第一章  平稳时间序列及性质
  1.1  经济时间序列的基本概念
  1.2  AR（Autoregressive）模型及性质
  1.3  偏自相关（partial  autocorrelation）函数
  1.4  MA（Moving  Average）模型及性质
  1.5  ARMA（AutoregressiveMovingAverage）模型及性质
  1.6  AR（p）模型的估计
  1.7  MA（g）与ARMA模型的估计
  1.8  平稳时间序列的建模过程
  参考文献
第二章  单位根与协整分析
  2.1  单位根与伪回归
  2.2  AR模型的单位根检验
  2.3  MA模型的单位根检验
  2.4  ARIMA模型的单位根检验
  2.5  向量自回归与误差修正模型
  2.6  时间趋势与协整关系
  2.7  协整关系的实证研究
  本章附录
  参考文献
第三章  时间序列的因果性检验
  3.1  平稳时间序列的Granger因果性检验
  3.2  协整关系与Granger因果性
  3.3  非平稳时间序列的Granger因果性检验
  3.4  蒙特卡洛模拟结果
  3.5  Granger因果性检验的一些新发展
  本章附录
  参考文献
第四章  通货膨胀预期与Granger因果性
  4.1  Granger因果性与粮价及通货膨胀之关系
  4.2  模型的设定与检验
  4.3  向最误差修证模型的估计
  本章附录
  参考文献
第五章  货币供给与收入间因果性的单位根分析
  5.1  ARMA模型的设定
  5.2  ARMA模型的单位根检验
  5.3  货币供给与收入间的因果性检验
  5.4  存在滞后阶数与结构变化时的因果性研究
  5.5  Sims检验与Sims滤波
  本章附录
  参考文献
第六章  货币需求函数与弱外生性检验
  6.1  非平稳性分析
  6.2  长期关系的估算
  6.3  弱外生性
  6.4  货币需求函数的估计
  本章附录
  参考文献
第七章  货币长期中性与单位根检验
  7.1  Fisher与Seater的货币长期中性检验
  7.2  中国货币长期中性研究
  7.3  日本货币长期中性研究
  本章附录
  参考文献
第八章  面板数据分析
  8.1  面板数据模型
  8.2  动态面板数据模型
  8.3  基于动态面板模型的实证分析
  本章附录
  参考文献
附录
  A.EViews软件使用手册
  B.统计表