本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，是高等学校经济学类核心课程教材之一。

本书以学生“愿意学、学得懂、愿意用”为导向，介绍计量经济学的基本内容及其发展，同时基于我国实际数据和例子以及仿真实验讲述重要理论和概念，并以适当的方式引申和扩展，由此形成了“学生有兴趣学、学了能应用”的教学内容和讲述方式。全书以总体回归模型和样本回归模型及其相互关系为基点，首先讲述样本回归模型及其估计和估计量的性质、假设检验，进而通过仿真实验直观讲解估计量的性质；在此基础上，通过例题重点讲述模型设定，讨论现实数据不满足若干经典假设条件的检验与校正的思想。其次，简洁直观地讲述了离散选择模型，并以通俗易懂、重在解析其研究思想的方式讲述平稳和非平稳的时间序列模型及其应用。最后，以例子讲述面板数据模型的特点、面板数据模型的估计和检验，并以言简意赅的方式讲述动态面板数据模型。与第一版相比，本书对案例进行了扩充，并采用二维码链接的方式增加了“延伸阅读”。

本书可作为高等学校经济学类、管理类各专业计量经济学的本科生教材，也可以作为经济类学科方向的硕士、博士研究生及相关科研人员学习和应用计量经济学的参考书。

前辅文
第1章 引论
  §1.1 计量经济学的定义与应用
   一、计量经济学的定义与学科特性
   二、计量经济学的作用与功能
  §1.2 计量经济学的学科地位
   一、计量经济学在经济学科中居于最重要的地位
   二、计量经济学是经济学的一个分支学科
   三、计量经济学的分类
  §1.3 计量经济学中的主要概念与含义
   一、计量经济学与计量经济模型
   二、被解释变量与解释变量
   三、模型的估计和假设检验
   四、数据
  §1.4 如何学习计量经济学
   延伸阅读 普通最小二乘法与蒙特卡罗仿真的初步介绍
  本章小结
  讨论与思考题
  练习题
第2章 回归分析概览
  §2.1 总体与总体回归模型
   一、总体与总体回归模型的含义
   二、总体回归模型中的ui所包含的内容
  §2.2 样本与样本回归模型
   一、样本与样本回归模型的含义
   二、样本回归模型的估计——普通最小二乘法的基本原理
  §2.3 总体回归模型和样本回归模型——基于蒙特卡罗实验的再认识
   延伸阅读 浅谈如何设定和评估样本回归模型
  本章小结
  讨论与思考题
  练习题
第3章 一元线性回归模型
  §3.1 一元线性回归模型参数的估计
   一、基本假定
   二、普通最小二乘法（OLS）
   三、OLS估计量的统计性质
  §3.2 拟合优度
   一、总离差平方和的分解
   二、拟合优度
  §3.3 回归参数的区间估计和假设检验
   一、回归参数估计量的概率分布
   二、回归参数的区间估计
   三、变量的显著性检验：t检验
   四、检验统计量的p值
  §3.4 例子：中国消费函数
   一、模型估计与结果说明
   二、模型应用
  §3.5 对OLS估计量统计性质的直观认识——蒙特卡罗模拟
  延伸阅读1 浅谈非经典假设下OLS估计量的变化
  延伸阅读2 σ2的无偏估计量
  本章小结
  讨论与思考题
  练习题
第4章 多元线性回归分析
  §4.1 多元线性回归模型
   一、两个例子
   二、多元线性回归模型的一般形式
   三、偏效应
  §4.2 多元线性回归模型的OLS估计
   一、回归系数的估计
   二、随机误差项方差的估计
   三、判定系数的调整
  §4.3 多元线性回归模型的假设检验
   一、假设检验的基本思想
   二、单参数的显著性检验
   三、多参数的线性约束检验
  §4.4 极大似然估计与似然比检验
   一、极大似然估计
   二、参数约束的似然比检验
  §4.5 线性回归模型的扩展
   一、含有对数化变量的模型
   二、多项式模型
  §4.6 多元回归分析实例：货币需求分析
   一、回归结果的经济解释
   二、残差及其正态性检验
   三、参数线性约束的检验
  §4.7 分布滞后模型与解释变量的选择
  延伸阅读 变量的时间趋势
  本章小结
  讨论与思考题
  练习题
第5章 模型设定
  §5.1 计量经济学模型的设定偏误
   一、模型设定偏误
   二、模型设定偏误的类型
  §5.2 模型设定偏误的后果
   一、模型拟合不足
   二、模型过度拟合
   三、不正确的函数形式
  §5.3 模型误设的检验
   一、过度拟合的检验
   二、拟合不足的检验
   三、拉姆齐的RESET检验
   四、非嵌套模型的检验
  §5.4 样本数据导致的模型设定问题
  §5.5 关于模型设定偏误问题的蒙特卡罗仿真实验
   一、模型拟合不足的仿真实验
   二、模型拟合过度的仿真实验
  延伸阅读 奇异样本数据问题
  本章小结
  讨论与思考题
  练习题
*第6章 多元线性回归的向量表述
  §6.1 多元线性回归模型的向量形式
  §6.2 OLS估计量的向量表述
  §6.3 OLS估计量的性质
   一、OLS估计量的有限样本性质
   二、OLS估计量的渐近性质
  §6.4 LR，Wald和LM检验
  §6.5 案例分析
   一、例子：基于向量形式的OLS估计
   二、例子：LR，Wald，LM三种检验统计量的应用
  延伸阅读 矩阵代数
  本章小结
  讨论与思考题
  练习题
第7章 多重共线性
  §7.1 多重共线性的概念
   一、完全多重共线性
   二、不完全多重共线性
  §7.2 产生多重共线性的原因
   一、经济变量之间具有共同的变化趋势
   二、滞后变量的引入
   三、多项式项的引入
   四、样本数据自身的限制
  §7.3 多重共线性对OLS估计的影响
   一、完全多重共线性对OLS估计的影响
   二、不完全多重共线性下OLS估计的后果
  §7.4 对多重共线性现象的侦察
   一、相关系数检验法
   二、辅助回归模型检验法
   三、回归结果判断法
   四、方差膨胀因子(VIF)检验法
   五、条件数
  §7.5 对多重共线性问题的补救
   一、剔除变量法
   二、增大样本容量
   三、变换模型形式
   四、逐步回归法
   五、改变估计方法
   六、主成分分析法
   七、无为而治——什么也不做
  延伸阅读 主成分分析法
  本章小结
  讨论与思考题
  练习题
第8章 异方差
  §8.1 异方差的本质及来源
   一、直观认识异方差
   二、异方差的来源
  §8.2 异方差对OLS估计量的影响
   一、异方差条件下OLS估计量的线性性、无偏性和一致性
   二、异方差条件下OLS估计量的方差
   三、异方差条件下OLS估计量的假设检验
  §8.3 异方差的检验
   一、图示法
   二、异方差的拉格朗日乘数（LM）检验方法
   三、White检验
  §8.4 异方差的修正方法
   一、加权最小二乘法
   二、两阶段估计法
   三、方差和协方差的White稳健性估计
   四、改变模型的设定形式
   五、异方差修正的相关讨论
  §8.5 消费函数的案例分析
   一、WLS修正
   二、FGLS修正
   三、White稳健标准误
   四、取对数形式
  延伸阅读 White的异方差稳健标准误
  本章小结
  讨论与思考题
  练习题
第9章 自相关
  §9.1 自相关的含义及其表现形式
   一、 自相关的含义
   二、自相关的表现形式
  §9.2 自相关的来源
   一、惯性
   二、模型的函数形式设定不正确
   三、数据处理引起的自相关
   四、 某些模型中的随机误差项的特性带来的自相关
  §9.3 忽视自相关的后果
   一、回归系数的OLS估计量仍具有无偏性
   二、估计的回归系数不再具有最小方差性
   三、有可能低估误差项εt的方差
  §9.4 自相关的检验
   一、图示法
   二、DW自相关检验
   三、BG检验
   四、Q检验
  §9.5 误差项一阶自相关的校正方法
   一、 广义最小二乘法
   二、 一阶自相关系数的估计
  §9.6 误差项高阶自相关的校正方法
  §9.7 例子：我国货币需求函数的估计
  §9.8 GLS校正自相关——蒙特卡罗实验结果
  延伸阅读 修正标准误的尼威-韦斯特方法及其对t检验的影响的讨论
  本章小结
  讨论与思考题
  练习题
第10章 离散选择模型
  §10.1 虚拟解释变量
   一、测量截距的变动
   二、测量斜率的变动
   三、使用虚拟变量检验模型的稳定性
   四、虚拟变量之间的交互作用
  §10.2 线性概率模型
   一、线性概率模型的含义
   二、有关线性概率模型的问题
  §10.3 Logit 模型
   一、Logit 模型的含义
   二、Logit 模型的估计
  §10.4 Probit 模型
  §10.5 线性概率模型、Logit模型与Probit模型的比较
  §10.6 例子：家庭居民股票市场参与的影响因素研究
  延伸阅读 Probit模型的扩展
  本章小结
  讨论与思考题
  练习题
第11章 联立方程模型
  §11.1 联立方程模型概述
   一、联立方程模型的含义
   二、联立方程模型的图形表示
   三、联立方程模型案例：简单的凯恩斯宏观经济模型
  §11.2 OLS估计的联立性偏误
   一、理解联立性偏误
   二、联立性检验
   三、一个应用实例
  §11.3 参数识别
   一、识别的含义
   二、识别的条件
  §11.4 两阶段最小二乘估计
   一、2SLS估计思想
   二、说明性例子
  §11.5 一个简单的货币供求模型
  延伸阅读1 关于联立性偏误的更规范化解释
  延伸阅读2 联立方程模型的其他估计方法
  本章小结
  讨论与思考题
  练习题
第12章 平稳时间序列模型
  §12.1 分布滞后模型
   一、分布滞后模型的含义
   二、滞后效应产生的原因
   三、分布滞后模型的估计方法
  §12.2 自回归分布滞后模型
   一、适应性预期模型
   二、部分调整模型
   三、自回归分布滞后模型的估计
  §12.3 ARMA模型
   一、时间序列分析的几个基本概念
   二、ARMA模型的类型
   三、ARMA模型的识别
   四、ARMA模型的估计
   五、ARMA模型运用的一个实例
  §12.4 向量自回归模型（VAR）
   一、VAR模型的含义及特点
   二、VAR模型滞后期的选择
   三、VAR模型的估计
   四、VAR模型的脉冲响应函数
   五、VAR模型的方差分解
   六、VAR模型运用的一个实例
  延伸阅读1 基于VAR模型的格兰杰因果关系检验
  延伸阅读2 结构向量自回归模型（SVAR）
  延伸阅读3 增加因子的向量自回归模型（Factor-Augmented VAR，FAVAR）简介
  本章小结
  讨论与思考题
  练习题
第13章 非平稳时间序列模型
  §13.1 实际经济中的数据特征
  §13.2 非平稳时间序列与单位根过程
  §13.3 趋势平稳和差分平稳过程
   一、趋势平稳和差分平稳的数据生成过程
   二、趋势平稳的检验方法
  §13.4 单位根检验
   一、DF检验
   二、ADF检验
   三、ADF检验的实例
  延伸阅读 ARIMA模型
  本章小结
  讨论与思考题
  练习题
第14章 协整与误差校正模型
  §14.1 谬误回归
  §14.2 协整的概念
  §14.3 协整检验
   一、协整检验：EG两步检验法
   二、我国进出口总额的协整检验
  §14.4 误差校正模型
  §14.5 例子：我国商业银行利率的协整分析
  §14.6 Johansen 协整检验
  §14.7 Johansen协整检验的设定
  §14.8 Johansen协整模型的估计
  §14.9 Johansen协整应用的案例
  延伸阅读 浅谈向量误差校正模型
  本章小结
  讨论与思考题
  练习题
第15章 面板数据模型
  §15.1 面板数据模型概述
   一、两个例子
   二、面板数据的特征及优势
   三、面板数据模型的混合估计
  §15.2 固定效应与随机效应
  §15.3 静态面板数据模型的估计
   一、静态面板数据模型的固定效应估计
   二、静态面板数据模型的随机效应估计
   三、豪斯曼(Hausman)检验
  §15.4 动态面板数据模型简介
   一、动态面板数据模型的内生性问题
   二、动态面板模型的GMM方法
   三、IV的选择及其有效性的检验
   四、例子：新凯恩斯混合Phillips曲线的估计
  延伸阅读 交互效应面板数据模型
  本章小结
  讨论与思考题
  练习题
附录 统计分布表
  一、标准正态分布表
  二、χ2分布表
  三、t分布表
  四、F分布表
  五、DW检验上下界表
  六、协整检验临界值表
参考文献

“十一五”国家规划教材