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第一章 绪论1

1.1 计量经济学1

1.1.1 计量经济学1

1.1.2 计量经济学模型2

1.1.3 计量经济学是一门经济学科3

1.1.4 计量经济学在经济学科中的地位4

1.1.5 计量经济学模型的应用5

1.2 计量经济学的内容体系7

1.2.1 从学科发展角度划分7

1.2.2 从内容角度划分8

1.2.3 从程度角度划分8

1.2.4 从模型类型角度划分9

1.2.5 从估计方法角度划分10

1.2.6 从数据类型角度划分11

1.3 经典线性计量经济学模型理论方法回顾12

1.3.1 经典线性计量经济学模型的形式12

1.3.2 经典线性计量经济学模型的关系类型14

1.3.3 经典线性计量经济学模型理论模型的设定14

1.3.4 经典线性计量经济学模型的样本数据17

1.3.5 经典线性计量经济学模型参数的估计19

1.3.6 经典线性计量经济学模型的检验19

1.3.7 经典线性计量经济学模型成功的三要素23

1.4 本章思考题23

2.1.1 非线性单方程计量经济学模型概述25

第二章 模型结构非经典的计量经济学问题25

2.1 传统的非线性单方程计量经济学模型25

2.1.2 非线性普通最小二乘法27

2.1.3 讨论：一个例子30

2.2 变参数线性计量经济学模型32

2.2.1 确定性变参数模型32

2.2.2 随机变参数模型35

2.3 增长曲线模型38

2.3.1 增长曲线模型概述38

2.3.2 逻辑增长曲线模型39

2.3.3 龚珀兹增长曲线模型42

2.4.1 时间序列分析模型概述43

2.4 线性时间序列分析模型43

2.4.2 随机时间序列分析模型(AR，MA，ARMA)的识别45

2.4.3 随机时间序列分析模型(AR，MA，ARMA)的估计48

2.5 协整理论与误差修正模型51

2.5.1 单整51

2.5.2 单整的单位根检验52

2.5.3 协整54

2.5.4 误差修正模型56

2.5.5 一个误差修正模型实例：中国居民消费方程57

2.5.6 ADF分布临界值表59

2.6 无参数回归模型60

2.6.2 权函数估计61

2.6.1 无参数回归模型的概念61

2.6.3 一个用权函数估计的无参数回归模型实例71

2.6.4 确定性解释变量无参数回归模型的最小二乘法估计74

2.6.5 稳健估计78

2.7 本章思考题和综合练习题79

2.7.1 思考题79

2.7.2 综合练习题80

第三章 估计方法非经典的计量经济学问题81

3.1 经典线性计量经济学模型的最大似然估计81

3.1.1 经典线性单方程计量经济学模型的最大似然估计81

3.1.2 经典线性联立方程计量经济学模型的有限信息最大似然估计84

3.1.3 经典线性联立方程计量经济学模型的完全信息最大似然估计86

3.2 经典线性计量经济学模型最小二乘估计的扩展89

3.2.1 经典单方程线性计量经济学模型可行的广义最小二乘估计89

3.2.2 经典单方程线性计量经济学模型的分部回归估计91

3.2.3 经典单方程线性计量经济学模型的偏回归估计92

3.2.4 经典单方程线性计量经济学模型的交叉估计95

3.3 经典线性计量经济学模型的贝叶斯估计96

3.3.1 概念97

3.3.2 单方程计量经济学模型贝叶斯估计的过程98

3.3.3 正态线性单方程计量经济学模型的贝叶斯估计99

3.3.4 一个贝叶斯估计的实例103

3.4 局部多项式回归估计104

3.4.1 一元局部多项式回归104

3.4.2 多元局部多项式回归112

3.4.3 一个局部回归的实例113

3.5 半参数回归模型及其参数估计115

3.5.1 偏残差估计116

3.5.2 光滑样条估计117

3.5.3 两阶段最小二乘估计117

3.6 计量经济学模型的广义矩估计119

3.6.1 广义矩估计的概念120

3.6.2 计量经济学模型的广义矩估计121

3.6.3 OLS和ML估计是广义矩估计的特例124

3.6.4 假设检验127

3.7.1 思考题130

3.7 本章思考题和综合练习题130

3.7.2 综合练习题131

第四章 数据类型非经典的计量经济学问题132

4.1 平行数据计量经济学模型(一)——一般模型132

4.1.1 平行数据模型概述132

4.1.2 模型的设定133

4.1.3 固定影响变截距模型136

4.1.4 随机影响变截距模型139

4.1.5 变截距模型实例145

4.2 平行数据计量经济学模型(二)——扩展模型148

4.2.1 变系数模型148

4.2.2 动态模型150

4.2.3 关于平行数据模型的讨论154

4.3 离散被解释变量数据计量经济学模型(一)——二元选择模型155

4.3.2 二元离散选择模型156

4.3.1 二元离散选择模型的经济背景156

4.3.3 二元probit离散选择模型及其参数估计158

4.3.4 二元logit离散选择模型及其参数估计161

4.3.5 二元离散选择模型的变量显著性检验163

4.4 离散被解释变量数据计量经济学模型(二)——多元选择模型163

4.4.1 经济生活中的多元离散选择问题164

4.4.2 一般多元离散选择logit模型164

4.4.3 排序多元离散选择模型169

4.5.1 经济生活中的受限被解释变量问题170

4.5.2 截断被解释变量数据计量经济学模型170

4.5 受限被解释变量数据计量经济学模型170

4.5.3 归并被解释变量数据计量经济学模型173

4.6 持续时间数据被解释变量计量经济学模型174

4.6.1 计量经济学中持续时间分析问题的提出175

4.6.2 Hazard比率与Hazard比率模型176

4.7 本章思考题和综合练习题179

4.7.1 思考题179

4.7.2 综合练习题180

第五章 非线性计量经济学模型181

5.1 可线性化的非线性计量经济学模型181

5.1.1 通过变量变换线性化181

5.2 非线性模型估计中的优化计算方法184

5.2.1 无约束优化184

5.1.2 通过参数变换线性化184

5.2.2 约束优化问题188

5.3 非线性回归模型(一)——一般估计方法189

5.3.1 非线性回归模型189

5.3.2 非线性回归模型的非线性最小二乘估计190

5.3.3 非线性回归模型的非线性加权最小二乘估计199

5.3.4 非线性回归模型的最大似然估计199

5.3.5 非线性回归模型的工具变量估计201

5.4 非线性回归模型(二)——统计推断201

5.4.1 非线性强度的曲率度量202

5.4.2 非线性回归模型的假设检验211

5.4.4 非线性推断域的图示法213

5.4.3 非线性回归推断的线性近似方法213

5.4.5 QR分解220

5.5 非线性回归模型(三)——专门问题221

5.5.1 因变量的参数变换221

5.5.2 异方差性的非线性方法225

5.5.3 序列相关性的非线性方法228

5.5.4 条件异方差性的非线性方法231

5.6 广义指数分布模型234

5.6.1 广义指数分布模型235

5.6.2 广义指数分布模型多峰的识别236

5.6.3 广义指数分布非线性模型的估计和预测237

5.6.4 广义指数分布非线性模型的应用237

5.7.1 非线性方程组241

5.7 非线性联立方程模型241

5.7.2 非线性联立方程模型244

5.8 非均衡计量经济学模型246

5.8.1 非均衡计量经济学基本模型247

5.8.2 非均衡计量经济学总量模型250

5.8.3 试例：我国消费品市场非均衡计量经济学模型251

5.8.4 市场经济条件下的非均衡计量经济学模型254

5.8.5 多市场非均衡计量经济学模型257

5.9 本章思考题和综合练习题259

5.9.1 简单思考题和练习题259

5.9.2 综合练习题260

6.1.1 传统的计量经济学建模理论261

第六章 动态计量经济学模型261

6.1 问题的提出261

6.1.2 动态计量经济学——Hendry学派建模理论简介263

6.1.3 两点说明263

6.2 分布滞后模型264

6.2.1 经济分析中的分布滞后问题264

6.2.2 多项式分布滞后模型266

6.2.3 几何分布滞后模型267

6.2.4 自回归分布滞后模型268

6.2.5 向量自回归模型271

6.3.1 数据生成过程272

6.3.2 弱外生性、强外生性和超外生性272

6.3 从数据生成过程到自回归分布滞后模型272

6.3.3 约化275

6.3.4 自回归分布滞后模型和数据生成过程276

6.4 从自回归分布滞后模型到误差修正模型277

6.4.1 自回归分布滞后模型阶数的决定277

6.4.2 正交变换277

6.4.3 协整检验278

6.4.4 协整与误差修正模型283

6.5 动态计量经济学模型与经典计量经济学模型的比较283

6.5.1 关于建模起点的比较283

6.5.2 关于模型解释的比较284

6.5.3 关于模型检验的比较285

6.6 本章思考题和综合练习题287

6.6.1 思考题287

6.6.2 综合练习题288

参考文献289

附录一 Gauss应用说明291

一、简介291

二、关于在Gauss程序中应用极大似然法估计的说明306

三、Gauss应用实例308

附录二 统计分布表314

一、？2分布的临界点314

二、F分布316

三、t分布的临界点321