简介
本书全面介绍计量经济学的主要理论和方法，尤其是20世纪80年代以来重要的和最新的发展，并将它们纳入一个完整、清晰的体系之中。本书在数学描述方面适当淡化，以讲清楚方法、思路为目标，不做大量的推导和证明，重点放在如何运用各种计量经济方法对实际的经济问题进行分析、建模、预测、模拟等实际操作上。本书中的实际案例大多数是作者在实践中运用的实例和国内外的经典实例，并基于EViews软件来介绍实际应用，具有很强的可操作性。 本书可作为本科生及研究生的教材，也可作为在经济、统计、金融等领域从事定量分析的工作人员的参考书。
目录
第Ⅰ部分 数据分析基础
第1章 概率与统计基础
1.1 随机变量
1.2 从总体到样本
1.3 一些重要的概率分布
1.4 统计推断
1.5 EViews软件的相关操作
第2章 经济时间序列的季节调整、分解与平滑
2.1 移动平均方法
2.2 季节调整
2.3 趋势分解
2.4 指数平滑方法
2.5 EViews软件的相关操作
第Ⅱ部分 基本的单方程分析
第3章 基本回归模型
3.1 古典线性回归模型
3.2 回归方程的函数形式
3.3 包含虚拟变量的回归模型
3.4 模型设定和假设检验
3.5 方程模拟与预测
3.6 EViews软件的相关操作
第4章 其他回归方法
4.1 异方差
4.2 二阶段最小二乘法
4.3 非线性最小二乘法
4.4 广义矩方法
4.5 多项式分布滞后模型
4.6 逐步最小二乘回归
4.7 分位数回归
4.8 非参数回归模型
4.9 EViews软件的相关操作
4.10 附录广义最小二乘估计
第5章 时间序列模型
第Ⅲ部分 扩展的单方程分析
第6章 条件异方差模型
第7章 离散因变量和受限因变量模型
第8章 对数极大似然估计
第Ⅳ部分 多方程分析
第9章 向量自回归和向量误差修正模型
第10章 Panel Data模型
第11章 状态空间模型和卡尔曼滤波
第12章 联立方程模型的估计与模拟
第13章 主成分分析和因子分析
附录A EViews软件基础
附录B EViews程序设计
附录C EViews中的常用函数
附录D 数据
参考文献
第1章 概率与统计基础
1.1 随机变量
1.2 从总体到样本
1.3 一些重要的概率分布
1.4 统计推断
1.5 EViews软件的相关操作
第2章 经济时间序列的季节调整、分解与平滑
2.1 移动平均方法
2.2 季节调整
2.3 趋势分解
2.4 指数平滑方法
2.5 EViews软件的相关操作
第Ⅱ部分 基本的单方程分析
第3章 基本回归模型
3.1 古典线性回归模型
3.2 回归方程的函数形式
3.3 包含虚拟变量的回归模型
3.4 模型设定和假设检验
3.5 方程模拟与预测
3.6 EViews软件的相关操作
第4章 其他回归方法
4.1 异方差
4.2 二阶段最小二乘法
4.3 非线性最小二乘法
4.4 广义矩方法
4.5 多项式分布滞后模型
4.6 逐步最小二乘回归
4.7 分位数回归
4.8 非参数回归模型
4.9 EViews软件的相关操作
4.10 附录广义最小二乘估计
第5章 时间序列模型
第Ⅲ部分 扩展的单方程分析
第6章 条件异方差模型
第7章 离散因变量和受限因变量模型
第8章 对数极大似然估计
第Ⅳ部分 多方程分析
第9章 向量自回归和向量误差修正模型
第10章 Panel Data模型
第11章 状态空间模型和卡尔曼滤波
第12章 联立方程模型的估计与模拟
第13章 主成分分析和因子分析
附录A EViews软件基础
附录B EViews程序设计
附录C EViews中的常用函数
附录D 数据
参考文献
计量经济分析方法与建模——EViews应用及实例（第二版）
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