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第一章导论
导论
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●1.1什么是计量经济学
计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。计量经济学与理论经济学、经济统计学、数理统计学既有区别又有联系。
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●1.2计量经济学的研究步骤
计量经济研究分为模型设定、估计参数、模型检验、模型应用四个步骤。模型的设定主要是选择变量和确定变量间联系的数学形式。适于对实际经济活动作计量分析的计量经济模型应包括经济变量、待确定的参数和随机误差项。对模型检验包括经济意义检验、统计推断检验、计量经济学检验和模型预测检验。计量经济模型主要可应用于经济结构分析、经济预测、政策评价及检验经济理论。
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●1.3变量、参数、数据与模型
计量经济模型中的变量分为被解释变量和解释变量、内生变量和外生变量。参数是计量经济模型中表现经济变量相互依存程度的因素，通常具有相对稳定性，无法直接观测和计算，只能用适当的方法根据变量的样本观测值去估计。参数估计的方法应符合“尽可能地接近总体参数真实值”的准则。计量经济研究中应用的数据包括时间序列数据、截面数据、面板数据、虚拟变量数据等。
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第二章简单线性回归模型
简单线性回归模型
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●2.1回归分析与回归函数
变量间的关系分为函数关系与相关关系。现代意义上的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由解释变量去估计被解释变量的平均值。简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。总体回归函数是将总体被解释变量Y的条件期望表现为解释变量X的某种函数。样本回归函数是将被解释变量Y的样本条件均值表示为解释变量X的某种函数。随机扰动项是被解释变量实际值与条件期望的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。
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●2.2简单线性回归模型参数的估计
简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动项与解释变量不相关假定、正态性假定）。普通最小二乘法(OLS)估计参数的基本思想及估计式；OLS估计式的分布性质及期望、方差和标准误差；OLS估计式是最佳线性无偏估计式。
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●2.3拟合优度的度量
拟合优度是样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，可决系数是在总变差分解的基础上确定的。可决系数的计算方法、特点与作用。
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●2.4回归系数的假设检验
对回归系数假设检验的基本思想。对回归系数t检验的思想与方法。
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●2.5案例分析
分别运用Eviews软件和Stata软件实现对简单线性回归模型的估计和检验。
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第三章多元线性回归模型
多元线性回归模型
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●3.1多元线性回归模型的引入和形式
多元线性回归模型描述了一个被解释变量与多个解释变量之间的线性关系。多元线性回归模型中回归系数的偏回归系数性质，可以实现在保持某些控制变量不变的情况下，分析所关注的变量对被解释变量的真实影响。
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●3.2多元线性回归模型的古典假定
多元线性回归模型的古典假定包含两方面：一是对变量和模型的假定；二是对随机误差项的假定。
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●3.3多元线性回归模型的OLS估计及其性质
多元线性回归模型中对随机扰动项的假定，除了零均值假定、同方差假定无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定以外，还要求满足无多重共线性假定。在古典假定都满足的条件下，多元线性回归模型的最小二乘估计量是最佳线性无偏估计量（BLUE）。
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●3.4多元线性回归模型的拟合优度
在多元线性回归模型中，我们用多重可决系数来衡量估计的模型对观测值的拟合程度。多重可决系数只涉及变差，没有考虑自由度。我们用自由度去修正多重可决系数，从而引入修正的可决系数。
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●3.5多元线性回归模型的假设检验
回归方程的显著性检验，是指在一定的显著性水平下，从总体上对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系是否显著成立进行的一种统计检验。回归参数的显著性检验，目的在于分别检验当其他解释变量不变时，该回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显著影响。
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●3.6案例分析
案例分析
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第四章多重共线性
多重共线性
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●4.1多重共线性的定义和性质
经典线性回归模型的假定之一，是诸解释变量X之间无多重共线性。大致地说，多重共线性指的是诸变量之间有准确的或近似准确的线性关系。共线性程度的加强，会对参数估计值的准确性、稳定性带来影响。不完全的多重共线性事实上有严重程度的问题。
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●4.2多重共线性产生的后果
多重共线性有如下后果:如果解释变量之间有完全的共线性，则它们的回归系数是不确定的，并且它们的标准误没有定义。如果共线性是高度的而不是完全的，则回归系数的估计是可能的，但趋向于有大的标准误，其结果是系数的总体值不能准确地加以估计。
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●4.3多重共线性的检验
介绍计量回归过程中检验多重共线性的常用方法：简单相关系数检验法、方差膨胀因子法、直观判断法、逐步回归检测法。
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●4.4多重共线性的补救措施
处理多重共线性问题的几条经验规则:(1)剔除一个高度共线的变量；(2)获取补充或新的数据；(3)数据转换；(4)利用外部或先验信息；(5)横截面与时间序列数据并用等。哪条规则在实践中适当，要看数据的性质和共线性问题的严重程度。
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●4.5案例分析
案例分析
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第五章异方差性
异方差性
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●5.1异方差性的实质
异方差性的概念、产生的原因、存在的后果
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●5.2异方差性的检验
图示检验法、Goldfeld-Quandt检验
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●5.3异方差性的补救措施
模型变换法、加权最小二乘法、模型的对数变换
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●5.4案例分析
案例分析
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第六章自相关
自相关
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●6.1什么是自相关
自相关的概念、自相关的表现形式
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●6.2自相关产生的原因和后果
自相关产生的原因、线性回归模型随机误差项存在自相关时，用OLS估计产生的后果
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●6.3自相关的检验
图示检验法、DW检验法、BG检验法
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●6.4自相关的补救
广义差分法，自相关系数的确定，包括科克伦-奥克特迭代法、德宾两步法
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●6.5案例分析
案例分析
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第七章虚拟变量回归
虚拟变量回归
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●7.1虚拟变量
虚拟变量是人工构造的取值为0和1的作为属性变量代表的变量。虚拟变量的设置要区分基础类型和比较类型。虚拟变量个数设置的规则：在有截距项的模型中，若定性因素有m个相互排斥的类型，只能引入m-1个虚拟变量，否则会陷入所谓的“虚拟变量陷阱”，产生完全的多重共线性。
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●7.2虚拟解释变量的回归
在计量经济模型中，加入虚拟解释变量的途径有两种基本方式：一是加法方式；二是乘法方式。以加法方式引入虚拟变量改变的是模型的截距；以乘法方式引入虚拟变量改变的是模型的斜率。以乘法形式引入虚拟变量的主要作用在于：对回归模型结构变化的检验、定性因素间交互作用的影响分析、分段线性回归等。
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●7.3案例分析
案例分析