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商品簡介
作者簡介
目次

商品簡介

本書是一本經典的計量經濟學入門教材,書中全面系統地介紹了計量經濟學的基本知識。全書共分5篇,內容包括:導論與知識回顧、回歸分析基礎、回歸分析的高級專題、經濟時間序列數據的回歸分析和回歸分析的計量經濟學理論。與其他同類教材相比,本書具有以下幾個顯著特點:第壹,將現實世界的問題和數據與理論的發展聯繫起來,並且認真對待實證分析中大量的重要發現;第二,所選取的內容反映了現代理論和實踐的發展;第三,給出的理論和假設都與應用相符。

作者簡介

詹姆斯·H.斯托克,加州大學伯克利分校經濟學博士,曾任教于加州大學伯克利分校及哈佛大學甘迺迪政府學院。研究領域為經濟計量方法、宏觀經濟預測、貨幣政策等,曾發表論文90多篇,並出版若干其他專著。馬克·W .沃森,普林斯頓大學經濟系教授。 馬克·W.沃森與詹姆斯·H.斯托克兩位都是計量經濟學領域中的,尤其以時間序列的研究為出眾。

目次

目 錄
譯者序
前言
致謝
第1篇 導論與知識回顧
第1章 經濟問題和數據2
 1.1 我們研究的經濟問題2
 1.2 因果效應和理想化隨機對照實驗5
 1.3 數據:來源和類型6
 本章小結9
 重要術語9
 內容復習9
第2章 概率論知識回顧10
 2.1 隨機變量和概率分布10
 2.2 期望值、均值和方差13
 2.3 二維隨機變量16
 2.4 正態分布、χ2分布、學生t分布及F分布21
 2.5 隨機抽樣與樣本均值的抽樣分布25
 2.6 抽樣分布的大樣本近似28
 本章小結32
 重要術語32
 內容復習32
 習題33
 實證練習36
 附錄2A 重要概念2-3中結果的推導36
第3章 統計學知識回顧37
 3.1 總體均值的估計37
 3.2 關于總體均值的假設檢驗40
 3.3 總體均值的置信區間46
 3.4 不同總體間的均值比較47
 3.5 基于實驗數據估計因果效應49
 3.6 樣本容量較小時的t統計量51
 3.7 散點圖、樣本協方差和樣本相關系數52
 本章小結54
 重要術語55
 內容復習55
 習題55
 實證練習58
 附錄3A 美國當前人口調查59
 附錄3B Y是μY的最小二乘估計量的兩種證明方法59
 附錄3C 樣本方差一致性的證明60
第2篇 回歸分析基礎
第4章 一元線性回歸62
 4.1 線性回歸模型62
 4.2 線性回歸模型的系數估計65
 4.3 擬合優度69
 4.4 最小二乘假設71
 4.5 OLS估計量的抽樣分布74
 4.6 結論76
 本章小結76
 重要術語77
 內容復習77
 習題77
 實證練習78
 附錄4A 加利福尼亞州的測試成績數據集79
 附錄4B OLS估計量的推導80
 附錄4C OLS估計量的抽樣分布80
第5章 一元線性回歸:假設檢驗和置信區間82
 5.1 關于某個回歸系數的假設檢驗82
 5.2 回歸系數的置信區間86
 5.3 X為二元變量時的回歸87
 5.4 異方差和同方差88
 5.5 普通最小二乘的理論基礎92
 5.6 樣本容量較小時的t統計量應用93
 5.7 結論94
 本章小結95
 重要術語95
 內容復習95
 習題96
 實證練習98
 附錄5A OLS標準誤差公式98
 附錄5B 高斯—馬爾科夫條件和高斯—馬爾科夫定理的證明99
第6章 多元線性回歸102
 6.1 遺漏變量偏差102
 6.2 多元回歸模型106
 6.3 多元回歸的OLS估計量108
 6.4 多元回歸的擬合優度110
 6.5 多元回歸模型的最小二乘假設112
 6.6 多元回歸模型中OLS估計量的分布113
 6.7 多重共線性114
 6.8 結論116
 本章小結116
 重要術語116
 內容復習117
 習題117
 實證練習119
 附錄 6A 式(6-1)的推導119
 附錄6B 包含兩個解釋變量且誤差項為同方差時的OLS估計量的分布120
 附錄6C Frisch-Waugh定理120
第7章 多元線性回歸:假設檢驗和置信區間121
 7.1 單個系數的假設檢驗和置信區間121
 7.2 聯合假設的檢驗124
 7.3 涉及多個系數的單約束檢驗128
 7.4 多個系數的置信集128
 7.5 多元回歸的模型設定129
 7.6 對測試成績數據集的分析132
 7.7 結論135
 本章小結136
 重要術語136
 內容復習136
 習題136
 實證練習138
*本節可選修,且不會影響后面章節的學習。
 附錄7A 聯合假設的Bonferroni檢驗139
 附錄7B 條件均值獨立140
第8章 非線性回歸函數142
 8.1 非線性回歸的一般建模方法143
 8.2 一元非線性函數148
 8.3 解釋變量的交互項154
 8.4 學生—教師比對測試成績的非線性效應162
 8.5 結論165
 本章小結166
 重要術語166
 內容復習166
 習題167
 實證練習170
 附錄8A 參數非線性的回歸函數171
 附錄8B 非線性回歸函數的斜率和彈性173
第9章 多元回歸分析有效性的評估174
 9.1 內部有效性和外部有效性174
 9.2 多元回歸分析的內部有效性威脅176
 9.3 利用回歸模型進行預測時的內部有效性和外部有效性183
 9.4 實例:測試成績和班級規模184
 9.5 結論190
 本章小結190
 重要術語191
 內容復習191
 習題191
 實證練習192
 附錄9A 馬薩諸塞州的小學測試數據193
第3篇 回歸分析的高級專題
第10章 面板數據回歸196
 10.1 面板數據196
 10.2 兩期的面板數據:“前后”比較198
 10.3 固定效應回歸200
 10.4 時間固定效應回歸202
 10.5 固定效應回歸假設和固定效應回歸的標準誤差204
 10.6 關于酒駕的法律規定和交通事故死亡人數206
 10.7 結論209
 本章小結210
 重要術語210
 內容復習210
 習題210
 實證練習211
 附錄10A 州交通死亡事故數據集213
 附錄10B 固定效應回歸的標準誤差213
第11章 二元被解釋變量回歸216
 11.1 二元被解釋變量與線性概率模型217
 11.2 probit回歸和logit回歸219
 11.3 logit模型和probit模型的估計與推斷223
 11.4 在波士頓HMDA數據中的應用226
 11.5 結論230
 本章小結231
 重要術語232
 內容復習232
 習題232
 實證練習233
 附錄11A 波士頓HMDA數據235
 附錄11B 最大似然估計235
 附錄11C 其他受限被解釋變量模型236
第12章 工具變量回歸

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