本书较为系统地阐述了计量经济学的主要理论、方法、最新进展以及计量经济学软件EViews应用,以实用性、继承性和前瞻性为主要特色。全书共分11章,前3章阐述回归分析的基本内容及应用问题,这是整个计量经济学的基础;第4章至第7章介绍异方差性、自相关性、多重共线性、虚拟变量以及随机解释变量等计量经济问题及其解决方法,这是本书的主要内容;第8章和第10章阐述分布滞后模型和联立方程模型,这是本课程的重点内容之一;第9章重点阐述时间序列分析,主要涉及ADF检验、协整与误差修正模型、Granger因果关系检验、向量自回归模型(VAR),这部分内容是当代计量经济学研究的热点问题;第11章介绍面板数据模型及其应用,这是计量经济学研究的最新进展。本书特别强调应用EViews解决实际经济问题,具有很强的操作性。
本书可作为高等院校经济学、管理学本科生和研究生教材,也可作为从事计量经济理论与应用研究的相关人员的参考书。
本教材第2版出版以来,我们收到许多读者的宝贵意见和建议,听取了一些专家学者对本教材的宝贵意见,受益颇多。经过几年的使用,发现第2版教材还存在一些不足之处,在教学和科研工作中,我们也有不少新的体会与感触。为此,编者经过反复讨论,决定对本教材第2版进行修订与完善。
本教材第3版在保留第2版基本结构的基础上,对以下内容进行了修改、补充与完善。
第一,教材第3章增加了“极大似然估计法”的内容,删除了“偏相关系数”、“模型的结构稳定性检验: Chow检验”等内容。重新编写了第6章“6.2多重共线性的影响”,以便使读者更容易理解这部分内容。
第二,对教材第4章中的Park检验和Glejser检验、第6章中的逐步回归法,增加了EViews6.0操作的具体方法与步骤。
第三,教材第7章增加了“虚拟被解释变量”一节的内容,删除了第7章中“模型的设定误差”、“模型变量的观测误差”两节内容,第7章题目修改为“第7章虚拟变量与随机解释变量”。
第四,教材中所有的例题与案例分析,凡涉及计算与实际操作部分,均统一使用EViews6.0软件进行实证分析,并给出具体的操作步骤,对原有运行结果进行更新。
第五,更换了部分例题和案例分析,更新了一些例题、案例分析和课后习题的数据,补充、修改了部分习题。
第六,对第2版中不够准确和不够清晰之处进行了补充、修改与完善,对第2版中某些本科教学中很少涉及的内容作了适当删减。
编者在清华大学出版社网站 (http://www.tup.tsinghua.edu.cn/)“下载专区”为使用本书的教师和读者提供计量经济学(第3版)下载资源: 计量经济学软件(EViews6.0)、计量经济学(第3版)电子课件(PPT)、例题与案例分析EViews工作文件、各章习题数据等。
本教材的修改仍由第2版各部分的编者完成,新增加的内容由孙敬水编写。全书最后由孙敬水负责审阅、修改和定稿。在本书编写过程中,得到了统计学院博士研究生叶晓佳、李晓霞,经济学院博士研究生孙金秀、林晓炜以及于思源、姚志和杜金丹等同志的大力支持,编者在此表示感谢。
在本教材编写过程中,参考了国内外一些教材,在此谨向有关作者表示感谢。在本教材第3版出版之际,我们要感谢第2版出版以来对教材修改提出宝贵意见和建议的同行专家和读者,感谢清华大学出版社多年以来的关心和支持,感谢责任编辑为本教材出版付出的辛勤劳动。
由于我们知识水平与教学经验有限,本书的不足之处在所难免,恳请同行专家和读者批评指正,以便再版时认真修订。
编者
2014年2月
第1章 导论
1.1 计量经济学概述
1.2 计量经济学中的基本概念
1.3 计量经济学的研究步骤
习题
第2章 一元线性回归模型
2.1 一元线性回归模型的基本假定
2.2 一元线性回归模型的参数估计
2.3 一元线性回归模型的检验
2.4 一元线性回归模型的预测
2.5 案例分析
习题
第3章 多元线性回归模型
3.1 多元线性回归模型的估计
3.2 多元线性回归模型的检验
3.3 多元线性回归模型的预测
3.4 非线性回归模型
3.5 案例分析
习题
第4章 异方差性
4.1 异方差性及其产生的原因
4.2 异方差性的影响
4.3 异方差性的检验
4.4 异方差性的解决方法
4.5 案例分析
习题
第5章 自相关性
5.1 自相关性及其产生的原因
5.2 自相关性的影响
5.3 自相关性的检验
5.4 自相关性的解决方法
5.5 案例分析
习题
第6章 多重共线性
6.1 多重共线性及其产生的原因
6.2 多重共线性的影响
6.3 多重共线性的检验
6.4 多重共线性的解决方法
6.5 案例分析
习题
第7章 虚拟变量与随机解释变量
7.1 虚拟解释变量
7.2 虚拟被解释变量
7.3 随机解释变量
7.4 案例分析
习题
第8章 滞后变量模型
8.1 滞后变量模型概述
8.2 有限分布滞后模型及其估计
8.3 几何分布滞后模型
8.4 自回归模型的估计
8.5 案例分析
习题
第9章 时间序列分析
9.1 时间序列概述
9.2 时间序列的平稳性检验
9.3 协整与误差修正模型
9.4 格兰杰因果关系检验
9.5 向量自回归模型
9.6 案例分析
习题
第10章 联立方程模型
10.1 联立方程模型概述
10.2 联立方程模型的识别
10.3 联立方程模型的估计
10.4 联立方程模型的检验
10.5 案例分析
习题
第11章 面板数据模型
11.1 面板数据模型概述
11.2 面板数据模型的设定
11.3 混合回归模型
11.4 变截距模型
11.5 变系数模型
11.6 案例分析
习题
附录 统计分布表
参考文献