该书讲述了计量经济学的基础内容，十分重视基础知识的教学及训练，分为单方程回归模型、 放松经典模型的假定、计量经济学专题、联立方程模型与时间序列经济学等篇。第六版增加非线性模型及应用、向量自回归模型、非线性向量自回归模型、非参数和半参数计量模型等内容。本书稿内容丰富，语言流畅，结构合理，浅显易懂，案例清楚，数学模型简洁，可供经济管理工作者和研究人员参考使用。本书稿较好地体现了系统性、实用性与适用性等内容。

达摩达尔·N·古扎拉蒂，西点军校的经济学荣誉退休教授，他曾在纽约城市大学执教25年多，之后又在纽约美国西点军校政治科学系执教17年。唐·C.波特，统计学博士，南加州大学马歇尔商学院信息与运筹管理系的助理教授。叶阿忠，经济学博士，毕业于清华大学。福州大学二级关键岗责任教授，博士生导师，澳大利亚MONASH大学高级访问学者，中国数量经济学会常务理事。现任福州大学管理学院院长助理，福州大学数量经济研究所所长。兼任中国数量经济学会理事和学术委员会委员。主要讲授计量经济学和高级微观经济学等课程，主要从事计量经济理论及其应用和技术进步与经济增长等方面的研究。

上册

引言
I.1什么是计量经济学? 1
I.2为什么它是一门单独的学科? 2
I.3计量经济学方法论 3
I.4计量经济学的类型 10
I.5数学与统计学预备知识 11
I.6计算机的作用 11
I.7进一步阅读建议 21

第1篇单方程回归模型
第1章回归分析的性质
1.1“回归”一词的历史渊源 25
1.2回归的现代含义 25
1.3统计关系与确定性关系 29
1.4回归与因果关系 29
1.5回归与相关 30
1.6术语与符号 31
1.7经济分析所用数据的性质与来源 32
要点与结论 39
习题 39

第2章双变量回归分析：一些基本思想
2.1一个假设的例子 45
2.2总体回归函数的概念 48
2.3“线性” 一词的含义 49
2.4 PRF的随机设定 50
2.5随机干扰项的意义 52
2.6样本回归函数 53
2.7说明性例子 56
要点与结论 58
习题 59

第3章双变量回归模型：估计问题
3.1普通最小二乘法 65
3.2经典线性回归模型：最小二乘法的基本假定 71
3.3最小二乘估计的精度或标准误 79
3.4最小二乘估计量的性质：高斯马尔可夫定理 81
3.5判定系数r2：“拟合优度”的一个度量 83
3.6一个数值例子 89
3.7说明性例子 91
3.8关于蒙特卡洛实验的一个注记 94
要点与结论 95
习题 96
附录3A 102

第4章经典正态线性回归模型
4.1干扰项ui的概率分布 107
4.2关于ui的正态性假定 108
4.3在正态性假定下OLS估计量的性质 109
4.4极大似然法 111
要点与结论 112
附录4A 113
附录4A习题 115

第5章双变量回归：区间估计与假设检验
5.1统计学的预备知识 117
5.2区间估计：一些基本思想 117
5.3回归系数β1和β2的置信区间 119

5.4σ2的置信区间
5.5假设检验：概述 121
5.6假设检验：置信区间方法 122
5.7假设检验：显著性检验方法 125
5.8假设检验：一些实际操作问题 128
5.9回归分析与方差分析 134
5.10回归分析的应用：预测问题 136
5.11报告回归分析的结果 139
5.12评价回归分析的结果 139
要点与结论 143
习题 144
附录5A 151

第6章双变量线性回归模型的延伸
6.1过原点回归 156
6.2尺度与测量单位 164
6.3标准化变量的回归 167
6.4回归模型的函数形式 169
6.5怎样度量弹性：对数线性模型 169
6.6半对数模型：对数线性模型与线性对数模型 172
6.7倒数模型 176
6.8函数形式的选择 183
6.9关于随机误差项性质的一个注记：加式与乘式随机误差项 184
要点与结论 185
习题 186
附录6A 190

第7章多元回归分析：估计问题
7.1三变量模型：符号与假定 197
7.2对多元回归方程的解释 199
7.3偏回归系数的含义 199
7.4偏回归系数的OLS和ML估计 201
7.5多元判定系数R2与多元相关系数R 205
7.6一个说明性的例子 206
7.7从多元回归的角度看简单回归：设定偏误初探 208
7.8 R2及调整R2 209
7.9柯布道格拉斯生产函数：函数形式再议 215
7.10多项式回归模型 218
7.11偏相关系数 222
要点与结论 224
习题 225
附录7A 235

第8章多元回归分析：推断问题
8.1再议正态性假定 240
8.2多元回归中的假设检验：总评 241
8.3检验关于个别偏回归系数的假设 242
8.4检验样本回归的总显著性 244
8.5检验两个回归系数是否相等 253
8.6受约束的最小二乘法：检验线性等式约束条件 255
8.7检验回归模型的结构或参数稳定性：邹至庄检验 261
8.8用多元回归做预测 266
8.9假设检验三联体：似然比、瓦尔德与拉格朗日乘数检验 266
8.10检验回归的函数形式：在线性回归与对数线性模型之间进行选择 267
要点与结论 269
习题 269
*附录8A 277

第9章虚拟变量回归模型
9.1虚拟变量的性质 280
9.2 ANOVA模型 281
9.3含有两个定性变量的ANOVA模型 286
9.4同时含有定性和定量回归元的回归：ANCOVA模型 287
9.5邹至庄检验的虚拟变量方法 288
9.6使用虚拟变量的交互效应 291
9.7季节分析中虚拟变量的使用 293
9.8分段线性回归 298
9.9面板数据回归模型 301
9.10虚拟变量方法的某些技术问题 301
9.11进一步研究的专题 303
9.12一个结束性例子 304
要点与结论 308
习题 308
附录9A含虚拟回归元的半对数回归 316

第2篇放松经典模型的假定
第10章多重共线性：回归元相关会怎么样？
10.1多重共线性的性质 324
10.2出现完全多重共线性时的估计问题 326
10.3出现“高度”但“不完全”多重共线性时的估计问题 328
10.4多重共线性：是庸人自扰吗？多重共线性的理论后果 328
10.5多重共线性的实际后果 330
10.6说明性的例子 336
10.7对多重共线性的侦察 341
10.8补救措施 345
10.9多重共线性一定是坏事吗？如果预测是唯一目的，就未必如此 350
10.10一个引申的例子：朗利数据 351
要点与结论 354
习题 356

第11章异方差性：误差方差不是常数会怎么样？
11.1异方差性的本质 368
11.2出现异方差性时的OLS估计 373
11.3广义最小二乘法 374
11.4出现异方差性时使用OLS的后果 377
11.5异方差性的侦察 379
11.6补救措施 393
11.7总结性的例子 399
11.8谨防对异方差性反应过度 404
要点与结论 405
习题 405
附录11A 412

第12章自相关：误差项相关会怎么样？
12.1问题的性质 416
12.2出现自相关时的OLS估计量 421
12.3自相关出现时的BLUE 424
12.4出现自相关时使用OLS的后果 425
12.5 1960—2005年美国商业部门工资与生产率之间的关系 430
12.6侦察自相关 432
12.7发现自相关该怎么办：补救措施 444
12.8模型误设与纯粹自相关 445
12.9（纯粹）自相关的修正：广义最小二乘 446
12.10修正OLS标准误的尼威威斯特方法 451
12.11 OLS与FGLS和HAC 452
12.12自相关的其他方面 452
12.13一个总结性例子454
要点与结论 456
习题 457
附录12A 457

第13章计量经济建模：模型设定和诊断检验
13.1模型选择准则 470
13.2设定误差的类型 470
13.3模型设定误差的后果 472
13.4对设定误差的检验 477
13.5测量误差 484
13.6对随机误差项不正确的设定 489
13.7嵌套与非嵌套模型 489
13.8非嵌套假设的检验 490
13.9模型选择准则 495
13.10计量经济建模的其他专题 499
13.11总结性的例子 503
13.12非正态误差与随机回归元 514
13.13向实际工作者进言 516
要点与结论 516
习题 518
附录 13A 522


下册
第3篇计量经济学专题
第14章非线性回归模型531
14.1本质线性和本质非线性回归模型531
14.2线性和非线性回归模型的估计533
14.3估计非线性回归模型：试错法534
14.4估计非线性回归模型的方法535
14.5说明性的例子537
要点与结论541
习题542
附录14A 544

第15章门限回归模型和转换回归模型548
15.1门限回归模型548
15.2转换回归模型554
要点与结论558
习题558

第16章非参数和半参数回归模型559
16.1非参数回归模型559
16.2非参数回归模型权函数估计方法561
16.3半参数回归模型575
要点与结论582
习题582

第17章定性响应回归模型584
17.1定性响应回归模型的性质584
17.2线性概率模型586
17.3LPM的应用593
17.4LPM以外的其他方法597
17.5logit模型598
17.6logit模型的估计600
17.7logit群组模型：一个数值例子603
17.8非群组数据或个体数据的logit模型606
17.9probit模型611
17.10logit模型和probit模型616
17.11tobit模型619
17.12对计数数据建模：泊松回归模型623
17.13定性响应回归模型的其他专题625
要点与结论626
习题627
附录17A 635

第18章面板数据回归模型637
18.1为什么使用面板数据？638
18.2面板数据：一个说明性的例子639
18.3混合OLS回归或常系数模型640
18.4固定效应最小二乘虚拟变量模型643
18.5固定效应组内估计量647
18.6随机效应模型650
18.7各个估计量的性质654
18.8固定效应模型与随机效应模型的比较：一些要点654
18.9面板数据回归：一些结论性的意见655
18.10一些说明性例子656
要点与结论661
习题662

第19章动态计量经济模型：自回归与分布滞后模型666
19.1“时间”或“滞后”在经济学中的作用666
19.2滞后的原因670
19.3分布滞后模型的估计671
19.4分布滞后模型的考伊克方法673
19.5考伊克模型合理性的理由之一：适应性预期模型678
19.6考伊克模型合理性的理由之二：存量调整或局部调整模型680
*19.7适应性预期与局部调整模型的组合682
19.8自回归模型的估计683
19.9工具变量法 685
19.10侦察自回归模型中的自相关：德宾h检验686
19.11一个数值例子：加拿大的货币需求，1979年第1季度至1988年第4季度688
19.12说明性例子691
19.13分布滞后模型的阿尔蒙方法：阿尔蒙或多项式分布滞后694
19.14经济学中的因果关系：格兰杰因果关系检验702
要点与结论707
习题709
附录19A 717

第20章分位数回归模型718
20.1分位数回归的提出718
20.2分位数回归及其估计720
20.3分位数回归的假设检验721
20.4实例723
20.5面板分位数回归模型726
要点与结论730
习题730

第21章空间回归模型731
21.1空间回归模型概述731
21.2空间效应736
21.3空间回归模型估计与检验741
21.4空间杜宾模型749
要点与结论752
习题752

第4篇联立方程模型时间序列经济学
第22章联立方程模型759
22.1联立方程模型的性质759
22.2联立方程模型举例760
22.3联立方程偏误：OLS估计量的不一致性765
22.4联立方程偏误：一个数值例子768
要点与结论770
习题770

第23章识别问题775
23.1符号与定义775
23.2识别问题概述778
23.3识别规则785
*23.4联立性检验789
*23.5外生性检验792
要点与结论792
习题793

第24章联立方程方法797
24.1估计的方法797
24.2递归模型与普通最小二乘法798
24.3恰好识别方程的估计：间接最小二乘法800
24.4过度识别方程的估计：两阶段最小二乘法804
24.52SLS：一个数值例子807
24.6说明性例子810
要点与结论816
习题817
附录24A 820

第25章时间序列计量经济学：一些基本概念823
25.1选看美国经济的一些时间序列824
25.2主要概念826
25.3随机过程826
25.4单位根随机过程831
25.5趋势平稳和差分平稳随机过程831
25.6单积随机过程833
25.7谬误回归现象834
25.8平稳性检验835
25.9单位根检验841
25.10对非平稳时间序列进行变换847
25.11协整：将一个单位根时间序列对另一个单位根时间序列进行回归850
25.12在经济学中的一些应用854
要点与结论857
习题858

第26章时间序列计量经济学：预测861
26.1经济预测方法861
26.2时间序列数据的AR、MA和ARIMA建模863
26.3博克斯詹金斯方法论866
26.4识别867
26.5ARIMA模型的估计871
26.6诊断检查871
26.7预测872
26.8博克斯詹金斯方法论的其他方面873
26.9向量自回归873
26.10度量金融时间序列中的波动性：ARCH和GARCH模型881
26.11总结性例子887
要点与结论888
习题890

第27章向量自回归模型892
27.1向量自回归模型概述892
27.2向量自回归模型及其估计893
27.3格兰杰因果关系检验896
27.4脉冲响应分析和方差分解分析899
27.5向量误差修正模型901
27.6实例901
27.7门限向量自回归模型907
要点与结论915
习题915

附录A统计学中的若干概念复习916
A.1总和与乘积运算子916
A.2样本空间、样本点与事件917
A.3概率与随机变量917
A.4概率密度函数918
A.5概率分布的特征924
A.6若干重要的理论概率分布932
A.7统计推断：估计938
A.8统计推断：假设检验947
参考文献953

附录B矩阵代数初步954
B.1定义954
B.2矩阵的类型956
B.3矩阵运算957
B.4行列式960
B.5求一个方阵的逆矩阵964
B.6矩阵微分法965
参考文献966

附录C线性回归模型的矩阵表述967
C.1k变量线性回归模型967
C.2经典线性回归模型假定的矩阵表述969
C.3OLS估计971
C.4用矩阵表示的判定系数 975
C.5相关矩阵976
C.6对单个回归系数进行假设检验的矩阵表述976
C.7检验回归的总体显著性：方差分析的矩阵表述977
C.8检验线性约束：用矩阵表示的一般F检验法978
C.9用多元回归做预测：矩阵表述979
C.10矩阵方法总结：一个说明性例子980
C.11广义最小二乘法985
要点与结论986
习题986
附录CA 990

附录D统计用表993

附录EEViews、MINITAB、Excel和Stata的计算机输出结果1014
E.1EViews 1014
E.2MINITAB 1016
E.3Excel 1017
E.4Stata 1018
E.5结束性评论1019
参考文献1019

附录F互联网上的经济数据1020
主要参考书目1022