1 经济数据与计量经济学<br>1．1 经济数据<br>1．2 计量经济学的实质<br>1．3 数据资源和软件<br>习题<br><br>2 概率论与统计学复习<br>2．1 概率论<br>2．2 统计学<br>习题<br>附录2．1 广义矩方法<br>附录2．2 极大似然估计的性质<br><br>3 回归分析的基本慨念和方法——元线性回归模型<br>3．1 一元线性回归模型的设定<br>3．2 一元线性回归模型的参数估计<br>3．3 基本假设下OLS估计的统计性质<br>3．4 误差方差估计<br>3．5 回归系数和误差方差的区间估计<br>3．6 回归系数检验(t检验]<br>3．7 拟合优度R2和模型检验(F检验)<br>3．8 用Eviews进行一元线性回归<br>习题<br>附录3．1回归模型参数的矩估计法<br>附录3．2回归模型参数的极大似然估计<br><br>4 多元线性回归模型<br>4．1 多元线性回归模型的设定<br>4．2 多元线性回归模型的参数估计<br>4．3 多元线性回归模型的矩阵表示<br>4．4 回归系数OLS估计的性质<br>4．5 误差方差估计<br>4．6 回归系数检验(t检验)<br>4．7 回归拟合优度R2和调整R2(R2)<br>4．8 模型选择的其他标准——信息准则<br>4．9 回归模型检验(F检验)<br>4．10 用Eviews进行多元线性回归<br>习题<br>附录4．1 OLS估计性质证明<br>附录4．2 回归模型OLS估计的几何解释<br>附录4．3 带常数项和不带常数项回归模型OLS估计的性质<br><br>5 线性回归模型的应用<br>5．1 多元回归分析与因素控制<br>5．2 模型中变量的形式<br>5．3 虚拟变量<br>5．4 参数约束检验<br>习题<br>附录5．1 (5．5)式的证明<br>附录5．2 简单相关系数和偏相关系数之间的关系证明<br>附录5．3 用两次回归估计回归系数<br>附录5．4 虚拟变量中的问题：对照样本比例失衡对参数估计的影响<br><br>6 异方差、自相关和多重共线性<br>6．1 异方差<br>6．2 序列相关<br>6．3 多重共线性<br>习题<br>附录6．1 广义最小二乘法<br>附录6．2 异方差-自相关一致的协方差矩阵估计<br>附录6．3 极大似然比检验和拉格朗日检验<br>附录6．4 多重共线性的诊断和处理<br><br>7 内生性和工具变量估计方法<br>7．1内生性<br>7．2工具变量估计方法<br>7．3内生性检验<br>习题<br>附录7．1 工具变量估计和TSLS估计的等价性证明<br>附录7．2 弱工具变量问题<br><br>8 分类选择模型<br>8．1 二元选择模型<br>8．2 有序选择模型<br>习题<br>附录8．1 Probit模型极大似然估计的渐进分布<br>附录8．2 离散选择模型的异方差检验<br>附录8．3 二元选择模型的设定检验<br><br>9 平稳时间序列分析<br>9．1 时间序列的有关概念<br>9．2 时间序列的类型<br>9．3 自回归模型的相关结构<br>9．4 自回归模型的识别和估计<br>9．5 自回归分布滞后模型和格兰杰因果关系检验<br>9．6 条件异方差动态模型：ARCH模型和GARcH模型<br>习题<br>附录9．1 平稳时间序列的大数定律<br>附录9．2 平稳时间序列的中心极限定理<br><br>10 非平稳时间序列分析<br>10．1 随机游动和单位根<br>10．2 时间序列的趋势和去势<br>10．3 单位根检验<br>10．4 单整序列和ARIMA模型<br>10．5 协整与误差修正模型<br>习题<br>附录10．1 从随机游动到布朗运动<br>附录10．2 (10．7)式的推导<br>附录10．3 DF检验统计量■分布的推导<br><br>附录A：统计分布表<br>附表1：标准正态分布概率表<br>附表2：X2分布临界值表<br>附表3：t分布双侧临界值表<br>附表4：F分布临界值表一：α=0．01<br>附表4：F分布临界值表二：α=0．05<br>附表5：Dw检验临界值表(α=0．05)<br>附表6(一)：单位根检验中F检验临界值表a<br>附表6(二)：单位根检验中F检验临界值表b<br>附表6(三)：协整检验回归残差单位根ADF检验临界值表<br><br>附录B：Eviews6．0简介<br>B．1：工作文件的建立<br>B．2：生成新变量<br>B．3：Eviews数据处理<br>B．4：Eviews应用举例——多元线性回归分析<br><br>参考文献<br>习题选解
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