第1章 计量经济学概述
1.1 什么是计量经济学
1.2 计量经济学的研究内容及其方法
1.3 计量经济模型的建立
1.3.1 计量经济学的建模方法
1.3.2 计量经济模型的类型
1.4 研究文章写作建议
1.5 研究文章写作建议
思考与练习
第2章 计量经济学的基础工具
2.1 矩阵
2.1.1 矩阵的定义
2.1.2 矩阵的计算及其性质
2.1.3 复矩阵的定义和性质
2.1.4 特征值与特征向量
2.2 概率与统计初步
2.2.1 基本概念
2.2.2 概率密度函数
2.2.3 样本与样本空问
2.2.4 概率分布简介
2.3 统计推断
2.3.1 估计
2.3.2 假设检验
2.4 最优化理论基础
2.4.1 线性规划的最优化条件
2.4.2 单纯形法
2.4.3 Kuhn—Tucker条件
思考与练习
第3章 一元回归分析
3.1 回归模型的估计法
3.1.1 普通最小二乘法
3.1.2 广义最小二乘法
3.1.3 最大似然估计法
3.2 一元线性回归分析
3.3 回归方程检验
3.3.1 拟合优度检验
3.3.2 回归报告
3.3.3 正态性检验
3.4 回归方程
3.4.1 对数线性模型
3.4.2 半对数模型
3.4.3 双曲函数模型
3.5 方差分析模型
思考与练习
第4章 多元回归分析
4.1 多元计量经济模型
4.1.1 完全弹性模型
4.1.2 半弹性模型
4.1.3 非线性模型
4.1.4 虚拟变量模型
4.2 二元回归方程的最小二乘估计量
4.2.1 随机扰动项假设
4.2.2 解释变量之间的相关性假设
4.2.3 最小二乘法估计量
4.3 回归方程检验
4.3.1 回归方程的拟合优度
4.3.2 回归方程的参数假设检验
4.3.3 回归模型结构稳定性检验
4.4 回归方程最小二乘估计量的矩阵方法
4.4.1 普通最小二乘估计量
4.4.2 假设检验的矩阵表示
思考与练习
第5章 经验回归问题
5.1 多重共线性问题
5.1.1 多重共线性与统计解释能力
5.1.2 多重共线性的诊断
5.1.3 多重共线性的处置
5.2 异方差问题
5.2.1 导致异方差的原因
5.2.2 存在异方差的最小二乘估计量的性质及后果
5.2.3 如何诊断异方差
5.2.4 异方差问题的处理
5.3 自相关问题
5.3.1 自相关存在的回归问题
5.3.2 自相关问题的识别
5.3.3 自相关问题处理
5.3.4 条件异方差
思考与练习
第6章 时间序列回归模型
6.1 时间序列自回归模型
6.1.1 时间序列数据分布的滞后现象
6.1.2 分布滞后模型的估计
6.1.3 自回归模型的估计
6.1.4 自回归与分布滞后模型的Granger因果检验
6.2 时间序列回归检验
6.2.1 时间序列数据的平稳随机过程
6.2.2 平稳检验的相关图法
6.2.3 单位根检验
6.2.4 协积检验
6.3 ARIMA模型
6.3.1 B—J方法
6.3.2 ARIMA（p，d，g）的参数p，d，a的识别或确定
6.3.3 ARIMA（p，d,q）的估计、优化与预测
6.4 联立方程与向量自回归模型
6.4.1 联立方程模型
6.4.2 向量自回归模型
思考与练习
第7章 计量经济学实验
7.1 数字特征实验
练习
7.2 基本概率密度函数分布实验
练习
7.3 统计推断实验
练习
7.4 一元回归分析实验
练习
7.5 多元回归分析实验
练习
7.6 共线性问题实验
练习
7.7 异方差问题实验
练习
7.8 自相关问题实验
练习
7.9 时间序列回归实验
练习
7.10 时间序列预测实验
练习
附录a 标准正态分布
附录b x的平方分布的临界值变化规律
附录c t分布的临界值变化规律
附录d F分布的临界值变化规律
附录e Durbin-watson的d检验的临界边界
附录f 游程检验的临界值判断
参考文献
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