第1章  緒論  1．1 計量經濟學概述    1．1．1 計量經濟學的含義    1．1．2 計量經濟學產生和發展    1．1．3 計量經濟學與其他學科的關系  1．2 建立計量經濟學模型的步驟    1．2．1 建立理論模型    1．2．2 樣本數據的收集    1．2．3 模型參數的估計    1．2．4 模型的檢驗  1．3 計量經濟模型應用    1．3．1 結構分析    1．3．2 經濟預測    1．3．3 政策評價    1．3．4 檢驗和發展經濟理論  1．4 計量經濟分析軟件    1．4．1 eviews軟件    1．4．2 spss軟件    1．4．3 sas軟件    1．4．4 stata軟件    1．4．5 gauss軟件  本章練習題第2章  經典單方程計量經濟學模型：一元線性回歸模型  2．1 回歸分析概述    2．1．1 回歸分析基本概念    2．1．2 總體回歸函數    2．1．3 隨機干擾項    2．1．4 樣本回歸函數  2．2 一元線性回歸模型的參數估計    2．2．1 一元線性回歸模型的基本假設    2．2．2 參數的普通*小二乘估計(ols)    2．2．3 參數估計的*大似然法(ml)    2．2．4 *小二乘估計量的性質    2．2．5 參數估計量的概率分布及隨機干擾項方差的估計  2．3 一元線性回歸模型的統計檢驗    2．3．1 擬合優度檢驗    2．3．2 變量的顯著性檢驗    2．3．3 參數的置信區間  2．4 一元線性回歸分析的應用：預測問題    2．4．1 y0是條件均值e(y｜x＝x。)或個別值y0的一個無偏估計    2．4．2 總體條件均值與個別值預測值的置信區間  2．5 實例及時間序列問題    2．5．1 中國城鎮居民人均消費支出模型：截面數據模型    2．5．2 中國居民總量消費函數：時間序列數據模型    2．5．3 時間序列問題  本章練習題第3章  多元線性回歸模型  3．1 多元線性回歸模型及其參數估計    3．1．1 多元線性回歸模型    3．1．2 多元線性回歸模型的經典假設    3．1．3 多元回歸模型的參數估計  3．2 基于ols估計量的性質    3．2．1 線性性    3．2．2 無偏性    3．2．3 方差有效性    3．2．4 一致性  3．3 多元線性回歸模型的假設檢驗    3．3．1 多元線性回歸方程的擬合優度檢驗    3．3．2 方程線性性顯著檢驗    3．3．3 參數顯著性的t檢驗  3．4 多元線性回歸模型的預測一    3．4．1 點預測    3．4．2 區間預測  3．5 可以化為線性的內蘊線性模型    3．5．1 對數線性——冪函數    3．5．2 指數函數——半對數線性    3．5．3 對數函數——半對數線性    3．5．4 多項式    3．5．5 倒數函數    3．5．6 交互作用  3．6 受約束回歸    3．6．1 模型參數的線性約束    3．6．2 對回歸模型增加或減少解釋變量    3．6．3 參數的穩定性  3．7 案例分析  本章練習題第4章  放寬基本假定的模型  4．1 異方差性    4．1．1 異方差性的含義    4．1．2 異方差性的類型    4．1．3 異方差性的來源    4．1．4 異方差性的后果    4．1．5 異方差性的檢驗    4．1．6 異方差性的修正    4．1．7 案例分析  4．2 序列相關性    4．2．1 序列相關性的含義    4．2．2 序列相關性的來源    4．2．3 序列相關性的后果    4．2．4 序列相關性的檢驗    4．2．5 序列相關性的修正    4．2．6 案例分析  4．3 多重共線性    4．3．1 多重共線性的含義    4．3．2 多重共線性的類型    4．3．3 多重共線性的來源    4．3．4 多重共線性的后果    4．3．5 多重共線性的檢驗    4．3．6 多重共線性的消除    4．3．7 案例分析  4．4 隨機解釋變量問題    4．4．1 隨機解釋變量的含義    4．4．2 隨機解釋變量問題產生的原因    4．4．3 隨機解釋變量的后果    4．4．4 隨機解釋變量的修正  本章練習題第5章  計量經濟模型專門問題  5．1 虛擬變量模型    5．1．1 虛擬變量的概念及作用    5．1．2 虛擬變量的設置    5．1．3 虛擬變量的特殊應用  5．2 模型的設定誤差    5．2．1 判斷計量經濟模型優劣的基本準則    5．2．2 模型設定誤差的類型    5．2．3 模型存在設定誤差后果    5．2．4 模型設定誤差的檢驗  5．3 滯后變量模型    5．3．1 滯后變量模型    5．3．2 分布滯后模型的參數估計    5．3．3 自回歸模型的參數估計    5．3．4 格蘭杰因果關系檢驗  本章練習題第6章  時間序列分析  6．1 時間序列的平穩性及檢驗    6．1．1 平穩性定義    6．1．2 單位根檢驗  6．2 隨機時間序列分析模型    6．2．1 基本概念    6．2．2 隨機時間序列模型的識別    6．2．3 時間序列模型的建立與預測  6．3 協整與誤差修正模型    6．3．1 協整分析    6．3．2 誤差修正模型  6．4 案例分析  結論  本章練習題第7章  聯立方程模型  7．1 聯立方程模型的概念    7．1．1 聯立方程模型的問題提出    7．1．2 聯立方程模型中的幾個基本概念    7．1．3 聯立方程模型的分類  7．2 聯立方程模型的識別    7．2．1 模型的識別    7．2．2 模型的簡化式識別條件    7．2．3 模型的結構式識別條件    7．2．4 模型識別的其他判別規則  7．3 聯立方程模型的參數估計方法    7．3．1 間接*小二乘法(ils)    7．3．2 工具變量法(iv)    7．3．3 兩階段*小二乘法(2sls)    7．3．4 有限信息估計方法  7．4 聯立方程模型實例分析    7．4．1 研究目的和模型設定    7．4．2 模型的識別性    7．4．3 宏觀經濟模型的估計  本章練習題第8章  非經典計量經濟學模型  8．1 選擇性樣本計量經濟學模型概述    8．1．1 基本概念    8．1．2 選擇性樣本模型估計思路  8．2 二元離散選擇模型    8．2．1 二元離散選擇模型概述    8．2．2 基本概念    8．2．3 二元離散選擇模型建立    8．2．4 二元離散選擇模型估計    8．2．5 二元離散選擇模型檢驗    8．2．6 應用舉例  8．3 平行數據計量經濟學模型    8．3．1 基本概念    8．3．2 模型的設定檢驗    8．3．3 模型的估計方法    8．3．4 模型的平穩性檢驗和協整檢驗  8．4 案例分析    8．4．1 平行數據模型估計附表1 標準正態分布表附表2 t分布表附表3 x2分布表附表4 f分布表附表5 durbin-watson檢驗表附表6 協整檢驗臨界值表參考文獻