計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第3版）

第一章 緒論
1.1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)
一、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)
二、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型
三、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容體系
四、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科
五、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)學(xué)科中的地位
1.2 建立經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的步驟和要點(diǎn)
一、理論模型的設(shè)計(jì)
二、樣本數(shù)據(jù)的收集
三、模型參數(shù)的估計(jì)
四、模型的檢驗(yàn)
五、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型成功的三要素
六、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用軟件介紹
1.3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的應(yīng)用
一、結(jié)構(gòu)分析
二、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)
三、政策評(píng)價(jià)
四、檢驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論
本章練習(xí)題
第二章經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：一元線性回歸模型
2.1 回歸分析概述
一、回歸分析基本概念
二、總體回歸函數(shù)
三、隨機(jī)干擾項(xiàng)
四、樣本回歸函數(shù)
2.2 一元線性回歸模型的基本假設(shè)
一、對(duì)模型設(shè)定的假設(shè)
二、對(duì)解釋變量的假設(shè)
三、對(duì)隨機(jī)干擾項(xiàng)的假設(shè)
2.3 一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)
一、參數(shù)估計(jì)的普通最小二乘法（0LS）
二、參數(shù)估計(jì)的最大似然法（ML）
三、參數(shù)估計(jì)的矩法（MM）
四、最小二乘估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)
五、參數(shù)估計(jì)量的概率分布及隨機(jī)干擾項(xiàng)方差的估計(jì)
2.4 一元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
一、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
二、變量的顯著性檢驗(yàn)
三、參數(shù)的置信區(qū)間估計(jì)
2.5 一元線性回歸分析的應(yīng)用：預(yù)測(cè)問題
一、預(yù)測(cè)值是條件均值或個(gè)別值的一個(gè)無偏估計(jì)
二、總體條件均值與個(gè)別值預(yù)測(cè)值的置信區(qū)間
2.6 實(shí)例及時(shí)間序列問題
一、中國(guó)城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出模型：截面數(shù)據(jù)模型
二、中國(guó)居民總量消費(fèi)函數(shù)：時(shí)間序列數(shù)據(jù)模型
三、時(shí)間序列問題
本章練習(xí)題
第三章 繹典單方稗計(jì)量繹濟(jì)學(xué)模型：多元線性回歸模型
3.1 多元線性回歸模型
一、多元線性回歸模型
二、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(shù)估計(jì)
一、普通最小二乘估計(jì)
二、最大似然估計(jì)
三、矩估計(jì)
四、參數(shù)估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)
五、樣本容量問題
六、多元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)實(shí)例
3.3 多元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
一、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
二、方程總體線性的顯著性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）
三、變量的顯著性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)）
四、參數(shù)的置信區(qū)間
3.4 多元線性回歸模型的預(yù)測(cè)
一、E（Y0）的置信區(qū)間
二、yn的置信區(qū)間
3.5 可化為線性的多元非線性回歸模型
一、模型的類型與變換
二、可化為線性的非線性回歸實(shí)例
三、非線性普通最小二乘法
3.6 受約束回歸
一、模型參數(shù)的線性約束
二、對(duì)回歸模型增加或減少解釋變量
三、參數(shù)的穩(wěn)定性
四、非線性約束
本章練習(xí)題
第四章 經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：放寬基本假定的模型
4.1 異方差性
一、異方差的類型
二、實(shí)際經(jīng)濟(jì)問題中的異方差性
三、異方差性的后果
四、異方差性的檢驗(yàn)
五、異方差的修正
六、案例——中國(guó)農(nóng)村居民人均消費(fèi)函數(shù)
4.2 序列相關(guān)性
一、序列相關(guān)性
二、實(shí)際經(jīng)濟(jì)問題中的序列相關(guān)性
三、序列相關(guān)性的后果
四、序列相關(guān)性的檢驗(yàn)
五、序列相關(guān)的補(bǔ)救
六、虛假序列相關(guān)問題
七、案例——中國(guó)居民總量消費(fèi)函數(shù)
4.3 多重共線性
一、多重共線性
二、實(shí)際經(jīng)濟(jì)問題中的多重共線性
三、多重共線性的后果
四、多重共線性的檢驗(yàn)
五、克服多重共線性的方法
六、案例——中國(guó)糧食生產(chǎn)函數(shù)
4.4 隨機(jī)解釋變量問題
一、隨機(jī)解釋變量問題
二、實(shí)際經(jīng)濟(jì)問題中的隨機(jī)解釋變量問題
三、隨機(jī)解釋變量的后果
四、工具變量法
五、解釋變量的內(nèi)生性檢驗(yàn)
六、案例——中國(guó)城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)函數(shù)
本章練習(xí)題
第五章 經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：專門問題
5.1 虛擬變量模型
一、虛擬變量的引入
二、虛擬變量的設(shè)置原則
5.2 滯后變量模型
一、滯后變量模型
二、分布滯后模型的參數(shù)估計(jì)
三、自回歸模型的參數(shù)估計(jì)
四、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)
5.3 模型設(shè)定偏誤問題
一、模型設(shè)定偏誤的類型
二、模型設(shè)定偏誤的后果
三、模型設(shè)定偏誤的檢驗(yàn)
本章練習(xí)題
第六章 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：理論與方法
6.1 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的提出
一、經(jīng)濟(jì)研究中的聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題
二、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法中的聯(lián)立方程問題
6.2 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的若干基本概念
一、變量
二、結(jié)構(gòu)式模型（stucturalmodel）
三、簡(jiǎn)化式模型（reduced.fommo&1）
四、參數(shù)關(guān)系體系
6.3 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的識(shí)別
……
第七章 擴(kuò)展的單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型
第八章 時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型
第九章 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用模型
附錄 統(tǒng)計(jì)分布表
參考文獻(xiàn)