本书旨在使读者掌握常用的计量经济理论与方法，主要内容如下：一元线性回归分析的模型假设、最小二乘估计及性质、系数的显著性检验；多元线性回归分析的模型假设、最小二乘估计及性质、线性约束的检验、多重共线性；广义最小二乘估计、序列相关与异方差问题的处理；模型的非线性形式、虚拟变量与经济结构变化的检验、分布滞后模型、IV估计；联立方程组模型的识别、估计与检验；离散选择模型、受限因变量模型及面板模型的估计与检验；时间序列分析基础与非平稳经济变量分析初步；分位数回归与Bootstrap技术初步。为了更好地掌握和理解计量经济理论方法，本书正文部分提供了较为经典的实证案例分析，章末附录部分提供了相关补充证明和介绍，本书最后还给出了部分习题答案与提示。

赵国庆，日本京都大学经济学博士，中国人民大学经济学院教授、博土生导师。
主要研究方向为计量经济学理论与应用。在国内外专业杂志发表论文60余篇。出版高级计量经济学——理论与方法、经济分析中的时间序列模型、计量经济学（第五版）、应用计量经济学（第二版）、EViews/Stata计量经济学入门、高级经济数学教程、经济数学模型的理论与方法等著作与教材10余部。负责和承担过国家省部委多个科研项目。浙江大学、华侨大学兼职教授，日本关西学院大学客座教授。中国数量经济学会学术委员会副主任。

第一章 一元线性回归分析基础
第一节 模型的假定
第二节 参数的最小二乘估计
第三节 最小二乘估计量的性质
第四节 系数的显著性检验
第五节 预测和预测区间
第二章 多元线性回归分析
第一节 模型的假定
第二节 参数的最小二乘估计
第三节 最小二乘估计量的性质
第四节 参数估计式的分布特性与检验
第五节 多重共线性
第六节 预测
第三章 模型中误差项假定的诸问题
第一节 广义最小二乘估计
第二节 序列相关
第三节 异方差性
第四章 线性模型的扩展
第一节 模型的类型与变换
第二节 特殊变量的使用
第三节 结构变化的检验
第四节 分布滞后模型
第五节 工具变量法
第五章 联立方程组模型的估计
第一节 概述
第二节 模型的结构式与简化式
第三节 模型的识别问题
第四节 模型识别的条件
第五节 联立方程组模型的估计方法
第六节 模型的应用与检验
第七节 计算实例与方法评价
第六章 估计方法的扩展
第一节 离散选择模型
第二节 受限因变量模型
第三节 面板数据
第七章 时间序列分析基础
第一节 时间序列的基本概念
第二节 自回归模型
第三节 滑动平均模型
第四节 自回归滑动平均模型
第五节 时间序列模型预测
第六节 时间序列的应用
第八章 非平稳经济变量分析
第一节 非平稳时间序列与虚假回归
第二节 单位根检验
第三节 经济变量的协整性
第四节 误差修正模型
第九章 分位数回归与Bootstrap技术初步
第一节 分位数回归
第二节 Bootstrap技术初步
部分习题答案与提示
附表统计表
参考文献