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书　　名：计量经济学（第3版）
作　　者： 孙敬水 马淑琴
出版时间：
出 版 社： 清华大学出版社
字　　数： 676 千字
印　　次： 3-1
印　　张： 29.5
开　　本： 16开
ＩＳＢＮ： 4
装　　帧： 平装
定　　价：￥49.00
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　　本书较为系统地阐述了计量经济学的主要理论、方法、最新进展以及计量经济学软件EViews应用，以实用性、继承性和前瞻性为主要特色。全书共分11章，前3章阐述回归分析的基本内容及应用问题，这是整个计量经济学的基础； 第4章至第7章介绍异方差性、自相关性、多重共线性、虚拟变量以及随机解释变量等计量经济问题及其解决方法，这是本书的主要内容； 第8章和第10章阐述分布滞后模型和联立方程模型，这是本课程的重点内容之一； 第9章重点阐述时间序列分析，主要涉及ADF检验、协整与误差修正模型、Granger因果关系检验、向量自回归模型（VAR），这部分内容是当代计量经济学研究的热点问题； 第11章介绍面板数据模型及其应用，这是计量经济学研究的最新进展。本书特别强调应用EViews解决实际经济问题，具有很强的操作性。
　　本书可作为高等院校经济学、管理学本科生和研究生教材，也可作为从事计量经济理论与应用研究的相关人员的参考书。
　　本教材第2版出版以来，我们收到许多读者的宝贵意见和建议，听取了一些专家学者对本教材的宝贵意见，受益颇多。经过几年的使用，发现第2版教材还存在一些不足之处，在教学和科研工作中，我们也有不少新的体会与感触。为此，编者经过反复讨论，决定对本教材第2版进行修订与完善。
　　本教材第3版在保留第2版基本结构的基础上，对以下内容进行了修改、补充与完善。
　　第一，教材第3章增加了“极大似然估计法”的内容，删除了“偏相关系数”、“模型的结构稳定性检验： Chow检验”等内容。重新编写了第6章“6.2多重共线性的影响”，以便使读者更容易理解这部分内容。
　　第二，对教材第4章中的Park检验和Glejser检验、第6章中的逐步回归法，增加了EViews6.0操作的具体方法与步骤。
　　第三，教材第7章增加了“虚拟被解释变量”一节的内容，删除了第7章中“模型的设定误差”、“模型变量的观测误差”两节内容，第7章题目修改为“第7章虚拟变量与随机解释变量”。
　　第四，教材中所有的例题与案例分析，凡涉及计算与实际操作部分，均统一使用EViews6.0软件进行实证分析，并给出具体的操作步骤，对原有运行结果进行更新。
　　第五，更换了部分例题和案例分析，更新了一些例题、案例分析和课后习题的数据，补充、修改了部分习题。
　　第六，对第2版中不够准确和不够清晰之处进行了补充、修改与完善，对第2版中某些本科教学中很少涉及的内容作了适当删减。
　　编者在清华大学出版社网站　　(http://www.tup./)“下载专区”为使用本书的教师和读者提供计量经济学(第3版)下载资源： 计量经济学软件(EViews6.0)、计量经济学(第3版)电子课件(PPT)、例题与案例分析EViews工作文件、各章习题数据等。
　　本教材的修改仍由第2版各部分的编者完成，新增加的内容由孙敬水编写。全书最后由孙敬水负责审阅、修改和定稿。在本书编写过程中，得到了统计学院博士研究生叶晓佳、李晓霞，经济学院博士研究生孙金秀、林晓炜以及于思源、姚志和杜金丹等同志的大力支持，编者在此表示感谢。
　　在本教材编写过程中，参考了国内外一些教材，在此谨向有关作者表示感谢。在本教材第3版出版之际，我们要感谢第2版出版以来对教材修改提出宝贵意见和建议的同行专家和读者，感谢清华大学出版社多年以来的关心和支持，感谢责任编辑为本教材出版付出的辛勤劳动。
　　由于我们知识水平与教学经验有限，本书的不足之处在所难免，恳请同行专家和读者批评指正，以便再版时认真修订。
　　2014年2月
1.1计量经济学概述
1.2计量经济学中的基本概念
1.3计量经济学的研究步骤
第2章一元线性回归模型
2.1一元线性回归模型的基本假定
2.2一元线性回归模型的参数估计
2.3一元线性回归模型的检验
2.4一元线性回归模型的预测
2.5案例分析
第3章多元线性回归模型
3.1多元线性回归模型的估计
3.2多元线性回归模型的检验
3.3多元线性回归模型的预测
3.4非线性回归模型
3.5案例分析
第4章异方差性
4.1异方差性及其产生的原因
4.2异方差性的影响
4.3异方差性的检验
4.4异方差性的解决方法
4.5案例分析
第5章自相关性
5.1自相关性及其产生的原因
5.2自相关性的影响
5.3自相关性的检验
5.4自相关性的解决方法
5.5案例分析
第6章多重共线性
6.1多重共线性及其产生的原因
6.2多重共线性的影响
6.3多重共线性的检验
6.4多重共线性的解决方法
6.5案例分析
第7章虚拟变量与随机解释变量
7.1虚拟解释变量
7.2虚拟被解释变量
7.3随机解释变量
7.4案例分析
第8章滞后变量模型
8.1滞后变量模型概述
8.2有限分布滞后模型及其估计
8.3几何分布滞后模型
8.4自回归模型的估计
8.5案例分析
第9章时间序列分析
9.1时间序列概述
9.2时间序列的平稳性检验
9.3协整与误差修正模型
9.4格兰杰因果关系检验
9.5向量自回归模型
9.6案例分析
第10章联立方程模型
10.1联立方程模型概述
10.2联立方程模型的识别
10.3联立方程模型的估计
10.4联立方程模型的检验
10.5案例分析
第11章面板数据模型
11.1面板数据模型概述
11.2面板数据模型的设定
11.3混合回归模型
11.4变截距模型
11.5变系数模型
11.6案例分析
附录统计分布表【分享】图说计量经济学的前世今生
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【分享】图说计量经济学的前世今生
?文/新浪微博号“数说工作室”、“数据挖掘与数据分析”
文章来源：新浪微博号“数说工作室”、“数据挖掘与数据分析”（本文仅代表作者观点）本篇编辑：王立根
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计量经济学第2章一元线性回归.ppt 158页
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计量经济学第2章一元线性回归
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第二章 一元线性回归模型简单的经典单方程计量经济学模型 回归分析概述 一元线性回归模型的参数估计 一元线性回归模型的统计检验 一元线性回归模型的预测 实例
一、变量间的关系及研究方法基本概念二、总体回归函数(PRF)三、随机扰动项与总体回归模型四、样本回归函数（SRF）样本回归模型 一、变量间的关系及研究方法基本概念 1. 变量间的关系 （1）确定性关系或函数关系：研究的是确定现象非随机变量间的关系。 2、研究方法
对变量间统计依赖关系的考察主要是通过相关分析(correlation analysis)或回归分析(regression analysis)来完成的
（1）相关分析 相关分析：主要研究随机变量间的相关形式和相关程度。
两个变量X和Y的总体相关系数为：
“回归”名称的由来
“回归”名称和回归分析的思想来源于美国经济学家F.Galton和他的学生K.Pearson对于父母身高与子女身高关系问题的研究。
“回归”的名称当时描述了子辈身高y与父辈身高x的关系
现代人们借用这个名词把研究变量x与y之间统计关系的数量方法称为“回归”分析。 回归分析(regression analysis)
主要是研究一个变量关于另一个（些）变量的统计依赖关系的计算方法和理论。 目的
在于通过X的已知或设定值，去估计和（或）预测Y的（总体）均值。 回归分析中变量名称
Y--被解释变量（Explained Variable）或
应变量（Dependent Variable）。
X--解释变量（Explanatory Variable）或
自变量（Independent Variable）。 联系：它们都是研究非确定性变量间的统计依赖关
系，即研究一个变量对另一个（些）变量的统计依赖关系。 区别：相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度，而无需考察变量间是否具有因果关系。因此变量的地位是对称的，都是随机变量。而回归分析更关注变量间的因果关系分析，变量的地位是不对称的，有被解释变量和解释变量之分，被解释变量是随机变量，解释变量往往被假设成非随机变量。
另外，相关分析只关注变量间的相关程度，不关注变量间的具体依赖关系，而回归分析则更加关注变量间的具体依赖关系，因此可以进一步通过解释变量的变化来估计或预测被解释变量的变化，达到深入分析变量间依存关系、掌握其运动规律的目的。
要点： 1、研究的范围不一样
2、变量的地位不一样
3、研究的内容不一样
参见 教材 表 2.1
回归分析构成了计量经济学方法论的基础， 其主要内容包括： （1）根据样本观测值对计量经济学模型的参数
进行估计，求得回归方程； （2）对回归方程、参数估计量值进行显著性检
验； （3）利用回归方程进行经济分析、政策评价及经济预测。 与回归分析有关的几个基本概念 总体回归函数（或总体回归方程） 总体回归模型 样本回归函数（或样本回归方程） 样本回归模型 随机干扰项（或随机误差项）
二、总体回归函数与总体回归模型
例2.1：一个假想的社区有100户家庭组成，要研究该社区每月家庭消费支出Y与每月家庭可支配收入X的关系。 即如果知道了家庭的月收入，能否预测该社区家庭的平均月消费支出水平。
为研究方便，将这100户家庭组成的总体按可支配收入水平划分为10组（组内收入差不多），以分析每一收入组的家庭消费支出。
由于不确定因素的影响，对同一收入水平X，不同家庭的消费支出不完全相同； 但由于调查的完备性，给定收入水平X的消费支出Y的分布是确定的，即以X的给定值为条件的Y的条件分布（Conditional distribution）是已知的， 例如：P(Y=561|X=800）=1/4。 因此，给定收入X的值Xi，可得消费支出Y的条件均值（conditional mean）或条件期望（conditional expectation）：E(Y|X=Xi)。 该例中：E(Y | X=800)=605 描出散点图发现：随着收入的增加，消费“平均地说”也在增加，且Y的条件均值均落在一根正斜率的直线上。这条直线称为总体回归线。 总体回归线：在给定解释变量Xi条件下，被解释变量Yi的期望轨迹称为总体回归线（population regression line），或更一般地称为总体回归曲线（population regression curve）。 注意：经典计量经济方法中所涉及的线性函数，指回归系数是线性的
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计量经济学 2 李光勤,等 清华大学出版社
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