计量经济学

本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，是高等学校经济类核心课程教材之一。

本书以学生“愿意学、学得懂、愿意用”为导向，介绍计量经济学的基本内容及其发展，同时基于我国实际的数据、例子以及仿真实验讲述重要理论和概念，并以适当的方式进行引申和扩展，由此形成了“学生有兴趣学、学了能应用&rdquo

目录
- 前辅文
- 第1章引论
  - §1.1 计量经济学的定义与应用
    - 一､计量经济学的定义与学科特性
    - 二､计量经济学的作用与功能
  - §1.2 计量经济学的学科地位
    - 一､计量经济学在经济学科中居于最重要的地位
    - 二､计量经济学是经济学的一个分支学科
    - 三､计量经济学的分类
  - §1.3 计量经济学中的主要概念与含义
    - 一､计量经济学与计量经济模型
    - 二､被解释变量与解释变量
    - 三､模型的估计和检验
    - 四､数据
  - §1.4 如何学习计量经济学
  - 本章小结
  - 讨论与思考题
  - 练习题
- 第2章回归分析
  - §2.1 总体与总体回归模型
    - 一､总体与总体回归模型的含义
    - 二､总体回归模型中的ui 所包含的内容
  - §2.2 样本与样本回归模型
    - 一､样本与样本回归模型的含义
    - 二､样本回归模型的估计——最小二乘法的基本原理
  - §2.3 总体回归模型和样本回归模型——基于蒙特卡罗实验的再认识
  - 本章小结
  - 讨论与思考题
  - 练习题
- 第3章一元线性回归模型
  - §3.1 一元线性回归模型参数的估计
    - 一､基本假定
    - 二､普通最小二乘法(OLS)
    - 三､最小二乘估计量的统计性质
  - §3.2 拟合优度
    - 一､总离差平方和的分解
    - 二､拟合优度
  - §3.3 回归参数的区间估计和假设检验
    - 一､回归参数估计量的概率分布
    - 二､回归参数的区间估计
    - 三､变量的显著性检验:t 检验
    - 四､检验统计量的p 值
  - §3.4 例子:中国消费函数
    - 一､模型估计与结果说明
    - 二､模型应用
  - §3.5 对最小二乘估计量统计性质的直观认识——蒙特卡罗模拟
  - 本章小结
  - 讨论与思考题
  - 练习题
  - 附录: 2 的无偏估计量
- 第4章多元线性回归分析
  - §4.1 多元线性回归模型
    - 一､两个例子
    - 二､多元线性回归模型的一般形式
    - 三､偏效应
  - §4.2 多元线性回归模型的OLS 估计
    - 一､回归系数的估计
    - 二､随机误差项方差的估计
    - 三､判定系数的调整
  - §4.3 多元线性回归模型的假设检验
    - 一､假设检验的基本思想
    - 二､单参数的显著性检验
    - 三､多参数的线性约束检验
  - §4.4 极大似然估计与似然比检验
    - 一､极大似然估计
    - 二､参数约束的似然比检验
  - §4.5 线性回归模型的扩展
    - 一､含有对数化变量的模型
    - 二､多项式模型
    - 三､变量的时间趋势
  - §4.6 多元回归分析实例:货币需求分析
    - 一､回归结果的经济解释
    - 二､残差及其正态性检验
    - 三､参数线性约束的检验
  - §4.7 分布滞后模型与解释变量的选择
  - 本章小结
  - 讨论与思考题
  - 练习题
- 第5章模型设定
  - §5.1 计量经济学模型的设定偏误
    - 一､模型设定偏误
    - 二､模型设定偏误的类型
  - §5.2 模型设定偏误的后果
    - 一､模型拟合不足
    - 二､模型过度拟合
    - 三､不正确的函数形式
  - §5.3 模型误设的检验
    - 一､过度拟合的检验
    - 二､拟合不足的检验
    - 三､拉姆齐的RESET 检验
    - 四､非嵌套模型的检验
  - §5.4 样本数据导致的模型设定问题
    - 一､随机测量误差
    - 二､奇异样本数据问题
  - §5.5 关于模型设定偏误问题的蒙特卡罗仿真实验
    - 一､模型拟合不足的仿真实验
    - 二､模型拟合过度的仿真实验
  - 本章小结
  - 讨论与思考题
  - 练习题
- 第6章多元线性回归的向量表述
  - §6.1 多元线性回归模型的向量形式
  - §6.2 OLS 估计量的向量表述
  - §6.3 OLS 估计量的性质
    - 一､OLS 估计量的有限样本性质
    - 二､OLS 估计量的渐近性质
  - §6.4 LR,Wald 和LM 检验
  - §6.5 案例分析
    - 一､例子:基于向量形式的OLS 估计
    - 二､例子:LR,Wald,LM 三种检验统计量的应用
  - 本章小结
  - 讨论与思考题
  - 练习题
- 第7章多重共线性
  - §7.1 多重共线性的概念
    - 一､完全多重共线性
    - 二､不完全多重共线性
  - §7.2 产生多重共线性的原因
    - 一､经济变量之间具有共同变化的趋势
    - 二､滞后变量的引入
    - 三､多项式项的引入
    - 四､样本数据自身的限制
  - §7.3 多重共线性对OLS 估计量的影响
    - 一､完全多重共线性对OLS 估计的影响
    - 二､不完全多重共线性下OLS 的后果
  - §7.4 对多重共线性现象的侦察
    - 一､相关系数检验法
    - 二､辅助回归模型检验法
    - 三､回归结果判断法
    - 四､方差膨胀因子(VIF)检验法
  - §7.5 对多重共线性问题的补救
    - 一､剔除变量法
    - 二､增大样本容量
    - 三､变换模型形式
    - 四､逐步回归法
    - 五､无为而治——什么也不做
  - 本章小结
  - 讨论与思考题
  - 练习题
- 第8章异方差
  - §8.1 异方差的本质及来源
    - 一､直观认识异方差
    - 二､异方差的来源
  - §8.2 异方差对OLS 估计量的影响
    - 一､在异方差条件下,OLS 估计量具有线性性､无偏性和一致性
    - 二､异方差条件下OLS 估计量的方差
    - 三､忽略异方差时,OLS 估计量的假设检验是不可靠的
  - §8.3 异方差的检验
    - 一､图示法
    - 二､异方差的拉格朗日乘数(LM)检验方法
    - 三､White 检验
  - §8.4 异方差的修正方法
    - 一､加权最小二乘法
    - 二､两阶段估计法
    - 三､方差和协方差的White 稳健性估计
    - 四､改变模型的设定形式
    - 五､异方差修正的相关讨论
  - §8.5 例子:中国消费函数的案例分析
    - 一､WLS 修正
    - 二､FGLS 修正
    - 三､White 稳健标准误
    - 四､取对数形式
  - 本章小结
  - 讨论与思考题
  - 练习题
- 第9章自相关
  - §9.1 自相关的含义及其表现形式
    - 一､自相关的含义
    - 二､自相关的表现形式
  - §9.2 自相关的来源
    - 一､惯性
    - 二､模型的函数形式设定不正确
    - 三､数据处理引起的自相关
    - 四､某些模型中的随机误差项的特性带来的自相关
  - §9.3 忽视自相关的后果
    - 一､回归系数的OLS 估计量仍具有无偏性
    - 二､估计的回归系数不再具有最小方差性
    - 三､有可能低估误差项 t 的方差
  - §9.4 自相关的检验
    - 一､图示法
    - 二､D.W.自相关检验
    - 三､BG(布罗施-戈弗雷,Breusch-Godfrey)检验
    - 四､Q 检验
  - §9.5 误差项一阶自相关的校正方法
    - 一､GLS 与可行的GLS
    - 二､一阶自相关系数的估计
  - §9.6 误差项高阶自相关的校正方法
  - §9.7 修正标准误的尼威-韦斯特方法
  - §9.8 ARCH 模型
  - §9.9 例子:我国货币需求函数的估计
  - §9.10 GLS 校正自相关——蒙特卡罗实验结果
  - 本章小结
  - 讨论与思考题
  - 练习题
- 第10章离散选择模型
  - §10.1 虚拟解释变量
    - 一､测量截距是否变动
    - 二､测量斜率的变动
    - 三､使用虚拟变量检验模型的稳定性
    - 四､虚拟变量之间的交互作用
  - §10.2 线性概率模型
    - 一､线性概率模型的含义
    - 二､有关线性概率模型的问题
  - §10.3 Logit 模型
    - 一､Logit 模型的含义
    - 二､Logit 模型的估计
  - §10.4 Probit 模型
  - §10.5 线性概率模型､Logit 模型与Probit 模型的比较
  - §10.6 例子:房地产类上市公司财务困境的预测
  - 本章小结
  - 讨论与思考题
  - 练习题
- 第11章联立方程模型
  - §11.1 联立方程模型概述
    - 一､联立方程模型的含义
    - 二､例子:简单的凯恩斯宏观经济模型
    - 三､联立方程模型与经典假设
  - §11.2 OLS 估计的联立性偏误
    - 一､理解联立性偏误
    - 二､联立性检验
    - 三､一个应用实例
  - §11.3 参数识别
    - 一､识别的含义
    - 二､识别的条件
  - §11.4 两阶段最小二乘估计
    - 一､2SLS 估计思想
    - 二､说明性例子
  - §11.5 一个简单的货币供求模型
  - 本章小结
  - 讨论与思考题
  - 练习题
- 第12章平稳时间序列模型
  - §12.1 分布滞后模型
    - 一､分布滞后模型的含义
    - 二､滞后效应产生的原因
    - 三､分布滞后模型的估计方法
  - §12.2 自回归分布滞后模型
    - 一､适应性预期模型
    - 二､部分调整模型
    - 三､自回归分布滞后模型的估计
  - §12.3 ARMA 模型
    - 一､时间序列分析的几个基本概念
    - 二､ARMA 模型的类型
    - 三､ARMA 模型的识别
    - 四､ARMA 模型的估计
    - 五､ARMA 模型运用的一个实例
  - §12.4 向量自回归模型(VAR)
    - 一､VAR 模型的含义及特点
    - 二､VAR 模型滞后期的选择
    - 三､VAR 模型的估计
    - 四､VAR 模型的脉冲响应函数
    - 五､VAR 模型的方差分解
    - 六､基于VAR 模型的格兰杰因果关系检验
    - 七､VAR 模型运用的一个实例
  - 本章小结
  - 讨论与思考题
  - 练习题
- 第13章非平稳时间序列模型
  - §13.1 实际经济中的数据特征
  - §13.2 非平稳时间序列与单位根过程
  - §13.3 趋势平稳和差分平稳过程
    - 一､趋势平稳和差分平稳的数据生成过程
    - 二､趋势平稳的检验方法
  - §13.4 单位根检验
    - 一､DF 检验
    - 二､ADF 检验
    - 三､ADF 检验的实例
  - §13.5 ARIMA 模型
  - §13.6 谬误回归
  - §13.7 协整与误差校正模型
    - 一､协整的概念
    - 二､协整检验——EG 两步检验法
    - 三､我国进出口总额的协整分析
    - 四､误差校正模型
  - §13.8 例子:我国商业银行利率的协整分析
    - 一､ADF 检验
    - 二､协整检验
    - 三､误差校正模型的估计结果
  - 本章小结
  - 讨论与思考题
  - 练习题
- 第14章面板数据模型
  - §14.1 面板数据模型概述
    - 一､两个例子
    - 二､面板数据的特征及优势
    - 三､面板数据模型的混合估计
  - §14.2 固定效应与随机效应
  - §14.3 静态面板数据模型的估计
    - 一､静态面板数据模型的固定效应估计
    - 二､静态面板数据模型的随机效应估计
    - 三､豪斯曼(Hausman)检验
  - §14.4 动态面板数据模型简介
    - 一､动态面板数据模型的内生性问题
    - 二､动态面板模型的GMM 方法
    - 三､IV 的选择及其有效性的检验
    - 四､例子:新凯恩斯混合Phillips 曲线的估计
  - 本章小结
  - 讨论与思考题
  - 练习题
- 附录统计分布表
  - 一､标准正态分布表
  - 二､ 2 分布表
  - 三､t 分布表
  - 四､F 分布表
  - 五､D.W. 检验上下界表
  - 六､协整检验临界值表
- 参考文献

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