第一章  计量经济学导论

  第一节  引言

  第二节  什么是计量经济学

  第三节  计量经济研究的步骤

  第四节  计量经济学涉及的主要数据类型

  第五节  计量经济学的主要研究方法

  第六节  计量经济分析软件

  本章总结

  思考与练习

第二章  EViews与SAS软件简介

  第一节  EViews简介

  第二节  SAS简介

  本章总结

  思考与练习

第三章  简单线性回归模型

  第一节  回归的含义

  第二节  回归的几个基本概念

  第三节  一元回归模型的估计

  第四节  计算机应用实例

  本章总结

  思考与练习

第四章  多元线性回归模型

  第一节  多元线性回归模型的含义

  第二节  多元线性回归的参数估计——普通最小二乘法

  第三节  OLS的有效性——高斯—马尔可夫定理

  第四节  OLS估计量的方差

  第五节  计算机应用实例

  本章总结

  思考与练习

  附录：多元线性回归的矩阵表达

第五章  假设检验

  第一节  假设检验的基本原理

  第二节  单参数假设检验：t检验

  第三节  置信区间

  第四节  多参数假设检验：F检验

  第五节  计算机应用实例

  本章总结

  思考与练习

第六章  方程形式的选择与虚拟变量的使用

  第一节  双对数线性模型

  第二节  半对数线性模型

  第三节  多项式回归模型

  第四节  虚拟变量在多元回归分析中的应用

  第五节  常见的模型设定错误

  第六节  数据测度单位

  第七节  计算机应用实例

  本章总结

  思考与练习

第七章  时间趋势与季节性

  第一节  时间趋势模型

  第二节  消除时间趋势的方法

  第三节  季节性

  第四节  消除季节性的方法

  第五节  计算机应用实例

  本章总结

  思考与练习

第八章  异方差与自相关

  第一节  异方差性

  第二节  对异方差的检验

  第三节  对异方差的修正

  第四节  序列自相关

  第五节  对序列自相关性的检验

  第六节  序列自相关模型的修正

  第七节  计算机应用实例

  本章总结

  思考与练习

第九章  经典时间序列模型

  第一节  时间序列的结构与平稳性

  第二节  ARMA过程和ARIMA过程

  第三节  ARIMA过程的估计方法

  第四节  计算机应用实例

  本章总结

  思考与练习

第十章  时间序列的深入专题

  第一节  VAR模型

  第二节  ARCH模型与GARCH模型

  第三节  非平稳时间序列与单位根检验

  第四节  协整

  第五节  计算机应用实例

  本章总结

  思考与练习

第十一章  混合截面数据模型

  第一节  混合截面数据的性质

  第二节  混合截面数据的检验

  第三节  利用独立混合截面进行政策分析

  第四节  计算机应用实例

  本章总结

  思考与练习

第十二章  面板数据模型

  第一节  面板数据的性质

  第二节  一阶差分模型

  第三节  固定效应模型

  第四节  随机效应模型

  第五节  计算机应用实例

  本章总结

  思考与练习

第十三章  二元选择模型

  第一节  二元选择问题

  第二节  线性概率模型

  第三节  Probit模型和Logit模型

  第四节  二元选择模型的比较

  第五节  计算机应用实例

  本章总结

  思考与练习

第十四章  截取数据与断尾数据模型

  第一节  截取数据与断尾数据

  第二节  Tobit模型

  第三节  断尾数据模型

  第四节  计算机应用实例

  本章总结

  思考与练习

第十五章  内生性与工具变量估计

  第一节  内生性

  第二节  工具变量估计

  第三节  工具变量选取实例

  第四节  两阶段最小二乘法

  第五节  豪斯曼检验

  第六节  识别条件的判定及检验

  第七节  计算机应用实例

  本章总结

  思考与练习

第十六章  回归方程系统模型

  第一节  回归方程系统

  第二节  似不相关回归模型

  第三节  联立方程模型——简介

  第四节  联立方程模型的识别

  第五节  联立方程模型的估计

  第六节  计算机应用实例

  本章总结

  思考与练习

参考书目