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绪论1

第一部分 简单回归方程模型5

第一章 一元回归模型5

1.1 定式5

1.2 估计6

1.3 检验与验证13

第二章 多元回归模型19

2.1 估计19

2.2 t-检验21

2.3 偏相关系数24

第三章 有关模型预测准确性的几个重要问题25

3.1 序列相关25

3.2 自变量X与ε存在序列相关28

3.3 模型遗漏重要自变量，可导致估计量产生偏倚性和不一致性31

3.4 模型包括不相关的或无关重要的自变量时，并不影响估计量的一致性和无偏性，但降低了有效性32

4.3 泰来级数展开法33

4.2 对数法33

4.1 非线性估计33

第四章 非线性模型的估计33

4.4 一个例子：比较线性函数与非线性函数所得的结果35

第五章 简单回归模型预测36

5.1 预测36

5.2 无条件预测37

5.3 有条件预测41

实例：一个多元回归模型的例子42

5.4 利用误差项存在序列相关减少预测误差42

第二部分 时序模型49

第六章 确定性时序模型50

6.1 线性趋势模型50

6.2 对数直线趋势模型50

6.3 自回归趋势模型51

6.4 对数自回归趋势模型51

6.5 四种确定性模型比较51

6.6 移动平均模型53

第七章 时序随机模型53

7.1 随机模型的产生54

7.2 随机模型的性质56

7.3 移动平均模型59

7.4 自回归模型63

7.5 混合回归与移动平均模型ARMA68

7.6 结合自回归与移动平均模型ARIMA71

第八章 时序模型的估计74

8.1 ARIMA模型各参数之估计(非线性估计)74

8.2 判断检验76

8.3 商业票据利息率的估计和判断检验77

8.4 猪生产的估计和判断检验78

8.5 小结79

实例一：生产资料服务公司商品A的月销量79

实例二：一个MA(1)例子82

第三部分 多方程模拟模型91

第九章 联立方程式的估计92

9.1 不一致性和偏倚性的产生92

9.2 用工具变量求得一致性的估计参数94

9.3 识别问题96

9.4 用二阶段最小二乘法解决过渡识别问题97

9.5 方程组的估计98

第十章 模拟模型100

10.1 模拟模型的评价101

10.2 一个模拟的例子104

10.3 用不同的估计方法得到不同的模拟效果114

第十一章 模拟模型的动态特性116

11.1 模型的稳定性和摆动性116

11.2 模型的动态响应122

11.3 模型的调整及调谐125

11.4 随机模拟127

第十二章 一个模拟模型的例子133

12.1 一个宏观经济计量模型——美国经济模型133

12.2 模型的模拟141

12.3 运用模型做预测及政策试验148

附录一、二阶差分方程的解法157

附录二、常用统计学名词解释165

附录三、常用分布表179