计量经济学

　　计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

　　靳庭良，性别，男出生年月1964.8很终学历博士研究生，职称教授，学位博士，所在院系河南财经政法大学经济学院

目录１ 绪论………………………………………………………………………………… （１）§ １．１ 什么是计量经济学………………………………………………………… （１）１．１．１ 计量经济学的诞生与发展……………………………………… （１）１．１．２ 计量经济学与相关学科的关系………………………………… （３）１．１．3 计量经济模型…………………………………………………… （４）§ １．２ 经典计量经济学的建模步骤……………………………………………… （５）１．２．１ 理论模型的设定………………………………………………… （５）１．２．２ 变量数据的搜集与处理………………………………………… （７）１．２．３ 模型参数的估计………………………………………………… （９）１．２．４ 模型的检验……………………………………………………… （９）１．２．５ 模型的选择……………………………………………………… （１０）§ １．３ 计量经济模型的应用…………………………………………………… （１０）１．３．１ 结构分析………………………………………………………… （１０）１．３．２ 经济预测………………………………………………………… （１３）１．３．３ 政策评价………………………………………………………… （１３）§ １．４ 阅读本书需要的数学预备知识及计量分析软件……………………… （１３）１．４．１ 数学预备知识…………………………………………………… （１３）１．４．２ 计量分析软件…………………………………………………… （１４）§ １．５ 结束语…………………………………………………………………… （１４）练习题一…………………………………………………………………………… （１６）２ 一元线性回归模型……………………………………………………………… （１８）§ ２．１ 回归分析与回归模型…………………………………………………… （１８）２．１．１ 回归分析的含义………………………………………………… （１８）２．１．２ 回归模型的概念………………………………………………… （１９）２．１．３ 引入随机误差项的原因………………………………………… （２１）２．１．４ 总体回归模型的可识别性……………………………………… （２２）§ ２．２ 基本概念及普通最小二乘法…………………………………………… （２３）２．２．１ 基本概念………………………………………………………… （２３）２．２．２ 普通最小二乘法………………………………………………… （２６）２．２．３ 斜率系数与变量之间相关系数的关系………………………… （２８）§ ２．３ 总体回归模型的基本假定及参数ＯＬＳ 估计量的统计性质…………… （３０）２．３．１ 基本假定………………………………………………………… （３０）２．３．２ 回归系数ＯＬＳ 估计量的统计性质……………………………… （３２）２．３．３ 随机误差项方差的ＯＬＳ 估计量………………………………… （３６）§ ２．４ 拟合优度的度量………………………………………………………… （３７）２．４．１ 可决系数（Ｒ２） ……………………………………………… （３８）２．４．２ 相关系数与Ｒ２ 的关系………………………………………… （４１）§ ２．５ 回归系数的假设检验及其区间估计…………………………………… （４２）２．５．１ 回归系数ＯＬＳ 估计量的概率分布……………………………… （４２）２．５．２ 回归系数的假设检验…………………………………………… （４３）２．５．３ 回归系数的区间估计…………………………………………… （４８）§ ２．６ 预测……………………………………………………………………… （４９）２．６．１ 点预测…………………………………………………………… （５０）２．６．２ 区间预测………………………………………………………… （５１）§ ２．７ 案例分析………………………………………………………………… （５５）§ ２．８ 结束语…………………………………………………………………… （５８）练习题二…………………………………………………………………………… （６０）附录２．１ 回归系数ＯＬＳ 估计量的最小方差性证明…………………………… （６６）附录２．２ 随机误差项方差ＯＬＳ 估计量的无偏性证明………………………… （６８）３ 多元线性回归模型……………………………………………………………… （７０）§ ３．１ 基本概念及普通最小二乘法…………………………………………… （７０）３．１．１ 基本概念………………………………………………………… （７０）３．１．２ 普通最小二乘法………………………………………………… （７３）３．１．３ 偏回归系数与偏相关系数的关系……………………………… （７６）§ ３．２ 总体回归模型的基本假定及参数ＯＬＳ 估计量的统计性质…………… （７９）３．２．１ 基本假定………………………………………………………… （７９）３．２．２ 回归系数ＯＬＳ 估计量的统计性质……………………………… （８１）３．２．３ 随机误差项方差的ＯＬＳ 估计量………………………………… （８３）§ ３．３ 可决系数与调整的可决系数…………………………………………… （８４）３．３．１ 可决系数（Ｒ２） ……………………………………………… （８４）３．３．２ 调整的可决系数（Ｒ??２） ……………………………………… （８５）§ ３．４ 变量的显著性检验及回归系数的区间估计…………………………… （８６）３．４．１ 变量的显著性检验……………………………………………… （８６）３．４．２ 回归系数的区间估计…………………………………………… （９０）§ ３．５ 预测……………………………………………………………………… （９２）３．５．１ 点预测…………………………………………………………… （９３）３．５．２ 区间预测………………………………………………………… （９３）３．５．３ 预测区间大小的影响因素分析………………………………… （９６）§ ３．６ 可线性化的非线性回归模型…………………………………………… （９８）３．６．１ 几种常见的模型………………………………………………… （９８）３．６．２ 模型的估计与预测…………………………………………… （１０２）§ ３．７ 案例分析………………………………………………………………… （１０４）§ ３．８ 结束语…………………………………………………………………… （１０７）练习题三………………………………………………………………………… （１１０）附录３．１ 优选似然估计法…………………………………………………… （１１７）附录３．２ 不可线性化非线性回归模型的估计……………………………… （１１８）附录３．３ 在ＥＶｉｅｗｓ 软件下进行矩阵运算的基本过程……………………（１１９）４ 违背基本假定的多元线性回归模型……………………………………… （１２１）引言……………………………………………………………………………… （１２１）§ ４．１ 多重共线性……………………………………………………………… （１２４）４．１．１ 多重共线性的概念…………………………………………… （１２４）４．１．２ 多重共线性的后果…………………………………………… （１２７）４．１．３ 多重共线性的诊断…………………………………………… （１２８）４．１．４ 多重共线性的处理…………………………………………… （１２９）§ ４．２ 异方差性………………………………………………………………… （１３６）４．２．１ 异方差性的概念……………………………………………… （１３６）４．２．２ 异方差性的后果……………………………………………… （１３８）４．２．３ 异方差性的检验……………………………………………… （１４０）４．２．４ 异方差性的补救措施………………………………………… （１４５）４．２．５ 存在异方差性情形下的预测………………………………… （１５４）§ ４．３ 自相关性………………………………………………………………… （１５６）４．３．１ 自相关性的概念及表现形式………………………………… （１５６）４．３．２ 自相关性的后果……………………………………………… （１６０）４．３．３ 自相关性的检验……………………………………………… （１６２）４．３．４ 自相关性的补救措施………………………………………… （１６６）４．３．５ 存在自相关性情形下的预测………………………………… （１７８）§ ４．４ 随机解释变量模型……………………………………………………… （１８０）４．４．１ 经典线性回归模型的一般定义及参数ＯＬＳＥ 的统计性质… （１８０）４．４．２ 内生解释变量问题及工具变量法…………………………… （１８３）§ ４．５ 结束语…………………………………………………………………… （１９１）练习题四………………………………………………………………………… （１９６）附录４． １ 在ＥＶｉｅｗｓ 软件下利用ＷＬＳ 法估计模型的输出结果……（２０３）５ 回归模型的设定与选择……………………………………………………… （２０６）引言……………………………………………………………………………… （２０６）§ ５．１ 解释变量选取的偏误…………………………………………………… （２０７）５．１．１ 遗漏相关变量………………………………………………… （２０７）５．１．２ 误选无关变量………………………………………………… （２０９）５．１．３ “从一般到特殊” 的建模策略……………………………… （２１０）§ ５．２ 模型设定的统计检验…………………………………………………… （２１０）５．２．１ 线性约束的Ｆ 检验…………………………………………… （２１１）５．２．２ 解释变量的筛选……………………………………………… （２１２）５．２．３ 非嵌套模型之间的选择……………………………………… （２１２）５．２．４ 模型结构突变的Ｃｈｏｗ 检验…………………………………… （２１３）§ ５．３ 模型的选择准则………………………………………………………… （２１６）§ ５．４ 定性因素的量化与虚拟变量…………………………………………… （２１８）５．４．１ 定性因素的量化……………………………………………… （２１８）５．４．２ 虚拟变量的设置……………………………………………… （２２０）５．４．３ 虚拟变量在模型结构差异检验中的应用…………………… （２２３）§ ５．５ 结束语…………………………………………………………………… （２２８）练习题五………………………………………………………………………… （２３１）６ 滞后变量模型…………………………………………………………………… （２３９）§ ６．１ 滞后效应与滞后变量模型……………………………………………… （２３９）§ ６．２ 分布滞后模型…………………………………………………………… （２４０）６．２．１ 模型参数的意义……………………………………………… （２４０）６．２．２ 模型的估计…………………………………………………… （２４１）６．２．３ 模型滞后长度的确定………………………………………… （２４９）§ ６．３ 自回归模型……………………………………………………………… （２５０）６．３．１ 自适应预期模型……………………………………………… （２５０）６．３．２ 局部调整模型………………………………………………… （２５１）６．３．３ 一般自回归模型……………………………………………… （２５２）§ ６．４ Ｇｒａｎｇｅｒ 因果关系检验………………………………………………… （２５４）§ ６．５ 结束语…………………………………………………………………… （２６０）练习题六………………………………………………………………………… （２６１）７ 联立方程模型…………………………………………………………………… （２６７）引言……………………………………………………………………………… （２６７）§ ７．１ 联立方程模型的基本概念……………………………………………… （２６８）７．１．１ 变量的分类…………………………………………………… （２６８）７．１．２ 结构式模型…………………………………………………… （２６９）７．１．３ 简化式模型…………………………………………………… （２７２__v__ v___）§ ７．２ 模型的识别……………………………………………………………… （２７３）７．２．１ 识别的定义…………………………………………………… （２７３）７．２．２ 结构方程识别的条件………………………………………… （２７６）§ ７．３ 模型的估计方法………………………………………………………… （２８１）７．３．１ 间接最小二乘法（ＩＬＳ 法） ………………………………… （２８１）７．３．２ 二阶段最小二乘法（２ＳＬＳ 法） ……………………………… （２８２）７．３．３ 三阶段最小二乘法（３ＳＬＳ 法） ……………………………… （２８４）§ ７．４ 递归系统模型…………………………………………………………… （２８７）７．４．１ 模型的定义…………………………………………………… （２８７）７．４．２ 模型的识别与估计…………………………………………… （２８９）§ ７．５ 联立方程模型的检验…………………………………………………… （２９０）７．５．１ 单方程的检验………………………………………………… （２９０）７．５．２ 方程系统的检验……………………………………………… （２９０）§ ７．６ 克莱因战争间模型……………………………………………………… （２９１）§ ７．７ 结束语…………………………………………………………………… （２９６）练习题七………………………………………………………………………… （２９７）附录７．１ 利用３ＳＬＳ 法估计模型（７?? ３８） 的输出结果…………． （３００）附录７．２ 长期乘数估计值的推导过程……………………………………… （３０１）８ 伪回归现象与协整理论……………………………………………………… （３０３）引言……………………………………………………………………………… （３０３）§ ８．１ 基本概念及平稳性条件………………………………………………… （３０４）８．１．１ 基本概念……………………………………………………… （３０４）８．１．２ 平稳性条件…………………………………………………… （３０９）§ ８．２ 单位根检验……………………………………………………………… （３１２）８．２．１ ＤＦ 检验………………………………………………………… （３１２）８．２．２ ＡＤＦ 检验……………………………………………………… （３１５）§ ８．３ 伪回归现象与协整的概念……………………………………………… （３２１）８．３．１ 伪回归现象…………………………………………………… （３２１）８．３．２ 协整的概念…………………………………………………… （３２２）§ ８．４ 协整检验………………………………………………………………… （３２４）８．４．１ 双变量的ＥＧ 检验……………………………………………… （３２５）８．４．２ 多变量的ＥＧ 检验……………………………………………… （３２６）８．４．３ 协整方程的动态普通最小二乘估计………………………… （３２７）§ ８．５ 误差修正模型…………………………………………………………… （３３４）８．５．１ 模型的结构…………………………………………………… （３３４）８．５．２ 模型的估计…………………………………………………… （３３５）§ ８．６ 结束语…………………………………………………………………… （３３６）练习题八………………………………………………………………………… （３３８）附录８．１ 随机模拟生成样本序列的简单程序举例………………………… （３４２）附录Ａ ＥＶｉｅｗｓ１０ 的操作基础…………………………………．… （３４４）附录Ａ．１ ＥＶｉｅｗｓ 简介………………………………………………………… （３４４）附录Ａ．２ ＥＶｉｅｗｓ 的开启与关闭……………………………………………… （３４４）附录Ａ．３ 工作文件的建立与数据的输入…………………………………… （３４７）附录Ａ． ４ 数据的处理………………………………………………………… （３５４）附录Ａ．５ 作图………………………………………………………………… （３５７）附录Ａ． ６ 常用描述统计量的计算…………………………………………… （３６２）附录Ｂ 统计分布表……………………………………………………………… （３６６）附录Ｂ 表１ 标准正态分布表………………………………………………… （３６６）附录Ｂ 表２ ｔ 分布表…………………………………………………………… （３６７）附录Ｂ 表３ Ｆ 分布表………………………………………………………… （３６８）附录Ｂ 表４ χ ２ 分布表………………………………………………………… （３７４）附录Ｂ 表５ ＤＷ 检验临界值表………………………………………………… （３７５）附录Ｂ 表６ ＥＧ 协整检验临界值表…………………………………………… （３７９）参考文献……………………………………………………………………………… （３８０）