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绪论1

第1章 概率统计基础知识9

1.1 随机变量和概率分布9

1.1.1 随机变量及其概率分布9

1.1.2 随机向量分布11

1.1.3 随机变量的数字特征13

1.1.4 常见的几种分布18

1.1.5 随机变量的极限理论21

1.2 统计推断理论23

1.2.1 统计量23

1.2.2 参数估计24

1.2.3 假设检验31

第2章 矩阵代数相关知识38

2.1 向量和矩阵的基本概念38

2.1.1 向量38

2.1.2 矩阵39

2.2 向量和矩阵的运算40

2.2.1 矩阵的加法和减法40

2.2.2 矩阵的乘法41

2.2.3 矩阵的转置44

2.3 矩阵的迹44

2.4 向量的模和矩阵的行列式45

2.5 逆矩阵46

2.6 矩阵的秩47

2.7 特征向量及二次型48

2.7.1 特征根和特征向量48

2.7.2 二次型与正定矩阵49

2.8 矩阵的微商及克罗内克积50

2.8.1 矩阵的微商50

2.8.2 克罗内克积51

第3章 经典线性回归分析53

3.1 多元线性回归模型53

3.1.1 多元线性回归模型53

3.1.2 多元线性回归模型的基本假定54

3.1.3 偏回归系数的含义56

3.2 参数的最小二乘估计与极大似然估计57

3.2.1 最小二乘估计57

3.2.2 极大似然估计58

3.3 参数估计量的统计性质62

3.3.1 线性62

3.3.2 无偏性62

3.3.3 最小方差性62

3.4 随机干扰项u的方差估计65

3.5 多元线性回归参数的t检验与置信区间68

3.5.1 单个回归参数的t检验68

3.5.2 回归参数的置信区间69

3.6 拟合优度与修正拟合优度69

3.6.1 拟合优度69

3.6.2 修正拟合优度71

3.7 参数的整体显著性检验与约束检验72

3.7.1 参数的整体显著性检验72

3.7.2 参数的线性约束检验73

3.8 多元线性回归方程应用于预测79

3.8.1 点预测79

3.8.2 E(yf)的区间预测80

3.8.3 yf的随机区间预测81

3.9 应用实例82

思考题与练习题86

第4章 线性回归分析的扩展90

4.1 非线性回归模型90

4.2 可线性化模型的估计91

4.2.1 双对数模型91

4.2.2 半对数模型94

4.2.3 倒数模型97

4.2.4 多项式函数模型98

4.3 不可线性化模型的估计99

4.4 虚拟变量模型102

4.4.1 虚拟变量模型102

4.4.2 虚拟变量模型用于预测107

思考题与练习题107

第5章 放松基本假定下的计量经济分析111

5.1 异方差性111

5.1.1 异方差性的含义112

5.1.2 异方差性对OLS估计的影响114

5.1.3 异方差性的检验115

5.1.4 异方差性模型的估计方法121

5.2 自相关127

5.2.1 自相关的概念127

5.2.2 自相关对OLS估计的影响130

5.2.3 自相关的检验133

5.2.4 自相关模型的计量经济方法139

5.2.5 应用实例143

5.3 多重共线性147

5.3.1 多重共线性的含义147

5.3.2 多重共线性对OLS估计的影响148

5.3.3 多重共线性的检验151

5.3.4 解决多重共线性的方法154

思考题与练习题157

第6章 联立方程模型及其识别160

6.1 联立方程模型的一般概念160

6.1.1 联立方程模型的引入160

6.1.2 内生变量、外生变量和前定变量162

6.1.3 方程式的分类163

6.2 OLS估计量的同时方程偏倚164

6.3 联立方程模型的结构形式、约化形式和递归模型165

6.3.1 结构形式166

6.3.2 约化形式167

6.3.3 递归模型169

6.4 同时方程模型的识别问题170

6.4.1 不可识别的情形171

6.4.2 部分方程恰好识别的情形173

6.4.3 部分方程过度识别的情形174

6.4.4 整个模型恰好识别的情形175

6.5 同时方程模型的识别规则176

6.5.1 识别的阶条件177

6.5.2 识别的秩条件179

6.5.3 零约束条件与识别181

6.6 阶识别条件和秩识别条件的证明182

思考题与练习题187

第7章 联立方程模型的估计方法189

7.1 普通最小二乘法（OLS法）190

7.2 间接最小二乘法（ILS法）190

7.2.1 间接最小二乘法的基本思想190

7.2.2 间接最小二乘估计量的统计性质192

7.3 工具变量法（IV法）194

7.3.1 工具变量法的步骤195

7.3.2 工具变量法应用举例195

7.3.3 工具变量法的有效性197

7.4 二阶段最小二乘法（2SLS法）198

7.4.1 2SLS法的基本思想198

7.4.2 二阶段最小二乘法的步骤199

7.4.3 关于二阶段最小平方法的几点说明201

7.5 三阶段最小二乘法（3SLS法）202

7.5.1 三阶段最小二乘法的基本思想202

7.5.2 三阶段最小平方法的步骤202

7.5.3 关于三阶段最小二乘法的几点说明206

7.6 联立方程模型估计方法的比较与选择206

思考题与练习题207

第8章 分布滞后模型及自回归模型210

8.1 随机解释变量210

8.1.1 估计量的渐进性质210

8.1.2 随机解释变量模型的OLS估计特性211

8.1.3 工具变量法213

8.2 分布滞后模型214

8.2.1 分布滞后模型的特点214

8.2.2 分布滞后模型的估计方法217

8.3 自回归模型221

8.3.1 几种常见的自回归模型221

8.3.2 自回归模型的估计问题227

8.4 模型设定的偏误231

8.4.1 好模型的特性231

8.4.2 设定偏误的类型232

8.4.3 设定偏误的检验236

思考题与练习题238

第9章 一元时间序列分析240

9.1 平稳时间序列的定义240

9.1.1 随机过程及其概率分布240

9.1.2 随机过程的平稳性241

9.1.3 平稳时间序列的统计性质244

9.1.4 平稳时间序列的检验244

9.2 ARMA模型245

9.2.1 模型介绍246

9.2.2 ARMA分析247

9.3 例题分析249

9.4 差分基本知识251

9.4.1 差分运算的实质251

9.4.2 过度差分252

9.5 ARIMA模型253

9.5.1 ARIMA模型的结构253

9.5.2 ARIMA模型的性质255

9.5.3 ARIMA模型建模256

9.5.4 ARIMA模型预测259

9.5.5 疏系数模型262

9.6 条件异方差模型266

9.6.1 模型结构267

9.6.2 模型拟合271

思考题与练习题276

第10章 多元时间序列分析280

10.1 平稳多元序列建模280

10.2 虚假回归283

10.3 单位根检验284

10.3.1 DF检验285

10.3.2 ADF检验290

10.3.3 PP检验294

10.4 协整298

10.4.1 单整与协整298

10.4.2 协整检验299

10.5 误差修正模型301

思考题与练习题303

附录1306

附录2307

附录3308

第11章 离散和受限因变量模型309

11.1 二元选择模型309

11.1.1 定义及性质310

11.1.2 二元选择模型的种类310

11.2 多元选择模型324

11.2.1 有序选择模型324

11.2.2 条件Logit模型326

11.2.3 嵌套Logit模型（Nested Logit Model）328

11.3 计数数据模型329

11.3.1 计数数据模型的设定329

11.3.2 计数数据模型的估计330

11.4 限制因变量模型331

11.4.1 截断模型331

11.4.2 审查模型333

11.4.3 最大似然估计（MLE）334

11.5 实证分析335

思考题与练习题341

第12章 面板数据计量经济分析344

12.1 面板数据344

12.2 面板数据计量经济模型346

12.2.1 面板数据回归模型的一般形式347

12.2.2 模型中的若干假定347

12.2.3 面板数据回归模型的分类348

12.3 混合回归模型的估计353

12.3.1 模型假定353

12.3.2 模型估计353

12.3.3 混合回归模型的检验355

12.3.4 混合回归模型应用356

12.4 固定效应模型359

12.4.1 个体固定效应模型360

12.4.2 时点固定效应回归模型366

12.4.3 时点个体固定效应回归模型367

12.5 随机效应回归模型372

12.5.1 个体随机效应模型372

12.5.2 个体时间随机效应模型375

12.5.3 固定效应模型和随机效应模型设定检验380

12.6 案例分析382

思考题与练习题389

附录 统计学用表392

参考文献414