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1 引论1

1.1 计量经济学概述1

1.1.1 计量经济学简介1

1.1.2 计量经济学的发展2

1.1.3 计量经济学方法3

1.2 计量经济学内容与建模技术4

1.2.1 计量经济学的内容体系4

1.2.2 计量经济学的建模技术6

1.2.3 计量经济学的建模步骤8

1.3 计量经济学数据的处理8

1.3.1 计量经济学数据的类型8

1.3.2 计量经济学数据的收集9

1.3.3 计量经济学软件的使用12

1.4 R语言在计量经济学中的应用14

1.4.1 R语言的编程环境14

1.4.2 R语言的快速应用17

练习题27

2 经典回归分析模型29

2.1 线性回归分析模型29

2.1.1 单变量线性回归分析简介29

2.1.2 多变量线性回归模型建立38

2.1.3 多变量线性回归模型检验41

2.1.4 建立有用的回归分析模型44

2.2 线性相关分析模型53

2.2.1 简单线性相关53

2.2.2 偏相关分析模型57

2.2.3 复相关分析模型60

2.3 含虚拟变量回归模型61

2.3.1 虚拟变量及其作用61

2.3.2 虚拟变量的设置方式62

2.3.3 虚拟变量的特殊应用63

2.4 非线性回归分析模型66

2.4.1 单变量非线性回归分析模型66

2.4.2 多变量非线性回归分析模型76

2.4.3 生产函数、弹性分析及贡献率80

练习题86

3 非典型回归分析模型91

3.1 回归分析模型的诊断91

3.1.1 回归诊断的概念91

3.1.2 残差的正态性检验93

3.1.3 模型的影响分析94

3.1.4 变量的共线性诊断98

3.2 误差的异方差检验与建模103

3.2.1 异方差的概念及其来源103

3.2.2 异方差的影响及其检验105

3.2.3 异方差模型的处理方法109

3.3 误差的相关性及其检验112

3.3.1 误差的相关性概念112

3.3.2 误差自相关性检验112

3.3.3 误差的相关性处理方法114

3.3.4 滞后算子函数及其应用116

练习题117

4 经典时间序列模型123

4.1 时间序列的基本概念123

4.1.1 时间序列的含义123

4.1.2 时间序列的相关性124

4.1.3 序列自相关性判别126

4.2 时间序列自回归AR模型128

4.2.1 AR模型的平稳性条件128

4.2.2 AR模型的自相关函数130

4.2.3 AR模型的估计与识别131

4.3 时间序列移动平均MA模型140

4.3.1 MA模型的基本形式140

4.3.2 MA模型的阶数确定141

4.3.3 MA模型的参数估计142

4.4 自回归移动平均ARMA模型145

4.4.1 ARMA模型的概念145

4.4.2 ARMA模型的相关分析145

4.4.3 ARMA模型的统计推断148

4.5 分布滞后与自回归模型153

4.5.1 滞后效应与滞后变量模型154

4.5.2 分布滞后模型的参数估计155

4.5.3 自回归模型及其估计160

练习题165

5 扩展时间序列模型168

5.1 非平稳时间序列模型168

5.1.1 时间序列的非平稳性168

5.1.2 时间序列的差分技术170

5.1.3 时间序列的非平稳性检验172

5.1.4 非平稳时间序列模型的建立177

5.2 协整与误差修正模型183

5.2.1 协整的定义和检验183

5.2.2 误差修正模型（ECM）原理189

5.2.3 格兰杰因果关系检验191

5.2.4 协整和ECM的实证分析194

5.3 异方差时间序列模型201

5.3.1 ARCH模型202

5.3.2 GARCH模型207

5.3.3 实证分析210

5.4 时间序列模型的诊断与评价220

5.4.1 时间序列模型的诊断220

5.4.2 时间序列模型的优劣评价220

5.4.3 基于预测的评价方法221

练习题222

附录A R语言软件225

附录B R语言函数228

参考文献231