绪论

什么是计量经济学

为什么要学习计量经济学

如何学习计量经济学

计量经济学方法

思考与练习

第一篇 经典假设下的计量经济学模型

第1章 EViews软件简介与数据处理方法

1.1 EViews软件简介

1.2数据分类

1.3数据获取

1.4数据处理

1.5数据的统计特征

思考与练习

第2章 最小二乘法

2.1散点图

2.2函数的形式与参数的经济意义

2.3最小二乘法

2.4案例分析

思考与练习

第3章 一元线性回归

3.1传统假设下的一元线性回归模型

3.2一元线性回归模型的基本假设

3.3最小二乘估计值的特征

3.4判定系数

3.5最小二乘回归的若干重要结论

3.6参数显著性检验t检验

3.7预测

3.8案例分析

思考与练习

第4章 多元回归分析（一）

4.1多变量线性回归模型

4.2多元线性回归模型的若干假设

4.3多元线性回归模型的参数估计

4.4多元回归模型的拟合优度

4.5多元线性回归模型的参数检验

4.6多元线性回归模型的预测

4.7案例分析

思考与练习

第5章 多元回归分析（二）

5.1带有虚拟变量的回归模型

5.2参数的标准化

5.3非标准线性模型的标准化

5.4案例分析

思考与练习

第二篇 放宽假设的计量经济学模型

第6章 异方差性

6.1什么是异方差性

6.2异方差产生的原因与后果

6.3异方差性的诊断

6.4如何消除异方差

6.5案例分析

思考与练习

第7章 序列相关性

7.1什么是序列相关性

7.2序列相关性会产生什么后果

7.3序列相关性的诊断

7.4如何消除序列相关性

7.5案例分析

思考与练习

第8章 多重共线性

8.1什么是多重共线性

8.2多重共线性会产生什么后果

8.3多重共线性的诊断

8.4如何消除多重共线性

8.5案例分析

思考与练习

第三篇 联立方程模型的理论及其应用

第9章 联立方程模型和识别

9.1联立方程模型的概念

9.2结构式模型与简化式模型

9.3模型识别以及识别方法

9.4案例分析

思考与练习

第10章 联立方程模型的参数估计方法

10.1普通最小二乘法与递归模型

10.2工具变量法

10.3间接最小二乘法

10.4二阶段最小二乘法

10.5案例分析

思考与练习

第四篇 时间序列计量经济学模型及其应用

第11章 时间序列的平稳性及其检验

11.1时间序列数据的平稳性

11.2时间序列数据的平稳性检验

11.3案例分析

思考与练习

第12章 单变量时间序列模型

12.1自回归模型

12.2移动平均模型

12.3自回归移动平均模型

12.4案例分析

思考与练习

第13章 向量自回归模型及其应用

13.1向量自回归模型

13.2向量自回归模型的估计

13.3脉冲响应函数

13.4预测误差方差分解

13.5 Granger因果关系检验

13.6案例分析

思考与练习

第14章 协整与误差修正模型

14.1协整理论

14.2误差修正模型

14.3向量误差修正模型

14.4案例分析

思考与练习

第五篇 高级计量经济学应用

第15章 虚拟被解释变量模型

15.1线性概率模型

15.2二元logit模型

15.3案例分析

思考与练习

第16章 面板数据模型

16.1什么是面板数据模型

16.2固定效应模型

16.3随机效应模型

16.4 Hausman检验

16.5案例分析

思考与练习

附录A常用年鉴

附录B标准正态分布表

附录C t分布表

附录D x2分布百分位数表

附录E F分布百分位数表

附录F 杜宾-沃森检验临界值表

附录G ADF分布临界值表

附录H φ的经验分布表

参考文献