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总序1

第一章　导论1

第一节　计量经济学释义1

一、计量经济学的定义1

目录1

二、计量经济学是一门单独的学科2

三、计量经济学的内容3

前言5

第二节　计量经济学建模过程6

一、横截面数据12

第三节　经济数据的类型12

二、时间序列数据13

三、混合横截面数据14

四、综列或纵剖面（Panel date）数据14

习题一15

第二章　简单线性回归16

第一节　概述16

一、两个变量之间的关系16

二、简单线性回归模型的基本假定18

三、总体回归模型与样本回归模型20

一、最小二乘估计22

第二节　简单线性回归模型的参数估计22

二、最优线性无偏估计25

三、最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）29

四、信息不等式34

第三节　置信区间与显著性检验36

一、抽样分布36

二、回归系数的置信区间42

三、显著性检验45

第四节　方差分析与拟合优度47

一、方差分解47

三、F检验49

二、拟合优度49

四、方差分析表51

第五节　均值预测与个值预测53

一、均值预测53

二、个值预测54

习题二58

第三章　多元线性回归62

第一节　多元线性回归模型的基本假设62

第二节　多元线性回归模型的参数估计64

一、最小二乘估计64

二、最小二乘估计的统计特性67

三、随机扰动项方差的估计68

四、最大似然估计与Cramer-Rao定理69

五、估计量的分布特性71

第三节　多元回归模型的统计检验73

一、置信区间73

二、假设检验74

第四节　拟合优度与方差分析79

一、方差分解79

二、拟合优度80

三、再论线性约束检验81

四、方差分析表83

第五节　偏相关系数与回归系数释义86

一、偏相关系数87

二、偏回归系数释义88

第六节　预测90

一、均值预测90

二、个值预测91

习题三94

第四章　回归的扩展100

第一节　函数形式100

一、线性一词的含义100

二、对数线性模型与弹性的测度101

三、半对数模型102

四、倒数模型104

第二节　数据的测度单位对OLS估计的影响105

一、测度单位的改变106

二、β系数108

第三节　关于虚拟变量的回归110

一、回归模型中含有一个两分定性解释变量的情形110

二、回归模型中含一个多分定性解释变量的情形113

三、回归模型中含两个定性解释变量的情形114

第四节　定性应变量模型118

一、线性概率模型（LPM）118

二、对数单位模型（Logit Model）120

三、概率单位模型（Probit Model）122

四、定性应变量模型的理性化123

习题四127

第五章　违背经典假设的线性模型131

第一节　异方差性131

一、异方差性产生的来源132

二、出现异方差性时OLS估计的非有效性133

三、广义最小二乘法（GLS）134

四、异方差性的检验138

第二节　自相关性146

一、自相关的来源146

二、自相关性对OLS估计量的影响148

三、自相关的侦察152

四、自相关存在时的估计157

第三节　多重共线性164

一、多重共线性的概念165

二、出现多重共线性的后果166

三、多重共线性的侦察167

四、出现多重共线性后的处理169

五、出现多重共线性时的预测172

习题五172

第一节　滞后的概念与原因179

第六章　自回归模型与分布滞后模型179

一、分布滞后模型的概念180

二、滞后的原因181

第二节　非受限有限分布滞后模型的估计182

一、在滞后期为已知时的估计183

二、滞后长度的决定184

第三节　有限分布滞后模型的阿尔蒙（Almon）方法187

第四节　无限分布滞后模型191

一、考伊克模型191

二、适应性期望模型194

三、部分调整模型195

一、工具变量（Ⅳ）估计量198

第五节　工具变量法198

二、两阶段最小二乘法（TLS）202

三、用工具变量法估计自回归模型203

习题六203

第七章　联立方程模型207

第一节　联立方程举例207

第二节　联立方程模型的基本概念211

一、联立方程中的变量211

二、联立方程中方程的类型213

三、联立方程的结构式与简约式（诱导式）213

四、联立方程的两个问题218

第三节　联立方程的识别条件221

一、识别的阶条件222

二、识别的秩条件226

三、识别的一般规则与实践中的识别方法229

第四节　联立方程估计的单方程估计方法233

一、间接最小二乘法（ILS）235

二、两阶段最小二乘法（2SLS）237

第五节　联立方程估计的系统估计方法245

第六节　联立性检验248

一、豪斯曼（J.A.Hausman）设定误差检验248

二、外生性检验249

习题七255

第八章　时间序列的性质259

第一节　平稳的时间序列259

一、平稳时间序列的定义260

二、随机时间序列和其样本的数字特征267

三、根据样本自相关函数的平稳性检验269

第二节　非平稳的时间序列273

一、趋势平稳的时间序列273

二、差分平稳的时间序列275

三、谬误回归276

第三节　单位根检验279

一、时间序列是否由随机步游所产生的单位根检验280

二、时间序列是否由带飘移的随机步游所产生的单位根检验281

三、时间序列是否由带趋势的单位根过程所产生的检验283

第四节　协整和误差纠正机制285

一、不带飘移的I（1）过程的协整检验286

二、含趋势项的协整检验287

三、协整系数的估计289

四、误差纠正模型290

习题八294

第一节　MA模型298

一、移动平均过程的性质298

第九章　线性时间序列模型与预测298

二、移动平均过程的阶的估计（移动平均过程的识别）302

三、移动平均过程的参数估计304

第二节　AR过程306

一、p阶自回归过程AR（p）的自相关函数与偏自相关函数的特性306

二、自回归过程的识别308

三、有限阶自回归过程的估计311

第三节　ARMA模型312

第四节　ARIMA模型317

一、ARIMA模型的概念317

二、博克斯—詹金斯方法（The Box-Jenkins Approach）321

一、预测的基本原则325

第五节　预测325

二、ARMA模型已知时的预测326

三、ARMA模型未知时的预测331

习题九341

附录　常用统计学用表344

表一　标准正态分布表344

表二　t检验的临界值表345

表三　x2检验的临界值表346

表四　F检验的临界值表348

表五　Durbin-Watson检验表359

参考文献363