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内容简介
第一章 计量经济学导论
第一节 引言
第二节 什么是计量经济学
第三节 计量经济研究的步骤
第四节 计量经济学涉及的主要数据类型
第五节 计量经济学的主要研究方法
第六节 计量经济分析软件
本章总结
思考与练习
第二章 EViews与SAS软件简介
第一节 EViews简介
第二节 SAS简介
本章总结
思考与练习
第三章 简单线性回归模型
第一节 回归的含义
第二节 回归的几个基本概念
第三节 一元回归模型的估计
第四节 计算机应用实例
本章总结
思考与练习
第四章 多元线性回归模型
第一节 多元线性回归模型的含义
第二节 多元线性回归的参数估计——普通最小二乘法
第三节 OLS的有效性——高斯-马尔可夫定理
第四节 OLS估计量的方差
第五节 计算机应用实例
本章总结
思考与练习
附录：多元线性回归的矩阵表达
第五章 假设检验
第一节 假设检验的基本原理
第二节 单参数假设检验：t检验
第三节 置信区间
第四节 多参数假设检验：F检验
第五节 计算机应用实例
本章总结
思考与练习
第六章 方程形式的选择与虚拟变量的使用
第一节 双对数线性模型
第二节 半对数线性模型
第三节 多项式回归模型
第四节 虚拟变量在多元回归分析中的应用
第五节 常见的模型设定错误
第六节 数据测度单位
第七节 计算机应用实例
本章总结
思考与练习
第七章 时间趋势与季节性
第一节 时间趋势模型
第二节 消除时间趋势的方法
第三节 季节性
第四节 消除季节性的方法
第五节 计算机应用实例
本章总结
思考与练习
第八章 异方差与自相关
第一节 异方差性
第二节 对异方差的检验
第三节 对异方差的修正
第四节 序列自相关
第五节 对序列自相关性的检验
第六节 序列自相关模型的修正
第七节 计算机应用实例
本章总结
思考与练习
第九章 经典时间序列模型
第一节 时间序列的结构与平稳性
第二节 ARMA过程和ARIMA过程
第三节 ARIMA过程的估计方法
第四节 计算机应用实例
本章总结
思考与练习
第十章 时间序列的深入专题
第一节 VAR模型
第二节 ARCH模型与GARCH模型
第三节 非平稳时间序列与单位根检验
第四节 协整
第五节 计算机应用实例
本章总结
思考与练习
第十一章 混合截面数据模型
第一节 混合截面数据的性质
第二节 混合截面数据的检验
第三节 利用独立混合截面进行政策分析
第四节 计算机应用实例
本章总结
思考与练习
第十二章 面板数据模型
第一节 面板数据的性质
第二节 一阶差分模型
第三节 固定效应模型
第四节 随机效应模型
第五节 计算机应用实例
本章总结
思考与练习
第十三章 二元选择模型
第一节 二元选择问题
第二节 线性概率模型
第三节 Probit模型和Logit模型
第四节 二元选择模型的比较
第五节 计算机应用实例
本章总结
思考与练习
第十四章 截取数据与断尾数据模型
第一节 截取数据与断尾数据
第二节 Tobit模型
第三节 断尾数据模型
第四节 计算机应用实例
本章总结
思考与练习
第十五章 内生性与工具变量估计
第一节 内生性
第二节 工具变量估计
第三节 工具变量选取实例
第四节 两阶段最小二乘法
第五节 豪斯曼检验
第六节 识别条件的判定及检验
第七节 计算机应用实例
本章总结
思考与练习
第十六章 回归方程系统模型
第一节 回归方程系统
第二节 似不相关回归模型
第三节 联立方程模型——简介
第四节 联立方程模型的识别
第五节 联立方程模型的估计
第六节 计算机应用实例
本章总结
思考与练习
参考书目
