第一章 导论

第1节 计量经济学的产生和发展

第2节 计量经济学建模步骤一

第3节 计量经济学建模步骤二

第4节 计量经济学建模步骤三

第5节 计量经济学建模步骤四

导论测试题

第二章 线性回归模型与最小二乘估计

第1节 回归模型概述

第2节 一元线性回归模型与最小二乘估计

第3节 多元线性回归模型与最小二乘估计

第4节多元线性回归模型与最小二乘估计：实例

单元测试

第三章 OLS估计量的性质——高斯-马尔科夫定理

第1节 知识回顾

第2节 线性性假设

第3节 严格外生性假设

第4节 识别条件

第5节 球型扰动项假设

第6节 高斯-马尔科夫定理优良性证明

单元测验

第四章 多元线性回归模型统计推断

第1节 拟合优度检验

第2节 单个变量显著性检验

第3节 多个参数线性约束条件的检验

单元测试

第五章 线性回归模型的进一步讨论

第1节 包含定性信息变量的模型

第2节 包含“非线性因素”的线性回归模型

单元测试

第六章 模型设定问题

第1节 遗漏变量问题（一）

第2节 遗漏变量问题（二）

第3节 无关变量问题

第4节 建模策略：“由小到大”还是“由大到小”

单元测验

第七章 内生性问题

第1节 解释变量与扰动项相关

第2节 内生变量

第3节 工具变量

第4节 工具变量法

第5节 二阶段最小二乘法

单元测验

第八章 异方差与序列相关

第1节 异方差的例子

第2节 异方差的后果

第3节 异方差的检验

第4节 异方差的处理

第5节 序列相关性问题

第6节 序列相关的处理

单元测验

第九章 更多估计量介绍

第1节 似然函数

第2节 极大似然估计——以线性模型为例

第3节 矩估计

第4节 广义矩估计

单元测验

第十章 时间序列的基本概念

第1节 时间序列的研究由来和数学定义

第2节 时间序列数据描述、图例

第3节 常见时间序列的分解

第4节 不规则波动

第5节 随机趋势

第6节 相关性的测度

第7节 高斯白噪音、带漂移的随机游走

时间序列的基本概念 单元测验题

第十一章 平稳时间序列

第1节 时间序列的概率看法

第2节 严平稳时间序列

第3节 （宽）平稳时间序列

第4节 平稳时间序列的数字特征

第5节 一枚硬币产生的数据过程

单元测验

第十二章 平稳性和趋势平滑

第1节 平稳性的直观鉴别

第2节 平稳性的直观鉴别：案例

第3节 平稳化手段对不平稳性部分的剥离

第4节 趋势平滑

第5节 近邻回归、局部加权回归

单元测验

第十三章 平稳化与平稳性检验

第1节 平稳化

第2节 去季节性

第3节 去趋势

第4节 去周期性

第5节 （自然）对数法、差分法、对数差分法

第6节 平稳性检验：DF、ADF检验

单元测验

第十四章 ARMA过程

第1节 AR(p)，MA(q)，ARMA(p,q)

第2节 可逆、因果、无冗余

第3节 ARMA(p,q)模型的ACF 和PACF

第4节 ARMA(p,q)模型的识别

第5节 ARMA(p,q)的估计

单元测验

第十五章 GARCH过程

第1节 GARCH模型族的重要性

第2节 ARCH(1)

第3节 ARCH(q)

第4节 GARCH(p,q)

第5节 GARCH模型族

第6节 Eviews操作：检验与估计（上）

第7节 Eviews操作：检验与估计（下）

单元测验

第十六章 面板数据回归模型

第1节 面板数据的概念及其建模优势

第2节 面板数据回归模型的类型

第3节 个体固定效应模型的估计

第4节 时间固定效应模型/ 双固定效应模型的估计

第5节 随机效应模型的估计

第6节 面板数据回归模型的筛选

单元测试

第十七章 非线性概率模型

第1节 线性概率模型

第2节 非线性概率模型

单元测试