本教材系统地介绍了计量经济学的基本理论、方法、学科发展以及相关软件应用，使学生在了解计量经济学的学科性质以及计量经济学理论知识的同时，学会使用EViews9.0软件，分析和研究现实经济问题。本教材依托财经院校学科背景，简化了数学公式，并结合实际案例，教授学生计量经济学理论知识，培养他们利用计量经济学理论知识解释经济现象的能力，力争让学生对本教材学以致用，提升本教材的实践和应用价值，以更好地服务社会。计量经济学”作为安徽财经大学基础课程，也是安徽省精品课程，自开设以来，培养了数万人，受到学生的一致好评，希望以出版教材为契机，提升课程的授课水平，提升学生的学习兴趣。

前言<br/>第1章绪论1<br/>案例导引 转换新旧动能实现经济高质量发展1<br/>1.1计量经济学的学科性质1<br/>1.1.1什么是计量经济学1<br/>1.1.2计量经济学的发展3<br/>1.1.3计量经济学与其他学科的关系5<br/>1.2计量经济研究的基本步骤7<br/>1.2.1模型设定7<br/>1.2.2参数估计10<br/>1.2.3模型检验12<br/>1.2.4模型应用13<br/>思考与练习14<br/>第2章一元线性回归模型18<br/>案例导引 凯恩斯消费理论在我国具有适用性吗18<br/>2.1回归分析的基本概念19<br/>2.1.1相关分析与回归分析19<br/>2.1.2回归函数20<br/>2.2一元线性回归模型的估计25<br/>2.2.1普通最小二乘估计25<br/>2.2.2一元线性回归的经典假设28<br/>2.2.3普通最小二乘估计量的统计性质31<br/>2.2.4参数估计量的概率分布与随机误差项的方差估计33<br/>2.3一元线性回归模型的统计检验35<br/>2.3.1拟合优度检验35<br/>2.3.2参数的区间估计与假设检验38<br/>2.4一元线性回归模型的预测39<br/>2.4.1被解释变量的点预测39<br/>2.4.2被解释变量均值E(yf)的区间预测40<br/>2.4.3被解释变量个值yf的区间预测42<br/>2.5案例分析43<br/>2.5.1样本选取44<br/>2.5.2模型设定46<br/>2.5.3估计模型46<br/>2.5.4模型检验47<br/>2.5.5模型应用48<br/>思考与练习52<br/>第3章多元线性回归模型59<br/>案例导引 什么造成了中国高储蓄59<br/>3.1多元线性回归模型及其经典假定60<br/>3.1.1多元线性回归模型60<br/>3.1.2多元线性回归模型的经典假定62<br/>3.2多元线性回归模型的估计63<br/>3.2.1估计方法63<br/>3.2.2随机误差项方差的估计67<br/>3.3多元线性回归模型的统计检验68<br/>3.3.1拟合优度检验68<br/>3.3.2偏回归系数的显著性检验71<br/>3.3.3回归模型的总体显著性检验73<br/>3.4多元线性回归模型预测75<br/>3.4.1被解释变量的点预测76<br/>3.4.2被解释变量均值E(yf)的区间预测76<br/>3.4.3被解释变量yf区间值预测77<br/>3.5案例分析77<br/>3.5.1样本选取77<br/>3.5.2参数估计79<br/>3.5.3模型检验81<br/>思考与练习84<br/>第4章多重共线性91<br/>案例导引 工业增加值会阻碍公共预算收入增加吗91<br/>4.1多重共线性的含义及成因92<br/>4.1.1多重共线性的含义92<br/>4.1.2多重共线性的成因92<br/>4.2多重共线性产生的后果93<br/>4.2.1完全多重共线性产生的后果93<br/>4.2.2不完全多重共线性下产生的后果94<br/>4.3多重共线性的检验94<br/>4.3.1简单相关系数法94<br/>4.3.2辅助回归模型法95<br/>4.3.3方差膨胀因子法95<br/>4.3.4经验判断法95<br/>4.4多重共线性的修正95<br/>4.4.1剔除次要变量96<br/>4.4.2利用先验信息96<br/>4.4.3变换模型形式96<br/>4.4.4逐步回归法97<br/>4.4.5主成分回归法97<br/>4.5案例分析98<br/>4.5.1样本选取98<br/>4.5.2模型估计99<br/>4.5.3多重共线性检验99<br/>4.5.4多重共线性的修正101<br/>思考与练习103<br/>第5章异方差性109<br/>案例导引 高技术产业各行业开发经费<br/>支出对新产品销售收入的影响一致吗109<br/>5.1异方差性的含义、类型及产生原因110<br/>5.1.1异方差性的含义110<br/>5.1.2异方差性类型110<br/>5.1.3异方差性的产生原因111<br/>5.2异方差性的后果111<br/>5.2.1参数的OLS估计量仍具无偏性，但非有效112<br/>5.2.2无法正确估计参数的标准误差112<br/>5.2.3参数显著性检验的可靠性降低112<br/>5.2.4预测失效113<br/>5.3异方差性的检验113<br/>5.3.1图示检验法113<br/>5.3.2GQ检验法114<br/>5.3.3White检验法115<br/>5.3.4Park检验法116<br/>5.3.5Glejser检验法117<br/>5.3.6ARCH检验法117<br/>5.4异方差性的修正118<br/>5.4.1模型变换法119<br/>5.4.2加权最小二乘法120<br/>5.5案例分析122<br/>5.5.1样本数据和模型设定122<br/>5.5.2利用OLS法估计模型123<br/>5.5.3异方差性检验123<br/>5.5.4异方差性的修正130<br/>思考与练习134<br/>第6章自相关性140<br/>案例导引 城镇居民收入水平对中国对外贸易进口有显著影响吗140<br/>6.1自相关性的含义及产生的原因141<br/>6.1.1自相关性的含义141<br/>6.1.2自相关性产生的原因142<br/>6.2自相关性的后果142<br/>6.2.1自相关性对参数估计的影响143<br/>6.2.2自相关性对模型检验和预测的影响144<br/>6.3自相关性的检验144<br/>6.3.1图示检验法144<br/>6.3.2DW检验法145<br/>6.3.3偏相关系数检验法146<br/>6.3.4BG检验法147<br/>6.4自相关性的修正148<br/>6.4.1广义差分法149<br/>6.4.2自相关系数ρ的确定150<br/>6.5案例分析150<br/>6.5.1样本选取150<br/>6.5.2模型估计152<br/>6.5.3模型检验152<br/>6.5.4结果说明155<br/>思考与练习155<br/>第7章滞后变量模型161<br/>案例导引 宏观经济政策具有滞后效应吗161<br/>7.1滞后变量模型的意义162<br/>7.1.1滞后效应162<br/>7.1.2滞后变量模型的类型和作用163<br/>7.2分布滞后模型164<br/>7.2.1分布滞后模型的意义164<br/>7.2.2分布滞后模型的估计165<br/>7.3自回归模型168<br/>7.3.1自回归模型的形式168<br/>7.3.2自回归模型的检验和估计169<br/>7.4案例分析171<br/>7.4.1样本选取171<br/>7.4.2模型估计172<br/>思考与练习176<br/>第8章 虚拟变量模型182<br/>案例导引 性别对家务劳动时间有显著影响吗182<br/>8.1虚拟解释变量模型183<br/>8.1.1虚拟变量的概念和作用183<br/>8.1.2虚拟解释变量的设置原则184<br/>8.1.3虚拟解释变量的设置方式185<br/>8.1.4虚拟解释变量的应用187<br/>8.2虚拟被解释变量模型194<br/>8.2.1线性概率模型194<br/>8.2.2Probit模型195<br/>8.2.3Logit模型197<br/>8.3案例分析200<br/>8.3.1建立线性概率模型200<br/>8.3.2建立Probit模型201<br/>8.3.3建立Logit模型203<br/>8.3.4拟合优度检验205<br/>8.3.5期望-预测检验206<br/>思考与练习206<br/>第9章 协整与误差修正模型213<br/>案例导引 中国进口与出口之间存在均衡变动关系吗213<br/>9.1平稳性检验213<br/>9.1.1单位根过程213<br/>9.1.2平稳性检验方法215<br/>9.2协整模型217<br/>9.2.1协整的概念218<br/>9.2.2协整检验218<br/>9.3误差修正模型219<br/>9.4格兰杰因果关系检验220<br/>9.4.1格兰杰因果关系220<br/>9.4.2格兰杰因果关系检验的实施221<br/>9.5案例分析222<br/>9.5.1样本选取222<br/>9.5.2变量序列的平稳性检验222<br/>9.5.3变量的协整关系检验224<br/>9.5.4建立误差修正模型224<br/>9.5.5变量的格兰杰因果关系检验225<br/>思考与练习226<br/>第10章 向量自回归模型233<br/>案例导引 文化产业与经济增长存在相互促进关系吗233<br/>10.1向量自回归模型概述233<br/>10.1.1基本形式234<br/>10.1.2VAR模型建立的前提条件235<br/>10.2向量自回归模型的估计236<br/>10.3向量自回归模型的检验237<br/>10.3.1平稳性检验237<br/>10.3.2因果关系检验238<br/>10.3.3滞后阶数选择239<br/>10.4向量自回归模型的应用241<br/>10.4.1脉冲响应分析241<br/>10.4.2方差分解分析242<br/>10.5案例分析243<br/>10.5.1样本选取243<br/>10.5.2模型估计与检验244<br/>10.5.3模型应用248<br/>思考与练习253<br/>第11章 面板数据模型257<br/>案例导引 居民消费水平和收入水平之间的关系存在区域或动态差异性吗257<br/>11.1面板数据模型概述257<br/>11.1.1面板数据257<br/>11.1.2面板数据模型的一般形式259<br/>11.1.3面板数据模型的分类259<br/>11.1.4面板数据模型的特点260<br/>11.2面板数据模型的选择与估计261<br/>11.2.1面板数据模型的选择261<br/>11.2.2面板数据模型的估计262<br/>11.3面板数据模型的检验266<br/>11.3.1面板数据的单位根检验266<br/>11.3.2面板数据模型的协整检验267<br/>11.4案例分析269<br/>11.4.1样本选取269<br/>11.4.2模型估计272<br/>11.4.3模型选择性检验276<br/>11.4.4结果说明278<br/>思考与练习279<br/>附录A t分布临界值表284<br/>附录B χ2分布临界值表287<br/>附录C F分布临界值表289<br/>附录D DW检验临界值表290<br/>附录E ADF分布临界值表292<br/>参考文献293