計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第二版）

第一章 概率論基礎(chǔ)
第一節(jié) 隨機(jī)現(xiàn)象、隨機(jī)試驗(yàn)和隨機(jī)事件
第二節(jié) 隨機(jī)事件的頻率與概率
第三節(jié) 條件概率與事件的獨(dú)立性
第四節(jié) 隨機(jī)變量及其分布
第五節(jié) 二維隨機(jī)變量
第六節(jié) 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
第七節(jié) 隨機(jī)變量的矩
第二章 矩陣代數(shù)
第一節(jié) 矩陣及其運(yùn)算
第二節(jié) 線性方程組
第三節(jié) 二次型與正交變換
第三章 數(shù)據(jù)分析方法與參數(shù)統(tǒng)計(jì)推斷
第一節(jié) 數(shù)據(jù)的分析方法
第二節(jié) 抽樣分布
第三節(jié) 參數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷
第四節(jié) 方差分析方法
第四章 一元線性回歸
第一節(jié) 一元線性回歸分析
第二節(jié) 線性回歸的方差分析
第三節(jié) 檢驗(yàn)（直接檢驗(yàn)法）
第四節(jié) 相關(guān)系數(shù)及其顯著性檢驗(yàn)
第五節(jié) 回歸分析的其他問題
第五章 多元線性回歸
第一節(jié) 經(jīng)典多元線性回歸模型的概念
第二節(jié) 最小平方估計(jì)
第三節(jié) 估計(jì)量的性質(zhì)
第四節(jié) 極大似然估計(jì)
第六章 虛擬變量的回歸模型
第一節(jié) 虛擬變量
第二節(jié) 虛擬變量的應(yīng)用
第七章 多重共線性
第一節(jié) 多重共線性的概念及原因
第二節(jié) 多重共線性的后果
第三節(jié) 如何發(fā)現(xiàn)多重共線性
第四節(jié) 如何對多重共線性進(jìn)行補(bǔ)救
第八章 異方差性
第一節(jié) 異方差概念
第二節(jié) 出現(xiàn)異方差時的OLS估計(jì)
第三節(jié) 異方差的檢驗(yàn)
第四節(jié) 異方差的校正
第五節(jié) 實(shí)例
第九章 自相關(guān)分析
第一節(jié) 自相關(guān)及其性質(zhì)
第二節(jié) 自相關(guān)下的OLS估計(jì)
第三節(jié) 自相關(guān)檢驗(yàn)
第四節(jié) 自相關(guān)模型的參數(shù)估計(jì)方法
第五節(jié) 廣義最小平方估計(jì)方法
第六節(jié) 分布滯后模型
第十章 聯(lián)立方程模型
第一節(jié) 聯(lián)立方程模型的提出
第二節(jié) 應(yīng)用OLS估計(jì)的聯(lián)立方程偏誤
第三節(jié) 聯(lián)立方程模型的變量和表示方法
第四節(jié) 聯(lián)立方程模型的識別
第五節(jié) 間接最小二乘法
第六節(jié) 工具變量法
第七節(jié) 二階段最小二乘法
第十一章 時間序列分析
第一節(jié) 時間序列數(shù)據(jù)的特性
第二節(jié) 平穩(wěn)時間序列分析模型
第三節(jié) 非平穩(wěn)隨機(jī)過程與單位根檢驗(yàn)
第四節(jié) 協(xié)整與誤差修正模型
附表
參考文獻(xiàn)