本书特点鲜明，注重理解、掌握和应用计量经济学的基本思想，强调通俗易懂的原则，将数学公式的运用极少化，使读者比较容易地掌握计量经济学基本的研究方法，并学会运用相关软件分析现实经济问题，是一本兼具理论性与实用性的教材。此外，书中丰富的案例分析，不仅涉及经济学领域，还涉及管理学、社会学、心理学等领域，使读者更好地将计量经济学运用到现实经济生活中去。 第4版在保留原来特点的基础上，根据各方读者意见进行了修订和扩展，语言要加工，表述更准确，增加了波动性建模，一些常用的计量经济学的方法，同时更新了案例、数据和分析软件的新版（Eviews和Stata），每讲述完一个计量经济学理论方法，都详尽地介绍相应的软件操作方法和步骤，增加软件的实现代码。此外，融入立德树人内容。

四川大学经济学院教授、博士生导师，四川大学日本问题研究中心主任，四川省专家评议（审）委员会组成人员、中国公司金融30人论坛成员、国家社会科学基金重大招标项目、国家社科基金项目通讯评审、四川大学公司金融实验室研究员，四川省统计学会理事会专家顾问，《Technological and Economic Development of Economy》等国内外重要期刊审稿人，中国社会科学引文索引他人引用数百次，主持和参研多项国家级课题，获得奖励多项。

前 言
教学建议
目　录
CONTENTS
绪　论　什么是计量经济学1
为什么要学习计量经济学1
如何学习计量经济学2
计量经济学的方法及步骤2
思考与练习5
第1篇　经典假设下的计量经济学模型
第1章　 EViews软件简介与数据处理
方法 8
1.1　EViews 软件简介 8
1.2　数据分类 9
1.3　数据获取 11
1.4　数据处理（EViews） 14
1.5　数据的统计特征 17
思考与练习21
第2章　Stata软件简介与基本操作 23
2.1　Stata 软件简介 23
2.2　数据录入和存储 26
2.3　数据处理（Stata） 29
2.4　绘制图形 35
2.5　其他命令 38
思考与练习39
第3章　最小二乘法及其应用 40
3.1　散点图 40
3.2　函数的形式与参数的经济意义 42
3.3　最小二乘法 43
3.4　案例分析 48
思考与练习51
第4章　一元线性回归 53
4.1　传统假设下的一元线性回归模型 53
4.2　一元线性回归模型的基本假设 56
4.3　最小二乘估计量的特征 57
4.4　判定系数 59
4.5　最小二乘回归的若干重要结论 62
X ?
4.6　参数显著性检验——t检验 63
4.7　预测 65
4.8　案例分析 67
思考与练习75
第5章　多元回归分析（一） 78
5.1　多变量线性回归模型 78
5.2　多元线性回归模型的若干假设 79
5.3　多元线性回归模型的参数估计 79
5.4　多元回归模型的拟合优度 83
5.5　多元线性回归模型的参数检验 85
5.6　多元线性回归模型的预测 87
5.7　案例分析 88
思考与练习96
第6章　多元回归分析（二） 100
6.1　带有虚拟变量的回归模型 100
6.2　参数的标准化 105
6.3　非标准线性模型的标准化 107
6.4　案例分析 108
思考与练习117
第2篇　放宽假设的计量经济学模型
第7章　异方差性 122
7.1　什么是异方差性 122
7.2　异方差产生的原因和后果 123
7.3　异方差性的诊断 125
7.4　如何消除异方差 129
7.5　案例分析 132
思考与练习151
第8章　序列相关性 154
8.1　什么是序列相关性 154
8.2　序列相关性产生的原因和后果 155
8.3　序列相关性的诊断 157
8.4　如何消除序列相关性 162
8.5　案例分析 167
思考与练习179
第9章　多重共线性 182
9.1　什么是多重共线性 182
9.2　多重共线性产生的原因和后果 183
9.3　多重共线性的诊断 186
9.4　如何消除多重共线性 188
9.5　案例分析 191
思考与练习199
第3篇　联立方程模型的理论及其应用
第10章　联立方程模型及模型识别 204
10.1　联立方程模型的概念 204
10.2　结构式模型与简约式模型 207
10.3　模型识别的定义、方法与应用 209
10.4　案例分析 211
思考与练习213
第11章　联立方程模型的参数估计方法 215
11.1　OLS与递归模型 216
11.2　IV估计法 216
11.3　ILS 220
11.4　2SLS 221
11.5　案例分析 224
思考与练习233
第4篇　时间序列计量经济学模型及其应用
第12章　时间序列的平稳性及其检验 238
12.1　时间序列数据的平稳性 238
12.2　时间序列数据的平稳性检验 240
12.3　案例分析 243
思考与练习250
第13章　单变量时间序列模型 253
13.1　AR模型 253
13.2　MA模型 257
13.3　ARMA模型 261
13.4　案例分析 264
思考与练习276
第14章　VAR模型及其应用 278
14.1　VAR模型概述 278
14.2　VAR模型的估计 280
14.3　脉冲响应函数 283
14.4　预测误差方差分解 286
14.5　Granger因果关系检验 289
14.6　案例分析 291
思考与练习303
第15章　协整与误差修正 304
15.1　协整理论 304
15.2　ECM 311
15.3　VECM 315
15.4　案例分析 318
思考与练习331
第5篇　计量经济学的高级应用
第16章　虚拟被解释变量模型 334
16.1　线性概率模型 334
16.2　二元logit模型 336
16.3　案例分析 338
思考与练习343
第17章　面板数据模型 344
17.1　什么是面板数据模型 344
17.2　固定效应模型 346
17.3　随机效应模型 348
17.4　Hausman检验 348
17.5　案例分析 349
思考与练习358
附　录361
参考文献376