计量经济学——基础理论与方法

《计量经济学:基础理论与方法》是为高等学校教学需要编写的教材，旨在使学生掌握常用的计量经济学的基础理论与方法，强调以解决实际问题为导向，训练学生数量化的基本技能。《计量经济学:基础理论与方法》共由九章构成。第1章为数据分析，主要介绍基本的统计分析和检验方法。第2章为一元线性回归模型。第3章为偏相关系数与三变量回归分析，本章既是第2章两变量分析方法的扩展，也是第4章多元回归分析的基础。第4章为多元线性回归分析，讨论包含K个变量的线性回归模型。第5章讨论模型误差项存在的诸问题。第6章为模型估计方法的扩展，本章介绍在实证分析中经常使用的一些模型。第7章为统计分析的基础，本章对与前面相关的一些定理及内涵做了进一步的讨论。第8章为基于中国数据的实证分析..第9章讨论如何利用EViews对经济数据进行建模。书中复杂的数学推导均放在每章的附录部分，这是为了方便进一步深入学习的读者，初学者跳过这部分，对于《计量经济学:基础理论与方法》的学习没有任何影响。

森栋公夫先生为日本京都大学教授，历任日本京都大学经济学部长，日本经济学会会长（2006年），日本统计学会、日本证券·计量·金融工程学会会长（2007～2009年），日本文部科学省经济与管理学视学委员等职务。曾获美国斯坦福大学（Stanford University）和日本京都大学经济学

第1章 数据分析
　1.1 均值和方差
　1.2 相关
　1.3 检验
　习题
　数学附录
第2章 一元线性回归模型
　2.1 线性回归模型
　2.2 回归模型的估计
　2.3 决定系数
　2.4 估计结果的检验
　2.5 小二乘法的性质
　习题
　数学附录
第3章 偏相关系数与回归分析
　3.1 三变量数据分析
　3.2 偏协方差与偏相关系数
　3.3 回归分析
　3.4 三变量小二乘法
　3.5 估计结果的检验
　3.6 柯布一道格拉斯生产函数
　习题
　数学附录
第4章 多元线性回归分析
　4.1 K变量回归分析
　4.2 估计结果的检验
　4.3 变量的标准化
　4.4 虚拟变量
　4.5 残差平方和的性质
　4.6 利用残差进行回归诊断
　习题
　数学附录
第5章 误差项存在的诸问题
　5.1 序列相关
　5.2 德宾一沃森检验
　5.3 拉格朗日乘数检验
　5.4 序列相关回归模型的估计
　5.5 异方差性
　5.6 其他诊断检验
　习题
　数学附录
第6章 估计方法的扩展
　6.1 分布滞后模型
　6.2 离散选择模型
　6.3 受限因变量模型
　6.4 面板数据分析
　6.5 SUR模型
　6.6 联立方程组模型
　习题
　数学附录
第7章 统计分析基础
　7.1 二项分布随机变量
　7.2 二项分布随机变量的样本均值
　7.3 二项分布随机变量的样本方差
　7.4 离散型随机变量
　7.5 连续型随机变量
　7.6 联合分布
　7.7 样本均值、方差、协方差
　7.8 样本均值的分布
　7.9 小二乘估计量的分布
　7.10 序列相关
　习题
第8章 基于中国数据的实证分析
　8.1 技术进步的度量
　8.2 FDI溢出效应对技术创新活动、技术进步的影响
　8.3 估计结果的稳健性检验
第9章 运用EVieWS对经济数据的处理与建模
　9.1 EViews的主要功能
　9.2 EViews的基本规则
　9.3 EViews中线性方程的估计
　9.4 EViews中变量的引用和显示
　9.5 矩阵运算
　9.6 统计量的计算
部分习题答案与提示
附表1 t分布表
附表2 标准正态分布表
附表3 X2分布表
附表4 F分布表
附表5 德宾一沃森（Durbin-Watson）检验表（1％的上下界）
附表6 德宾一沃森（Durbin-Watson）检验表（5％的上下界）
参考文献