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第一部分 基本模型3

第1章 导论3

1.1 计量经济学的定义3

1.2 计量经济学如何解决问题4

1.3 数据类型5

1.4 本书的结构安排8

1.5 本书的习题和附录9

思考与练习9

第2章 线性回归模型的基本思想与最小二乘法10

2.1 回归的含义10

2.2 总体回归函数与样本回归函数11

2.3 样本回归函数的计算与最小二乘法13

2.4 拟合优度16

2.5 一个例子17

本章小结17

思考与练习17

本章附录19

第3章 一元经典线性回归模型的基本假设与检验21

3.1 经典线性回归模型的基本假设与高斯—马尔可夫定理22

3.2 OLS估计量的精度25

3.3 OLS估计量的抽样分布26

3.4 假设检验27

3.5 显著性水平29

3.6 估计量的一致性30

3.7 置信区间31

3.8 CLRM假设的再审查：正态性检验32

3.9 一个实例34

3.10 统计软件应用于回归分析：菲利普斯曲线36

3.11 “参数线性”的一个说明37

本章小结38

思考与练习38

本章附录40

第4章 多元线性回归模型的估计与假设检验43

4.1 一个例子：偏回归系数的解释43

4.2 多元回归分析的OLS估计量44

4.3 CLRM的假设与估计量的性质46

4.4 拟合优度48

4.5 多元回归的假设检验48

4.6 显著性检验49

4.7 置信区间50

4.8 校正拟合优度（判定系数）51

4.9 联合检验与受限最小二乘52

4.10 设定偏差与解释变量的增减55

4.11 综合实例55

本章小结61

思考与练习62

本章附录65

第5章 多重共线性68

5.1 完全多重共线性68

5.2 近似或不完全多重共线性70

5.3 多重共线性可能的来源71

5.4 多重共线性带来的后果72

5.5 多重共线性的诊断73

5.6 处理多重共线性的一些方法75

本章小结79

思考与练习79

本章附录81

第二部分 模型拓展85

第6章 回归模型的函数形式85

6.1 线性回归的含义85

6.2 对数模型86

6.3 多项式回归模型97

6.4 度量单位与回归结果101

6.5 标准化变量的回归102

本章小结104

思考与练习104

本章附录107

第7章 虚拟变量110

7.1 虚拟变量及数据处理110

7.2 虚拟变量在回归模型中的作用114

7.3 虚拟变量的应用举例120

本章小结126

思考与练习126

本章附录128

第8章 异方差130

8.1 异方差的性质130

8.2 异方差性对OLS估计量的影响132

8.3 异方差性的检验134

8.4 异方差问题的处理141

本章小结146

思考与练习146

本章附录147

第9章 自相关149

9.1 自相关的性质149

9.2 自相关性对OLS估计量的影响151

9.3 自相关性的检验152

9.4 自相关问题的处理157

本章小结161

思考与练习162

第10章 模型设定与实践163

10.1 模型选择的原则与指标164

10.2 模型设定误差的类型166

10.3 模型设定误差的诊断167

10.4 嵌套模型与非嵌套模型172

10.5 非嵌套模型的选择172

10.6 综合应用176

本章小结179

思考与练习179

附录183

附录1 主要例题的Stata操作183

附录2 Stata命令汇总表213

附录3 标准正态分布的累积概率216

附录4 t分布的临界值219

附录5 F分布的10％上端临界值221

附录6 F分布的5％上端临界值224

附录7 F分布的1％上端临界值226

附录8 x2分布的上端临界值228

附录9 DW检验：5％显著性水平下dL和dU的临界值（单侧检验）230

参考文献239