第一章 绪论

第一节 什么是计量经济学

一、计量经济学的产生与发展

二、计量经济学的性质

三、计量经济学在经济学研究中的作用

四、计量经济学与其他学科的关系

第二节 计量经济学研究方法论和步骤

一、计量经济学研究方法论

二、计量经济学研究的基本步骤

第三节 变量、数据、参数与模型

一、计量经济模型中的变量

二、建立计量经济模型时使用的数据

三、计量经济学模型的建立

第四节 学习计量经济学应注意的要点

关键术语

思考与练习

第二章 统计学基础知识

第一节 总体与样本、平均数与变异数

一、总体与样本

二、平均数与变异数

第二节 随机变量与概率分布

一、事件和事件发生的概率

二、随机变量

三、正态分布

四、抽样分布

五、t分布

六、其他类型的分布

第三节 样本与估计量

一、点估计与区间估计

二、估计量的理想性质

第四节 假设检验与置信区间

一、统计假设和假设检验

二、假设检验方法

三、假设检验的两类错误

第五节 回归分析与相关分析

一、变量之间的关系

二、相关分析与回归分析

三、曲线拟合

第六节 普通最小二乘法的基本概念

一、普通最小二乘原理

二、最小二乘估计量的性质

关键术语

思考与练习

第三章 一元线性回归模型

第一节 基本概念

一、一元线性回归模型

二、条件概率与条件均值

三、总体回归曲线、总体回归函数及其随机形式

四、样本回归曲线、样本回归函数及其随机形式

第二节 古典假定和最佳线性无偏估计

一、经典线性回归模型的基本假定

二、最小二乘估计量的性质

第三节 随机扰动项和方差

一、随机扰动项产生的原因

二、随机扰动项的方差估计

第四节 一元线性回归模型系数的统计检验

一、最小二乘估计量的抽样分布

二、回归系数显著性检验

第五节 一元线性回归模型拟合优度的度量

一、拟合优度检验的概念

二、总离差平方和的分解

三、判定系数R2

第六节 一元线性回归模型的预测

一、点预测

二、区间预测

第七节 最大似然法

第八节 案例分析

关键术语

思考与练习

第四章 多元线性回归模型

第一节 基本概念和古典假定

一、多元线性回归模型的一般形式

二、对多元回归模型及其参数的解释

第二节 多元回归模型参数估计

一、回归系数的最小二乘法估计

二、最小二乘估计量的方差

三、最小二乘估计量的性质

第三节 多元线性回归模型的拟合优度

一、多元线性回归模型的判定系数

二、调整自由度后的判定系数

第四节 对回归系数的统计检验

一、对单个回归系数的统计检验

二、对多个回归系数的联合统计检验

第五节 虚拟变量的使用

一、虚拟变量

二、截距和斜率虚拟变量

三、分段线性回归

关键术语

思考与练习

第五章 多重共线性

第一节 多重共线性的基本概念

第二节 多重共线性产生的根源

第三节 多重共线性导致的后果

一、多重共线性对模型估计的影响

二、多重共线性造成的后果

第四节 多重共线性的识别方法

第五节 解决多重共线问题的方式

第六节 案例分析

关键术语

思考与练习

第六章 异方差、序列相关和扩展最小二乘法

第一节 异方差

一、异方差性的定义

二、产生异方差性的原因

三、对最小二乘估计量的影响

第二节 异方差性检验方法

一、戈德菲尔德—匡特检验

二、戈里瑟检验

三、布罗施—培根检验

四、怀特检验

第三节 异方差性的校正

一、模型变换法

二、加权最小二乘法

第四节 序列相关的定义、原因和后果

一、序列相关的定义

二、产生序列相关的原因

三、序列相关的形式

四、序列相关的影响

第五节 序列相关的统计检验

一、无滞后因变量时对序列相关的检验

二、有滞后因变量时对序列相关的检验

第六节 消除序列相关的方法

一、一阶差分法

二、广义差分法

三、科克兰内—奥克特法

四、杜宾两步法

第七节 广义最小二乘法

第八节 案例分析

一、异方差的检验和校正

二、序列相关检验和校正

关键术语

思考与练习

第七章 模型设定和数据问题

第一节 什么是模型设定

第二节 遗漏重要解释变量偏误

一、遗漏重要解释变量产生的影响

二、其他形式的遗漏重要解释变量错误

第三节 包括无关解释变量偏误

第四节 数据质量问题

一、变量的变异程度

二、非随机样本

三、变量存在系统性误差

第五节 数据含有测量误差对最小二乘估计量的影响

一、因变量含有测量误差

二、解释变量含有测量误差

三、因变量和解释变量都含有测量误差

四、内生性与工具变量法

第六节 模型设定检验

一、模型设定检验方法

二、模型设定策略

第七节 相关问题的处理技术

一、代理变量法

二、工具变量法

三、缺失数据的处理

关键术语

思考与练习

第八章 分布滞后模型与自回归模型

第一节 基本概念

一、滞后效应及其产生的原因

二、滞后变量模型

三、分布滞后模型估计上的困难

第二节 几何分布滞后模型

一、库依克模型

二、帕斯卡罗模型

第三节 多项式分布滞后模型

第四节 应用滞后分布模型

一、适应性预期模型

二、局部调整模型

三、那拉维适应性预期模型

第五节 自回归模型

一、自回归模型估计中的问题

二、利用工具变量法估计自回归模型

三、杜宾h-检验

关键术语

思考与练习

第九章 非线性最小二乘法和面板数据模型

第一节 参数非线性模型和估计方法

一、参数非线性

二、非线性最小二乘法的步骤

三、非线性模型的收敛特性

第二节 随机前沿函数模型

第三节 时间序列和截面数据的结合使用

一、将时间序列和截面数据结合使用的理由

二、处理时间序列和截面混合数据的方式

第四节 面板数据模型

一、简单混合数据模型

二、固定效应模型

三、随机效应模型

四、固定效应模型和随机效应模型之间的选择

关键术语

思考与练习

第十章 受限因变量模型

第一节 受限因变量模型概述

第二节 二元选择模型

一、二元选择模型简介

二、线性概率模型

三、Logit模型

四、Probit模型

五、二元选择模型的最大似然法估计

六、二元选择模型的统计检验和应用

第三节 多元选择模型

一、多元选择模型概述

二、无序因变量多元选择模型

三、有序因变量多元选择模型

第四节 受限连续变量模型

一、删改和截取的数据

二、Tobit模型

关键术语

思考与练习

第十一章 联立方程组模型

第一节 联立方程模型概述

一、双向因果关系与联立方程模型

二、联立方程模型的基本概念

三、联立方程模型的表达方式

四、联立方程模型产生的问题

第二节 联立方程模型的识别问题

一、识别的含义

二、识别的条件

第三节 联立方程模型的估计方法

一、似乎无关方程组估计

二、递归系统模型估计

三、联立方程模型估计

第四节 对联立方程模型的检验和评价

第五节 联立方程模型的应用

第六节 案例分析

关键术语

思考与练习

第十二章 简单时间序列预测方法

第一节 时间序列的统计特征

第二节 简单时间序列预测模型

一、线性趋势外推模型

二、非线性趋势外推模型

三、指数曲线模型

四、逻辑增长曲线模型

第三节 移动平均模型

第四节 数据平滑与季节性调整

一、数据平滑技术

二、季节性调整

第五节 案例分析

关键术语

思考与练习

第十三章 时间序列分析

第一节 时间序列的平稳性和统计检验

一、平稳性的定义

二、平稳性的统计检验

第二节 虚假回归

第三节 经济变量之间的协整

第四节 误差修正模型

第五节 因果方向检验

一、因果关系问题

二、因果关系检验

第六节 案例分析

关键术语

思考与练习

第十四章 农业经济研究中常用模型简介

第一节 农业经济研究中可以考虑的选题

第二节 生产函数

一、理论框架

二、经验表达形式

三、数据问题

四、估计技术问题

五、常规分析

第三节 供给行为模型

一、理论框架

二、经验表达形式

三、数据问题

四、估计技术问题

五、常规分析

第四节 消费需求模型

一、理论框架

二、单方程需求模型

三、消费系统模型

四、数据问题

第五节 市场模型

一、理论框架

二、经验模型

三、数据问题

四、估计技术问题

五、常规分析

第六节 国际贸易模型

一、理论框架

二、典型的贸易模型

三、数据问题

关键术语

思考与练习

第十五章 计量经济学研究项目实施

第一节 选择拟研究的问题

第二节 文献综述

第三节 构建理论框架和提出待检验假说

第四节 确定模型估计技术和收集数据

第五节 报告和分析模型估计结果

第六节 实证论文写作的规范框架

附录一 EViews软件介绍

第一节 EViews软件简介

第二节 创建和使用工作文件

一、创建工作文件

二、输入和编辑数据

三、观察数据特征

四、对数据做变换

第三节 单方程模型估计方法

一、最小二乘估计方法

二、其他估计方法

第四节 对单方程模型的统计检验

一、序列相关的检验和校正

二、对异方差的检验和校正

三、模型设定检验

四、Chow转折点检验

第五节 系统模型估计方法

第六节 模型预测

一、单方程预测

二、系统模型预测

第七节 EViews的程序操作

附录二 统计数表

附表A 标准正态分布表

附表B t分布表

附表C F分布表

附表D x2分布表

附表E DW检验表

附表F Dickey-Fuller检验临界值表

参考文献