第1章 緒論
1.1計量經濟學概述
1.1.1計量經濟學的產生與發展
1.1.2計量經濟學與相關學科的關系
1.1.3計量經濟學包含的內容
1.2計量經濟學中的基本概念
1.2.1數據的來源與類型
1.2.2經濟變量與經濟參數
1.2.3模型與方程
1.3計量經濟學的研究方法
1.3.1計量經濟分析工作的對象
1.3.2建立計量經濟模型的主要步驟
1.4計量經濟學軟件EViews 6.0使用簡介
1.4.1EViews軟件的基本功能
1.4.2EViews的基本操作
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習題
第2章 一元線性回歸模型
2.1回歸分析概述
2.1.1回歸分析概述
2.1.2總體回歸方程與樣本回歸方程
2.2一元線性回歸模型的基本假定
2.3—元線性回歸模型的參數估計
2.3.1最小二乘估計量的性質
2.3.2借助EViews軟件進行分析
2.4一元線性回歸模型的統計檢驗
2.4.1擬合優度檢驗
2.4.2回歸參數的顯著性檢驗
2.4.3參數的置信區間
2.4.4正態性檢驗
2.5回歸分析的應用：預測問題
2.6案例分析
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習題
第3章 多元線性回歸模型
3.1多元線性回歸模型的基本假定
3.2多元線性回歸模型的參數估計
3.2.1普通最小二乘法
3.2.2普通最小二乘估計量的性質
3.2.3借助EViews軟件進行分析
3.3多元線性回歸模型的統計檢驗
3.3.1擬合優度檢驗
3.3.2回歸參數的顯著性檢驗：t檢驗
3.3.3回歸模型總體顯著性檢驗：F檢驗
3.3.4多元線性回歸模型的預測
3.3.5可以化為線性的多元非線性回歸模型
3.4案例分析
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習題
第4章 多重共線性
4.1多重共線性的含義與其產生的原因
4.1.1多重共線性的含義
4.1.2多重共線性產生的原因
4.2多重共線性產生的后果
4.2.1完全多重共線性帶來的后果
4.2.2經濟變量與經濟參數
4.3多重共線性的檢驗
4.3.1相關系數檢驗
4.3.2輔助回歸判定系數檢驗
4.3.3方差膨脹因子檢驗
4.3.4正規方程組系數矩陣條件數檢驗
4.4多重共線性的修正方法
4.4.1刪除不重要的解釋變量
4.4.2利用已知信息
4.4.3逐步回歸
4.4.4主成分回歸
4.5案例分析
4.5.1多重共線性檢驗結果分析
4.5.2多重共線性修正結果分析
4.5.3EViews過程的實現
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習題
第5章 異方差性
5.1異方差性的含義與產生的原因
5.1.1異方差性的含義
5.1.2異方差性產生的原因
5.2異方差性產生的后果
5.3異方差性的檢驗
5.3.1圖示法
5.3.2殘差回歸檢驗
5.3.3G—Q檢驗
5.4異方差性的修正方法
5.4.1模型變換法
5.4.2加權最小二乘法
5.5案例分析
5.5.1異方差性檢驗結果分析
5.5.2異方差性修正結果分析
5.5.3EViews過程的實現
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習題
第6章 自相關性
6.1自相關性的含義與其產生的原因
6.1.1自相關性的含義
6.1.2自相關性產生的原因
6.2自相關性產生的后果
6.3自相關性的檢驗
6.3.1圖示法
6.3.2杜賓—瓦森（D—W）檢驗
6.4自相關性的修正方法
6.4.1廣義差分法（p已知）
6.4.2科克蘭內—奧克特法
6.4.3杜賓兩步法
6.5案例分析
6.5.1自相關性檢驗結果分析
6.5.2自相關性修正結果分析
6.5.3EViews過程的實現
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習題
第7章 虛擬變量與隨機解釋變量模型
7.1虛擬變量模型
7.1.1非數量因素的二值量化
7.1.2模型中引入虛擬變量的作用
7.1.3引入虛擬變量的規則
7.2虛擬解釋變量模型
7.2.1方差分析模型
7.2.2協方差分析模型
7.3二元因變量回歸——Logit模型
7.4案例分析
7.5隨機解釋變量模型
7.5.1隨機解釋變量問題
7.5.2實際經濟問題中的隨機解釋變量問題
7.5.3隨機解釋變量的后果
7.5.4工具變量法
7.6隨機變量模型案例分析
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習題
第8章 滯后變量模型
8.1滯后變量的含義及其產生的原因
8.1.1滯后變量的含義
8.1.2滯后變量產生的原因
8.2滯后變量模型分類
8.2.1分布滯后模型
8.2.2自回歸模型
8.3分布滯后模型的參數估計
8.3.1經驗權數法
8.3.2阿爾蒙法
8.3.3庫伊克法
8.4期望模型
8.4.1自適應期望模型
8.4.2局部調整模型
8.5自回歸模型的估計
8.5.1自回歸模型中的估計問題
8.5.2工具變量法
8.5.3自相關的檢驗：杜賓—h檢驗
8.5.4格蘭傑因果關系檢驗
8.6案例分析
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習題
第9章 聯立方程模型
9.1聯立方程模型的基本概念
9.1.1聯立方程模型的含義
9.1.2聯立方程模型的變量
9.1.3聯立方程模型中方程式類型
9.2聯立方程模型的類型
9.2.1結構式模型
9.2.2簡化式模型
9.2.3遞歸系統模型
9.3模型識別的概念
9.3.1不可識別
9.3.2恰好識別
9.3.3過度識別
9.4模型識別的條件
9.4.1識別的階條件（必要條件）
9.4.2識別的秩條件（充要條件）
9.4.3其他識別規則
9.5聯立方程模型的估計
9.5.1單方程估計法——間接最小二乘法和工具變量法
9.5.2過度識別條件下的單方程估計法——二階段最小二乘法
9.5.3聯立方程模型的系統估計法——三階段最小二乘法
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習題
第10章 計量經濟模型的應用
10.1生產函數模型
10.1.1生產函數
10.1.2生產函數中的基本概念
10.1.3生產函數的設定
10.1.4生產函數模型的估計
10.1.5生產函數在技術進步分析中的應用
10.1.6案例分析
10.1.7EViews過程的實現
10.2需求函數模型
10.2.1需求函數
10.2.2需求函數中的基本概念
10.2.3需求函數的設定
10.2.4線性支出系統需求函數模型的估計
10.2.5案例分析
10.2.6EViews過程的實現
10.3消費函數模型
10.3.1消費函數
10.3.2基本消費函數模型
10.3.3案例分析
10.3.4EViews過程的實現
10.4投資函數模型
10.4.1投資函數的理論模型
10.4.2投資函數模型的估計方法
本章小結
習題
第11章 計量經濟學的若干新發展
11.1協整理論
11.1.1單整與協整
11.1.2協整理論的意義
11.1.3協整的檢驗
11.1.4誤差修正模型
11.2協整案例分析
11.3面板數據模型
11.3.1面板數據模型的概念
11.3.2面板數據模型的主要優點及局限性
11.3.3面板數據模型的類型
11.3.4固定影響回歸模型及其參數估計
11.4固定影響模型案例分析
本章小結
習題
參考文獻
