計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教程

     目錄
    上篇 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)
   第一章 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
    第一節(jié) 總體、樣本和隨機(jī)函數(shù)
    第二節(jié) 對總體的描述——隨機(jī)變量的數(shù)字特征
    第三節(jié) 對樣本的描述——樣本分布的數(shù)字特征
    第四節(jié) 隨機(jī)變量的分布——總體和樣本的連接點(diǎn)
    第五節(jié) 通過樣本，估計(jì)總體（一）——估計(jì)量的特征
    第六節(jié) 通過樣本，估計(jì)總體（二）——估計(jì)方法
    第七節(jié) 通過樣本，估計(jì)總體（三）——假設(shè)檢驗(yàn)
    第八節(jié) 復(fù)習(xí)與提高
   第二章 數(shù)據(jù)與模型
    第一節(jié) 數(shù)據(jù)、變量和模型
    第二節(jié) 方程形式
    第三節(jié) 相關(guān)系數(shù)
    第四節(jié) 復(fù)習(xí)與提高
   第三章 最小二乘法（一）：一元線性回歸
    第一節(jié) 擬合直線性質(zhì)
    第二節(jié) 擬合優(yōu)度的評價
    第三節(jié) 復(fù)習(xí)與提高
   第四章 最小二乘法（二）：含兩個自變量的最小二乘法
    第一節(jié) 含兩個自變量的最小二乘法
    第二節(jié) 二元回歸最小二乘法解法又探
    第三節(jié) 從另一個角度看估計(jì)系數(shù)
    第四節(jié) 多重共線性
    第五節(jié) 復(fù)習(xí)與提高
   第五章 古典線性回歸模型
    第一節(jié) 有關(guān)εi的古典模型假設(shè)
    第二節(jié) 古典假設(shè)的一些內(nèi)涵
    第三節(jié) 高斯—馬爾科夫定理
    第四節(jié) 高斯—馬爾科夫定理再探
    第五節(jié) 復(fù)習(xí)與提高
   第六章 正態(tài)條件下回歸的推論
    第一節(jié) 問題的引入
    第二節(jié) 問題的預(yù)解決
    第三節(jié) 派生的內(nèi)容：自由度
    第四節(jié) 回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
    第五節(jié) 預(yù)測
    第六節(jié) 復(fù)習(xí)與提高
   第七章 假設(shè)檢驗(yàn)
    第一節(jié) t檢驗(yàn)：對單個參數(shù)檢驗(yàn)的方法
    第二節(jié) F檢驗(yàn)的引入
    第三節(jié) 一般假設(shè)檢驗(yàn)：F檢驗(yàn)
    第四節(jié) F檢驗(yàn)的附加例子
    第五節(jié) 調(diào)整后的相關(guān)系數(shù)R2
    第六節(jié) 因果關(guān)系檢驗(yàn)
    第七節(jié) 復(fù)習(xí)與提高
   第八章 虛擬變量
    第一節(jié) 運(yùn)用虛擬變量改變回歸直線的截距
    第二節(jié) 運(yùn)用虛擬變量改變回歸直線的斜率
    第三節(jié) 運(yùn)用虛擬變量同時改變回歸直線的斜率和
    截距
    第四節(jié) 折線回歸
    第五節(jié) 復(fù)習(xí)與提高
   第九章 時間序列軟件包Micro—TSP簡介
    第一節(jié) 有關(guān)計(jì)算機(jī)的一些基本概念
    第二節(jié) 如何進(jìn)入Micro—TSP
    第三節(jié) 復(fù)習(xí)與提高
   第十章 異方差
    第一節(jié) 異方差概述
    第二節(jié) 如何發(fā)現(xiàn)異方差
    第三節(jié) 異方差的后果
    第四節(jié) 異方差的解決方法
   第十一章 自相關(guān)
    第一節(jié) 自相關(guān)概述
    第二節(jié) Durbin—Watson檢驗(yàn)
    第三節(jié) 自相關(guān)的處理方法
    第四節(jié) 自相關(guān)誤差下的回歸過程
    第五節(jié) 一階自相關(guān)對最小二乘估計(jì)量的影響
    第六節(jié) 對含滯后因變量的序列相關(guān)模型的檢驗(yàn)
    第七節(jié) DW檢驗(yàn)的更為深入的結(jié)論
    第八節(jié) DW顯著時的策略
   第十二章 聯(lián)立方程模型
    第一節(jié) 概述
    第二節(jié) 內(nèi)生變量和外生變量
    第三節(jié) 間接最小二乘法
    第四節(jié) 識別問題
    第五節(jié) 識別的充要條件
    第六節(jié) 估計(jì)方法
    第七節(jié) 運(yùn)用最小二乘法估計(jì)聯(lián)立方程組問題
    第八節(jié) 復(fù)習(xí)與提高
    下篇 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用
   第十三章 變量丟失與變量誤加
    第一節(jié) 解釋變量的省略與丟失
    第二節(jié) 解釋變量的誤加問題
    第三節(jié) 調(diào)整后的相關(guān)系數(shù)R2
   第十四章 虛擬因變量
    第一節(jié) 線性概率模型和線性辨識模型
    第二節(jié) 正態(tài)模型和邏輯斯特模型
   第十五章 誤差變量模型
    第一節(jié) 古典誤差變量模型
    第二節(jié) 含有兩個自變量的誤差變量模型
    第三節(jié) 反向回歸
    第四節(jié) 工具變量法
    第五節(jié) 表征變量
   第十六章 預(yù)期變量模型
    第一節(jié) 幼稚預(yù)期模型
    第二節(jié) 適應(yīng)性預(yù)期模型
    第三節(jié) 適應(yīng)性預(yù)期模型的估計(jì)問題
    第四節(jié) 兩個例子
    第五節(jié) 預(yù)期變量和調(diào)整時滯
    第六節(jié) 具有適應(yīng)性預(yù)期的部分調(diào)整模型
    第七節(jié) 另一種分布時滯模型：多項(xiàng)式時滯
    第八節(jié) 理性滯后
    第九節(jié) 理性預(yù)期
    第十節(jié) 對理性的檢驗(yàn)
    第十一節(jié) 在理性預(yù)期下需求和供給函數(shù)的
    估計(jì)問題
    第十二節(jié) 理性預(yù)期中的序列相關(guān)問題
   第十七章 Micro—TSP的一些高級功能簡介
    第一節(jié) 聯(lián)立方程系統(tǒng)的估計(jì)方法
    第二節(jié) 聯(lián)立方程模型的輸入與編輯
    第三節(jié) 聯(lián)立方程模型模擬
   第十八章 如何建立和運(yùn)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型
    第一節(jié) 經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的建模過程及其分析
    第二節(jié) 模擬過程
    第三節(jié) 模擬模型的評估方法
    第四節(jié) 宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型實(shí)例（一）——理論模型
    與數(shù)據(jù)收集
    第五節(jié) 宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型實(shí)例（二）——模型模擬
    與參數(shù)估計(jì)
    第六節(jié) 宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型實(shí)例（三）——模型預(yù)測
    與政策分析
   第十九章 經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的動態(tài)行為研究
    第一節(jié) 模型的穩(wěn)定性
    第二節(jié) 模型的動態(tài)響應(yīng)行為
    第三節(jié) 動態(tài)脈沖響應(yīng)函數(shù)與向量自相關(guān)
    第四節(jié) 經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的修正與調(diào)整
    第五節(jié) 隨機(jī)模擬
    第六節(jié) 有限數(shù)據(jù)的構(gòu)模方法
   第二十章 診斷檢驗(yàn)、模型選擇與限定檢驗(yàn)
    第一節(jié) 基于最小二乘殘差的診斷檢驗(yàn)
    第二節(jié) 最小二乘殘差的一些問題
    第三節(jié) 其它類型的擬合殘差
    第四節(jié) 異常點(diǎn)的尋找方法
    第五節(jié) 模型選擇
   參考書目
   附表