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第一章 导论 1

1.1 估计、检定和模型选择 1

1.2 时间序列观察值 8

1.3 数学与统计初步 16

1.4 渐近理论 22

1.5 时间序列分析和模型建立 28

1.6 计量经济模型 41

第二章 回归 47

2.1 线性回归模型 47

2.2 最小平方估计 51

2.3 普通最小平方估计式的性质 57

2.4 一般化最小平方法(GLS) 61

2.5 预测 65

2.6 递推(Recursive)最小平方法 68

2.7 残差 72

2.8 检定统计量和信任区间 75

2.9 方程组系统：表面无相关回归方程组 84

2.10 多元回归 92

2.11 工具变量法 97

2.12 自回归 102

3.1 引言 111

第三章 最大概似法 111

3.2 充分性和Cramér-Rao下界 117

3.3 最大概似估计量的性质 122

3.4 回归模型的最大概似估计 125

3.5 不独立的观察值 135

3.6 可认定性 144

3.7 稳健性(Roubustness) 149

第四章 数值最适化 159

4.1 引言 159

4.2 当值最适化原理 160

4.3 Newton-Raphson法 169

4.4 概似函数的极大化 174

4.5 两段估计式 183

4.6 检定统计量与信任区间 188

第五章 检定方法和模型选择 193

5.1 引言 193

5.2 错误设定的检定 198

5.3 古典检定方法：概似比检定 210

5.4 瓦尔德(Wald)检定 218

5.5 拉格朗日乘数检定法(LM检定) 221

5.6 非嵌套检定(Non-Nested Models) 232

5.7 样本外(Post-Sample)预测检定 238

5.8 选择模型的策略 242

第六章 带序列相关干扰项之回归模型 251

6.1 一阶自回归干扰项 251

6.2 估计式之间的比较 256

6.3 一阶自回归干扰项的检定 261

6.4 高阶自回归干扰项 267

6.5 移动平均与混合干扰项 271

6.6 序列相关的检定 274

6.7 预测 277

6.8 方程组 281

6.9 ARCH干扰 285

第七章 动态模型Ⅰ 295

7.1 引言 295

7.2 系统动态 304

7.3 具独立干扰之转换函数模型的估计 311

7.4 序列相关 319

7.5 模型选择 320

7.6 趋势与季节性 325

7.7 预测 329

7.8 多项式递延分配 335

第八章 动态模型Ⅱ：随机差分方程 345

8.1 概论 345

8.2 估计 349

8.3 序列相关的检定 358

8.4 模型的选择 364

8.5 误差修正模型和共积 375

8.6 方程系统 384

8.7 因果关系 392

8.8 外生性 399

9.1 导论 407

第九章 联立方程组模型 407

9.2 可认定性 413

9.3 最大概似估计 426

9.4 两阶段和三阶段最小平方法 429

9.5 检定模型限制条件的有效性 440

9.6 动态模型 443

9.7 动态模型的估计和认定 448

9.8 预测、预报和控制 453

关于矩阵代数的附录 463

附表 465

参考书目 473