Econometrics theory and application

　　前 言
　　教学建议
　　绪论
　　　　0.1 什么是计量经济学
　　　　0.2 为什么要学习计量经济学
　　　　0.3 如何学习计量经济学
　　　　0.4 计量经济学方法
　　　　思考与练习
　　第一篇 经典假设下的计量经济学模型
　　　第1章 Eviews软件简介与数据处理方法
　　　　1.1 Eviews软件简介
　　　　1.2 数据分类
　　　　1.3 数据获取
　　　　1.4 数据处理
　　　　1.5 数据的统计特征
　　　　思考与练习
　　　第2章 最小二乘法
　　　　2.1 散点图
　　　　2.2 函数的形式与参数的经济意义
　　　　2.3 最小二乘法
　　　　2.4 案例分析
　　　　思考与练习
　　　第3章 一元线性回归
　　　　3.1 传统假设下的一元线性回归模型
　　　　3.2 一元线性回归模型的基本假设
　　　　3.3 最小二乘估计值的特征
　　　　3.4 判定系数
　　　　3.5 最小二乘回归的若干重要结论
　　　　3.6 参数显著性检验：t检验
　　　　3.7 预测
　　　　3.8 案例分析
　　　　思考与练习
　　　第4章 多元回归分析（一）
　　　　4.1 多变量线性回归模型
　　　　4.2 多元线性回归模型的若干假设
　　　　4.3 多元线性回归模型的参数估计
　　　　4.4 多元回归模型的拟合优度
　　　　4.5 多元线性回归模型的参数检验
　　　　4.6 多元线性回归模型的预测
　　　　4.7 案例分析
　　　　思考与练习
　　　第5章 多元回归分析（二）
　　　　5.1 带有虚拟变量的回归模型
　　　　5.2 参数的标准化
　　　　5.3 非标准线性模型的标准化
　　　　5.4 案例分析
　　　　思考与练习
　　第二篇 放宽假设的计量经济学模型
　　　第6章 异方差性
　　　　6.1 什么是异方差性
　　　　6.2 异方差产生的后果
　　　　6.3 异方差性的诊断
　　　　6.4 如何消除异方差
　　　　6.5 案例分析
　　　　思考与练习
　　　第7章 序列相关性
　　　　7.1 什么是序列相关性
　　　　7.2 序列相关性会产生什么后果
　　　　7.3 序列相关性的诊断
　　　　7.4 如何消除序列相关性
　　　　7.5 案例分析
　　　　思考与练习
　　　第8章 多重共线性
　　　　8.1 什么是多重共线性
　　　　8.2 多重共线性会产生什么后果
　　　　8.3 多重共线性的诊断
　　　　8.4 如何消除多重共线性
　　　　8.5 案例分析
　　　　思考与练习
　　第三篇 联立方程模型的理论及其应用
　　　第9章 联立方程模型和识别
　　　　9.1 联立方程模型的概念
　　　　9.2 结构式模型与简化式模型
　　　　9.3 模型识别以及识别方法
　　　　9.4 案例分析
　　　　思考与练习
　　　第10章 联立方程模型的参数估计方法
　　　　10.1 普通最小二乘法与递归模型
　　　　10.2 间接最小二乘法
　　　　10.3 二阶段最小二乘法
　　　　10.4 案例
　　　　思考与练习
　　第四篇 时间序列计量经济学模型及其应用
　　　第11章 时间序列的平稳性及其检验
　　　　11.1 时间序列数据的平稳性
　　　　11.2　时间序列数据的平稳性检验
　　　　11.3　 ADF单位根检验实例
　　　　思考与练习
　　　第12章 向量自回归模型及其应用
　　　　12.1 向量自回归模型
　　　　12.2 向量自回归模型的估计
　　　　12.3 脉冲响应函数
　　　　12.4 预测误差方差分解
　　　　12.5 Granger因果关系检验
　　　　12.6 案例分析
　　　　思考与练习
　　　第13章 协整与误差修正模型
　　　　13.1 协整理论
　　　　13.2 误差修正模型
　　　　13.3 向量误差修正模型
　　　　13.4 案例分析
　　　　思考与练习
　　附录A 常用年鉴
　　附录B 标准正态分布表
　　附录C t分布表
　　附录D X2分布百分位数表
　　附录E F分布百分位数表
　　附录F 杜宾-沃森检验临界值表
　　附录G ADF分布临界值表
　　附录H φ的经验分布表
　　参考文献