具体描述
计量经济学研究的主体是经济现象中经济关系的数量规律，这决定了计量经济学在分析经济数量关系时，应当以经济学提供的理论原则和揭示的经济规律为出发点，其研究成果具有明确的经济意义。
著者信息
图书目录
１ 绪论 （１）
§ １. １ 什么是计量经济学 （１）
１. １. １ 什么是计量经济学 （１）
１. １. ２ 计量经济模型 （３）
§ １. ２ 经典计量经济学的建模步骤 （４）
１. ２. １ 理论模型的设定 （５）
１. ２. ２ 变量数据的搜集与处理 （６）
１. ２. ３ 模型参数的估计 （９）
１. ２. ４ 模型的检验 （９）
１. ２. ５ 模型的选择 （１０）
§ １. ３ 计量经济模型的应用 （１０）
１. ３. １ 结构分析 （１０）
１. ３. ２ 经济预测 （１２）
１. ３. ３ 政策评价 （１２）
§ １. ４ 阅读本书需要的数学知识及计量分析软件 （１３）
１. ４. １ 数学预备知识 （１３）
１. ４. ２ 计量分析软件 （１３）
§ １. ５ 结束语 （１３）
练习题一 （１５）
２ 一元线性回归模型 （１７）
§ ２. １ 回归分析与回归模型 （１７）
２. １. １ 回归分析与回归模型 （１７）
２. １. ２ 引入随机误差项的原因 （１９）
§ ２. ２ 基本概念及普通最小二乘法 （１９）
２. ２. １ 基本概念 （１９）
２. ２. ２ 普通最小二乘法 （２２）
§ ２. ３ 总体回归模型的基本假定及ＯＬＳ 估计量的统计性质 （２６）
２. ３. １ 基本假定 （２６）
２. ３. ２ ＯＬＳ 估计量的统计性质 （２７）
２. ３. ３ 随机误差项方差的ＯＬＳ 估计量 （３０）
§ ２. ４ 拟合优度的度量 （３１）
２. ４. １ 可决系数（Ｒ２） （３２）
２. ４. ２ 相关系数与Ｒ２ 的关系 （３５）
§ ２. ５ 回归系数的假设检验及其区间估计 （３６）
２. ５. １ ＯＬＳ 估计量的概率分佈 （３６）
２. ５. ２ 变量的显着性检验 （３７）
２. ５. ３ 回归系数的区间估计 （４１）
§ ２. ６ 预测 （４２）
２. ６. １ 点预测 （４２）
２. ６. ２ 区间预测 （４３）
§ ２. ７ 案例分析 （４６）
§ ２. ８ 结束语 （４９）
练习题二 （５１）
附录２. １ 回归系数ＯＬＳ 估计量的最小方差性证明 （５６）
附录２. ２ 随机误差项方差ＯＬＳ 估计量的无偏性证明 （５７）
３ 多元线性回归模型 （５９）
§ ３. １ 基本概念及普通最小二乘法 （５９）
３. １. １ 基本概念 （５９）
３. １. ２ 普通最小二乘法 （６２）
§ ３. ２ 总体回归模型的基本假定及ＯＬＳ 估计量的统计性质 （６６）
３. ２. １ 基本假定 （６６）
３. ２. ２ ＯＬＳ 估计量的统计性质 （６７）
３. ２. ３ 随机误差项方差的ＯＬＳ 估计量 （６９）
§ ３. ３ 可决系数与调整的可决系数 （７０）
３. ３. １ 可决系数（Ｒ２） （７０）
３. ３. ２ 调整的可决系数（Ｒ????２） （７１）
§ ３. ４ 变量的显着性检验及回归系数的区间估计 （７３）
３. ４. １ 变量的显着性检验 （７３）
３. ４. ２ 回归系数的区间估计 （７６）
§ ３. ５ 预测 （７８）
３. ５. １ 点预测 （７８）
３. ５. ２ 区间预测 （７８）
３. ５. ３ 预测区间大小的影响因素分析 （８０）
§ ３. ６ 可线性化的非线性回归模型 （８２）
３. ６. １ 几种常见的模型 （８２）
３. ６. ２ 模型的估计与预测 （８７）
§ ３. ７ 案例分析 （８７）
§ ３. ８ 结束语 （９１）
练习题三 （９３）
附录３. １ 最大似然估计法 （９８）
附录３. ２ 不可线性化非线性回归模型的估计 （９９）
附录３. ３ 在ＥＶｉｅｗｓ 软件下进行矩阵运算的基本过程 （１００）
４ 违背基本假定的多元线性回归模型 （１０２）
引言 （１０２）
§ ４. １ 多重共线性 （１０４）
４. １. １ 多重共线性的概念 （１０４）
４. １. ２ 多重共线性的后果 （１０６）
４. １. ３ 多重共线性的诊断 （１０７）
４. １. ４ 多重共线性的处理 （１０８）
§ ４. ２ 异方差性 （１１５）
４. ２. １ 异方差性的概念 （１１５）
４. ２. ２ 异方差性的后果 （１１７）
４. ２. ３ 异方差性的检验 （１１９）
４. ２. ４ 异方差性的补救措施 （１２３）
§ ４. ３ 自相关性 （１３０）
４. ３. １ 自相关性的概念及表现形式 （１３０）
４. ３. ２ 自相关性的后果 （１３４）
４. ３. ３ 自相关性的检验 （１３５）
４. ３. ４ 自相关性的补救措施 （１３９）
§ ４. ４ 随机解释变量模型 （１４８）
４. ４. １ 经典线性回归模型的一般定义及ＯＬＳＥ 的统计性质 （１４８）
４. ４. ２ 内生解释变量问题及工具变量法 （１５１）
§ ４. ５ 结束语 （１５８）
练习题四 （１６１）
附录４. １ 在ＥＶｉｅｗｓ 软件下利用ＷＬＳ 法估计模型的输出结果 （１６７）
附录４. ２ 当模型存在异方差或自相关时， 回归系数ＯＬＳＥ 的一致性证明 （１６８）
５ 回归模型的设定与选择 （１７０）
引言 （１７０）
§ ５. １ 解释变量选取的偏误 （１７１）
５. １. １ 遗漏相关变量 （１７１）
５. １. ２ 误选无关变量 （１７３）
§ ５. ２ 模型设定的统计检验 （１７４）
５. ２. １ 线性约束的Ｆ 检验 （１７４）
５. ２. ２ 解释变量的筛选 （１７５）
５. ２. ３ 非嵌套模型之间的选择 （１７６）
５. ２. ４ 模型结构突变的Ｃｈｏｗ 检验 （１７６）
§ ５. ３ 模型的选择准则 （１８０）
§ ５. ４ 定性因素量化与虚拟变量 （１８１）
５. ４. １ 定性因素的量化 （１８１）
５. ４. ２ 虚拟变量的设置 （１８２）
５. ４. ３ 虚拟变量在模型结构差异检验中的应用 （１８４）
§ ５. ５ 结束语 （１８９）
练习题五 （１９１）
６ 滞后变量模型 （１９８）
§ ６. １ 滞后效应与滞后变量模型 （１９８）
§ ６. ２ 分佈滞后模型 （１９９）
６. ２. １ 模型参数的意义 （１９９）
６. ２. ２ 模型的估计 （２００）
６. ２. ３ 模型滞后长度的确定 （２０８）
§ ６. ３ 自回归模型 （２０９）
６. ３. １ 自适应预期模型 （２０９）
６. ３. ２ 局部调整模型 （２１０）
６. ３. ３ 一般自回归模型 （２１１）
§ ６. ４ Ｇｒａｎｇｅｒ 因果关系检验 （２１３）
§ ６. ５ 结束语 （２１９）
练习题六 （２２０）
７ 联立方程模型 （２２５）
引言 （２２５）
§ ７. １ 联立方程模型的基本概念 （２２６）
７. １. １ 变量的分类 （２２６）
７. １. ２ 结构式模型 （２２７）
７. １. ３ 简化式模型 （２３０）
§ ７. ２ 模型的识别 （２３１）
７. ２. １ 识别的定义 （２３１）
７. ２. ２ 结构方程识别的条件 （２３４）
§ ７. ３ 模型的估计方法 （２３９）
７. ３. １ 间接最小二乘法（ＩＬＳ 法） （２３９）
７. ３. ２ 二阶段最小二乘法（２ＳＬＳ 法） （２４１）
７. ３. ３ 三阶段最小二乘法（３ＳＬＳ 法） （２４３）
§ ７. ４ 递归系统模型 （２４６）
７. ４. １ 模型的定义 （２４６）
７. ４. ２ 模型的识别与估计 （２４７）
§ ７. ５ 联立方程模型的检验 （２４８）
７. ５. １ 单方程的检验 （２４８）
７. ５. ２ 方程系统的检验 （２４９）
§ ７. ６ 克莱因战争间模型 （２５０）
§ ７. ７ 结束语 （２５５）
练习题七 （２５６）
附录７. １ 利用３ＳＬＳ 法估计模型（７. ３８） 的输出结果 （２５８）
附录７. ２ 长期乘数估计值的推导过程 （２５９）
８ 伪回归现象与协整理论 （２６１）
引言 （２６１）
§ ８. １ 基本概念及平稳性条件 （２６２）
８. １. １ 基本概念 （２６２）
８. １. ２ 平稳性条件 （２６７）
§ ８. ２ 单位根检验 （２７０）
８. ２. １ ＤＦ 检验 （２７０）
８. ２. ２ ＡＤＦ 检验 （２７３）
§ ８. ３ 伪回归现象与协整的概念 （２７８）
８. ３. １ 伪回归现象 （２７８）
８. ３. ２ 协整的概念 （２７９）
§ ８. ４ 协整检验 （２８２）
８. ４. １ 双变量的ＥＧ 检验 （２８２）
８. ４. ２ 多变量的ＥＧ 检验 （２８４）
８. ４. ３ 协整方程的动态普通最小二乘估计 （２８４）
§ ８. ５ 误差修正模型 （２８８）
８. ５. １ 模型的结构 （２８８）
８. ５. ２ 模型的估计 （２８９）
§ ８. ６ 结束语 （２９０）
练习题八 （２９３）
附录８. １ 随机模拟生成样本序列的简单程序举例 （２９５）
附录Ａ ＥＶｉｅｗｓ６. ０ 软件的操作基础 （２９８）
§ Ａ. １ ＥＶｉｅｗｓ 简介 （２９８）
§ Ａ. ２ ＥＶｉｅｗｓ 的启动与关闭 （２９８）
§ Ａ. ３ 工作文件的建立与数据的输入 （３００）
§ Ａ. ４ 数据的处理 （３０６）
§ Ａ. ５ 作图 （３０８）
§ Ａ. ６ 常用描述统计量的计算 （３１０）
附录Ｂ 统计分佈表 （３１２）
附表１ 标准正态分佈表 （３１２）
附表２ ｔ 分佈表 （３１３）
附表３ Ｆ 分佈表 （３１４）
附表４ χ ２ 分佈表 （３２０）
附表５ ＤＷ 检验临界值表 （３２１）
附表６ ＥＧ 协整检验临界值表 （３２５）
§ １. １ 什么是计量经济学 （１）
１. １. １ 什么是计量经济学 （１）
１. １. ２ 计量经济模型 （３）
§ １. ２ 经典计量经济学的建模步骤 （４）
１. ２. １ 理论模型的设定 （５）
１. ２. ２ 变量数据的搜集与处理 （６）
１. ２. ３ 模型参数的估计 （９）
１. ２. ４ 模型的检验 （９）
１. ２. ５ 模型的选择 （１０）
§ １. ３ 计量经济模型的应用 （１０）
１. ３. １ 结构分析 （１０）
１. ３. ２ 经济预测 （１２）
１. ３. ３ 政策评价 （１２）
§ １. ４ 阅读本书需要的数学知识及计量分析软件 （１３）
１. ４. １ 数学预备知识 （１３）
１. ４. ２ 计量分析软件 （１３）
§ １. ５ 结束语 （１３）
练习题一 （１５）
２ 一元线性回归模型 （１７）
§ ２. １ 回归分析与回归模型 （１７）
２. １. １ 回归分析与回归模型 （１７）
２. １. ２ 引入随机误差项的原因 （１９）
§ ２. ２ 基本概念及普通最小二乘法 （１９）
２. ２. １ 基本概念 （１９）
２. ２. ２ 普通最小二乘法 （２２）
§ ２. ３ 总体回归模型的基本假定及ＯＬＳ 估计量的统计性质 （２６）
２. ３. １ 基本假定 （２６）
２. ３. ２ ＯＬＳ 估计量的统计性质 （２７）
２. ３. ３ 随机误差项方差的ＯＬＳ 估计量 （３０）
§ ２. ４ 拟合优度的度量 （３１）
２. ４. １ 可决系数（Ｒ２） （３２）
２. ４. ２ 相关系数与Ｒ２ 的关系 （３５）
§ ２. ５ 回归系数的假设检验及其区间估计 （３６）
２. ５. １ ＯＬＳ 估计量的概率分佈 （３６）
２. ５. ２ 变量的显着性检验 （３７）
２. ５. ３ 回归系数的区间估计 （４１）
§ ２. ６ 预测 （４２）
２. ６. １ 点预测 （４２）
２. ６. ２ 区间预测 （４３）
§ ２. ７ 案例分析 （４６）
§ ２. ８ 结束语 （４９）
练习题二 （５１）
附录２. １ 回归系数ＯＬＳ 估计量的最小方差性证明 （５６）
附录２. ２ 随机误差项方差ＯＬＳ 估计量的无偏性证明 （５７）
３ 多元线性回归模型 （５９）
§ ３. １ 基本概念及普通最小二乘法 （５９）
３. １. １ 基本概念 （５９）
３. １. ２ 普通最小二乘法 （６２）
§ ３. ２ 总体回归模型的基本假定及ＯＬＳ 估计量的统计性质 （６６）
３. ２. １ 基本假定 （６６）
３. ２. ２ ＯＬＳ 估计量的统计性质 （６７）
３. ２. ３ 随机误差项方差的ＯＬＳ 估计量 （６９）
§ ３. ３ 可决系数与调整的可决系数 （７０）
３. ３. １ 可决系数（Ｒ２） （７０）
３. ３. ２ 调整的可决系数（Ｒ????２） （７１）
§ ３. ４ 变量的显着性检验及回归系数的区间估计 （７３）
３. ４. １ 变量的显着性检验 （７３）
３. ４. ２ 回归系数的区间估计 （７６）
§ ３. ５ 预测 （７８）
３. ５. １ 点预测 （７８）
３. ５. ２ 区间预测 （７８）
３. ５. ３ 预测区间大小的影响因素分析 （８０）
§ ３. ６ 可线性化的非线性回归模型 （８２）
３. ６. １ 几种常见的模型 （８２）
３. ６. ２ 模型的估计与预测 （８７）
§ ３. ７ 案例分析 （８７）
§ ３. ８ 结束语 （９１）
练习题三 （９３）
附录３. １ 最大似然估计法 （９８）
附录３. ２ 不可线性化非线性回归模型的估计 （９９）
附录３. ３ 在ＥＶｉｅｗｓ 软件下进行矩阵运算的基本过程 （１００）
４ 违背基本假定的多元线性回归模型 （１０２）
引言 （１０２）
§ ４. １ 多重共线性 （１０４）
４. １. １ 多重共线性的概念 （１０４）
４. １. ２ 多重共线性的后果 （１０６）
４. １. ３ 多重共线性的诊断 （１０７）
４. １. ４ 多重共线性的处理 （１０８）
§ ４. ２ 异方差性 （１１５）
４. ２. １ 异方差性的概念 （１１５）
４. ２. ２ 异方差性的后果 （１１７）
４. ２. ３ 异方差性的检验 （１１９）
４. ２. ４ 异方差性的补救措施 （１２３）
§ ４. ３ 自相关性 （１３０）
４. ３. １ 自相关性的概念及表现形式 （１３０）
４. ３. ２ 自相关性的后果 （１３４）
４. ３. ３ 自相关性的检验 （１３５）
４. ３. ４ 自相关性的补救措施 （１３９）
§ ４. ４ 随机解释变量模型 （１４８）
４. ４. １ 经典线性回归模型的一般定义及ＯＬＳＥ 的统计性质 （１４８）
４. ４. ２ 内生解释变量问题及工具变量法 （１５１）
§ ４. ５ 结束语 （１５８）
练习题四 （１６１）
附录４. １ 在ＥＶｉｅｗｓ 软件下利用ＷＬＳ 法估计模型的输出结果 （１６７）
附录４. ２ 当模型存在异方差或自相关时， 回归系数ＯＬＳＥ 的一致性证明 （１６８）
５ 回归模型的设定与选择 （１７０）
引言 （１７０）
§ ５. １ 解释变量选取的偏误 （１７１）
５. １. １ 遗漏相关变量 （１７１）
５. １. ２ 误选无关变量 （１７３）
§ ５. ２ 模型设定的统计检验 （１７４）
５. ２. １ 线性约束的Ｆ 检验 （１７４）
５. ２. ２ 解释变量的筛选 （１７５）
５. ２. ３ 非嵌套模型之间的选择 （１７６）
５. ２. ４ 模型结构突变的Ｃｈｏｗ 检验 （１７６）
§ ５. ３ 模型的选择准则 （１８０）
§ ５. ４ 定性因素量化与虚拟变量 （１８１）
５. ４. １ 定性因素的量化 （１８１）
５. ４. ２ 虚拟变量的设置 （１８２）
５. ４. ３ 虚拟变量在模型结构差异检验中的应用 （１８４）
§ ５. ５ 结束语 （１８９）
练习题五 （１９１）
６ 滞后变量模型 （１９８）
§ ６. １ 滞后效应与滞后变量模型 （１９８）
§ ６. ２ 分佈滞后模型 （１９９）
６. ２. １ 模型参数的意义 （１９９）
６. ２. ２ 模型的估计 （２００）
６. ２. ３ 模型滞后长度的确定 （２０８）
§ ６. ３ 自回归模型 （２０９）
６. ３. １ 自适应预期模型 （２０９）
６. ３. ２ 局部调整模型 （２１０）
６. ３. ３ 一般自回归模型 （２１１）
§ ６. ４ Ｇｒａｎｇｅｒ 因果关系检验 （２１３）
§ ６. ５ 结束语 （２１９）
练习题六 （２２０）
７ 联立方程模型 （２２５）
引言 （２２５）
§ ７. １ 联立方程模型的基本概念 （２２６）
７. １. １ 变量的分类 （２２６）
７. １. ２ 结构式模型 （２２７）
７. １. ３ 简化式模型 （２３０）
§ ７. ２ 模型的识别 （２３１）
７. ２. １ 识别的定义 （２３１）
７. ２. ２ 结构方程识别的条件 （２３４）
§ ７. ３ 模型的估计方法 （２３９）
７. ３. １ 间接最小二乘法（ＩＬＳ 法） （２３９）
７. ３. ２ 二阶段最小二乘法（２ＳＬＳ 法） （２４１）
７. ３. ３ 三阶段最小二乘法（３ＳＬＳ 法） （２４３）
§ ７. ４ 递归系统模型 （２４６）
７. ４. １ 模型的定义 （２４６）
７. ４. ２ 模型的识别与估计 （２４７）
§ ７. ５ 联立方程模型的检验 （２４８）
７. ５. １ 单方程的检验 （２４８）
７. ５. ２ 方程系统的检验 （２４９）
§ ７. ６ 克莱因战争间模型 （２５０）
§ ７. ７ 结束语 （２５５）
练习题七 （２５６）
附录７. １ 利用３ＳＬＳ 法估计模型（７. ３８） 的输出结果 （２５８）
附录７. ２ 长期乘数估计值的推导过程 （２５９）
８ 伪回归现象与协整理论 （２６１）
引言 （２６１）
§ ８. １ 基本概念及平稳性条件 （２６２）
８. １. １ 基本概念 （２６２）
８. １. ２ 平稳性条件 （２６７）
§ ８. ２ 单位根检验 （２７０）
８. ２. １ ＤＦ 检验 （２７０）
８. ２. ２ ＡＤＦ 检验 （２７３）
§ ８. ３ 伪回归现象与协整的概念 （２７８）
８. ３. １ 伪回归现象 （２７８）
８. ３. ２ 协整的概念 （２７９）
§ ８. ４ 协整检验 （２８２）
８. ４. １ 双变量的ＥＧ 检验 （２８２）
８. ４. ２ 多变量的ＥＧ 检验 （２８４）
８. ４. ３ 协整方程的动态普通最小二乘估计 （２８４）
§ ８. ５ 误差修正模型 （２８８）
８. ５. １ 模型的结构 （２８８）
８. ５. ２ 模型的估计 （２８９）
§ ８. ６ 结束语 （２９０）
练习题八 （２９３）
附录８. １ 随机模拟生成样本序列的简单程序举例 （２９５）
附录Ａ ＥＶｉｅｗｓ６. ０ 软件的操作基础 （２９８）
§ Ａ. １ ＥＶｉｅｗｓ 简介 （２９８）
§ Ａ. ２ ＥＶｉｅｗｓ 的启动与关闭 （２９８）
§ Ａ. ３ 工作文件的建立与数据的输入 （３００）
§ Ａ. ４ 数据的处理 （３０６）
§ Ａ. ５ 作图 （３０８）
§ Ａ. ６ 常用描述统计量的计算 （３１０）
附录Ｂ 统计分佈表 （３１２）
附表１ 标准正态分佈表 （３１２）
附表２ ｔ 分佈表 （３１３）
附表３ Ｆ 分佈表 （３１４）
附表４ χ ２ 分佈表 （３２０）
附表５ ＤＷ 检验临界值表 （３２１）
附表６ ＥＧ 协整检验临界值表 （３２５）
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