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前言页 1

第一章 绪论 1

1.1 什么是计量经济学 1

1.2 计量经济学的历史 2

1.3 计量经济学的内容 8

第二章 线性回归模型 10

2.1 最小二乘估计 11

2.2 极大似然估计 16

2.3 正态变量的二次型 19

2.4 显著性检验 23

2.5 预测 29

第三章 带约束的线性回归模型 33

3.1 等式约束和不等式约束 33

3.2 多重共线性 42

3.3 虚拟变量 62

第四章 广义线性模型 80

4.1 广义最小二乘估计 80

4.2 分布参数的估计 82

4.3 预测 83

4.4 异方差下的估计 84

4.5 异方差的检验 89

4.6 观测值分组模型 91

4.7 SUR模型 95

4.8 随机系数模型 99

4.9 误差项相关 104

5.1 渐近分布 108

第五章 线性单一方程模型的其它问题 108

5.2 随机说明变量 117

5.3 媒介变量 119

5.4 设定误差 121

5.5 代理变量 127

5.6 变量误差 130

第六章 线性联立方程模型与识别 148

6.1 线性联立方程模型 148

6.2 诱导式模型 155

6.3 识别 159

第七章 线性联立方程模型的估计 164

7.1 间接最小二乘估计法 164

7.2 传统的二阶段最小二乘估计法 167

7.3 一般的二阶段最小二乘估计法 173

7.4 有限信息极大似然法 185

7.5 k组估计法 195

7.6 三阶段最小二乘法 200

7.7 完全信息极大似然法 205

第八章 计量经济模型的贝叶斯估计 209

8.1 贝叶斯估计 211

8.2 线性模型的贝叶斯估计 213

8.3 联立方程模型的诱导式的贝叶斯估计 217

8.4 联合方程模型的结构式的贝叶斯估计 220

第九章 非线性回归模型 225

9.1 非线性单一方程的估计 225

9.2 非线性最小距离估计 232

9.3 算法 236

9.4 非线性联立方程的估计 241

第十章 时间序列分析 251

10.1 时间序列模型 252

10.2 ARMA(p,q)的识别 262

10.3 APMA模型的估计 265

10.4 检验 271

10.5 预测 272

第十一章 时间序列模型与计量经济模型的关系 278

11.1 多元ARMA模型 278

11.2 ARMA模型和联立方程模型 280

11.3 内生变量和外生变量的时间序列表示 283

11.4 因果性 285

第十二章 合理预期下的模型 293

12.1 代理变量估计法 294

12.2 系数间存在约束的估计法 300

附录 308

附表 315

参考文献 317

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