简介
计量经济学是经济学科类各专业的八门核心课程之一。本书融计量经济学理论方法与应用为一体；以初级水平为主，适当吸收中级水平的内容；以经典线性模型为主，适当介绍一些适用的扩展模型。全书形成具有实用性、继承性和前瞻性特色的内容体系。本书较为系统地介绍计量经济学的基本理论、方法、最新进展以及计量经济学软件EViews。全书共分11章，前3章介绍回归分析的基本内容及其应用问题，这是整个计量经济学的基础；第4章至第7章分别介绍建立单一计量经济模型时产生的异方差性、自相关性、多重共线性、虚拟变量、模型设定误差以及随机解释变量等计量经济问题及其解决方法，这是全书的重点；第8章至第9章介绍分布滞后模型和时间序列分析，这部分内容是当代计量经济学研究的热点之一；第10章介绍联立方程模型，这是课程的重点内容之一；第11章介绍计量经济模型的具体应用。本书特别强调应用计量经济学软件EViews解决实际经济问题，并尽可能与中国的模型实际相结合。本书既包含了高等院校经济学科本科计量经济学课程教学基本要求的全部内容，又为学有余力者提供了进一步学习的指南。适合于作为高等院校经济学科、管理学科专业本科生、非数量经济学专业研究生的教材或教学参考书，也可供高等教育自学考试经济学科本科考生、经济管理工作者和研究人员阅读与参考。
目录
第1章 导论
1.1 计量经济学概述
1.1.1 计量经济学的产生与发展
1.1.2 计量经济学的学科性质
1.1.3 计量经济学的内容体系
1.1.4 计量经济学在经济学科中的地位
1.2 计量经济学的基本概念
1.2.1 计量经济学中应用的变量
1.2.2 计量经济学中应用的数据
1.2.3 参数及其估计准则
1.2.4 计量经济模型
1.3 建立与应用计量经济模型的主要步骤
1.3.1 根据经济理论建立计量经济模型
1.3.2 样本数据的收集
1.3.3 估计参数
1.3.4 模型的检验
1.3.5 计量经济模型的应用
思考与练习1
第2章 一元线性回归模型
2.1 一元线性回归模型的基本假定
2.1.1 一元线性回归模型
2.1.2 随机误差项的性质
2.1.3 一元线性回归模型的基本假定
2.2 一元线性回归模型的参数估计
2.2.1 普通最小二乘法
2.2.2 最小二乘估计量的性质
2.2.3 回归参数的区间估计
2.3 一元线性回归模型的假设检验
2.3.1 模型估计式检验的必要性
2.3.2 模型估计式的理论检验
2.3.3 回归参数的显著性检验
2.3.4 拟合优度的测度
2.3.5 正态性检验：Jarque-Bera检验
2.4 一元线性回归模型的预测
2.4.1 回归结果的报告形式与分析
2.4.2 回归预测
2.4.3 影响预测区间大小的因素
2.5 案例分析
2.5.1 创建工作文件
2.5.2 输入和编辑数据
2.5.3 图形分析
2.5.4 用OLS估计模型中的未知参数
2.5.5 模型检验
2.5.6 预测
思考与练习2
第3章 多元线性回归模型
3.1 多元线性回归模型的估计
3.1.1 多元线性回归模型及其矩阵表示
3.1.2 多元线性回归模型的基本假定
3.1.3 多元线性回归模型的估计
3.1.4 随机误差项方差的估计
3.2 多元线性回归模型的检验
3.2.1 拟合优度检验
3.2.2 偏相关系数
3.2.3 回归模型的总体显著性检验：F检验
3.2.4 回归参数的显著性检验：t检验
3.2.5 模型的结构稳定性检验：Chow检验
3.3 多元线性回归模型的预测
3.3.1 点预测
3.3.2 区间预测
3.4 非线性回归模型
3.4.1 可线性化模型
3.4.2 非线性化模型的处理方法
3.4.3 回归模型的比较
3.5 多元线性回归模型的计算过程及案例分析
3.5.1 多元线性回归模型的计算过程
3.5.2 案例分析
思考与练习3
第4章 异方差性
第5章 自相关性
第6章 多重共线性
第7章 单方程回归模型的几个专题
第8章 分布滞后模型
第9章 时间序列分析
第10章 联立方程模型
附录A 统计分布表
参考文献
1.1 计量经济学概述
1.1.1 计量经济学的产生与发展
1.1.2 计量经济学的学科性质
1.1.3 计量经济学的内容体系
1.1.4 计量经济学在经济学科中的地位
1.2 计量经济学的基本概念
1.2.1 计量经济学中应用的变量
1.2.2 计量经济学中应用的数据
1.2.3 参数及其估计准则
1.2.4 计量经济模型
1.3 建立与应用计量经济模型的主要步骤
1.3.1 根据经济理论建立计量经济模型
1.3.2 样本数据的收集
1.3.3 估计参数
1.3.4 模型的检验
1.3.5 计量经济模型的应用
思考与练习1
第2章 一元线性回归模型
2.1 一元线性回归模型的基本假定
2.1.1 一元线性回归模型
2.1.2 随机误差项的性质
2.1.3 一元线性回归模型的基本假定
2.2 一元线性回归模型的参数估计
2.2.1 普通最小二乘法
2.2.2 最小二乘估计量的性质
2.2.3 回归参数的区间估计
2.3 一元线性回归模型的假设检验
2.3.1 模型估计式检验的必要性
2.3.2 模型估计式的理论检验
2.3.3 回归参数的显著性检验
2.3.4 拟合优度的测度
2.3.5 正态性检验：Jarque-Bera检验
2.4 一元线性回归模型的预测
2.4.1 回归结果的报告形式与分析
2.4.2 回归预测
2.4.3 影响预测区间大小的因素
2.5 案例分析
2.5.1 创建工作文件
2.5.2 输入和编辑数据
2.5.3 图形分析
2.5.4 用OLS估计模型中的未知参数
2.5.5 模型检验
2.5.6 预测
思考与练习2
第3章 多元线性回归模型
3.1 多元线性回归模型的估计
3.1.1 多元线性回归模型及其矩阵表示
3.1.2 多元线性回归模型的基本假定
3.1.3 多元线性回归模型的估计
3.1.4 随机误差项方差的估计
3.2 多元线性回归模型的检验
3.2.1 拟合优度检验
3.2.2 偏相关系数
3.2.3 回归模型的总体显著性检验：F检验
3.2.4 回归参数的显著性检验：t检验
3.2.5 模型的结构稳定性检验：Chow检验
3.3 多元线性回归模型的预测
3.3.1 点预测
3.3.2 区间预测
3.4 非线性回归模型
3.4.1 可线性化模型
3.4.2 非线性化模型的处理方法
3.4.3 回归模型的比较
3.5 多元线性回归模型的计算过程及案例分析
3.5.1 多元线性回归模型的计算过程
3.5.2 案例分析
思考与练习3
第4章 异方差性
第5章 自相关性
第6章 多重共线性
第7章 单方程回归模型的几个专题
第8章 分布滞后模型
第9章 时间序列分析
第10章 联立方程模型
附录A 统计分布表
参考文献
计量经济学教程
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