本书是北京工商大学精品课程《计量经济学》的配套教材。
　　本书是在作者多年教学经验的基础上编写而成的，根据经济、管理类专业的要求和特点，力求做到内容系统、充实，结构严谨、合理，表达深入浅出，注重实际应用。考虑到近年来计量经济学的新发展，添加了新的内容；书中所涉及的大部分例题都采用我国的实际统计数据，进一步突出了计量经济学的应用性。
　　本书可作为本科生或研究生教材，也可供经济工作者和自学青年参考之用。

无

计量经济学是经济学的一个重要分支，起源于对经济问题的定量研究。经济问题的定量研究大致经历了以下三个阶段。
　　经济学作为一门独立学科是17世纪问世的。由于许多经济量，例如价格、需求量、供给量、地租、工资、利率等，必须用数量表示，在早期的经济学研究中，为了分析经济现象，一般采用统计数据、数字例证。而经济研究更注重各种经济现象的规律和经济变量之间的因果关系，这种关系有时表现为一种函数关系，因此，有人在经济学中引入了数学符号、公式、方程、函数关系等。　以上可算做第一阶段。
　　数学也是一种有效的普遍运用的分析工具，以前数学方法应用于自然科学研究，取得了辉煌成就。到19世纪中期，数学方法已逐渐深入经济学的研究之中，它已不是过去那种仅采用一些数字和数学符号的阶段，而是将数学方法作为一种推理分析的工具，研究经济变量之间关系和各种经济现象，并由此获得一般性结论。从此，一门由经济学和数学紧密结合的新学科“数理经济学”形成了。随着数理经济学的深入发展，人们进一步认识到了数量分析方法是经济研究中最有效的方法之一。这可算做第二阶段。
　　数理经济学只是用数学的语言和方法来陈述经济理论，它只讨论所谓“精确变量”。数理经济学研究的经济模型中的系数和参数都是人们“假定”的常数值，并不是实际的数值。要使经济数学模型应用于实际，首先必须把模型中的系数和参数改成具体的真实的数值。正是由于这一实际问题的推动，在20世纪20年代，计量经济学产生了，标志着经济问题的定量研究进入了第三阶段。同为第一届诺贝尔经济学奖获得者的挪威经济学家费里希 (RFrisch)和荷兰经济学家、统计学家丁伯根(JTinbergen)是计量经济学的主要开拓者和奠基人。“计量”一词的含义主要是指对经济变量关系进行具体的、实际的定量估计。由于经济变量关系具有随机性特征，人们只能根据由经济统计得到的实际数据，采用数理统计方法来估计数理经济中数学模型的系数和参数。因此，计量经济学就是在经济学、数学、统计学这三个学科基础上发展起来的边缘学科。
　　计量经济学在经济学科中有着极重要的地位和实际应用价值，这已为人们所公认。著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者萨缪尔森(PSamuelson)甚至说，第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代。从1969年至今的60多位诺贝尔经济学奖得主中有近20位是计量经济学家，这一事实也雄辩地证实了萨氏的观点。
计量经济学自20世纪70年代末引入我国以后，经过了20多年的传播、研究和应用，已有了蓬勃发展。现在，计量经济学已经列入经济类专业的核心课程，在我国高等院校经济、管理类专业中普遍开设。
　　本书是在作者多年教学经验的基础上编写而成的，根据经济、管理类专业的要求和特点，力求做到内容系统、充实，结构严谨、合理，表达深入浅出，注重实际应用。本书可作为本科生或研究生教材，也可供实际经济工作者和自学青年参考之用。编著者有李宝仁(绪论、第1、2、3、5、9、10章)、王琴英(第4、6、7、11、13章及附录)、乔云霞(第8、12章)。全书最后由李宝仁统编、定稿。
编写过程中还参考了一些教材、译著和资料，主要参考书目列于书末；本书的出版得到了机械工业出版社的大力支持，在此一并表示衷心的感谢。由于作者水平有限，书中错误和不足在所难免，请专家、读者批评、指正。

　　2007年12月

本书是北京工商大学精品课程《计量经济学》的配套教材。
　　本书是在作者多年教学经验的基础上编写而成的，根据经济、管理类专业的要求和特点，力求做到内容系统、充实，结构严谨、合理，表达深入浅出，注重实际应用。考虑到近年来计量经济学的新发展，添加了新的内容；书中所涉及的大部分例题都采用我国的实际统计数据，进一步突出了计量经济学的应用性。
　　本书可作为本科生或研究生教材，也可供经济工作者和自学青年参考之用。

前言
绪论第一篇单方程计量经济学模型
理论与方法第1章一元线性回归分析8
11一元线性回归模型8
111相关关系与回归分析8
112一元线性回归模型及其基本
假定10
12参数的最小二乘估计12
13参数估计量的统计性质15
131线性15
132无偏性16
133最佳性17
14随机干扰项u的方差估计19
15回归参数的区间估计和显著性
检验21
151参数估计量的抽样分布21
152回归参数的置信区间22
153回归参数的显著性检验23
16拟合优度和相关系数23
17预测26
171E(yf)的置信区间27
172yf的预测区间28
173对E(yf)置信区间和yf预测
区间有影响的几个因素29
18一元线性回归模型的建模
步骤与实例30
181建模步骤30
182分析结果的表示30
183实例31
思考题与练习题34第2章多元线性回归分析36
21多元线性回归模型36
22参数的最小二乘估计38
23参数估计量的统计性质40
231线性40
232无偏性40
233最佳性41
24随机干扰项u的方差估计43
25拟合优度与修正拟合优度44
251拟合优度R244
252修正拟合优度45
26回归方程的离差形式46
27多元线性回归参数的t检验与
置信区间49
28多元线性回归模型的整体显著
性检验（F检验）51
29预测54
210多元线性回归分析案例56
思考题与练习题59第3章线性回归模型的扩展62
31非线性回归模型62
311可线性化模型的估计方法63
312不可线性化模型的估计
方法66
313关于非线性回归问题的几点
说明68
32虚拟变量模型69
321自变量中只有虚拟变量69
322自变量中既有定量变量又有
虚拟变量70
323多个虚拟变量的引入及虚拟
变量陷阱问题71
思考题与练习题71第二篇模型假定不满足时的
计量经济问题第4章异方差性75
41异方差性75
411异方差性的含义75
412实际经济问题中的异方
差性77
42异方差性模型OLS估计的
结果78
43异方差性的检验79
431残差图判断法79
432斯皮尔曼等级相关检验法81
433戈特菲尔德—奎恩特检
验法82
434帕克—格莱泽检验法83
44异方差性模型的计量经济
方法84
45实例87
思考题与练习题89第5章自相关90
51自相关90
511自相关的概念90
512引起自相关的原因90
513自相关强度的量度——自
相关系数91
514ut存在一阶线性自相关时的
统计性质92
52自相关所造成的后果94
521自相关不影响OLS估计量的
线性和无偏性94
522自相关使OLS估计量失去
有效性95
523自相关对参数显著性检验的
影响95
524模型用于预测失效96
53自相关的检验96
531图形检验法96
532杜宾—沃森检验法97
54自相关模型的计量经济方法99
541广义最小二乘法99
542自相关系数ρ的估计100
543广义最小二乘法的
矩阵形式103
55经济应用实例105
56关于存在自相关时预测问题的
讨论107
思考题与练习题109第6章多重共线性110
61多重共线性110
611多重共线性的含义110
612实际经济问题中的多重
共线性110
62多重共线性引起的后果111
63多重共线性的检验113
64解决多重共线性的方法116
65应用实例117
思考题与练习题119第7章单方程模型的几个专题121
71随机解释变量121
711估计量的渐近性质121
712随机解释变量模型的OLS
估计特性123
713工具变量法124
72分布滞后模型125
721分布滞后模型的特点125
722分布滞后模型的
估计方法127
73自回归模型131
731几种常见的自回归模型131
732自回归模型的估计问题136
74模型设定的偏误139
741好模型的特性140
742设定偏误的类型140
743设定偏误的检验143
思考题与练习题145第8章时间序列分析初步147
81几个基本概念147
811随机过程147
812平稳随机过程148
813自相关函数148
814滞后算符149
82自回归过程150
821自回归过程的平稳条件150
822自回归过程的自相关
函数152
823自回归过程的识别和
估计154
83移动平均过程157
831移动平均过程的概念157
832移动平均过程的可转换
条件157
833移动平均过程的自相关
函数158
834移动平均过程的识别和
估计160
84自回归移动平均模型164
841自回归移动平均模型的
概念164
842自相关函数164
843自回归移动平均模型的识别
与估计164
85ARIMA模型和博克斯—詹金斯
方法168
851ARIMA模型168
852博克斯—詹金斯方法169
86利用时间序列模型进行
预测171
861最小均方差预测原理171
862预测172
863预测误差和预测区间173
87协整理论简介173
871平稳序列和非平稳序列173
872伪回归现象174
873非平稳检验：单位根
检验法174
874协整时间序列175
875随机游动模型176
88时间序列分析建模的步骤与
实例177
思考题与练习题183第三篇联立方程计量经济模型
理论与方法第9章联立方程模型及其识别186
91联立方程模型的一般概念186
911联立方程模型的引入186
912内生变量、外生变量和前定
变量187
913方程式的分类188
92OLS估计量的同时方程
偏倚189
93联立方程模型的结构形式、
约化形式和递归模型191
931结构形式191
932约化形式192
933递归模型193
94同时方程模型的识别问题194
941不可识别的情形195
942部分方程恰好识别的
情形196
943部分方程过度识别的
情形197
944整个模型恰好识别的
情形198
95同时方程模型的识别规则199
951识别的阶条件199
952识别的秩条件201
953零约束条件与识别203
*96阶识别条件和秩识别条件的
证明204
思考题与练习题207第10章联立方程模型的估计
方法209
101普通最小二乘法
(OLS法)210
102间接最小二乘法
(ILS法)210
1021间接最小二乘法的基本
思想210
1022间接最小二乘估计量的统计
性质212
103工具变量法 (IV法)214
1031工具变量法的步骤214
1032工具变量法应用举例214
1033工具变量法的有效性216
104二阶段最小二乘法
(2SLS法)216
10412SLS法的基本思想216
1042二阶段最小二乘法的
步骤217
1043关于二阶段最小平方法的
几点说明219
*105三阶段最小二乘法
（3SLS法）219
1051三阶段最小二乘法的基本
思想219
1052三阶段最小二乘法的
步骤220
1053关于三阶段最小二乘法的
几点说明223
106联立方程模型估计方法的
比较与选择223
思考题与练习题224第四篇计量经济学的应用第11章计量经济模型的应用228
111经济预测228
1111预测能力的检验228
1112预测方法230
1113两点补充说明233
112经济结构分析234
113政策评价241
思考题与练习题243第12章微观计量经济模型244
121需求分析244
1211需求函数244
1212对影响需求因素的分析246
122需求模型的设计与估计247
1221单一需求模型的设定与
估计247
1222需求模型系统的设定与
估计248
123生产者行为分析252
1231生产函数253
1232生产最优化253
1233产量弹性与替代弹性255
1234规模报酬255
1235柯布—道格拉斯生产函数246
124生产函数的设定与估计257
1241常用生产函数的变量257
1242生产函数的具体形式及其
估计258
125技术进步分析262
思考题与练习题264第13章宏观计量经济模型266
131宏观计量经济模型266
132宏观计量经济模型设计
概述268
1321模型的经济理论268
1322宏观经济环境对模型设定
的影响268
1323模型变量的选择269
1324核算体系269
1325模型的结构270
133消费函数模型270
1331几个重要的消费函数
模型271
1332我国居民消费行为
特点273
134投资函数模型275
1341投资函数理论模型275
1342我国投资函数研究278
135小型宏观计量经济模型
举例280
思考题与练习题283附录A计量经济学软件Eviews
使用简介284附录B统计分布表296参考书目316