计量经济学 张晓峒 清华大学出版社，【正版可开发票】 下载 pdf 电子版 epub 免费 txt 2025

《计量经济学/数量经济学系列丛书》是一本面向经济类、管理类本科生和研究生的计量经济学教材，内容主要包括回归模型、时间序列ARIMA模型、单位根检验、误差修正模型和面板数据模型等。

《计量经济学/数量经济学系列丛书》在本领域内首次增加蒙特卡洛模拟结果讨论统计量的分布特征，增强读者对统计量分布特征的理解。书中每一个知识点都用简练的语言介绍怎样用计量经济学软件EViews9实现计算。书中所提供的案例基本上都是中国建模案例，为计量经济学理论与分析中国经济实际相结合提供切实范例。书中提供多种图（包括散点图、序列图、分布图等），辅助对所研究问题的理解。书中所用数据可免费下载。

目录

章一元线性回归模型

1.1计量经济学简介与建模步骤

1.2模型的建立及其假定条件

1.2.1建立模型的意义

1.2.2一元线性回归模型的定义

1.2.3一元线性回归模型的经济含义与特征

1.2.4模型的假定条件

1.3一元线性回归模型的参数估计

1.3.1估计方法初探

1.3.2最小二乘估计法原理

1.3.3最小二乘估计的计算

1.4yt，β^1和β^0的分布

1.4.1yt的分布

1.4.2β^1的分布

1.4.3β^0的分布

1.5σ2的估计

1.6最小二乘估计量的统计性质

1.6.1线性特性

1.6.2无偏性

1.6.3最小方差性

1.6.4渐近无偏性

1.6.5一致性

1.7最小二乘回归函数的性质

1.8拟合优度的测量

1.9回归系数的显著性检验

1.10回归系数的置信区间

1.11单方程回归模型的预测

1.11.1单个yT 1的点预测

1.11.2单个yT 1的区间预测

1.11.3E(yT 1)的区间预测

1.12相关分析

1.12.1相关的定义与分类

1.12.2相关系数

1.12.3线性相关系数的局限性

1.12.4简单相关系数的检验

1.13回归系数β^1与相关系数r的关系

1.14案例分析

第2章多元线性回归模型

2.1多元线性回归模型及其假定条件

2.1.1模型的建立

2.1.2模型的假定条件

2.2最小二乘法

2.3最小二乘估计量的特性

2.3.1线性特性

2.3.2无偏特性

2.3.3最小方差性

2.3.4渐近无偏性

2.3.5一致性

2.4残差的方差

2.5Y与最小二乘估计量 β^的分布

2.6多重可决系数(多重确定系数)

2.6.1总平方和、回归平方和与残差平方和

2.6.2多重确定系数R2

2.6.3调整的多重确定系数2

2.7F检验

2.8t检验和回归系数的置信区间

2.9预测

2.9.1yT 1的点预测

2.9.2单个yT 1的置信区间预测

2.9.3E(yT 1)的置信区间预测

2.9.4预测的评价指标

2.10多元线性回归计算举例

2.11偏相关与复相关

2.11.1偏相关

2.11.2复相关

2.12案例分析

2.13实际建模过程中应该注意的若干问题

第3章可线性化的非线性回归模型

3.1可线性化的7种非线性函数

3.1.1幂函数模型

3.1.2指数函数模型

3.1.3对数函数模型

3.1.4双曲线函数模型

3.1.5多项式函数模型

3.1.6生长曲线函数模型

3.1.7龚伯斯曲线函数模型

3.2可线性化的非线性模型综合案例

3.3可线性化的非线性模型一览表

第4章特殊解释变量

4.1虚拟变量

4.1.1测量截距移动

4.1.2测量斜率变化

4.2工具变量

4.2.1工具变量在一元线性回归模型中的应用

4.2.2工具变量在多元线性回归模型中的应用

4.3滞后变量

4.3.1分布滞后模型

4.3.2自回归模型

4.4解释变量

第5章异方差

5.1同方差假定

5.2异方差的表现与来源

5.3模型存在异方差的后果

5.4异方差检验

5.4.1定性分析异方差

5.4.2戈德菲尔德-匡特检验

5.4.3怀特检验

5.4.4戈列瑟检验

5.4.5ARCH(自回归条件异方差)检验

5.5克服异方差的方法

5.5.1用解释变量或解释变量的算术原回归式克服异方差

5.5.2用戈列瑟检验式克服异方差

5.5.3通过对数据取自然对数消除异方差

5.5.4克服异方差的矩阵描述

5.6案例分析

第6章自相关

6.1非自相关假定

6.2自相关的来源与后果

6.3自相关检验

6.3.1图示法

6.3.2DW检验法

6.3.3LM检验(亦称BG检验)法

6.3.4回归检验法

6.4自相关的解决方法

6.5克服自相关的矩阵描述

6.6自相关系数的估计

6.7案例分析

第7章多重共线性

7.1非多重共线性假定

7.2多重共线性的来源

7.3多重共线性的后果

7.3.1完全多重共线性对参数估计的影响

7.3.2近似共线性对参数估计的影响

7.3.3多重共线性后果的矩阵描述与蒙特卡洛模拟

7.4多重共线性的检测

7.5多重共线性的解决方法

7.5.1直接合并解释变量

7.5.2利用已知信息合并解释变量

7.5.3增加样本容量或重新抽取样本

7.5.4合并截面数据与时间序列数据

7.5.5剔除引起多重共线性的变量

7.6案例分析

7.7多重共线性与解释变量的不正确剔除

7.8违反模型假定条件的其他几种情形

7.8.1被解释变量存在测量误差

7.8.2被解释变量、解释变量同时存在测量误差

7.8.3解释变量

7.8.4模型的设定误差

第8章联立方程模型

8.1联立方程模型的概念

8.2联立方程模型的分类

8.2.1结构模型

8.2.2简化型模型

8.2.3递归模型

8.3联立方程模型的识别

8.3.1识别概念

8.3.2结构模型的识别方法

8.4联立方程模型的估计方法

8.4.1递归模型的估计方法

8.4.2简化型模型的估计方法

8.4.3结构模型的估计方法

8.5联立方程模型举例

第9章模型诊断常用统计量与检验

9.1检验模型中解释变量都无解释作用的F统计量

9.2检验单个回归系数显著性的t统计量

9.3检验回归系数线性约束条件是否成立的F统计量

9.4似然比统计量

9.5沃尔德（Wald）统计量

9.6拉格朗日乘子统计量

9.7赤池、施瓦茨和汉南奎因统计量

9.8检验正态分布性的JB统计量

9.9格兰杰因果性检验

9.10邹突变点检验

9.11回归系数稳定性的邹检验

9.12递归分析

0章时间序列ARIMA模型

10.1过程与时间序列定义

10.2ARIMA模型的分类

10.2.1自回归模型

10.2.2移动平均模型

10.2.3自回归移动平均模型

10.2.4单整自回归移动平均模型

10.3伍尔德（Wold）分解定理

10.3.1伍尔德分解定理

10.3.2过程期望与漂移项的关系

10.4自相关函数及其估计

10.4.1自相关函数

10.4.2自回归过程的自相关函数

10.4.3移动平均过程的自相关函数

10.4.4ARMA过程的自相关函数

10.4.5自相关函数的估计（相关图）

10.5偏自相关函数及其估计

10.5.1偏自相关函数定义

10.5.2偏自相关函数的计算

10.5.3AR、MA、ARMA过程偏自相关函数特征

10.5.4偏自相关函数的估计

10.5.5ARIMA过程自相关函数和偏自相关函数特征总结

10.6ARIMA模型的建立、估计过程与预测

10.6.1模型的识别

10.6.2模型参数的估计

10.6.3模型的诊断与检验

10.6.4ARIMA模型预测

10.7ARIMA模型建模案例

10.8季节时间序列ARIMA模型

10.8.1季节时间序列模型定义

10.8.2季节过程的自相关函数和偏自相关函数

10.8.3季节ARIMA模型的识别、拟合、检验与预测

10.8.4季节ARIMA模型建模案例

10.9回归与ARMA组合模型（regARIMA模型）

10.9.1回归与ARMA组合模型定义

10.9.2回归与ARMA组合模型案例分析

1章虚假回归

11.1问题的提出

11.2单整性定义

11.3单整序列的统计特征

11.4虚假回归

2章单位根检验

12.14种典型的非平稳过程

12.1.1游走过程

12.1.2趋势过程

12.1.3趋势平稳过程

12.1.4趋势非平稳过程

12.2DF，T(β^-1)统计量的分布特征

12.2.1DF统计量的分布特征

12.2.2AR(p)含单位根过程的DF统计量分布特征

12.2.3误差项为ARMA形式的I(1)过程DF分布特征

12.2.4DF检验式中t(α^),t(γ^)和F统计量的分布特征

12.2.5T(β^-1)统计量的分布特征

12.2.6趋势过程中t统计量的分布特征

12.3单位根检验

12.3.1单位根检验原理

12.3.2单位根检验步骤

12.4单位根检验的EViews 9操作

12.5单位根检验案例分析

12.6结构突变序列的单位根检验

3章单方程误差修正模型

13.1均衡概念

13.2误差修正模型

13.2.1自回归分布滞后模型

13.2.2误差修正模型定义

13.3协整定义

13.4协整检验

13.4.1以残差为基础的协整检验法

13.4.2协整系数的分布滞后模型估计法

13.5格兰杰定理

13.5.1多项式矩阵

13.5.2格兰杰(Granger)定理

13.5.3举例验证格兰杰定理

13.6建立单方程误差修正模型的EG两步法

13.6.1EG两步法

13.6.2单方程误差修正模型案例分析

4章面板数据模型

14.1面板数据的定义

14.2面板数据模型分类

14.2.1混合模型

14.2.2固定效应模型

14.2.3效应模型

14.3面板数据模型估计方法

14.3.1混合最小二乘估计

14.3.2组内估计

14.3.3最小二乘虚拟变量估计法

14.3.4一阶差分估计

14.3.5可行GLS估计法（效应估计法）

14.3.6面板数据模型拟合优度的测量

14.4面板数据模型的设定与检验

14.4.1F检验

14.4.2H检验

14.4.3Wald检验

14.4.4F检验和LR检验

14.5面板数据建模案例分析

14.6面板数据建模的EViews 9操作

14.6.1Pool（混合）数据工作文件的建立，模型的估计、检验与预测

14.6.2面板数据panel型工作文件的建立，模型估计与检验

附录A变量、概率极限、矩阵代数知识简介

附录B统计分布表

附表1相关系数临界值表

附表2标准正态分布函数表

附表3t分布百分位数表

附表4χ2分布百分位数表

附表5F分布百分位数表

附表6DW检验临界值表(α=0.05)

附表7DF分布百分位数表

附表8t(α^)检验临界值表(Δyt=α ρyt-1 ut中检验α=0)

附表9F检验临界值表(Δyt=α ρyt-1 ut中检验α=ρ=0)

附表10t(α^)检验临界值表(Δyt=α γt ρyt-1 ut中检验α=0)

附表11t(γ^)检验临界值表(Δyt=α γt ρyt-1 ut中检验γ=0)

附表12F检验临界值表(Δyt=α γt ρyt-1 ut中检验γ=ρ=0)

附表13T(β^-1)分布百分位数表

附表14EG和AEG协整检验临界值表

附表15协整检验临界值表

附录CEViews 9使用简介

参考文献

张晓峒，南开大学数量经济研究所所长，南开大学经济学院教授，数量经济学专业博士生导师。日本大阪市立大学经济学博士。

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本书除了包括经典计量经济学内容，还包括近年来比较新的计量经济学研究成果；除了介绍计量经济学的知识点，还给出很多实用中国案例，并配有软件EViews和STATA的相应操作步骤。

• 作者：V 发布时间：2024-03-26 22:25:49

  讲解清晰易懂，很好的语言学习用书。

• 作者：Ra 发布时间：2016-08-25 09:04:40

  固然有一大堆说辞理由，总负责人推出版社，出版社推科长，科长推不知道谁，但道貌岸然偷用我照片，补签了合同还违约，这是事实。

• 作者：马大象 发布时间：2023-11-29 17:57:32

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• 作者：M. 发布时间：2012-08-04 07:26:45

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• 作者：盛夏 发布时间：2019-11-26 15:02:51

  “纵使兹盟终不负，那时能记今生否。”悲哀的清醒和逼数。

• 她本不必困于人间

  作者：地衣 发布时间：2020-11-10 00:53:14

  “父母对于子女最大的宽容，便是尊重她自由选择生死的权力。”

  这是我在这本书里感触最深的一句话。

  在女儿明显异于同龄人时，他们需要接受女儿的不同，并且照顾好她敏感的小心思，他们的宽容和小心翼翼，成了三毛的枷锁，他们越是谨慎，三毛越是觉得他们不信任自己！

  于是原本慈爱亲密的父母成了她内心最难以突破的阴影和负担。

  可归根结底，他们也不过是平凡的父母，会希望自己的孩子学业有成，拥有世俗眼里的成功。但女儿的所作所为永远在挑战世俗，他们能体会到女儿的痛苦和挣扎，在一次次失去女儿的恐惧里，他们选择了妥协，让三毛遵从本心，选择自己真正想要的。

  他们从不在三毛面前提及现世的眼光，并将自己的担忧努力隐藏。聪慧细腻如三毛，自是什么都知晓，所以他们越是不提，她越是难过。

  当三毛第一次和父亲参加画展时，父亲发现三毛的作品名列其中，并且荣获铜奖时，心里为她由衷感到高兴，那些对于她未来的迷茫和担忧在一瞬间土崩瓦解，父亲迫不及待同他人分享三毛的优秀，自此支持三毛所做的一切决定。

  正是因为有这样一对开明又慈爱的父母，所以三毛的人生才能如此与众不同。这话或许有些偏颇，毕竟三毛的与众不同更像是天生的，但毋庸置疑的，是父母对她无条件的理解和爱，甚至在她选择奔赴死亡时，也能表示理解和疼惜，这在大众的眼里是不能理解的，但他们并不需要被理解。

  当后来者提起三毛的时候，总会一并提及荷西——这个兜兜转转许多年，终于修成正果的爱人。

  若说世上有谁真正能尊重三毛的执拗、独特、率性和妄为，除了三毛的父母，便是荷西了。在遇上荷西后，曾经那些迷恋三毛的追求者，都显得太过于平凡普通了，即便他们原本是优于常人的天之骄子。

  “我们夏天结婚好不好？”一句简单的没有任何抒情的疑问句，却让我一瞬间热泪盈眶。

  没有人比荷西更适合三毛，也没有人比荷西更懂三毛，所以自荷西猝然离世后，三毛的爱也随之一起埋葬。

  在本书近乎不带感情色彩的描绘下，我依旧被荷西所吸引，不因为他是三毛的爱人，而因为他对三毛无条件的爱。

  家人、爱人、朋友，都是三毛努力活着的原因。

  在以往的文章里，总是轻描谈写提及三毛的结局——用一条尼龙丝袜结束了自己的一生。没有任何感情的，仿佛三毛的死去仅仅是因为荷西的离去，任性又自私，完全罔顾年老的父母。

  而本书终于提及了在荷西去世后，三毛的生活。

  她依旧深爱荷西，并且不愿被人提及，可身边总有许多人和事提醒着她荷西的离去，那些无情的闪光灯和记者，他们并不因为三毛的文章和学识而采访她，仅是为了一己私欲，妄图窥探失去荷西后，她的心理状态，甚至将她归为精神失常！

  她努力让自己在路上，避免停下来，因为一旦停下，就会想起荷西，想起从前的种种，可她实在不愿父母再为她难过，所以她苦苦挣扎，如儿时一般，甚至比儿时更甚！

  后人提起三毛，总会惋惜和费解她的离去，本书却告诉我们，她是在努力过后，深思熟虑之后，认真地做出了选择，而非一时冲动。

  她只是回到了一开始的地方，途经人间做了一场大梦。

  且当她是山间一阵温柔的风吧。

• 陈师曾《北京风俗》

  作者：书白 发布时间：2008-04-17 22:13:49

  前日去美术馆看了正在展览的陈师曾《北京风俗》，展厅不大，展出的也只是三十四幅图中的一部分，然而到底是原作，虽然已经有接近一个世纪的历史，其色泽、质感是后来的排印本（我看的北京出版社2003年的本子，已经是印制得很考究的了）远远不能比的，何况陈师曾又是以设色艳丽而著称的画家。

  《北京风俗》作于陈师曾任职于北京教育部的1914—1915年间，我不懂画，只知道陈师曾被视为民国新文人画的代表。继承文人画传统的陈师曾，如何会对市井民俗产生兴趣？不得而知。不过画册后有一则“南州王薳”的题跋颇有意思：“北京旧为帝王都，典章冠冕今成陈迹，唯民间风习未尽变易，犹有足资存纪。师曾能曲状其情，传神阿堵，使人如置春明，耳目恍接，真有长安弈棋之感。”这未必合陈师曾的本意，然而睹旧都风物而生黍离之悲，怕也能代表一些旧京文人的心态吧，从陈师曾的交游看，他于此当并不陌生，册中《旗装少妇》、《喇嘛》、《打执事》等图确也寓有某种兴亡之感。

  我看《北京风俗》，常能感到凄苦悲哀的气息，混合着某种感时伤世的调子。有时那笔致的萧淡，设色的鲜丽，反而使其更形浓厚。这里面画的多是底层贫民如拾破烂、卖烤白薯、乞婆等的情状，是民国初年破败衰落的北京的一角，并无我们想象中北京风俗的温润雅致。但陈师曾并非简单地摹写，他的画笔并不枯涩，后人谈及陈师曾的画常用“笔简意饶”或“笔简意工”的说法，流转于笔墨之中的“意”，包含着“同情”“伤世”等诸多况味，这大概也是《北京风俗》超出于一般风俗画的地方。

  在技法上，陈师曾又被看作是中国漫画的开创者，1912年陈师曾在李叔同主办的《太平洋画报》上的《落日放船好》、《独树老父家》等画，被丰子恺称为“中国漫画之始”，更早的还有1909年所作的《窬墙》，陈师曾在该画上题词说：“有所谓漫画者，笔致简拙而托意俶诡，涵法颇著。日本则北斋而外无其人，吾国瘿瓢子、八大山人近似之，而非专家也……”，可见他是有意探索尝试了，到《北京风俗》终于蔚为大观。陈师曾这里提到日本的浮世绘画家葛饰北斋，当时他正留学日本，那么说他受到浮世绘的影响应该不会错吧。

  写到这里又想起周作人1935年的一篇文章《隅田川两岸一览》（收入《苦竹杂记》），就是写葛饰北斋的，周作人由葛饰北斋的浮世绘而感叹中国没有类似的画，《十竹斋笺谱》只是“士大夫的玩意儿”，姑苏板画“确是民间的了，其位置与日本的浮世绘正相等”，“可是内容还是不高明”，“这大都是吉语的画，如五子登科之类，或是戏文，其描画风俗景色的绝少。这一点与浮世绘很不相同。”

  我怀疑那时候周作人并未看到陈师曾的《北京风俗》，要不然他的结论要发生动摇的吧。果然，他晚年专门写了一篇随笔谈《北京风俗》，题为《北京风俗图》，登在《亦报》上。从文中看，他确实是刚从友人那里看到，而且“觉得很有意思”：

  画师图风俗者不多见，师曾此卷，已极难得，其图皆漫画风，而笔能抒情，与浅率之作一览无馀的绝不相同，如送香火、执事夫、抬穷人、烤番薯、吹鼓手、丧门鼓等，都有一种悲哀气，若是用时式的话来说，道地写出民众的劳动生活，虽是尚在三十多年前，却已经颇有新时代的空气了。

  虽然“新时代”云云有些应时的味道，然而这实在是我所见到的谈论《北京风俗》最精当的文字，“笔能抒情”、“悲哀气”真是不易之论。知堂于人情世态之悲哀处最能会心，能有如此的眼光，也就不足为奇了。