本书的内容涵盖了导论、概率统计基础、一元线性回归模型、多元线性回归模型、假设检验和置信区间、回归模型的扩展、异方差、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、工具变量回归、定性响应回归模型、面板数据模型初步探索以及Stata简介。本书内容全面，不仅包含了计量经济学经典的建模方法，也包含了当前实证研究中常用的计量方法。本书对读者的数学基础要求不高，只需要具备微积分、线性代数以及概率统计的基础知识即可。本书注重理论方法与软件操作的紧密结合，大部分章节都有相应计量方法所对应的Stata软件操作介绍。

尹康，中共党员，副教授，硕士研究生导师。2016年毕业于上海财经大学，获统计学博士学位。现工作于湖北经济学院经济与贸易学院，担任计量经济学课程组负责人和经济学实验教学中心主任。近年来，主要承担《计量经济学》、《中级计量经济学》等课程教学工作，研究方向包括计量经济学、面板数据分析、统计理论与方法应用，曾在《统计研究》、《数量经济技术经济研究》、《统计与信息论坛》等期刊上发表论文多篇。主持湖北省教育厅项目一项，并作为主要参与者参加了多项国家级课题的研究。2021年获湖北经济学院教学成果奖二等奖和优秀教学三等奖。

前言
教学建议


第 1 章 导论 .............................................. 1.1 为什么要学习计量经济学 .......................... 1
1.2 计量经济学发展历史 .............................. 2
1.3 计量经济学的定义 .............................. 3
1.4 计量经济学建模的一般步骤 ...................... 4
1.5 软件的使用 ...................................... 7
本章小结 .............................................. 7
练习题 .................................................. 7

第 2 章 概率统计基础 ...................................... 8

2.1 随机变量与概率分布 ............................ 8
2.2 随机变量的数值特征 .......................... 11
2.3 二维随机变量 .............................. 13
2.4 几类重要的概率分布 .......................... 16
2.5 参数估计 ...................................... 19
2.6 假设检验 ...................................... 24
本章小结 .............................................. 29
练习题 .................................................. 29

第 3 章 一元线性回归模型 .................................. 33

3.1 回归的基本概念 .............................. 34
3.2 一元线性回归模型的估计 ........................ 38
3.3 模型的检验 ...................................... 46
3.4 模型的应用 ...................................... 48
3.5 Stata 实例 ...................................... 50
本章小结 .............................................. 54
练习题 .................................................. 55

第 4 章 多元线性回归模型 .................................. 58

4.1 多元线性回归模型的设定 ........................ 58
4.2 多元线性回归模型的估计 ........................ 61
4.3 普通最小二乘估计量的期望 .................... 70
4.4 普通最小二乘估计量的方差 .................... 76
4.5 高斯 - 马尔可夫定理 ............................ 81
本章小结 .............................................. 82
练习题 .................................................. 82

第 5 章 假设检验和置信区间 ................................ 85

5.1 普通最小二乘估计量的抽样分布 ................ 85
5.2 对单个参数的假设检验：t 检验 ................ 86
5.3 置信区间 ...................................... 92
5.4 联合假设的检验 .............................. 94
5.5 涉及多个系数的单个约束的检验 ................ 99
本章小结 ............................................ 101
练习题 ................................................ 101

第 6 章 回归模型的扩展 .................................. 103

6.1 过原点回归 .................................. 103
6.2 标准化变量回归 .............................. 104
6.3 可线性化的非线性模型 ........................ 105
6.4 虚拟解释变量回归 .............................. 107
6.5 Stata 实例 .................................... 111
本章小结 ............................................ 112
练习题 ................................................ 113

第 7 章 异方差 .......................................... 115

7.1 异方差的性质 .................................. 115
7.2 异方差对普通最小二乘估计的影响 ............ 118
7.3 异方差的检验 .................................. 119
7.4 异方差的补救措施 .......................... 123
7.5 异方差稳健推断 .............................. 127
本章小结 ............................................ 129
练习题 ................................................ 130

第 8 章 平稳时间序列模型 .................................. 132

8.1 时间序列数据的基本概念 ...................... 133
8.2 自回归模型 .................................... 138
8.3 回归模型中的自相关 .......................... 1428
.4 自相关对模型估计的影响 ...................... 144
8.5 自相关的检验 .................................. 146
8.6 自相关的补救措施 .......................... 151
8.7 Stata 实例 .................................... 155
本章小结 ............................................ 158
练习题 ................................................ 159

第 9 章 非平稳时间序列模型 ................................ 161

9.1 非平稳时间序列 .............................. 162
9.2 伪回归 ........................................ 165
9.3 单位根检验 .................................. 167
9.4 协整 .......................................... 170
9.5 误差修正模型 .................................. 172
9.6 Stata 实例 .................................... 173
本章小结 ............................................ 177
练习题 ................................................ 178

第 10 章 工具变量回归与两阶段 ........................... 179
最小二乘10.1 简单回归中的工具变量 ........................ 180
10.2 多元回归中的工具变量 ........................ 181
10.3 工具变量的直观解释 .......................... 182
10.4 常见的工具变量 .......................... 187
10.5 工具变量的有效性检验 ........................ 189
10.6 工具变量的案例 .......................... 189
本章小结 ............................................ 193
练习题 ................................................ 193

第 11 章 定性响应回归模型 ................................ 195

11.1 定性响应回归模型的性质 .................... 195
11.2 线性概率模型 .............................. 196
11.3 线性概率模型以外的其他方法 ................ 201
11.4 Logit 模型 .................................. 202
11.5 Probit 模型 ................................. 208
11.6 三类模型的比较 .......................... 209
11.7 Stata 实例 .................................. 210
本章小结 ............................................ 211
练习题 ................................................ 212

第 12 章 面板数据模型初步探索 ........................... 214

12.1 引入面板数据的背景 .......................... 214
12.2 固定效应模型 .............................. 217
12.3 时间固定效应 .............................. 221
12.4 随机效应模型 .............................. 223
12.5 豪斯曼检验 .................................. 225
本章小结 ............................................ 227
练习题 ................................................ 228

第 13 章 Stata 简介 ..................................... 229

13.1 Stata 的窗口 .................................. 229
13.2 数据管理 .................................... 230
13.3 绘图 ........................................ 236
13.4 do 文件 ..................................... 240
13.5 log 文件 .................................... 243
本章小结 ............................................ 244
练习题 ................................................ 244

参考文献 ............................................... 246