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本書是針對高校計量經(jīng)濟學(xué)理論教學(xué)要求，總結(jié)筆者多年的教學(xué)經(jīng)驗，結(jié)合經(jīng)管領(lǐng)域中的實際問題編寫而成的。全書圍繞計量經(jīng)濟學(xué)模型來講授建模思路、模型的估計、模型的檢驗，并提供相關(guān)的實驗教程與案例分析。本書每章先講授理論知識及對應(yīng)的EViews軟件操作方法，再安排實驗教程，*后提供綜合案例分析，使讀者能在分析和解決實際問題的過程中理解計量經(jīng)濟學(xué)理論知識。本書可用作計量經(jīng)濟學(xué)實驗教材，供經(jīng)濟、管理、金融、應(yīng)用數(shù)學(xué)等專業(yè)本(專)科學(xué)生及碩士研究生學(xué)習(xí)和參考，也可供計量經(jīng)濟學(xué)專業(yè)教師參考。

第2版前言本書自2017年8月面世以來，被國內(nèi)多所高校經(jīng)濟、金融、管理、應(yīng)用數(shù)學(xué)等專業(yè)本（專）科生以及碩士研究生用作計量經(jīng)濟學(xué)實驗教材。筆者收到大量讀者的來信或信息反饋，他們對本書的內(nèi)容安排和案例分析等方面提出了很多有益的建議，當(dāng)然也指出了書中存在的疏漏之處。另外，近年來本（專）科生和碩士研究生的知識結(jié)構(gòu)更新和拓展非�？焖�，普通的多元線性回歸模型、時間序列模型、二元選擇模型等，已經(jīng)不能滿足本（專）科生和碩士研究生從事學(xué)術(shù)研究和論文寫作的需要，因此本書第1版的內(nèi)容安排已經(jīng)滯后于計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)的實際需要�；谶@些考慮，筆者決定對本書第1版進行再版。本書第2版在以下方面做了增補和修改：（1）第1章：在數(shù)據(jù)讀入方法中增加了外部數(shù)據(jù)讀入法，在實驗3中增加了作圖示例。（2）第5章：增加了5.1.3VIF檢驗法。（3）第7章：Probit模型和Logit模型中，增加了模型預(yù)測的準(zhǔn)確率。（4）第8章：8.2時間序列的平穩(wěn)性及其檢驗中，修改了時間序列平穩(wěn)性檢驗中模型類型的確定方法；增補了VAR模型及實驗3VAR模型。（5）新增第9章面板模型，內(nèi)容體系包括面板數(shù)據(jù)讀入、平穩(wěn)性檢驗、協(xié)整關(guān)系檢驗、格蘭杰因果關(guān)系檢驗、變量統(tǒng)計描述和相關(guān)性分析、面板模型建立與估計、實驗教程。（6）對第1版存在的疏漏之處進行訂正。本書第1版的軟件操作部分基于EViews 8.0完成，而第2版修改內(nèi)容中的軟件操作則基于EViews 10.0完成，兩種版本的軟件操作方法和結(jié)果區(qū)別不大，讀者在學(xué)習(xí)過程中利用EViews 8.0及以上版本均可完成操作。本書在再版過程中吸收了大量讀者的意見和建議。另外，華中科技大學(xué)出版社袁沖先生也多次給予鼓勵和指導(dǎo)。在此一并致謝！在本書再版過程中，盡管筆者反復(fù)對書稿進行修改和完善，但由于水平有限，書中仍然有可能存在各種錯誤和疏漏之處，敬請讀者對本次再版的教材提出寶貴意見和建議，筆者將進一步吸納正確意見并積極進行修正，不斷提升教材質(zhì)量。劉玉成2022年9月于長江大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院教學(xué) 建議全書共包括9章，實驗、案例、例題安排見下表。建議在12~18學(xué)時內(nèi)完成實驗教學(xué)，根據(jù)教學(xué)學(xué)時安排，可以將部分實驗作為選做實驗。表中標(biāo)*的可以作為選做實驗，由學(xué)生作自學(xué)和提高之用。本書可以提供例題所用數(shù)據(jù)，由學(xué)生對例題中的結(jié)論和步驟進行驗證性試驗。案例分析部分主要供學(xué)生自學(xué)之用，當(dāng)然也可以作為驗證性試驗。續(xù)表建議學(xué)時實驗安排綜合案例安排例題安排第1章(3學(xué)時)實驗1：EViews軟件的認(rèn)識實驗2：EViews軟件的基本操作實驗3：EViews軟件作圖案例1：某國家月度宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)分析案例2：美國全職工人收入分析第2章(2學(xué)時)實驗1：一元線性回歸模型的估計、顯著性檢驗和預(yù)測*實驗2：一元線性回歸模型統(tǒng)計量的計算案例：收入與年齡的關(guān)系第3章(2學(xué)時)*實驗1：多元線性回歸重要指標(biāo)的計算實驗2：多元線性回歸模型的估計、檢驗和殘差分析案例1：課程評價與教授容貌的關(guān)系案例2：教育時間與上學(xué)距離的關(guān)系第4章(1學(xué)時)實驗：異方差檢驗與穩(wěn)健估計案例：一年教育的經(jīng)濟價值：同方差還是異方差？第5章(1學(xué)時)實驗：多重共線性問題例5.1：利用逐步增加變量觀察法檢驗多重共線性問題例5.2：利用相關(guān)系數(shù)加輔助回歸法檢驗多重共線性問題例5.3：利用逐步回歸法處理多重共線性問題第6章(1學(xué)時)實驗：序列相關(guān)性問題例6.1：序列相關(guān)DW檢驗應(yīng)用例6.2：序列相關(guān)LM檢驗應(yīng)用例6.3：CO迭代法應(yīng)用第7章(3學(xué)時)實驗1：多項式模型實驗2：對數(shù)模型與交互變量模型*實驗3：Probit模型案例：貿(mào)易份額變化對經(jīng)濟增長率的影響例7.1：Probit模型和Logit模型應(yīng)用第8章(3學(xué)時)實驗1：時間序列基礎(chǔ)實驗2：AR模型*實驗3：VAR模型例8.1：格蘭杰因果關(guān)系檢驗例8.2：利用相關(guān)函數(shù)確定AR模型滯后階數(shù)例8.3：利用信息準(zhǔn)則確定AR模型滯后階數(shù)例8.4：AR模型應(yīng)用例8.5：BoxJenkins方法應(yīng)用例8.6：ARCH模型應(yīng)用例8.7：GARCH模型應(yīng)用例8.8：ECM應(yīng)用第9章(2學(xué)時)*實驗:面板模型

第1章EViews軟件基本操作1

1.1EViews軟件的啟動與退出2

1.1.1EViews軟件的啟動2

1.1.2EViews軟件的退出2

1.2EViews軟件的基本認(rèn)識3

1.3EViews軟件的基礎(chǔ)操作4

1.3.1建立新工作文件5

1.3.2數(shù)據(jù)的輸入7

1.4基于Workfile的基本操作10

1.4.1數(shù)據(jù)操作11

1.4.2序列操作12

1.4.3數(shù)組操作13

1.5實驗教程17

實驗1EViews軟件的認(rèn)識17

實驗2EViews軟件的基本操作18

實驗3EViews軟件作圖19

1.6綜合案例分析20

案例1某國家月度宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)分析20

案例2美國全職工人收入分析25

第2章一元線性回歸模型31

2.1數(shù)據(jù)的類型32

2.2一元線性回歸：模型、估計和檢驗34

2.2.1變量之間的線性關(guān)系檢驗34

2.2.2一元線性回歸模型及普通小二乘法(OLS)估計36

2.3一元線性回歸估計的相關(guān)檢驗39

2.3.1回歸系數(shù)檢驗39

2.3.2回歸系數(shù)的置信區(qū)間41

2.3.3回歸殘差的統(tǒng)計性質(zhì)及檢驗42

2.4一元線性回歸模型的預(yù)測44

2.4.1樣本內(nèi)預(yù)測44

2.4.2樣本外預(yù)測44

2.5實驗教程45

實驗1一元線性回歸模型的估計、顯著性檢驗和預(yù)測45

實驗2一元線性回歸模型統(tǒng)計量的計算46

2.6綜合案例分析47

案例收入與年齡的關(guān)系47

第3章多元線性回歸模型53

3.1多元線性回歸模型及OLS估計54

3.2多元線性回歸模型系數(shù)的聯(lián)合檢驗54

3.2.1同方差假設(shè)下的聯(lián)合檢驗55

3.2.2異方差假設(shè)下的聯(lián)合檢驗56

3.3多元線性回歸模型多系數(shù)的單約束檢驗57

3.4遺漏變量及遺漏變量偏差58

3.5實驗教程59

實驗1多元線性回歸重要指標(biāo)的計算59

實驗2多元線性回歸模型的估計、檢驗和殘差分析60

3.6綜合案例分析61

案例1課程評價與教授容貌的關(guān)系61

案例2教育時間與上學(xué)距離的關(guān)系65

第4章異方差檢驗及處理71

4.1異方差的檢驗方法72

4.1.1懷特異方差檢驗72

4.1.2BP異方差檢驗75

4.2異方差問題的處理77

4.2.1異方差穩(wěn)健估計77

4.2.2廣義(加權(quán))小二乘法79

4.2.3廣義(加權(quán))小二乘法在EViews中的實現(xiàn)81

4.3實驗教程85

實驗異方差檢驗與穩(wěn)健估計85

4.4綜合案例分析87

案例一年教育的經(jīng)濟價值：同方差還是異方差？87

第5章多重共線性檢驗及處理93

5.1多重共線性的檢驗方法94

5.1.1逐步增加變量觀察法94

5.1.2相關(guān)系數(shù)加輔助回歸法95

5.1.3VIF檢驗法97

5.2多重共線性的處理98

5.3實驗教程100

實驗多重共線性問題100

第6章序列相關(guān)性檢驗及處理103

6.1序列相關(guān)DW檢驗104

6.1.1序列相關(guān)DW檢驗的原理及步驟104

6.1.2序列相關(guān)DW檢驗在EViews中的實現(xiàn)105

6.2序列相關(guān)LM檢驗106

6.2.1序列相關(guān)LM檢驗的原理及步驟106

6.2.2序列相關(guān)LM檢驗在EViews中的實現(xiàn)107

6.3序列相關(guān)性的處理111

6.3.1廣義差分法(已知)111

6.3.2CO迭代法(未知)112

6.4實驗教程113

實驗序列相關(guān)性問題113

第7章非線性回歸分析基礎(chǔ)115

7.1確定非線性回歸基準(zhǔn)模型的方法116

7.2常見的非線性回歸模型118

7.2.1多項式模型118

7.2.2對數(shù)模型119

7.2.3交互變量模型120

7.2.4Probit模型和Logit模型121

7.3實驗教程126

實驗1多項式模型127

實驗2對數(shù)模型與交互變量模型132

實驗3Probit模型136

7.4綜合案例分析140

案例貿(mào)易份額變化對經(jīng)濟增長率的影響140

第8章時間序列分析基礎(chǔ)147

8.1時間序列基礎(chǔ)148

8.1.1時間序列的自相關(guān)性148

8.1.2時間序列的滯后和差分變換148

8.2時間序列的平穩(wěn)性及其檢驗150

8.2.1時間序列的平穩(wěn)性150

8.2.2時間序列的平穩(wěn)性檢驗151

8.3格蘭杰因果關(guān)系檢驗159

8.3.1格蘭杰因果關(guān)系檢驗原理159

8.3.2格蘭杰因果關(guān)系檢驗的軟件操作160

8.4協(xié)整關(guān)系檢驗161

8.5時間序列模型基礎(chǔ)161

8.5.1AR模型162

8.5.2MA模型與ARIMA模型168

8.5.3ADL模型172

8.5.4ARCH模型與GARCH模型172

8.5.5誤差修正模型180

8.5.6向量自回歸模型（VAR）184

8.6實驗教程194

實驗1時間序列基礎(chǔ)194

實驗2AR模型195

實驗3VAR模型196

第9章面板模型199

9.1面板數(shù)據(jù)讀入200

9.1.1復(fù)制粘貼方式讀入面板數(shù)據(jù)200

9.1.2讀文件方式讀入面板數(shù)據(jù)202

9.1.3打開外部文件方式讀入面板數(shù)據(jù)204

9.2面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗204

9.3面板協(xié)整關(guān)系檢驗208

9.3.1Pedroni協(xié)整關(guān)系檢驗210

9.3.2Kao協(xié)整關(guān)系檢驗212

9.3.3Johansen面板協(xié)整關(guān)系檢驗213

9.4面板格蘭杰因果關(guān)系檢驗215

9.5變量統(tǒng)計描述和相關(guān)性分析217

9.5.1統(tǒng)計描述217

9.5.2相關(guān)性分析218

9.6面板模型建立與估計219

9.6.1個體固定效應(yīng)模型估計及檢驗219

9.6.2個體隨機效應(yīng)模型估計及檢驗224

9.7實驗教程226

實驗面板模型226

參考文獻229

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