本书主要是根据实际经验应用来理解和解释计量经济学中的假定,它用简洁、准确的语言阐释了计量经济学研究的*新特点。与传统的教材不同,在陈述和解释假定时,作者完全放弃了非随机的活在重复样本中加以固定的回归元假定。这种方法更便于读者对计量经济学的理解和应用,是对传统计量经济学教学和研究的一个突破。本书的主要特点是:
(1)不需要具备高深的数学知识,读者只要掌握大学所学的线性代数和概率统计基础知识即可。
(2)强调计量经济学在实际问题中的应用。
(3)含有大量例题,许多是取自或受启发于应用经济学或其他领域的*新及有影响的作品。
本书适合各高等院校经济管理类专业本科生作为计量经济学教材,还可供经济管理类教师及科研人员作为参考书使用。

第1篇 横截面数据的回归分析
第1章 计量经济学的性质与经济数据
1.1 什么是计量经济学?
1.2 经验经济分析的步骤
1.3 经济数据的结构
1.4 计量经济分析中的因果关系和其他条件不变的概念
小结
关键术语
习题
计算机习题
第2章 简单回归模型
第3章 多元回归分析:估计
第4章 多元回归分析:推断
第5章 多元回归分析:OLS的渐近性
第6章 多元回归分析:深入专题
第7章 含有定性信息的多元回归分析:二值(或虚拟)变量
第8章 异方差性
第9章 模型设定和数据问题的深入探讨
第2篇 时间序列数据的回归分析
第10章 时间序列数据的基本回归分析
第11章 OLS用于时间序列数据的其他问题
第12章 时间序列回归中的序列相关和异方差
第3篇 高深专题讨论
第13章 跨时横截面的混合:简单面板数据方法
第14章 高深的面板数据方法
第15章 工具变量估计与两阶段*小二乘法
第16章 联立方程模型
第17章 限值因变量模型和样本选择纠正
第18章 时间序列高深专题
第19章 一个经验项目的实施
附录A 基本数学工具
附录B 概率论基础
附录C 数理统计基础
附录D 矩阵代数概述
附录E 矩阵形式的线性回归模型
附录F 各章问题解答
附录G 统计用表