計量經濟模型是利用數據連接現實與未來的橋梁。此書基于模型的視角，對經典計量經濟模型、系統計量經濟模型、時間序列模型、向量自回歸模型、非參數計量經濟模型以及空間計量經濟模型等模型的建模方法做了重點研究。書中系統地介紹了每類模型的設定、估計以及檢驗方法。在此基礎上，此書也研究了非平穩過程的建模問題，探討了動態建模方法。為了使本書的內容理論與應用并重，給出了模型的計算機求解方法，并在第11章中重點研究了計量經濟模型的應用問題，使得本書更加具有實用性。
為了降低難度，在第2章詳細講解了書中用到的數學知識。數學知識都是以計量經濟學為背景進行講解的，使讀到此書的讀者會非常容易完成學習的進程。將復雜的內容變得簡單易懂，是本書的重要特色之一。
本書研究的模型跨越了計量經濟學發展的不同階段。因此，可作為博士研究生、碩士研究生以及本科生的教學與參考書，也可以作為專業學者的參考書。
l 本書是作者30余載從事教學和科研工作的經驗和心得的結晶。
l 本書研究的模型跨越了計量經濟學發展的不同階段。
l 選擇以計量經濟學中最有代表性的模型為主線進行寫作。
前言
前 言
幾年來一直想寫一本跨越計量經濟學發展不同時期的書。動筆的時候，發現要寫的內容實在是太多了。最后決定選擇以計量經濟學中最有代表性的模型為主線進行寫作。書最重要的責任是要給讀書的人帶來幫助，將復雜的東西變得容易，使讀書的人豁然開朗是書的天職。
本書重點研究了經典計量經濟模型、系統模型、時間序列模型、向量自回歸模型、空間計量經濟模型、非參數模型與半參數模型以及協同積分與誤差修正模型，同時也對非參數模型的應用進行了研究，是一本非常有價值的書。
書中每一章都重點研究了一個模型。對每個模型產生的背景、模型設定、模型估計、模型檢驗以及模型的應用進行了深入的探討。本書可以作為博士研究生、碩士研究生以及本科生的參考書，也可作為經濟研究工作者的參考書。
在寫作過程中我的學生們給了我許多具體的幫助。我的２０１４年畢業的碩士研究生李楠、李海利、李瑩瑩、周東英、徐誠、喬龍飛、司家興、高培安等同學在搜集數據整理資料方面做了大量的工作。部分章節的案例由他們提供，我做了必要的修改。我的已經畢業的博士研究生盧英博士、張卓群博士以及在讀博士研究生葛通都做了大量的工作。第９章由我、張卓群、葛通共同完成。第１１章的案例由盧英、張卓群、任亞寧、徐玉娟提供。在讀碩士吳丹、林柯參加了第８章的部分寫作。全書由我獨立定稿完成。
本書的寫作歷程跨越了五年時間。多虧本書的兩任編輯王文珠老師與蘇明芳老師的鼓勵與幫助使得這本書得以完成。特別感謝你們對我的寬容與忍耐。
我也以此書紀念我的導師周逸江教授。雖然周逸江先生離開了，但是他對我的教誨終生難忘。每當我遇到困難的時候都會想起他。我也要感謝我的計量經濟學啟蒙老師——清華大學的李子奈教授，同時也非常感謝我的博士后合作導師——南開大學的張曉峒教授。在我的學習與研究過程中他們給了我許多幫助與支持。
最后，希望本書給讀到它的人們帶來幫助。也感謝讀此書的人與我一起分享學習帶來的快樂。
馬薇
２０１６年１２月３１日
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馬薇，1957年生，天津財經大學數學與計量經濟學教授，博士生導師。，全國優秀教師，全國師德標兵、天津市大學生數學競賽優秀指導教師。中國數量學會學術委員會委員、中國數量經濟學會理事會常務理事。主要著作：協整理論與應用（南開大學出版社）、線性代數（南開大學出版社）
緒論 ００１
１１ 計量經濟學研究問題的方法 ００１
１２ 計量經濟模型的建模過程 ００２
第2章 計量經濟學中的統計與數學工具 ００９
２１ 計量經濟學中的數學分析 ００９
２．１．１ 多元函數的極值 ００９
２．１．２ 差分算子與滯后算子 ０１１
２２ 計量經濟學中的線性代數與矩陣論基礎 ０１２
２．２．１ 矩陣概念與矩陣的向量化 ０１２
２．２．２ 矩陣的運算 ０１４
２．２．３ 計量經濟模型中常用的特殊矩陣 ０２１
２．２．４ 矩陣與向量組的其他知識 ０２３
２．２．５ 線性方程組解的理論 ０２６
２３ 計量經濟學中的概率論與數理統計的相關知識 ０２８
２．３．１ 隨機變量的數字特征 ０２８
２．３．２ 重要隨機變量的分布 ０３０
２．３．３ 條件分布與條件期望 ０３３
２．３．４ 參數估計 ０３４
２．３．５ 假設檢驗 ０３７
２．３．６ 大數定律與中心極限定理 ０３９
２４ 隨機過程簡介 ０４２
犐犞
計量經濟學：
理論與應用
２．４．１ 隨機過程的基本概念 ０４２
２．４．２ 計量經濟學中常用的隨機過程 ０４３
第3章 一元線性回歸模型 ０５２
３１ 計量經濟模型中變量的分類 ０５２
３．１．１ 內生變量與外生變量 ０５２
３．１．２ 滯后變量與虛擬變量 ０５３
３２ 一元線性回歸模型的一般概念 ０５４
３．２．１ 回歸分析的基本概念 ０５４
３．２．２ 一元線性回歸模型的基本假設 ０５７
３．２．３ 一元線性回歸模型的參數估計 ０...
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