考與練習(xí)


第十一章 計量經(jīng)濟模型的應(yīng)用
第一節(jié) 糧食生產(chǎn)模型
一、選擇變量和模型的函數(shù)形式
二、樣本數(shù)據(jù)收集
三、參數(shù)估計結(jié)果及檢驗
四、預(yù)測及分析


第二節(jié) 宏觀經(jīng)濟計量模型
一、宏觀經(jīng)濟計量模型概述
二、克萊因戰(zhàn)爭之間模型


第三節(jié) 中國宏觀調(diào)控經(jīng)濟模型
一、建模理論基礎(chǔ)和模型設(shè)計特征
二、宏觀調(diào)控經(jīng)濟模型的設(shè)定與估計
三、模型的應(yīng)用
附錄統(tǒng)計學(xué)用表
參考書目