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上篇 计量经济学基础
第一章 计量经济学的统计学基础
第一节 总体、样本和随机函数
第二节 对总体的描述――随机变量的数字特征
第三节 对样本的描述――样本分布的数字特征
第四节 随机变量的分布――总体和样本的连接点
第五节 通过样本，估计总体（一）――估计量的特征
第六节 通过样本，估计总体（二）――估计方法
第七节 通过样本，估计总体（三）――假设检验
第八节 复习与提高
第二章 数据与模型
第一节 数据、变量和模型
第二节 方程形式
第三节 相关系数
第四节 复习与提高
第三章 最小二乘法（一）：一元线性回归
第一节 拟合直线性质
第二节 拟合优度的评价
第三节 复习与提高
第四章 最小二乘法（二）：含两个自变量的最小二乘法
第一节 含两个自变量的最小二乘法
第二节 二元回归最小二乘法解法又探
第三节 从另一个角度看估计系数
第四节 多重共线性
第五节 复习与提高
第五章 古典线性回归模型
第一节 有关εi的古典模型假设
第二节 古典假设的一些内涵
第三节 高斯―马尔科夫定理
第四节 高斯―马尔科夫定理再探
第五节 复习与提高
第六章 正态条件下回归的推论
第一节 问题的引入
第二节 问题的预解决
第三节 派生的内容：自由度
第四节 回归系数的假设检验
第五节 预测
第六节 复习与提高
第七章 假设检验
第一节 t检验：对单个参数检验的方法
第二节 F检验的引入
第三节 一般假设检验：F检验
第四节 F检验的附加例子
第五节 调整后的相关系数R2
第六节 因果关系检验
第七节 复习与提高
第八章 虚拟变量
第一节 运用虚拟变量改变回归直线的截距
第二节 运用虚拟变量改变回归直线的斜率
第三节 运用虚拟变量同时改变回归直线的斜率和
截距
第四节 折线回归
第五节 复习与提高
第九章 时间序列软件包Micro―TSP简介
第一节 有关计算机的一些基本概念
第二节 如何进入Micro―TSP
第三节 复习与提高
第十章 异方差
第一节 异方差概述
第二节 如何发现异方差
第三节 异方差的后果
第四节 异方差的解决方法
第十一章 自相关
第一节 自相关概述
第二节 Durbin―Watson检验
第三节 自相关的处理方法
第四节 自相关误差下的回归过程
第五节 一阶自相关对最小二乘估计量的影响
第六节 对含滞后因变量的序列相关模型的检验
第七节 DW检验的更为深入的结论
第八节 DW显著时的策略
第十二章 联立方程模型
第一节 概述
第二节 内生变量和外生变量
第三节 间接最小二乘法
第四节 识别问题
第五节 识别的充要条件
第六节 估计方法
第七节 运用最小二乘法估计联立方程组问题
第八节 复习与提高
下篇 计量经济学应用
第十三章 变量丢失与变量误加
第一节 解释变量的省略与丢失
第二节 解释变量的误加问题
第三节 调整后的相关系数R2
第十四章 虚拟因变量
第一节 线性概率模型和线性辨识模型
第二节 正态模型和逻辑斯特模型
第十五章 误差变量模型
第一节 古典误差变量模型
第二节 含有两个自变量的误差变量模型
第三节 反向回归
第四节 工具变量法
第五节 表征变量
第十六章 预期变量模型
第一节 幼稚预期模型
第二节 适应性预期模型
第三节 适应性预期模型的估计问题
第四节 两个例子
第五节 预期变量和调整时滞
第六节 具有适应性预期的部分调整模型
第七节 另一种分布时滞模型：多项式时滞
第八节 理性滞后
第九节 理性预期
第十节 对理性的检验
第十一节 在理性预期下需求和供给函数的
估计问题
第十二节 理性预期中的序列相关问题
第十七章 Micro―TSP的一些高级功能简介
第一节 联立方程系统的估计方法
第二节 联立方程模型的输入与编辑
第三节 联立方程模型模拟
第十八章 如何建立和运用经济计量模型
第一节 经济计量模型的建模过程及其分析
第二节 模拟过程
第三节 模拟模型的评估方法
第四节 宏观经济计量模型实例（一）――理论模型
与数据收集
第五节 宏观经济计量模型实例（二）――模型模拟
与参数估计
第六节 宏观经济计量模型实例（三）――模型预测
与政策分析
第十九章 经济计量模型的动态行为研究
第一节 模型的稳定性
第二节 模型的动态响应行为
第三节 动态脉冲响应函数与向量自相关
第四节 经济计量模型的修正与调整
第五节 随机模拟
第六节 有限数据的构模方法
第二十章 诊断检验、模型选择与限定检验
第一节 基于最小二乘残差的诊断检验
第二节 最小二乘残差的一些问题
第三节 其它类型的拟合残差
第四节 异常点的寻找方法
第五节 模型选择
参考书目
附表
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
我特别欣赏作者在讨论计量经济学模型局限性时所展现出的严谨和坦诚。在描述了诸多强大的估计方法之后，书中并没有立刻宣告胜利，而是用相当的篇幅探讨了模型设定偏误、内生性问题以及因果推断的复杂性。这种不回避学科“阴暗面”的态度，培养了读者科学的怀疑精神，使我们不至于盲目地相信任何拟合度高的R方值。作者反复强调，任何模型都是对现实的简化，其解释力的边界在于其假设的有效性。这种深层次的学术诚信，不仅提升了我们对模型结果的审视能力，更塑造了一种更为成熟和负责任的经济分析方法论，这对于任何希望在未来从事严谨研究的人来说，是比任何公式推导都宝贵的财富。
评分这本书的配套资源和辅助材料的完善程度，超出了我的预期。清晰的习题设计是衡量一本优秀教材的标准之一，而本书在这方面做得尤为出色。习题不仅包含基础的计算与验证，更包含了大量的开放式思考题，这些题目往往要求我们将学到的模型应用到特定的宏观或微观经济背景中去进行批判性分析。更重要的是，作者对部分关键习题提供了详细的解题思路导引（并非直接给出答案），这避免了读者在卡壳时感到无助，又保证了独立思考的空间。这种精心的设计，使得这本书不仅仅是一本供人阅读的资料，更像是一位耐心的、全天候待命的私人导师，随时准备引导我深入理解每一个知识难点。
评分我花了整整一个周末的时间来研读其中关于时间序列分析的章节，感受到了作者在理论深度和应用广度之间的绝妙平衡。很多教科书往往陷于理论的堆砌，使得初学者望而却步，或者反过来，只注重案例的罗列，缺乏扎实的数理基础支撑。然而，这本书的处理方式非常巧妙。它不仅仅是简单地介绍ARIMA模型，而是深入剖析了平稳性的概念，以及如何通过协整检验来识别长期均衡关系。更令人称道的是，作者在介绍完核心方法后，立刻对接了实际的金融数据案例，用简洁明了的语言指导读者如何利用软件进行实证操作。这种理论与实践的无缝衔接，极大地增强了知识的可迁移性，让我感觉自己不仅仅是在学习一门学科，而是在掌握一套解决实际经济问题的工具箱。
评分这本书的装帧设计简直是一场视觉盛宴。封面采用了深邃的藏青色，配合着烫金的标题字体，在灯光下泛着低调而奢华的光芒，让人一眼就觉得内容非同一般。内页的纸张质感非常出色，米白色调护眼的同时，也为阅读提供了极佳的触感。排版上更是无可挑剔，字距和行距都经过了精心的调整，使得即便是面对大段的公式推导和理论阐述，眼睛也不会感到疲劳。特别是那些复杂的数学模型部分，作者采用了清晰的图表和醒目的色彩区分，使得抽象的概念变得直观易懂。这种对细节的极致追求，充分体现了出版方对知识的尊重，也极大地提升了作为读者在阅读过程中的愉悦感和专业感，让人从翻开它的第一页起，就对即将展开的学术旅程充满了期待与敬意。
评分从一个非专业背景读者的角度来看，这本书的叙事逻辑和章节过渡堪称典范。通常，计量经济学的入门书籍会让人在理解了基础的OLS回归之后，对异方差、多重共线性等经典假定被违反时感到措手不及。但这里的作者似乎能“读懂”读者的困惑点，每当引入一个新的复杂概念时，总会先用一个清晰的经济学问题作为引子，构建一个直观的场景，然后再逐步引入必要的数学工具进行武装。这种由问题驱动的学习路径，使得学习过程不再是枯燥的公式记忆，而是一场充满逻辑探寻的冒险。它成功地将晦涩的统计推断过程，转化成了对现实世界经济规律的探索，阅读体验流畅且充满启发性。
评分第一次学计量经济学时 刘老师推荐自己的书
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