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第1章 导论1

1.1 计量经济学发展历史1

1.2 什么是计量经济学2

1.3 计量经济学研究的一般步骤3

1.3.1 建立理论模型3

1.3.2 计量模型的设定3

1.3.3 数据的收集与整理4

1.3.4 模型的参数估计5

1.3.5 模型的检验5

1.3.6 模型的应用5

1.4 软件的使用6

本章小结6

练习题6

第2章 统计基础知识回顾7

2.1 随机变量与概率分布7

2.1.1 概率、样本空间和随机变量7

2.1.2 离散型随机变量的概率分布8

2.1.3 连续型随机变量的概率分布8

2.2 二维随机变量10

2.2.1 联合分布和边缘分布10

2.2.2 条件分布10

2.3 随机变量的数值特征：期望和方差10

2.3.1 期望11

2.3.2 方差11

2.3.3 协方差与相关系数11

2.3.4 独立性12

2.4 几类重要的概率分布12

2.4.1 正态分布12

2.4.2 卡方分布14

2.4.3 t分布14

2.4.4 F分布14

2.5 参数估计14

2.5.1 统计推断的基本思想14

2.5.2 参数估计量及其评价标准15

2.5.3 点估计的构造16

2.5.4 区间估计18

2.6 假设检验18

本章小结21

练习题21

第3章 一元线性回归模型23

3.1 回归分析的基本概念23

3.1.1 回归的基本含义23

3.1.2 回归与相关24

3.1.3 回归与因果24

3.1.4 总体回归方程24

3.1.5 随机扰动项的意义26

3.1.6 样本回归方程26

3.1.7 对“线性”的解释27

3.1.8 回归模型的基本假定28

3.2 一元线性回归模型的估计28

3.2.1 普通最小二乘法28

3.2.2 模型估计结果的评价29

3.2.3 参数估计量的统计性质31

3.2.4 参数的区间估计33

3.3 模型的检验33

3.3.1 回归系数的显著性检验33

3.3.2 回归方程的显著性检验34

3.4 预测35

3.4.1 点预测35

3.4.2 区间预测：均值预测35

3.4.3 区间预测：个值预测36

3.5 案例分析36

3.5.1 研究目的与要求36

3.5.2 模型设定36

3.5.3 估计参数37

3.5.4 模型检验39

3.5.5 回归预测40

本章小结41

练习题43

第4章 多元线性回归模型45

4.1 多元线性回归模型的设定45

4.1.1 多元线性回归模型45

4.1.2 多元线性回归模型的矩阵形式46

4.1.3 多元线性回归模型的基本假定46

4.2 多元线性回归模型的估计47

4.2.1 参数的普通最小二乘估计47

4.2.2 偏回归系数的含义48

4.2.3 参数最小二乘估计的最优性质49

4.2.4 随机扰动项方差的估计49

4.3 多元线性回归模型的检验50

4.3.1 拟合优度与调整拟合优度检验50

4.3.2 回归系数的显著性检验（t检验）51

4.3.3 回归方程的显著性检验（F检验）51

4.4 多元线性回归模型的预测52

4.4.1 均值预测52

4.4.2 个值预测53

4.5 案例分析53

4.5.1 研究的目的要求53

4.5.2 模型设定和数据53

4.5.3 参数估计54

4.5.4 模型检验55

本章小结56

练习题56

第5章 线性回归模型的扩展59

5.1 过原点回归59

5.2 标准化变量回归60

5.3 可线性化的非线性模型61

5.3.1 对数模型61

5.3.2 倒数模型62

5.3.3 多项式回归63

5.4 虚拟解释变量回归63

5.4.1 加法模型与方差分析64

5.4.2 乘法模型：交互效应与邹至庄检验66

5.5 案例分析67

本章小结68

练习题68

第6章 违背经典假设的模型70

6.1 多重共线性70

6.1.1 定义及特质70

6.1.2 对模型估计的影响72

6.1.3 多重共线性的检验74

6.1.4 补救措施75

6.1.5 案例分析80

6.2 异方差82

6.2.1 异方差的性质82

6.2.2 出现异方差对OLS估计的影响85

6.2.3 异方差的检验85

6.2.4 异方差补救措施87

6.2.5 案例分析90

6.3 自相关94

6.3.1 自相关的性质94

6.3.2 自相关对OLS估计的影响95

6.3.3 自相关的检验96

6.3.4 自相关的修正98

6.3.5 案例分析100

本章小结103

练习题104

第7章 计量经济模型的设定与诊断108

7.1 模型选择的标准108

7.2 模型误设109

7.2.1 不足拟合109

7.2.2 过度拟合110

7.3 测量误差111

7.3.1 因变量的测量误差111

7.3.2 自变量的测量误差112

7.4 嵌套与非嵌套模型114

7.4.1 基于信息准则的判别114

7.4.2 基于统计检验的判别115

本章小结115

练习题116

第8章 定性响应回归模型117

8.1 定性响应模型的性质117

8.2 线性概率模型118

8.2.1 随机扰动项εi的非正态分布119

8.2.2 干扰项的异方差119

8.2.3 不满足0≤E（Yi|Xi）≤1情形120

8.2.4 R2缺乏参考意义120

8.3 LPM以外的其他方法123

8.4 Logit模型124

8.4.1 Logit模型的估计：个体数据124

8.4.2 Logit模型的估计：分组数据126

8.5 Probit模型130

8.6 三类模型的比较131

本章小结132

练习题132

第9章 面板数据模型初步135

9.1 引入面板数据的背景135

9.1.1 什么是面板数据135

9.1.2 混合OLS136

9.1.3 不可观测的异质性136

9.2 固定效应模型137

9.3 随机效应模型139

9.4 Hausman检验140

本章小结141

练习题141

附录A143

参考文献148