目錄
第一章 導(dǎo)論 1
第一節(jié) 什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 1
第二節(jié) 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的步驟 4
第三節(jié) 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型與數(shù)據(jù) 9
第四節(jié) 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的產(chǎn)生與發(fā)展 14
本章小結(jié) 18
思考與練習(xí) 18
第二章 一元線性回歸模型 20
第一節(jié) 回歸模型概述 20
第二節(jié) 一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì) 30
第三節(jié) 一元線性回歸模型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 41
第四節(jié) 一元線性回歸模型的參數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷 45
第五節(jié) 一元線性回歸模型的預(yù)測(cè) 50
第六節(jié) 案例分析 55
本章小結(jié) 64
思考與練習(xí) 66
附錄2.1 普通最小二乘參數(shù)估計(jì)量的有效性的證明 68
附錄2.2 隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差σ 2的普通最小二乘估計(jì)的證明 71
附錄2.3 總體均值的點(diǎn)預(yù)測(cè)Y 0的方差的證明 72
第三章 多元線性回歸模型 74
第一節(jié) 多元線性回歸模型的矩陣表示與基本假設(shè) 74
第二節(jié) 多元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì) 77
第三節(jié) 多元線性回歸模型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 85
第四節(jié) 多元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)推斷 88
第五節(jié) 多元線性回歸模型的預(yù)測(cè) 94
第六節(jié) 案例分析 99
本章小結(jié) 103
思考與練習(xí) 105
附錄3.1 普通最小二乘參數(shù)估計(jì)量的有效性的證明 109
附錄3.2 隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差σ2的普通最小二乘估計(jì)的證明 110
附錄3.3 R2隨解釋變量數(shù)目增加而增大（或至少不變）的證明 112
第四章 隨機(jī)解釋變量問題 114
第一節(jié) 隨機(jī)解釋變量問題及其產(chǎn)生原因 114
第二節(jié) 隨機(jī)解釋變量的影響 115
第三節(jié) 隨機(jī)解釋變量問題的修正 117
第四節(jié) 案例分析 120
本章小結(jié) 122
思考與練習(xí) 123
第五章 多重共線性 124
第一節(jié) 多重共線性及其產(chǎn)生原因 124
第二節(jié) 多重共線性的影響 125
第三節(jié) 多重共線性的檢驗(yàn) 127
第四節(jié) 多重共線性的修正 130
第五節(jié) 案例分析 132
本章小結(jié) 135
思考與練習(xí) 136
第六章 異方差性 138
第一節(jié) 異方差性及其產(chǎn)生原因 138
第二節(jié) 異方差性的影響 141
第三節(jié) 異方差性檢驗(yàn) 142
第四節(jié) 異方差性的修正 151
第五節(jié) 案例分析 161
本章小結(jié) 164
思考與練習(xí) 166
第七章 序列相關(guān)性 168
第一節(jié) 序列相關(guān)性及其產(chǎn)生原因 168
第二節(jié) 序列相關(guān)性的影響 170
第三節(jié) 序列相關(guān)性的檢驗(yàn) 173
第四節(jié) 序列相關(guān)的補(bǔ)救 177
第五節(jié) 案例分析 183
本章小結(jié) 191
思考與練習(xí) 192
第八章 虛擬變量模型 195
第一節(jié) 虛擬變量 195
第二節(jié) 虛擬被解釋變量 202
第三節(jié) 案例分析 208
本章小結(jié) 211
思考與練習(xí) 212
第九章 滯后變量模型 214
第一節(jié) 滯后效應(yīng)及滯后變量模型的概念 214
第二節(jié) 分布滯后模型 216
第三節(jié) 自回歸模型 223
第四節(jié) 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn) 225
第五節(jié) 案例分析 226
本章小結(jié) 232
思考與練習(xí) 236
第十章 時(shí)間序列分析 238
第一節(jié) 時(shí)間序列分析基本概念 238
第二節(jié) 單位根檢驗(yàn) 241
第三節(jié) 協(xié)整和誤差修正模型 248
第四節(jié) 案例分析 254
本章小結(jié) 259
思考與練習(xí) 261
第十一章 聯(lián)立方程模型 263
第一節(jié) 聯(lián)立方程模型概述 263
第二節(jié) 聯(lián)立方程模型的識(shí)別 272
第三節(jié) 聯(lián)立方程模型的參數(shù)估計(jì) 283
第四節(jié) 案例分析 288
本章小結(jié) 293
思考與練習(xí) 294
參考文獻(xiàn) 298
附錄A 統(tǒng)計(jì)用表 299
A1 t分布的臨界值 299
A2 F分布的臨界值 301
A3 χ2分布的臨界值 304
A4 DW檢驗(yàn)上下臨界值 305
附錄B 統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)知識(shí) 307
B1 總體、樣本與隨機(jī)變量 307
B2 隨機(jī)變量的分布307
B3 總體分布的數(shù)字特征——參數(shù) 308
B4 樣本分布的數(shù)字特征——統(tǒng)計(jì)量 309
B5 幾個(gè)重要的連續(xù)型隨機(jī)變量的分布 310
B6 正態(tài)總體的樣本平均數(shù)和樣本方差 311
B7 估計(jì)量的評(píng)價(jià) 312
B8 參數(shù)估計(jì) 313
B9 假設(shè)檢驗(yàn) 314
附錄C 線性代數(shù)相關(guān)知識(shí) 317
C1 向量和矩陣的基本概念 317
C2 向量和矩陣的運(yùn)算 318
C3 矩陣的跡 322
C4 向量的模和矩陣的行列式 323
C5 矩陣的秩 324
C6 逆矩陣 325
C7 特征根和特征向量 326
C8 正定矩陣和負(fù)定矩陣 327
C9 矩陣導(dǎo)數(shù) 328
C10 隨機(jī)向量的均值和方差 328
附錄D 諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 330