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| 內容簡介： |
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计量经济学是经济学科类各专业的八门核心课程之一。本书融计量经济学理论、方法与应用为一体；以初级为主，适当吸收中级的内容；以经典线性模型为主，适当介绍一些适用的扩展模型。全书形成了具有实用性、继承性和前瞻性特色的内容体系。本书既包含了高等院校经济学科本科计量经济学课程教学基本要求的全部内容，又为学有余力者提供了进一步学习的指南。本书适合作为高等院校经济管理类各专业本科生，非数量经济学专业研究生的教材或教学参考书，也可供高等教育自学考试经济学科本科考生、经济管理工作者和研究人员阅读与参考。
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| 目錄：
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第1章 绪论
1.1 计量经济学概述
1.1.1 计量经济学的含义
1.1.2 计量经济学的产生和发展
1.1.3 计量经济学与其他学科的关系
1.2 建立计量经济学模型的步骤
1.2.1 建立理论模型
1.2.2 样本数据的收集
1.2.3 模型参数的估计
1.2.4 模型的检验
1.3 计量经济模型的应用
1.3.1 结构分析
1.3.2 经济预测
1.3.3 政策评价
1.3.4 检验和发展经济理论
1.4 计量经济分析软件
1.4.1 Stata软件
1.4.2 EViews软件
1.4.3 R软件
1.4.4 SPSS软件
1.4.5 SAS软件
第2章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型
2.1 回归分析概述
2.1.1 回归分析的基本概念
2.1.2 总体回归函数
2.1.3 随机干扰项
2.1.4 样本回归函数
2.2 一元线性回归模型的参数估计
2.2.1 一元线性回归模型的基本假设
2.2.2 .参数的普通小二乘估计（OLS）
2.2.3 参数估计的似然法（ML）
2.2.4 小二乘估计量的性质
2.2.5 参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计
2.3 一元线性回归模型的统计检验
2.3.1 拟合优度检验
2.3.2 变量的显著性检验
2.3.3 参数检验的置信区间估计
2.4 一元线性回归分析的应用：预测问题
2.4.1 Yo是条件均值E（Y丨X=Xo）或个别值Yo的一个无偏估计
2.4.2 总体条件均值与个别值预测值的置信区间
2.5 实例及时间序列问题
2.5.1 中国农村居民人均消费支出模型：截面数据模型
2.5.2 中国居民总量消费函数：时间序列数据模型
2.5.3 时间序列问题
第3章 多元线性回归模型
3.1 多元线性回归模型及其参数估计
3.1.1 多元线性回归模型
3.1.2 多元线性回归模型的经典假设
3.1.3 多元回归模型的参数估计
3.2 参数估计量的统计性质
3.2.1 线性性
3.2.2 无偏性
3.2.3 方差有效性
3.3 多元线性回归模型的假设检验
3.3.1 多元线性回归方程的拟合优度检验
3.3.2 方程总体线性显著性检验（F检验）
3.3.3 变量的显著性的t检验
3.4 多元线性回归模型的预测
3.4.1 点预测
3.4.2 区间预测
3.5 可以化为线性的内蕴线性模型
3.5.1 对数线性——幂函数
3.5.2 半对数线性——指数函数
3.5.3 半对数线性——对数函数
3.5.4 多项式
3.5.5 倒数函数
3.5.6 交互作用
3.6 受约束回归
3.6.1 模型参数的线性约束
3.6.2 对回归模型增加或减少解释变量
3.6.3 参数的稳定性
3.7 案例分析
第4章 放宽基本假定的模型
4.1 异方差性
4.1.1 异方差性的含义
4.1.2 异方差性的类型
4.1.3 异方差性的来源
4.1.4 异方差性的后果
4.1.5 异方差性的检验
4.1.6 异方差性的修正
4.1.7 案例分析
4.2 序列相关性
4.2.1 序列相关性的含义
4.2.2 序列相关性的来源
4.2.3 序列相关性的后果
4.2.4 序列相关性的检验
4.2.5 序列相关性的修正
4.2.6 案例分析
4.3 多重共线性
4.3.1 多重共线性的含义
4.3.2 多重共线性的类型
4.3.3 多重共线性的来源
4.3.4 多重共线性的后果
4.3.5 多重共线性的检验
4.3.6 多重共线性的消除
4.3.7 案例分析
4.4 随机解释变量问题
4.4.1 随机解释变量的含义
4.4.2 随机解释变量问题产生的原因
4.4.3 随机解释变量的后果
4.4.4 随机解释变量的修正
第5章 计量经济模型专门问题
5.1 虚拟变量模型
5.1.1 虚拟变量的概念及作用
5.1.2 虚拟变量的设置
5.1.3 虚拟变量的特殊应用
5.2 滞后变量模型
5.2.1 滞后效应及滞后变量模型
5.2.2 分布滞后模型的参数估计
5.2.3 自回归模型的构造及参数估计
5.2.4 格兰杰因果关系检验
5.3 模型的设定误差
5.3.1 传统建模方法及判断计量经济模型优劣的基本准则
5.3.2 模型设定误差的类型
5.3.3 模型存在设定误差后果
5.3.4 模型设定误差的检验
第6章 时间序列分析
6.1 时间序列的平稳性及检验
6.1.1 平稳性定义
6.1.2 单位根检验
6.2 随机时间序列分析模型
6.2.1 基本概念
6.2.2 随机时间序列模型的识别
6.2.3 时间序列模型的建立
6.3 协整与误差修正模型
6.3.1 协整分析
6.3.2 误差修正模型
6.4 案例分析
第7章 联立方程模型
7.1 联立方程模型的概念
7.1.1 联立方程模型的问题提出
7.1.2 联立方程模型中的几个基本概念
7.1.3 联立方程模型的分类
7.2 联立方程模型的识别
7.2.1 模型的识别
7.2.2 模型的简化式识别条件
7.2.3
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