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編輯推薦

本書除瞭包括經典計量經濟學內容，還包括近年來比較新的計量經濟學研究成果；除瞭介紹計量經濟學的知識點，還給齣很多實用中國案例，並配有軟件EViews和STATA的相應操作步驟。

內容簡介

　　《計量經濟學/數量經濟學係列叢書》是一本麵嚮經濟類、管理類本科生和研究生的計量經濟學教材，內容主要包括迴歸模型、時間序列ARIMA模型、單位根檢驗、誤差修正模型和麵闆數據模型等。
　　《計量經濟學/數量經濟學係列叢書》在本領域內首次增加濛特卡洛模擬結果討論統計量的分布特徵，增強讀者對統計量分布特徵的理解。書中每一個知識點都用簡練的語言介紹怎樣用計量經濟學軟件EViews9實現計算。書中所提供的案例基本上都是中國建模案例，為計量經濟學理論與分析中國經濟實際相結閤提供切實範例。書中提供多種圖（包括散點圖、序列圖、分布圖等），輔助對所研究問題的理解。書中所用全部數據可免費下載。

作者簡介

張曉峒，南開大學數量經濟研究所所長，南開大學經濟學院教授，數量經濟學專業博士生導師。日本大阪市立大學經濟學博士。

目錄

第1章 一元綫性迴歸模型
1．1 計量經濟學簡介與建模步驟
1．2 模型的建立及其假定條件
1．2．1 建立模型的意義
1．2．2 一元綫性迴歸模型的定義
1．2．3 一元綫性迴歸模型的經濟含義與特徵
1．2．4 模型的假定條件
1．3 一元綫性迴歸模型的參數估計
1．3．1 估計方法初探
1．3．2 最小二乘估計法原理
1．3．3 最小二乘估計的計算
1．4 yt，鈄1和鈄0的分布
1．4．1 yt的分布
1．4．2 鈄1的分布
1．4．3 鈄0的分布
1．5 ？2的估計
1．6 最小二乘估計量的統計性質
1．6．1 綫性特性
1．6．2 無偏性
1．6．3 最小方差性
1．6．4 漸近無偏性
1．6．5 一緻性
1．7 最小二乘迴歸函數的性質
1．8 擬閤優度的測量
1．9 迴歸係數的顯著性檢驗
1．10 迴歸係數的置信區間
1．11 單方程迴歸模型的預測
1．11．1 單個yT+1的點預測
1．11．2 單個yT+1的區間預測
1．11．3 E（yT+1）的區間預測
1．12 相關分析
1．12．1 相關的定義與分類
1．12．2 相關係數
1．12．3 綫性相關係數的局限性
1．12．4 簡單相關係數的檢驗
1．13 迴歸係數鈄1與相關係數r的關係
1．14 案例分析

第2章 多元綫性迴歸模型
2．1 多元綫性迴歸模型及其假定條件
2．1．1 模型的建立
2．1．2 模型的假定條件
2．2 最小二乘法
2．3 最小二乘估計量的特性
2．3．1 綫性特性
2．3．2 無偏特性
2．3．3 最小方差性
2．3．4 漸近無偏性
2．3．5 一緻性
2．4 殘差的方差
2．5 Y與最小二乘估計量 鈄的分布
2．6 多重可決係數（多重確定係數）
2．6．1 總平方和、迴歸平方和與殘差平方和
2．6．2 多重確定係數R2
2．6．3 調整的多重確定係數2
2．7 F檢驗
2．8 t檢驗和迴歸係數的置信區間
2．9 預測
2．9．1 yT+1的點預測
2．9．2 單個yT+1的置信區間預測
2．9．3 E（yT+1）的置信區間預測
2．9．4 預測的評價指標
2．10 多元綫性迴歸計算舉例
2．11 偏相關與復相關
2．11．1 偏相關
2．11．2 復相關
2．12 案例分析
2．13 實際建模過程中應該注意的若乾問題

第3章 可綫性化的非綫性迴歸模型
3．1 可綫性化的7種非綫性函數
3．1．1 冪函數模型
3．1．2 指數函數模型
3．1．3 對數函數模型
3．1．4 雙麯綫函數模型
3．1．5 多項式函數模型
3．1．6 生長麯綫函數模型
3．1．7 龔伯斯麯綫函數模型
3．2 可綫性化的非綫性模型綜閤案例
3．3 可綫性化的非綫性模型一覽錶

第4章 特殊解釋變量
4．1 虛擬變量
4．1．1 測量截距移動
4．1．2 測量斜率變化
4．2 工具變量
4．2．1 工具變量在一元綫性迴歸模型中的應用
4．2．2 工具變量在多元綫性迴歸模型中的應用
4．3 滯後變量
4．3．1 分布滯後模型
4．3．2 自迴歸模型
4．4 隨機解釋變量

第5章 異方差
5．1 同方差假定
5．2 異方差的錶現與來源
5．3 模型存在異方差的後果
5．4 異方差檢驗
5．4．1 定性分析異方差
5．4．2 戈德菲爾德-匡特檢驗
5．4．3 懷特檢驗
5．4．4 戈列瑟檢驗
5．4．5 ARCH（自迴歸條件異方差）檢驗
5．5 剋服異方差的方法
5．5．1 用解釋變量或解釋變量的算術根除原迴歸式剋服異方差
5．5．2 用戈列瑟檢驗式剋服異方差
5．5．3 通過對數據取自然對數消除異方差
5．5．4 剋服異方差的矩陣描述
5．6 案例分析

第6章 自相關
6．1 非自相關假定
6．2 自相關的來源與後果
6．3 自相關檢驗
6．3．1 圖示法
6．3．2 DW檢驗法
6．3．3 LM檢驗（亦稱BG檢驗）法
6．3．4 迴歸檢驗法
6．4 自相關的解決方法
6．5 剋服自相關的矩陣描述
6．6 自相關係數的估計
6．7 案例分析

第7章 多重共綫性
7．1 非多重共綫性假定
7．2 多重共綫性的來源
7．3 多重共綫性的後果
7．3．1 完全多重共綫性對參數估計的影響
7．3．2 近似共綫性對參數估計的影響
7．3．3 多重共綫性後果的矩陣描述與濛特卡洛模擬
7．4 多重共綫性的檢測
7．5 多重共綫性的解決方法
7．5．1 直接閤並解釋變量
7．5．2 利用已知信息閤並解釋變量
7．5．3 增加樣本容量或重新抽取樣本
7．5．4 閤並截麵數據與時間序列數據
7．5．5 剔除引起多重共綫性的變量
7．6 案例分析
7．7 多重共綫性與解釋變量的不正確剔除
7．8 違反模型假定條件的其他幾種情形
7．8．1 被解釋變量存在測量誤差
7．8．2 被解釋變量、解釋變量同時存在測量誤差
7．8．3 隨機解釋變量
7．8．4 模型的設定誤差

第8章 聯立方程模型
8．1 聯立方程模型的概念
8．2 聯立方程模型的分類
8．2．1 結構模型
8．2．2 簡化型模型
8．2．3 遞歸模型
8．3 聯立方程模型的識彆
8．3．1 識彆概念
8．3．2 結構模型的識彆方法
8．4 聯立方程模型的估計方法
8．4．1 遞歸模型的估計方法
8．4．2 簡化型模型的估計方法
8．4．3 結構模型的估計方法
8．5 聯立方程模型舉例

第9章 模型診斷常用統計量與檢驗
9．1 檢驗模型中全部解釋變量都無解釋作用的F統計量
9．2 檢驗單個迴歸係數顯著性的t統計量
9．3 檢驗迴歸係數綫性約束條件是否成立的F統計量
9．4 似然比統計量
9．5 沃爾德（Wald）統計量
9．6 拉格朗日乘子統計量
9．7 赤池、施瓦茨和漢南�部�因統計量
9．8 檢驗正態分布性的JB統計量
9．9 格蘭傑因果性檢驗
9．10 鄒突變點檢驗
9．11 迴歸係數穩定性的鄒檢驗
9．12 遞歸分析

第10章 時間序列ARIMA模型
10．1 隨機過程與時間序列定義
10．2 ARIMA模型的分類
10．2．1 自迴歸模型
10．2．2 移動平均模型
10．2．3 自迴歸移動平均模型
10．2．4 單整自迴歸移動平均模型
10．3 伍爾德（Wold）分解定理
10．3．1 伍爾德分解定理
10．3．2 隨機過程期望與漂移項的關係
10．4 自相關函數及其估計
10．4．1 自相關函數
10．4．2 自迴歸過程的自相關函數
10．4．3 移動平均過程的自相關函數
10．4．4 ARMA過程的自相關函數
10．4．5 自相關函數的估計（相關圖）
10．5 偏自相關函數及其估計
10．5．1 偏自相關函數定義
10．5．2 偏自相關函數的計算
10．5．3 AR、MA、ARMA過程偏自相關函數特徵
10．5．4 偏自相關函數的估計
10．5．5 ARIMA過程自相關函數和偏自相關函數特徵總結
10．6 ARIMA模型的建立、估計過程與預測
10．6．1 模型的識彆
10．6．2 模型參數的估計
10．6．3 模型的診斷與檢驗
10．6．4 ARIMA模型預測
10．7 ARIMA模型建模案例
10．8 季節時間序列ARIMA模型
10．8．1 季節時間序列模型定義
10．8．2 季節隨機過程的自相關函數和偏自相關函數
10．8．3 季節ARIMA模型的識彆、擬閤、檢驗與預測
10．8．4 季節ARIMA模型建模案例
10．9 迴歸與ARMA組閤模型（regARIMA模型）
10．9．1 迴歸與ARMA組閤模型定義
10．9．2 迴歸與ARMA組閤模型案例分析

第11章 虛假迴歸
11．1 問題的提齣
11．2 單整性定義
11．3 單整序列的統計特徵
11．4 虛假迴歸

第12章 單位根檢驗
12．1 4種典型的非平穩過程
12．1．1 隨機遊走過程
12．1．2 隨機趨勢過程
12．1．3 趨勢平穩過程
12．1．4 趨勢非平穩過程
12．2 DF，T（鈄-1）統計量的分布特徵
12．2．1 DF統計量的分布特徵
12．2．2 AR（p）含單位根過程的DF統計量分布特徵
12．2．3 誤差項為ARMA形式的I（1）過程DF分布特徵
12．2．4 DF檢驗式中t（醊），t（鉤）和F統計量的分布特徵
12．2．5 T（鈄-1）統計量的分布特徵
12．2．6 趨勢過程中t統計量的分布特徵
12．3 單位根檢驗
12．3．1 單位根檢驗原理
12．3．2 單位根檢驗步驟
12．4 單位根檢驗的EViews 9操作
12．5 單位根檢驗案例分析
12．6 結構突變序列的單位根檢驗

第13章 單方程誤差修正模型
13．1 均衡概念
13．2 誤差修正模型
13．2．1 自迴歸分布滯後模型
13．2．2 誤差修正模型定義
13．3 協整定義
13．4 協整檢驗
13．4．1 以殘差為基礎的協整檢驗法
13．4．2 協整係數的分布滯後模型估計法
13．5 格蘭傑定理
13．5．1 多項式矩陣
13．5．2 格蘭傑（Granger）定理
13．5．3 舉例驗證格蘭傑定理
13．6 建立單方程誤差修正模型的EG兩步法
13．6．1 EG兩步法
13．6．2 單方程誤差修正模型案例分析

第14章 麵闆數據模型
14．1 麵闆數據的定義
14．2 麵闆數據模型分類
14．2．1 混閤模型
14．2．2 固定效應模型
14．2．3 隨機效應模型
14．3 麵闆數據模型估計方法
14．3．1 混閤最小二乘估計
14．3．2 組內估計
14．3．3 最小二乘虛擬變量估計法
14．3．4 一階差分估計
14．3．5 可行GLS估計法（隨機效應估計法）
14．3．6 麵闆數據模型擬閤優度的測量
14．4 麵闆數據模型的設定與檢驗
14．4．1 F檢驗
14．4．2 H檢驗
14．4．3 Wald檢驗
14．4．4 F檢驗和LR檢驗
14．5 麵闆數據建模案例分析
14．6 麵闆數據建模的EViews 9操作
14．6．1 Pool（混閤）數據工作文件的建立，模型的估計、檢驗與預測
14．6．2 麵闆數據panel型工作文件的建立，模型估計與檢驗
附錄A 隨機變量、概率極限、矩陣代數知識簡介
附錄B 統計分布錶
附錶1 相關係數臨界值錶
附錶2 標準正態分布函數錶
附錶3 t分布百分位數錶
附錶4 ？2分布百分位數錶
附錶5 F分布百分位數錶
附錶6 DW檢驗臨界值錶（?=0．05）
附錶7 DF分布百分位數錶
附錶8 t（醊）檢驗臨界值錶（膟t=?+駓t-1+ut中檢驗?=0）
附錶9 F檢驗臨界值錶（膟t=?+駓t-1+ut中檢驗?=?=0）
附錶10 t（醊）檢驗臨界值錶（膟t=?+鉻+駓t-1+ut中檢驗?=0）
附錶11 t（鉤）檢驗臨界值錶（膟t=?+鉻+駓t-1+ut中檢驗?=0）
附錶12 F檢驗臨界值錶（膟t=?+鉻+駓t-1+ut中檢驗?=?=0）
附錶13 T（鈄-1）分布百分位數錶
附錶14 EG和AEG協整檢驗臨界值錶
附錶15 協整檢驗臨界值錶
附錄C EViews 9使用簡介
參考文獻

精彩書摘

　　《計量經濟學/數量經濟學係列叢書》：
　　本章在1.1節給齣計量經濟學簡介與建模步驟，第1章介紹一元綫性迴歸模型。內容包括模型的建立及其假定條件、一元綫性迴歸模型的係數估計、最小二乘（OLS）估計方法、迴歸係數估計量的分布、最小二乘估計量的統計性質、最小二乘迴歸方程的性質、擬閤優度的測量、迴歸係數的顯著性檢驗、迴歸係數的置信區間、模型的預測、案例分析等。
　　1.1計量經濟學簡介與建模步驟
　　“計量經濟學”，國內也稱“經濟計量學”對應的英文詞都是econometrics。
　　計量經濟學是指用定量與定性相結閤的方法研究經濟活動規律及其應用的科學。它是經濟學與統計學、數學相結閤的交叉學科。
　　“計量經濟學”作為一個專有名詞是1926年由挪威經濟學傢弗裏希（R. Frisch）提齣的。隨後1930年成立瞭國際計量經濟學學會，1933年創辦瞭《計量經濟學》雜誌。至今已有80多年的曆史。
　　我國1980年正式引進計量經濟學。標誌是中國社會科學院邀請美國以諾貝爾經濟學奬獲得者、美國賓夕法尼亞大學剋萊因教授為首的7位計量經濟學傢開辦“計量經濟學講習班”。之後計量經濟學在中國得到迅速發展。1998年教育部高等學校經濟學學科教學指導委員會正式將計量經濟學列為高等學校經濟學門類各專業本科生的8門必修課之一。
　　計量經濟學以20世紀70年代為界，之前的研究成果多屬於經典計量經濟學範疇，之後的研究成果多屬於非經典計量經濟學範疇。隨著時間的推移，計量經濟學逐漸滲透到經濟學各個領域形成瞭新的計量經濟學分支，如金融計量經濟學、時間序列計量經濟學、空間計量經濟學等。也有人按研究對象把計量經濟學分為宏觀計量經濟學和微觀計量經濟學。
　　計量經濟模型，即研究經濟、人文問題所建立的定量分析模型。其中使用時間最久的是迴歸模型，如果以高斯（C.F.Gauss）提齣最小二乘估計方法為標誌，則已經有208年的曆史瞭。但真正建立起一套完整的設定、估計、推斷、檢驗體係是在20世紀30年代。20世紀40年代以前建立的基本上是單方程迴歸模型。40年代以後隨著計算機的發展，以及人們著眼於對宏觀經濟的研究，開始建立聯立方程模型。20世紀70年代初，Box�睯enkins提齣研究時間序列的ARIMA模型。20世紀70年代以後隨著計算機以及計算機專用軟件的逐步普及，各種模型被提齣，研究成果呈爆炸式增長。
　　計量經濟學的研究內容與目的主要有以下兩個。
　　……

前言/序言

前言

本書主要由迴歸模型、時間序列ARIMA模型、單位根檢驗和誤差修正模型、麵闆數據模型等內容組成。讀者對象是大專院校的本科生、碩士研究生以及從事經濟、管理等領域研究的學者、工作者和教師。若講授完本書全部內容再加上安排上機時間，大約需要100學時。

本書共分14章。其中第1~9章基本上屬於經典計量經濟學的內容。第10章介紹時間序列ARIMA模型，第11章和第12章介紹非平穩時間序列以及單位根檢驗。第13章介紹單方程誤差修正模型。第14章介紹麵闆數據模型。第11~14章屬於計量經濟學中比較新的內容，係統介紹第11~14章內容的本科生教材以往並不多見。

本書具有如下一些特點。

用現代手段和視角分析經典計量經濟學知識和非平穩相關統計量的分布特徵。例如，對OLS迴歸估計量、異方差、自相關、多重共綫性、動態模型迴歸係數估計量分布的討論，既給齣理論推導，又給齣濛特卡洛模擬結果，將會使讀者更容易理解所學習的內容。濛特卡洛模擬方法是分析統計量分布特徵的重要方法，但是對於十多年前的國內來說，是不可能做到的事情，主要是受計算機運算速度的影響。現在，計算機運算速度早已今非昔比，所以是用濛特卡洛模擬方法研究、講授統計量分布特徵的時候瞭。本書還給齣瞭非平穩時間序列建模，虛假迴歸，虛假相關，單整、協整相關統計量分布特徵的濛特卡洛模擬結果。濛特卡洛模擬方法有助於讀者對統計量分布特徵的理解。

把時間序列ARIMA模型引入計量經濟學教材。從當前看，ARIMA模型是計量經濟學理論的重要組成部分。而20世紀的計量經濟學教材則主要以介紹迴歸模型為主，很少或根本不涉及ARIMA模型部分。計量經濟學理論發展到今天，如果不學習ARIMA模型，則單位根檢驗，單整、協整理論，組閤（regARIMA）模型，誤差修正模型等知識根本無法掌握。

在介紹計量經濟模型的方式上堅持3個環節並舉： 介紹計量經濟模型的理論知識，介紹與其相聯係的典型案例分析，介紹與案例分析相對應的計量經濟建模的EViews 9操作。如果讀者自己再運用專用軟件EViews和STATA進行練習，則一定會完美掌握本書所提供的計量經濟學知識。

凡是樣本容量不大的數據在書中相應例子和案例的位置都已經給齣，而書中全部例子和案例的樣本數據則以EViews和STATA數據文件的形式在清華大學齣版社官方網站（http://www.tup.com.cn）和書中的二維碼上給齣。讀者可免費下載，也可以直接嚮作者索取。所有數據文件的編號都與書中例子和案例的編號相對應。用li錶示例子的編號，case錶示案例的編號。比如，li 13��3錶示第13章第3個例子； case 15��1錶示第15章第1個案例。STATA文件名與EViews數據文件的命名方法相同。

EViews數據文件

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內容非常不錯，值得認真看看！

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