计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础,运用数学、统计学方法与计算机技术,以建立经济计量模型为主要手段,定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系。通过课程学习,了解计量经济学作为一门独立学科的主要思想和原理,在掌握基本的经典计量经济学理论与方法的基础上,进一步掌握非经典的计量经济学理论与方法,主要是计量经济学在模型结构、估计方法和数据类型方面的扩展。学会运用理论和分析软件,建立计量经济模型,对现实经济问题、金融现象和市场行为展开实证分析,并给出具有经济含义的解释。
本书的具体内容包括: (1)线性回归模型,包括一元和多元线性回归模型的参数估计与统计检验; (2)非经典假定的单方程计量经济学模型,主要有多重共线性、异方差性、自相关问题; (3)联立方程计量经济学模型的概念、识别、估计和检验: (4)特殊变量问题,包括虚拟变量、工具变量、分布滞后变量、随机解释变量; (5)非线性方程模型,包括Logistic模型、Probit模型、Tobit模型等; (6)时间序列模型,包括ARMA模型、时间序列的单整、协整检验以及误差修正模型、VAR模型分析的因果检验、脉冲响应分析; (7)面

**章 绪论
学习目标
**节 计量经济学概述
一、计量经济学的定义
二、计量经济学的发展简史
三、计量经济学在经济学中的地位
第二节 计量经济学的三大内容体系
一、理论计量经济学与应用计量经济学
二、经典计量经济学和非经典计量经济学
三、微观计量经济学和宏观计量经济学
第三节 应用计量经济学的主要研究步骤
一、模型的建立
二、参数的估计
三、模型的检验
第四节 计量经济学模型的应用
一、结构分析
二、经济预测
三、政策评价
四、检验与发展经济理论
本章小结
本章关键词
复习思考题

第二章 一元线性回归模型
学习目标
**节 一元线性回归模型
第二节 一元线性回归的基本概念
一、散点图
二、总体回归函数
三、随机干扰项
四、样本回归函数
第三节 一元线性回归模型的参数估计
一、*小二乘估计法的经典假定
二、普通*小二乘法(OLS)
三、*小二乘估计量的性质
四、极大似然法
第四节 一元线性回归模型的统计检验
一、对模型的经济意义检验
二、拟合优度检验
三、回归系数估计量的假设检验
第五节 一元线性回归模型的预测
一、均值预测
二、个值预测
第六节 案例分析
一、建立工作文件
二、数据的输入
三、估计参数
四、模型检验
五、预测
本章小结
本章关键词
复习思考题

第三章 多元线性回归模型
学习目标
**节 多元线性回归模型及假定
一、多元线性回归模型
二、多元线性回归模型的若干假定
第二节 多元线性回归模型的参数估计
一、普通*小二乘法
二、极大似然法估计
三、参数估计量的性质
第三节 多元线性回归模型的统计检验
一、模型的拟合优度检验
二、回归方程的显著性检验(F检验)
三、显著性检验(t检验)
第四节 多元线性回归模型的置信区间
一、点估计值
二、参数估计量的置信区间
三、预测值的置信区间
第五节 受约束回归
一、模型参数的线性约束
二、对回归模型增加或减少解释变量
三、参数的稳定性
四、三大经典的非线性约束检验
第六节 案例分析
本章小结
本章关键词
复习思考题

第四章 线性回归模型的扩展
学习目标
**节 异方差性
一、异方差的基本知识
二、异方差的原因与后果
三、异方差的检验
四、异方差的修正
第二节 自相关性
一、自相关性的基本知识
二、自相关性产生的原因与后果
三、自相关性的检验
四、自相关性的修正
五、自相关系数的估计
第三节 多重共线性
一、 多重共线性的基本知识
二、多重共线性产生的原因与后果
三、多重共线性的检验
四、多重共线性的修正
第四节 案例分析
一、案例一:异方差性
二、案例二:自相关性
三、案例三:多重共线性
本章小结
本章关键词
复习思考题

第五章 特殊变量
学习目标
**节 虚拟变量
一、虚拟变量及其作用
二、虚拟变量的设置
三、虚拟变量的特殊应用
第二节 随机解释变量
一、随机解释变量问题
二、随机解释变量的后果
三、工具变量法
四、案例分析
第三节 滞后变量
一、滞后变量的含义
二、滞后变量模型的种类
三、分布滞后模型的估计
四、自回归模型
五、一阶自回归模型的估计
本章小结
本章关键词
复习思考题

第六章 联立方程模型
学习目标
**节 联立方程模型的概念
一、联立方程模型及其特点
二、联立方程模型中变量的分类
三、联立方程模型中方程的分类
四、联立方程模型的偏倚性
第二节 联立方程模型的分类
一、结构式模型
二、简化式模型
三、递归式模型
第三节 联立方程模型的识别
一、联立方程模型识别的概念
二、联立方程模型的识别类型
三、联立方程模型的识别条件
第四节 联立方程模型的参数估计
一、联立方程模型参数估计方法的选择
二、联立方程模型的参数估计方法
三、联立方程模型的检验
第五节 案例分析
一、 研究目的与思路
二、模型设定
三、模型的识别
四、宏观经济模型的估计
本章小结
本章关键词
复习思考题

第七章 非线性方程模型
学习目标
**节 非线性方程模型的分类
一、可直接线性化的非线性模型
二、不可直接线性化的非线性模型
三、简单的非线性单方程计量经济学模型应用举例
第二节 二元离散选择模型
一、二元离散选择模型的经济背景
二、 线性概率模型及二元选择模型的形式
三、 二元选择模型的估计问题
四、二元选择模型的假设检验问题
第三节 二元Logistic离散选择模型及其参数估计
一、Logistic回归概述
二、 Logistic回归模型估计
三、在EViews中构建模型估计参数
第四节 二元Probit离散选择模型及其参数估计
第五节 二元Tobit离散选择模型及其参数估计
一、Tobit离散选择模型的现实背景——受限因变量问题
二、Tobit离散选择模型
三、 Tobit离散选择模型的EViews应用举例
第六节 二元离散选择模型系数的经济含义
一、期望值的边际函数
二、系数的边际含义
本章小结
本章关键词
复习思考题

第八章 时间序列模型
学习目标
**节 ARMA模型中的基本概念
一、随机过程与时间序列
二、理论自协方差、自相关函数与偏自相关函数
三、样本自协方差、自相关函数与偏自相关函数
四、ARMA模型
第二节 随机时间序列分析模型
一、时间序列平稳性识别
二、ARMA模型识别
三、ARMA(p, q)模型的参数估计
四、模型诊断
五、模型预测
六、非平稳时间序列建模
第三节 单整与协整检验
一、单整与维纳过程
二、单位根的DF检验
三、协整分析
第四节 VAR模型
一、多维时间序列
二、向量自回归过程
三、向量自回归过程下的协整检验
本章小结
本章关键词
复习思考题

第九章 面板数据模型
学习目标
**节 面板数据
第二节 面板数据回归模型
一、面板数据回归模型的一般形式
二、面板数据回归模型的分类
第三节 混合回归模型
一、混合回归模型的估计
二、混合回归模型的设定检验
三、混合回归模型应用
第四节 固定效应回归模型
一、个体固定效应模型
二、时点固定效应模型
三、时点个体固定效应模型
第五节 随机效应回归模型
一、个体随机效应回归模型
二、 个体时点随机效应模型
第六节 变系数回归模型
第七节 Hausman检验
一、Hausman检验的设定
二、Hausman检验的应用
第八节 面板数据的单位根检验和协整检验
一、面板数据的单位根检验
二、面板数据的协整检验
第九节 EViews软件的相关操作
一、建立数据文件
二、面板数据模型设定检验
第十节 动态面板数据回归模型
一、 动态面板数据模型的估计
二、存在外生变量的动态面板数据模型
三、动态面板数据模型的应用
本章小结
本章关键词
复习思考题

第十章 空间计量经济模型
学习目标
**节 空间计量经济学概述
一、空间计量经济学的缘起与发展
二、空间计量经济学与相关学科的关系
三、理论空间计量经济学和应用空间计量经济学
第二节 空间回归分析基础
一、空间效应的分类
二、空间依赖性
三、空间异质性
第三节 空间权重矩阵的设定和选择
一、空间滞后和空间权重矩阵
二、基于邻近的空间权重矩阵
三、基于距离的空间权重矩阵
四、空间权重矩阵的选择
第四节 空间自相关的检验
一、空间自相关的形式表达
二、探索性空间数据分析
第五节 空间线性回归模型
一、空间线性回归模型的设定
二、空间线性回归模型的估计及检验
第六节 空间计量的实证例子
一、GeoDa软件介绍
二、GeoDa软件的空间相关分析功能
三、中国居民消费与经济增长的空间计量分析
本章小结
本章关键词
复习思考题

附录统计分布表
参考文献