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第一章　导论1

第一节 计量经济学的产生、性质与发展1

1.1.1 计量经济学的产生1

1.1.2　计量经济学的性质和地位2

1.1.3　计量经济学的发展3

第二节　计量经济学的相关概念3

1.2.1 经济变量3

1.2.2 经济变量之间的关系5

1.2.3 经济数据的类型5

1.2.4　经济数据的特征6

第三节　计量经济建模过程7

1.3.1　模型的设定7

1.3.2　样本数据的收集8

1.3.3　模型参数的估计9

1.3.4　模型的检验9

第四节　计量经济学的最新发展10

1.4.1　现代统计与数学的方法广泛应用10

1.4.2 应用重点已经转向，预测功能有所拓宽11

1.4.3 应用方向正在转向新的领域11

习题112

第二章　多元回归分析模型理论与应用13

第一节 矩阵形式的普通最小二乘法13

2.1.1 普通最小二乘法（ordinary least squares）13

2.1.2　案例说明：美国年轻职工个人工资收入差异分析14

2.1.3 矩阵概念15

第二节　多元线性回归模型及其估计16

2.2.1 多元回归模型16

2.2.2 多元回归模型参数的最小二乘法估计与小样本性质16

第三节 假设检验22

2.3.1　有关概念介绍22

2.3.2　假设检验25

第四节　标准化系数和偏相关系数26

2.4.1　标准化系数26

2.4.2　案例说明：黑市足球票价估计问题27

2.4.3　偏相关系数29

第五节 带约束的最小二乘估计及其性质30

2.5.1 带约束的参数向量β的最小二乘估计量？R30

2.5.2　？R的性质31

2.5.3　带约束参数向量模型的最小二乘估计残差eR的性质31

第六节 对多个回归参数的检验问题32

2.6.1 多个回归参数检验的统计量的构造32

2.6.2　检验简单线性约束33

2.6.3 回归系数显著性的联合检验33

2.6.4　案例说明：美国年轻职工个人工资收入差异分析（续）34

2.6.5　案例说明：住房需求估计问题35

2.6.6 一般的情形36

2.6.7　不同模型参数是否相等的检验问题37

第七节 回归模型参数最小二乘估计量的性质39

2.7.1 普通最小二乘估计量的渐近性质39

2.7.2 性质说明41

2.7.3　例题分析：资本资产定价模型41

第八节 虚拟变量的使用与分段线性回归43

2.8.1 虚拟变量的使用43

2.8.2　分段线性回归46

2.8.3 变更回归方法47

2.8.4　有关虚拟变量系数的检验48

第九节　嵌套模型的比较49

2.9.1　包容性F检验及包容性J检验50

2.9.2　错误设定的函数形式51

2.9.3　检验函数形式51

2.9.4 案例说明：比利时个人工资收入问题的解释52

习题257

第三章　最大似然估计和模型设定检验59

第一节 最大似然估计59

3.1.1 对数似然函数60

3.1.2 二点分布模型（binomial model）60

3.1.3 简单回归模型61

3.1.4 一般线性回归模型62

3.1.5 最大似然估计量的性质64

第二节　模型设定的检验66

3.2.1 简单形式下的三种基本渐近检验66

3.2.2 复杂情况下的模型设定检验71

习题374

第四章　多重共线性的概念、诊断与克服75

第一节　引言75

4.1.1 多重共线性的概念75

第二节　多重共线性的症状与诊断79

4.2.1 多重共线性的症状79

4.2.2 多重共线性的存在性、严重性以及诊断80

第三节　多重共线性问题的解决83

4.3.1 克服多重共线性的一些常用方法83

4.3.2　追加样本信息86

4.3.3　严格的线性约束86

4.3.4　岭回归88

4.3.5 主分量回归法93

习题496

第五章　违背高斯-马尔柯夫假设的模型处理97

第一节　存在异方差干扰的模型处理97

5.1.1 存在异方差和自相关干扰的参数的最小二乘估计97

5.1.2　广义最小二乘估计98

5.1.3　存在异方差干扰的模型处理99

5.1.4　异方差性的检验101

5.1.5 案例说明：劳动力需求的解释102

5.1.6 案例说明：异方差的修正106

第二节　自相关107

5.2.1 一阶自回归107

5.2.2　案例说明：冰激凌的需求问题110

5.2.3　案例说明：烟煤的需求量111

5.2.4　案例说明：利率的变化112

5.2.5　德宾h统计量113

第三节　其他自相关模型115

5.3.1　高阶自回归115

5.3.2　移动平均误差115

第四节　寻找自相关的程序116

5.4.1　设定错误116

5.4.2 普通最小二乘估计量的异方差性和自相关一致标准误差116

5.4.3　案例说明：外汇交易市场的风险溢酬117

习题5120

第六章　单变量时间序列模型125

第一节　基本概念125

6.1.1 移动平均过程125

6.1.2 自回归过程（autoregressive process）126

第二节　平稳过程127

6.2.1 一阶自回归过程127

6.2.2 一阶移动平均过程129

第三节　一般自回归移动平均过程129

6.3.1　AR（p）可由MA（∞）表示130

6.3.2　MA（q）可由AR（∞）表示131

6.3.3 例子131

6.3.4 自回归单整移动平均过程132

第四节 自回归条件异方差模型133

6.4.1 自回归条件异方差模型133

6.4.2　广义自回归条件异方差模型135

6.4.3　其他ARCH类模型136

6.4.4　ARCH模型估计137

习题6138

第七章　动态计量经济模型：分布滞后模型141

第一节　引言141

第二节　无约束有限分布滞后142

7.2.1　滞后长度已知时的模型估计142

7.2.2　滞后长度的确定143

第三节　有限多项式滞后147

7.3.1 滞后长度和多项式次数已知时的估计147

7.3.2 多项式次数的确定149

7.3.3 与使用多项式滞后有关的问题150

第四节　几种特殊的无限分布滞后151

7.4.1 两个动态经济模型151

7.4.2　几何滞后模型的估计156

7.4.3 自回归分布滞后158

习题7160

第八章　时间序列回归163

第一节　平稳时间序列163

第二节　伪回归165

第三节　使用自相关函数检验平稳性168

第四节　平稳性的单位根检验170

8.4.1　迪基-富勒检验171

8.4.2　迪基-富勒检验的例子172

第五节　协整173

8.5.1　协整检验的一个例子174

第六节　使用时间序列数据估计步骤的归纳174

习题8175

第九章　单位根过程和协整系统177

第一节　单位根过程177

9.1.1　单位根过程的定义177

9.1.2　单位根过程的最小二乘估计178

第二节　单位根检验181

9.2.1　迪基-富勒检验181

9.2.2　案例说明：美国财政部季度债券名义利率182

9.2.3　增广的迪基-富勒检验183

9.2.4 案例说明：美国财政部季度债券名义利率（续）184

第三节　协整分析184

9.3.1　协整185

9.3.2　误差修正与协整186

9.3.3　协整的估计188

9.3.4　协整的检验189

9.3.5　最大似然估计189

9.3.6　协整关系个数的检验191

习题9192

第十章　合并时间序列和截面数据194

第一节　一个投资需求的例子194

第二节　似不相关回归195

10.2.1　估计各个方程196

10.2.2　方程的联合估计198

10.2.3　分别估计和联合估计199

10.2.4　检验截面方程的约束200

第三节　虚拟变量的设定201

第四节　误差成分模型203

习题10204

第十一章 内生性、工具变量和广义矩方法206

第一节　关于最小二乘估计量性质的回顾206

11.1.1 最小二乘估计量性质的回顾206

11.1.2　存在测量误差后果207

11.1.3 自变量与误差项相关208

第二节　变量的测量误差209

11.2.1 关于存在测量误差的情形210

11.2.2　豪斯曼检验211

11.2.3　存在测量误差的检验214

11.2.4　案例说明：检验公共开支模型中的测量误差215

11.2.5 凯恩斯联立方程模型216

第三节　工具变量估计量217

11.3.1 单个内生变量和单个工具变量的估计问题217

11.3.2 案例说明：有关求学与回报的估计问题218

11.3.3　广义工具变量估计量（the generalized instrumental variables estimator）220

第四节　广义矩方法221

11.4.1 引言221

11.4.2　广义矩方法222

11.4.3　简单的例子223

11.4.4　案例说明：现代资产定价模型的估计224

习题11225

第十二章　联立方程组：模型、识别与估计227

第一节　随机联立方程组模型227

12.1.1　供求均衡的例子227

12.1.2　简单的凯恩斯消费模型228

12.1.3　小型宏观经济模型228

第二节　随机联立方程组模型的结构式与简约式229

12.2.1 随机联立方程组模型的结构式229

12.2.2　联立方程组模型的简约式231

12.2.3　例子231

第三节　随机联立方程组模型的识别232

12.3.1　什么是联立方程组模型的识别232

12.3.2　单个结构式方程识别的条件233

第四节 随机联立方程组模型的参数估计问题238

12.4.1 间接最小二乘法238

12.4.2　广义最小二乘估计239

12.4.3　具有序列相关和滞后因变量的联立方程模型的估计242

第五节　联立性检验244

12.5.1　联立性检验244

12.5.2　案例分析245

习题12246

第十三章　离散选择模型和受限因变量模型249

第一节　二元离散选择模型250

13.1.1 引言250

13.1.2　概率单位模型250

13.1.3　Logit模型251

13.1.4　线性概率模型251

第二节　估计252

13.2.1 估计252

13.2.2　拟合优度的度量253

13.2.3 案例说明：大学生住校与走读行为预测255

第三节　多元Logit模型简介257

13.3.1 案例说明：职业水平258

第四节　Tobit模型260

13.4.1 引言260

13.4.2　Tobit模型的估计262

13.4.3 案例说明：已婚妇女的工作状况264

13.4.4 海克曼针对Tobit模型提出的估计方法265

13.4.5　案例说明：对公立学校的需求模型267

习题13268

参考文献269