《计量经济学（第五版）》融计量经济学理论、方法与应用为一体；以中级水平内容为主，适当吸收初级和高级水平的内容；以经典线性模型为主，适当介绍一些适用的非经典模型。全书形成了一个独具特色的内容体系。
　　全书详细论述了经典的单方程计量经济学模型的理论方法，适当介绍了现代时间序列计量经济学模型和几类非经典截面数据模型的理论方法。在计量经济学应用模型中，该书着重讨论了模型类型设定、总体回归模型设定、模型函数关系设定和模型变量设定的原则和方法。在详细介绍线性回归模型数学过程的基础上，各章的重点不是理论方法的数学推导与证明，而是对实际应用中出现的问题的处理，并尽可能与中国的模型实例相结合。
　　《计量经济学（第五版）》适合作为各类高等院校经济、管理学科本科生的教材或教学参考书，也可供具有一定数学、经济学以及经济统计学基础的经济管理人员和研究人员阅读和参考。
第一章 绪论
sect;1．1 计量经济学概述
一、计量经济学的定义
一、计量经济学模型
二、计量经济学的内容体系
四、计量经济学是一门经济学科
五、计量经济学方法论
六、计量经济学教科书的内容与局限
sect;1．2 建立经典单方程计量经济学模型的步骤和要点
一、理论模型的设计
一、样本数据的收集
二、模型参数的估计
四、模型的检验
五、计量经济学模型成功的三要素
六、计量经济学应用软件介绍
sect;1．3 计量经济学模型的应用
一、结构分析
一、经济预测
二、政策评价
四、检验与发展经济理论
sect;1．4 本书内容安排说明，
一、关于经典单方程计量经济学模型
一、关于联立方程计量经济学模型
二、关于时间序列计量经济学模型
四、关于非经典截面数据计量经济学模型
五、关于计量经济学应用模型
本章练习题

第二章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型
sect;2．1 回归分析概述
一、回归分析基本概念
二、总体回归函数
三、随机误差项
四、样本回归函数
sect;2．2 _元线性回归模型的参数估计
一、参数估计的普通最小二乘法
二、拟合优度
sect;2．3 基本假设与普通最小二乘估计量的统计性质
一、一元线性回归模型的基本假设
二、普通最小二乘估计量的统计性质
sect;2．4 _元线性回归模型的统计检验
一、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计
二、变量的显著性检验
三、参数检验的置信区间估计
sect;2．5 _元线性回归分析的应用：预测问题
一、预测值是条件均值或个别值的一个无偏估计
二、总体条件均值与个别值预测值的置信区间
sect;2．6 建模实例
本章练习题

第三章 经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型
sect;3．1 多元线性回归模型
一、多元线性回归模型的形式
二、多元线性回归模型的基本假定
sect;3．2 多元线性回归模型的参数估计
一、普通最小二乘估计
二、矩估计（MM）
三、极大似然估计（ML）
四、拟合优度
五、多元线性回归模型估计实例
sect;3．3 多元线性回归模型的统计性质与统计检验
一、参数估计量的统计性质
二、变量的显著性检验
……
第四章 经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型
第五章 时间序列计量经济学模型
第六章 非经典截面数据计量经济学模型
第七章 计量经济学应用模型
附录 统计分布表
参考文献……前言/序言　　（一）
　　《计量经济学》教材迄今已修订到了第五版，深受广大读者的欢迎，也成为许多高校的授课教材或主要参考教材。
　　从读者对前四版的肯定来看，越来越多的老师、学生以及广大读者认可教材所呈现的计量经济学的内容体系。我们仍然重视计量经济学的基础理论以及它们在实际问题中的应用，强调根据实际应用来理解和解释模型建立的假定、估计方法的变化以及各种检验的适用性。
　　（二）
　　自《计量经济学》（第四版）出版发行至今已有近五个年头。这期间，世界与中国经济发生了较大的变化，随着互联网经济的快速发展，社会经济活动中可观测的数据呈现爆炸式增长，大数据时代已经到来！在此背景下，我们对《计量经济学》（第四版）进行修订，适度引入大样本理论的相关内容，以期加强读者在大样本分析方法方面的训练，一方面为进一步理解更加专业或更高级的计量经济学的相关内容打下坚实的基础，另一方面也为在实践中能够运用大数据建立计量经济模型提供简洁、清晰的理论指导。
　　《计量经济学》（第五版）在保留第四版总体结构的基础上，做了三方面的调整：一则，将横截面数据的建模与时间序列数据的建模分开讨论，以明晰两者在基本假设、模型估计以及模型检验等方面存在的差异；二则，选择最常用的几个非经典截面数据模型，讨论这类模型区别于传统横截面数据模型的数据特征，以及由数据特征带来的估计方法的变化。三则，讨论计量经济模型的方法论，尤其是模型设定理论。
　　本次修订的具体内容主要包括以下几个方面：
　　在第2章一元线性回归模型中，介绍了回归分析就是通过样本估计样本回归函数，并以之“代表”总体回归函数的基本思想后，直接介绍普通最小二乘法是如何估计样本回归函数的，没有事先对总体回归模型给出相关假设；而在估计完成后，在讨论估计量的优劣时，再给出相关假设。如此处理的好处，一方面是思路具有连贯性，另一方面也更加明确估计方法的“优劣”是与对模型的假设密切相关的。这样在进入第4章放宽基本假定的模型这一章，讨论各种基本假设不成立时，需要对原估计方法进行修正或直接寻找其他的估计方法就成为一个更加自然的逻辑。
　　在第2章一元线性回归模型的内容中，只保留普通最小二乘估计方法，删除了矩估计与极大似然估计这两种不同的估计方法，以使初学者能够聚焦在对普通最小二乘估计这一最常用方法的讨论上来。而在第3章多元线性回归模型的内容中，再引入矩估计与极大似然估计方法，以扩展读者在估计方法上的视野。
　　在第2章与第3章中，将估计量的小样本性质与大样本性质分列讨论，以明确大样本性质与小样本性质具有同等程度的重要性。但我们的讨论仍是循序渐进的，第2章只讨论大样本下最为重要的一致性；而在第3章，则进一步讨论大样本下的渐近有效性，这在学习了极大似然估计方法之后，它作为这一方法的自然特征就更容易被理解与接受。
　　在第4章、第5章、第6章的相关内容中，加强了对许多问题处理时只有在大样本下才具有的特征的文字说明。例如，在异方差问题中，强调了加权最小二乘法与怀特的异方差一稳健标准误法只有在大样本下才是适用的；对内生性问题处理的工具变量法也只有在大样本下才具有良好的统计性质。同样地，时间序列模型的广义最小二乘估计、面板数据模型中变系数模型的广义最小二乘估计，只有在大样本下才是适用的。而在选择性样本模型、二元离散选择模型部分，也强调了极大似然估计量只有在大样本下才具有一致性、渐近正态性与渐近有效性。这样，除了第2章、第3章有专门的文字段落讨论大样本的一致性与渐近有效性外，在全书的其他章节，读者会发现穿插于其中的关于大样本性质等基础问题的简要说明。
　　本版教材尽可能地减少对矩阵表述方式的依赖。第3章删除了通过矩阵求导的方式求解普通最小二乘估计量的相关内容；而在第5章也删除了向量自回归模型的抽象的矩阵表达方式，代之以一个具体的两个方程表达的两个变量的向量自回归模型。
　　本版教材对大部分例题进行了更新，包括对一些原有例题的数据更新或采用全新的例题。本教材力图采用真实的数据，尤其是中国的数据，使教材使用者能够感受到“真实”的时代背景。同样地，教材正文中增加、更新了部分练习题，每章后通过二维码链接即测即评，以便读者通过练习对教材相关内容有一个更加深刻的理解与把握。
　　（三）
　　在《计量经济学》（第五版）出版之际，特别感谢高等教育出版社的指导与支持！感谢所有采用本教材之前各版的老师、学生以及读者的信任和建议！
　　由于我们水平有限、错误或不当之处在所难免，欢迎广大读者批评指正，并提出宝贵的意见和建议。……