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第一章 统计的基本概念和经济数据的整理1

1.2 统计的基本概念2

1.3 经济资料的整理——样本的图形表示法4

2.1.5 对正态总体方差的检验8

1.4 经济资料的频数分布和直方图9

1.5 经济资料的分析一样本的表征数13

1.5.1 集中趋势的计量指标13

1.5.2 平均数、中位数和众数的关系18

1.5.3 离散趋势的计量指标18

1.5.4 偏态的计量23

1.6 矩阵及其应用24

1.6.1 向量25

1.6.2 矩阵27

第七章 模型及其估计28

1.6.3 行列式30

1.6.4 逆矩阵及其运算31

1.6.5 二次型和正定矩阵34

1.6.6 剖分向量和矩阵35

1.6.7 有关矩阵求导数的定义和几个定理39

l.6.8 矩阵应用的例子40

1.7 数据处理45

1.7.1 数据的标准化处理45

1.7.2 数据的转换48

1.7.3 正态性检验50

1.7.4 偏度检验(8≤N≤5 000)55

1.7.5 峰度检验(7≤N≤5 000)56

1.7.6 偏度和峰度联合检验(多方向+检验20≤N≤1 000)58

第二章 统计推断70

2.1.1 假设检验的方法70

2.1 假设检验70

2.1.2 备择假设72

2.1.3 两类错误73

2.1.4 对正态总体平均值的检验79

2.1.6 总体分布的鉴定——拟合优度检验83

2.2 参数估计86

2.2.1 估计量的性质86

2.2.2 构造估计量的方法99

2.2.3 区间估计111

第三章 一元回归分析116

3.1 一元回归分析的模型116

3.2 回归系数的最小二乘估计120

3.3 回归估计的统计推断123

3.3.1 ？和β的分布123

3.3.2 α和β的协方差124

3.3.3 σ2的估计式126

3.3.4 半平均数法拟合回归直线129

3.3.5 α和β的区间估计131

3.3.6 E(yi)的区间估计133

3.3.7 y的样本变差的分解136

3.3.8 回归方程的假设检验140

3.3.9 回归分析的表述142

3.4 预测和控制142

3.4.1 预测142

3.4.2 控制145

3.4.3 实验的策略147

3.5 化曲线为直线的回归分析150

第四章 基本假设被违反的回归估计154

4.1 异方差性155

4.1.1 异方差情况下最小二乘估计的性质155

4.1.2 最小二乘估计式估计方差的性质156

4.1.3 关于σ2i的设定158

4.1.4 关于异方差性的检验167

4.2 自回归扰动169

4.2.1 自回归扰动的生成模式170

4.2.2 最小二乘估计量的性质172

4.2.3 一阶自回归模型的极大似然估计177

4.2.4 二段迭代估计181

4.2.5 德宾(Durbin)法182

4.2.6 一阶差分的应用183

4.2.7 非自回归检验186

4.3 随机的解释变量188

第五章 不完备数据的回归估计197

5.1 存在测量误差的回归估计197

5.1.1 工具变量估计198

5.1.2 方程误差模型203

5.1.3 变量误差模型204

5.1.4 组平均法204

5.1.5 加权回归206

5.2.1 单向分组数据的回归估计210

5.2 分组数据的回归估计210

5.2.2 双向分组数据的回归估计217

5.3 缺失数据的回归估计224

5.3.1 非随机解释变量的缺失224

5.3.2 零回归估计228

第六章 多元回归模型231

6.1 回归参数的最小二乘估计231

6.2 多元回归方程的估计和检验235

6.2.1 最小二乘估计量的方差和协方差235

6.2.2 σ2的估计239

6.2.3 E(y)的置信区间242

6.2.4 y的样本变差的分解243

6.2.5 多元回归方程的假设检验245

6.2.6 预测253

6.2.7 计量单位的变换255

6.2.8 关于多元回归模型基本假设和数据不完备的注释258

6.3 多元共线性259

6.3.1 多元共线性259

6.3.2 完全多元共线性260

6.3.3 高度多元共线性265

6.3.4 多元共线性的测量267

6.4 设定误差268

6.4.1 忽略一个有关解释变量的误差268

6.4.2 解释变量性质上的变化272

6.4.3 包含一个无关解释变量的误差272

6.4.4 非线性性275

6.4.5 扰动项的不正确设定276

6.4.6 设定误差检验278

7.1 二态变量模型281

7.1.1 单一二态解释变量281

7.1.2 几个定性解释变量284

7.1.3 交互作用287

7.1.4 定性和定量的解释变量288

7.1.5 二态因变量294

7.1.6 定性因变量和定性自变量296

7.2 约束系数模型298

7.2.1 定期约束298

7.2.2 不等式约束300

7.2.3 线性约束305

7.2.4 非线性约束308

7.2.5 约束对Ｒ2和预测误差方差的影响313

7.2.6 约束在估计中的作用314

7.3.1 内蕴线性模型315

7.3 非线性模型315

7.3.2 内蕴非线性模型323

7.3.3 线性性检验328

7.4 分布滞后模型333

7.4.1 几何滞后334

7.4.2 帕斯卡(Pascal)滞后346

7.4.3 多项式滞后350

第八章 联立方程组353

8.1.1 联立模型的结构形式354

8.1 联立方程组的描述354

8.1.2 联立模型类型360

8.2 识别问题362

8.2.1 确定方程的识别362

8.2.2 约束干扰的方差-协方差矩阵的识别368

8.2.3 不足识别370

8.3 联立方程中单一方程的估计371

8.3.1 精确识别方程的估计372

8.3.2 --段最小平方估计380

8.3.3 K阶估计387

8.3.4 有限信息极大似然估计389

8.4 方程组的系统估计法395

8.4.1 三步最小平方估计396

8.4.2 完全信息极大似然估计401

8.5 动态经济模型分析404

8.5.1 一个简单的经济模型404

8.5.2 稳定性条件和动态分析407

参考文献411