简介
本书是一本中级水平的计量经济学教材，适合于本科高年级学生和一年级研究生使用。它比较系统地介绍了经典的计量经济学的主要内容，包括方程线性回归模型、线性回归方程组、单方程非线性回归模型、同步方程模型以及常见的时间序列模型，详细地分析了这些模型，给出了常用的参数估计方法和统计推断方法。本书注重理论分析，只要把这些理论知识弄懂了，那么利用现成的计算机软件处理实际数据则是一件很简单的事情。
全书包括十五章，第一章到第三章是预备知识，主要介绍了在经济计量模模进行分析的过程中要用到的数学知识，包括矩阵代数、概率和分布理论以及统计推断方法。掌握好这些知识对于学习计量经济学是至关重要的。第四章到第九章主要是介绍单方程线性回归模型。第十章介绍了非线性回归模型，在这个模型里，参数的估计值一般需要利用数值解法得到。第十一章介绍了一般矩方法，在最近的经济分析中特别是在宏观经济学和金融学里多大量地使用一般矩方法来估计未知参数。第十二章给出了几个处理既有时间序列数据又有截面数据的数据集的模型，它们是回归方程方程组，包括似不相关的回归模型、固定影响和随机影响模型。第十三章介绍了同步方程模型，这个模型包含不止一个内生变量，结构方程也不止一个，如果仅仅利用单个方程用最小二乘法来估计其中的未知参数，所得到的估计量既是有偏的又是不有效的。第十四章和第十五章主要介绍了一些时间序列模型。
目录
前言
第一章 矩阵代数
1.1 矩阵的运算
1.2 矩阵的秩
1.3 矩隈的逆
1.4 克罗勒克乘积
1.5 特征根和特征向量
1.6 矩阵的迹
1.7 矩阵的二次型
1.8 微分
练习
第二章 概率和分布理论
2.1 随机试验、样本空间和事件
2.2 概率
2.3 贝叶斯规则
2.4 随机变量和概率分布
2.5 数学期望
2.6 一些常用的分布
练习
第三章 统计推断：估计和假设检验
3.1 点估计方法
3.2 点估计量的性质
3.3 区间估计
3.4 假设检查
练习
第四章 线性回归模型
4.1 线性模型
4.2 最小二乘回归
4.3 最小二乘估计量的有限样本性质
4.4 估计标量参数a2和b的协方差矩阵
4.5 约束的最小二乘估计
4.6 预测和解释度
练习
第五章 正态线性统计模型
5.1 最大似然估计
5.2 区间估计
5.3 假设检验
练习
第六章 古典线性回归模型的大样本结果
第七章 正态线性统计模型的贝叶斯分析
第八章 一般化的线性回归模型
第九章 虚变量和可变参数模型
第十章 非线性回归模型
第十一章 一般矩估计方法（GMM）
第十二章 回归方程组
第十三章 同步方程模模型
第十四章 时间序列分析
第十五章 有滞后变量的回归
参考文献
附录
第一章 矩阵代数
1.1 矩阵的运算
1.2 矩阵的秩
1.3 矩隈的逆
1.4 克罗勒克乘积
1.5 特征根和特征向量
1.6 矩阵的迹
1.7 矩阵的二次型
1.8 微分
练习
第二章 概率和分布理论
2.1 随机试验、样本空间和事件
2.2 概率
2.3 贝叶斯规则
2.4 随机变量和概率分布
2.5 数学期望
2.6 一些常用的分布
练习
第三章 统计推断：估计和假设检验
3.1 点估计方法
3.2 点估计量的性质
3.3 区间估计
3.4 假设检查
练习
第四章 线性回归模型
4.1 线性模型
4.2 最小二乘回归
4.3 最小二乘估计量的有限样本性质
4.4 估计标量参数a2和b的协方差矩阵
4.5 约束的最小二乘估计
4.6 预测和解释度
练习
第五章 正态线性统计模型
5.1 最大似然估计
5.2 区间估计
5.3 假设检验
练习
第六章 古典线性回归模型的大样本结果
第七章 正态线性统计模型的贝叶斯分析
第八章 一般化的线性回归模型
第九章 虚变量和可变参数模型
第十章 非线性回归模型
第十一章 一般矩估计方法（GMM）
第十二章 回归方程组
第十三章 同步方程模模型
第十四章 时间序列分析
第十五章 有滞后变量的回归
参考文献
附录
计量经济学
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