经济计量学教程

第1章 绪论
1. 1 经济计量学的产生和发展
1. 2 经济计量学的概念及方法
1. 3 经济计量学与相关学科的联系与区别
1. 4 经济计量学的研究目的及其门类
1. 4. 1 研究目的
1. 4. 2 经济计量学的门类及常用软件
1. 5 经济计量学研究的一般程序
1. 6 一些更进一步的准备
1. 6. 1 概率及其分布
1. 6. 2 期望与方差
1. 6. 3 连加规则
课后思考与练习题
第2章 一元线性回归模型
2. 1 经济变量间的关系
2. 1. 1 确定的函数关系
2. 1. 2 非确定的相关关系
2. 1. 3 相关关系与函数关系的联系及线性拟合
2. 2 随机扰动项的内容及有关假定
2. 2. 1 随机扰动项的内容
2. 2. 2 关于随机扰动项的基本假定
2. 3 最小平方估计方法
2. 3. 1 一元线性回归模型的几种不同表达方式
2. 3. 2 加归的几种可能途径
2. 3. 3 最小平方准则及其特点
2. 4 最小平方估计值的性质
2. 4. 1 线性特性
2. 4. 2 无偏性
2. 4. 3 有效性或最佳性
2. 5 最小平方估计值的标准误差与区间估计
2. 5. 1 a和B的标准误差
2. 5. 2 总体真值a和B的区间估计
2. 6 最小平方估计值的拟合优度与假设检验
2. 6. 1 拟合优度
2. 6. 2 相关分析和相关系数
2. 6. 3 假设检验
2. 7 预测区间与弹性估计
2. 7. 1 点预测
2. 7. 2 区间预测
2. 7. 3 弹性及弹性估计
2. 8 案例分析
课后思考与练习题
第3章 多元线性回归模型
3. 1 二元线性回归模型
3. 1. 1 正规方程及回归参数
3. 1. 2 多重可决系数
3. 1. 3 B0, B1, B2的均值与方差
3. 2 一般线性回归模型
3. 2. 1 正规方程的推广
3. 2. 2 可决系数的推广及复相关
3. 2. 3 回归参数方差公式的推广
3. 3 非线性模型回归
3. 3. 1 具有常弹性的曲线函数
3. 3. 2 抛物线型及其它k阶多项式
3. 3. 3 指数曲线及其变种函数
3. 4 偏相关及偏相关系数
3. 4. 1 偏相关及相关系数矩阵
3. 4. 2 偏相关系数的定义
3. 4. 3 偏相关系数的证明
3. 5 方差分析
3. 5. 1 单因素方差分析
3. 5. 2 双因素方差分析
3. 5. 3 方差分析与回归分析的比较
3. 6 几种常用的F-检验
3. 6. 1 由于增添新解释变量而使拟合改进的检验
3. 6. 2 对由不同样本求得的系数差异性的检验
(Chow检验)
3. 6. 3 当样本容量增大时回归系数稳定性的检验
3. 6. 4 对模型中参数所加约束的检验
3. 7 虚拟变量模型
3. 7. 1 虚拟变量及其作用
3. 7. 2 虚拟变量的引入
3. 7. 3 虚拟变量设置的原则
3. 8 案例分析
课后思考与练习题
第4章 经济计量学问题及二级检验
4. 1 设定误差
4. 1. 1 遗漏重要解释变量所产生的后果
4. 1. 2 引入不相干变量所产生的后果
4. 1. 3 设定误差的检验与排除
4. 2 自相关
4. 2. 1 自相关的意义及其来源
4. 2. 2 自相关的危害
4. 2. 3 自相关的检验(Durbin-Watson方法)
4. 2. 4 自相关的消除
4. 3 异方差
4. 3. 1 异方差及其影响
4. 3. 2 异方差性检验
4. 3. 3 异方差的消除
4. 4 多重共线性
4. 4. 1 含义及其因果
4. 4. 2 多重共线性的检验
4. 4. 3 多重共线性问题的克服或消除
课后思考与练习题
基础篇总复习
一. 正误判断题
二. 选择题
三. 填空题
四. 条件分析题
提高篇
第5章 多元线性模型的矩阵运算
5.
1 矩阵代数基本知识回顾
5.
1.
1 有关的定义
5.
1.
2 矩阵的基本运算规则
5.
2 多元模型及其参数
5.
2.
1 关于多元模型
5.
2.
2 关于U的基本假定
5.
2.
3 参数的最小平方估计
5.
3 最小平方估计式的性质
5.
3.
1 线性特性
5.
3.
2 无偏性
5.
3.
3 最小方差性
5.
4 拟合优度及预测
5.
4.
1 拟合优度
5.
4.
2 区间预测
5.
4.
3 随机扰动项方差的估计
5.
5 广义最小平方方法
5.
5.
1 关于随机扰动项U的方差一协方差矩阵
5.
5.
2 广义最小平方方法
5.
5.
3 异方差和序列相关的处理
课后思考与练习题
第6章 经济计量学中的一些特殊技巧
6.
1 关于矩阵代数的进一步知识
6.
1.
1 向量内积及正交向量
6.
1.
2 正交矩阵
6.
1.
3 特征值和特征向量
6.
1.
4 相似矩阵
6.
2 主成分分析法
6.
2.
1 标准化变量和正交变量
6.
2. 2 正交模型
6.
2.
3 系数向量a和B的估计
6.
2.
4 多重共线性的诊断和处理
6.
2.
5 案例分析
6.
3 岭回归理论
6.
3.
1 岭回归的一般概念
6.
3.
2 岭估计量的标准和P值的确定
6.
3.
3 多重共线性的岭诊断法
6.
3.
4 关于岭回归的一点讨论意见
6.
4 贝叶斯估计方法简介
6.
4.
1 贝叶斯估计与经典估计的主要区别
6.
4.
2 贝叶斯公式
6.
4.
3 一个应用实例
6.
4.
4 关于贝叶斯估计的讨论
课后思考与练习题
第7章 单方程模型的其它形式
7.
1 虚拟因变量模型
7.
1.
1 模型中设置虚拟因变量的必要性
7.
1.
2 线性概率模型的估计方法
7.
1.
3 非线性概率模型
7.
2 滞后变量模型
7.
2.
1 滞后变量模型的建立
7.
2.
2 无限期分布滞后模型的估计问题
7.
2.
3 柯克估计法
7.
2.
4 阿尔蒙估计法
7.
3 时间序列模型及预测
7.
3.
1 时间序列模型的一般性质
7.
3.
2 自回归过程及其平稳条件
7.
3.
3 自回归过程的识别和估计
课后思考与练习题
第8章 联立方程模型
8. 1 联立方程模型的基本概念
8.
1.
1 经济变量的联立依存性
8.
1.
2 联立方程模型的后果
8.
1.
3 联立方程模型的基本形式
8. 2 联立方程模型的识别
8.
2.
1 识别的有关概念
8. 2.
2 模型识别的条件
8. 2.
3 模型识别实例及实用规则
8.
2.
4 识别问题与多重共线性
8.
3 联立方程模型的估计方法
8.
3.
1 估计方法概述
8.
3.
2 工具变量法
8.
3.
3 二阶段最小二乘法
8.
3.
4 三阶段最小二乘法
课后思考与练习题
附录一 市场疲软：需求理论及其它
附录二 常用临界值表
参考文献