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第一章导论
介绍什么是计量经济学学
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●1.1什么是计量经济学
简单介绍计量经济学产生、发展的历史和学科性质。
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●1.2经典计量经济模型的建模方法
介绍经典计量经济学模型建模的四个步骤。
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第二章一元线性回归模型
一元线性回归模型
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●2.1一元线性回归模型的引入-1
一元线性回归模型的引入（一）
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●2.2一元线性回归模型的引入-2
一元线性回归模型的引入（二）
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●2.3模型参数估计方法—OLS
模型参数估计方法—OLS
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●2.4OLSE的有限样本性质与古典假定
OLSE的有限样本性质与古典假定
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●2.5模型拟合优度检验---R2检验
模型拟合优度检验
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●2.6解释变量显著性检验—t检验
解释变量显著性检验—t检验
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●2.7利用计量模型进行预测
利用计量模型进行预测
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●2.8Eviews软件介绍
简单介绍Eviews软件的产生发展历史和软件的基本操作
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●2.9Eviews软件的应用：基本操作
介绍Eeviews软件的打开、保存建立工作文件等基本操作
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●2.10Eviews软件的应用：基本统计分析
介绍利用Eviews软件进行基本的描述统计分析
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●2.11Eviews软件的应用：一元线性回归模型的的参数估计
介绍利用Eviews软件对一元线性回归模型进行参数估计
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●2.12Eviews软件的应用：一元线性回归模型的统计检验
介绍利用Eviews软件对一元线性回归模型进行变量显著性和拟合优度检验
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●2.13Eviews软件的应用：一元线性回归模型的预测分析
介绍利用Eviews软件进行预测的方法
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第三章多元线性回归模型
多元线性回归模型
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●3.1多元线性回归模型的形式
多元线性回归模型的形式
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●3.2多元线性回归模型的参数估计
多元线性回归模型的参数估计
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●3.3多元线性回归模型OLSE的统计性质与古典假定
多元线性回归模型OLSE的统计性质与古典假定
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●3.4多元线性回归模型的统计检验---R2检验
多元线性回归模型的统计检验1
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●3.5多元线性回归模型的统计检验---t检验
多元线性回归模型的统计检验2
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●3.6多元线性回归模型的统计检验---F检验
多元线性回归模型的统计检验3
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●3.7多元线性回归模型的评价
多元线性回归模型的评价
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●3.8Eviews软件应用：多元线性回归模型参数估计
介绍利用Eviews软件对多元线性回归模型进行参数估计
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●3.9Eviews软件应用：多元线性回归模型统计检验
介绍利用Eviews软件对多元线性回归模型进行拟合优度检验、变量显著性和方程整体显著性检验
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●3.10Eviews软件应用：回归系数的一般约束检验
介绍利用Eviews软件对多元线性回归模型的系数进行一般线性约束检验
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第四章多重共线性
多重共线性
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●4.1多重共线性的含义及产生的原因
多重共线性的含义及产生的原因
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●4.2多重共线性带来的后果
多重共线性带来的后果
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●4.3多重共线性的诊断方法 直观判别法和方差扩大因子
多重共线性的诊断方法（1）：直观判别法和方差扩大因子
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●4.4多重共线性的诊断方法 特征值法和法勒-格劳搏检验
多重共线性的诊断方法（2）：法勒-格劳搏检验和特征值法
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●4.5多重共线性问题的处理
多重共线性问题的处理（1）：增加样本观测值、删去不重要解释变量、利用先验信息、变量变换、变换模型的形式
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●4.6多重共线性问题的处理（2）：逐步回归法
多重共线性问题的处理（2）：逐步回归法
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●4.7Eviews软件应用：多重共线性
本节通过案例介绍利用Eviews软件去判别模型中是否存在多重共线性问题并如何修正模型
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第五章异方差
异方差
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●5.1异方差及影响
异方差问题及影响
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●5.2异方差的检验 图示法和戈德菲尔德-匡特检验
异方差的检验（1）：图示法、戈德菲尔德-匡特检验
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●5.3异方差的检验
异方差的检验（2）：帕克检验、戈里瑟检验、怀特检验、布殊-帕甘检验
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●5.4异方差问题的处理（1）加权最小二乘法
异方差问题的处理（1）：加权最小二乘法
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●5.5异方差问题的处理（2）一致估计量与代数变换
异方差问题的处理（2）：一致估计量、代数变换
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●5.6Eviews软件应用：G-Q检验
本节通过案例用Eviews软件实现G-Q检验
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●5.7Eviews软件应用：异方差的检验与处理
本节通过案例用Eviews软件实现对模型中一般性的异方差的检验和修正
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第六章函数形式与虚拟变量
函数形式与虚拟变量
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●6.1变量非线性回归模型 对数函数模型
变量非线性回归模型（1）对数函数模型
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●6.2变量非线性回归模型 双曲线模型与多项式模型
变量非线性回归模型（2）：双曲线模型、多项式模型
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●6.3虚拟变量的加法模型
虚拟变量的加法模型
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●6.4虚拟变量的乘法模型
虚拟变量的乘法模型
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●6.5多状态下的虚拟变量
多状态下的虚拟变量
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●6.6Eviews软件应用：非线性模型建模
本节通过案例用Eviews软件实现对模型中非线性模型建模
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●6.7Eviews软件应用：多状态下的虚拟变量模型回归
本节通过案例用Eviews软件实现对模型中多状态下的虚拟变量模型回归
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第七章时间序列回归的一般问题
时间序列回归的一般问题
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●7.1时间序列数据的特殊性
时间序列数据的特殊性
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●7.2时间序列数据回归的特殊性
时间序列回归的特殊性
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●7.3 时间序列回归中OLSE的有限样本性质及其假定
时间序列回归中OLSE的有限样本性质及其假定
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●7.4时间序列回归中OLSE的大样本性质及其假定
时间序列回归中OLSE的大样本性质及其假定
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●7.5平稳与弱相关时间序列
平稳与弱相关时间序列
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●7.6时间序列非平稳的来源
时间序列非平稳的来源
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●7.7确定性趋势与季节模型
确定性趋势与季节模型
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●7.8Eviews软件应用：时序数据文件的建立与基本描述性分析
主要介绍如何利用Eviews软件建立时序数据文件及进行基本的描述性分析
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●7.9Eviews软件应用：确定性趋势与季节模型的建立
主要介绍如何利用Eviews软件建立确定性趋势模型与季节模型
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第八章动态模型
动态模型
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●8.1单变量平稳时间序列模型：ARMA模型
单变量平稳时间序列模型：ARMA模型
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●8.2VR模型
VAR模型
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●8.3Eviews软件应用：ARMA模型的构建
主要介绍如何利用Eviews软件建立ARMA模型
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●8.4Eviews软件应用：VAR模型的构建
主要介绍如何利用Eviews软件建立VAR模型
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第九章非平稳时间序列模型
非平稳时间序列模型
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●9.1 非平稳序列回归的“伪回归”问题
非平稳序列回归的“伪回归”问题
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●9.2单位根检验
单位根检验
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●9.3协整与误差修正模型
协整与误差修正模型
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●9.4结构突变检验
结构突变检验
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●9.5Eviews软件应用：单位根检验
主要介绍如何利用Eviews软件进行单位根检验
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●9.6Eviews软件应用：协整与误差修正模型
主要介绍如何利用Eviews软件建立协整与误差修正模型
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第十章误差项自相关与异方差
误差项自相关与异方差
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●10.1什么是随机误差项自相关
什么是随机误差项自相关
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●10.2随机误差项自相关的检验
随机误差项自相关的检验
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●10.3误差项自相关模型的修正
误差项自相关模型的修正
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●10.4Eviews软件应用：误差项自相关检验
主要介绍如何利用Eviews软件进行误差项自相关检验
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●10.5Eviews软件应用：误差项自相关的处理
主要介绍如何利用Eviews软件进行误差项自相关模型的估计