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商品簡介
作者簡介
序
目次
商品簡介
《計量經濟分析 》(第八版)是對持續發展的計量經濟學領域的全面概述。本書試圖展現足夠多的計量經濟學主題,使得學生能夠從研究生入門水平進入實踐或更高級的研究中。本書分為五個部分：一是對計量經濟學的規範表述，從對其基本支柱――線性多元回歸模型的討論開始，再對線性最小二乘法的估計與推斷等進行分析；二是對回歸模型進行三項重要擴展，包括廣義回歸模型、回歸方程組以及隨機效應異質性模型；三是介紹不同的估計方法，包括極大似然估計法、蒙特卡洛分析法與模擬法等；四是探討宏觀計量經濟學時間序列數據, 五是分析微觀計量經濟學截面數據和麵板數據。
作者簡介
威廉‧H.格林（William H. Greene），1976年畢業於美國威斯康星大學麥迪遜分校，獲經濟學博士學位。現任美國紐約大學斯特恩商學院經濟學教授、豐田汽車講席教授。曾任教於康奈爾大學，並擔任賓夕法尼亞州立大學、悉尼大學、牛津大學等學術機構的訪問教授。格林教授在理論計量方法研究方面有突出的貢獻，特別是在面板數據方面。此外，他在應用計量經濟學方面也有出色的成果。他在國際一流學術期刊上發表論文一百多篇，其中有不少發表在國際**期刊上，如《美國經濟評論》(American Economic Review)、《計量經濟學》(Econometrica)、《經濟學展望》(Journal of Economic Perspective)、《計量經濟學雜誌》(Journal of Econometrics)等。
序
計量經濟分析
《計量經濟分析》（第八版）是對持續發展的計量經濟學領域的全面概述。即便不完全屬於也是部分屬於計量經濟學的期刊目前至少包括《計量經濟學評論》（Econometric Reviews）、《計量經濟學理論》（Econometric Theory）、《計量經濟學刊》（Econometrica）、《計量經濟學》（Econometrics）、《計量經濟學與統計學》（Econometrics and Statistics）、《計量經濟學雜誌》（The Econometrics．Journal）、《實證經濟學》（Empirical Economzcs）、《計量經濟學基礎和趨勢》（Foundations and Trends in Econometrics）、《應用計量經濟學雜誌》（The Journal of Applied Econometrics）、《商業與經濟統計雜誌》（The Journal of Business and Economic Statistics）、《選擇建模雜誌》（The Journal of Choice Modelling）、《計量經濟學方法雜誌》（The Journal of Econometric Methods）、《計量經濟學雜誌》（The Journal of Econometrics）、《時間序列分析雜誌》（The Journal of Time Series Analysis）、《經濟學與統計學評論》（The Review of Economics and Statistics）。針對研究生水平建立對這一主題的教科書式概述已經變得愈發困難，然而這正是我在此要做的。本書試圖展現足夠多的計量經濟學主題，使得學生能夠從研究生入門水平進入實踐或更高級的研究中。例如，關於"處理效應" 的文獻規模巨大，發展迅速，極度複雜，有時甚至相互矛盾。不過，本書在第8章中介紹了一些基本原理，希望能夠在感興趣的從業者或學生精神飽滿地投入此類文獻研究時幫助到他們。本書旨在成為計量經濟學入門與專業文獻之間的橋樑。
本書有兩個目標。其一是將學生引入應用計量經濟學的殿堂，包括掌握回歸分析的基本方法，以及在發現線性模型不充分或不適當時所使用的各種模型。現代軟件使我們能輕易將復雜的模型付諸實踐。其二是充分介紹理論背景，讓讀者理解在現代軟件中變得簡單易懂的先進方法，並認識到，在這裡所學習的一些新模型，無非就是我們熟悉的某些模型在同一原理T很自然的引申而已。本書涵蓋了相當多的理論材料，比如有關GMM估計方法、極大似然估計和回歸模型漸近結果等方面的理論。
有一個重要的願望促成了《計量經濟分析》一書全部八個版本的完成。本書絕大多數讀者的目標是使用計量經濟學，而不是研究計量經濟學，所以我深信，僅僅羅列一些估計、假設檢驗和計量經濟分析的理論是絕對不夠的。儘管理解一些通常很微妙的背景理論極為重要，但其應用也具有同等的重要性。為此，我在本書中提供了許多有效的數值實例與節錄，它們都來自各領域的被廣泛認可的實證文獻。我撰寫本書並持續更新的努力，最終都是為了向讀者說明如何做計量經濟分析。不過我也相信，讀者在使用先進現代軟件進行日益複雜的計量經濟分析時，會想要知道幕後的原理。
《計量經濟分析》（第八版）是對持續發展的計量經濟學領域的全面概述。即便不完全屬於也是部分屬於計量經濟學的期刊目前至少包括《計量經濟學評論》（Econometric Reviews）、《計量經濟學理論》（Econometric Theory）、《計量經濟學刊》（Econometrica）、《計量經濟學》（Econometrics）、《計量經濟學與統計學》（Econometrics and Statistics）、《計量經濟學雜誌》（The Econometrics．Journal）、《實證經濟學》（Empirical Economzcs）、《計量經濟學基礎和趨勢》（Foundations and Trends in Econometrics）、《應用計量經濟學雜誌》（The Journal of Applied Econometrics）、《商業與經濟統計雜誌》（The Journal of Business and Economic Statistics）、《選擇建模雜誌》（The Journal of Choice Modelling）、《計量經濟學方法雜誌》（The Journal of Econometric Methods）、《計量經濟學雜誌》（The Journal of Econometrics）、《時間序列分析雜誌》（The Journal of Time Series Analysis）、《經濟學與統計學評論》（The Review of Economics and Statistics）。針對研究生水平建立對這一主題的教科書式概述已經變得愈發困難，然而這正是我在此要做的。本書試圖展現足夠多的計量經濟學主題，使得學生能夠從研究生入門水平進入實踐或更高級的研究中。例如，關於"處理效應" 的文獻規模巨大，發展迅速，極度複雜，有時甚至相互矛盾。不過，本書在第8章中介紹了一些基本原理，希望能夠在感興趣的從業者或學生精神飽滿地投入此類文獻研究時幫助到他們。本書旨在成為計量經濟學入門與專業文獻之間的橋樑。
本書有兩個目標。其一是將學生引入應用計量經濟學的殿堂，包括掌握回歸分析的基本方法，以及在發現線性模型不充分或不適當時所使用的各種模型。現代軟件使我們能輕易將復雜的模型付諸實踐。其二是充分介紹理論背景，讓讀者理解在現代軟件中變得簡單易懂的先進方法，並認識到，在這裡所學習的一些新模型，無非就是我們熟悉的某些模型在同一原理T很自然的引申而已。本書涵蓋了相當多的理論材料，比如有關GMM估計方法、極大似然估計和回歸模型漸近結果等方面的理論。
有一個重要的願望促成了《計量經濟分析》一書全部八個版本的完成。本書絕大多數讀者的目標是使用計量經濟學，而不是研究計量經濟學，所以我深信，僅僅羅列一些估計、假設檢驗和計量經濟分析的理論是絕對不夠的。儘管理解一些通常很微妙的背景理論極為重要，但其應用也具有同等的重要性。為此，我在本書中提供了許多有效的數值實例與節錄，它們都來自各領域的被廣泛認可的實證文獻。我撰寫本書並持續更新的努力，最終都是為了向讀者說明如何做計量經濟分析。不過我也相信，讀者在使用先進現代軟件進行日益複雜的計量經濟分析時，會想要知道幕後的原理。
目次
第1部分線性回歸模型
第1章計量經濟學3
1．1引言3
1．2計量經濟學範式3
1．3計量經濟學實踐5
1．4微觀計量經濟學和宏觀計量經濟學5
1．5計量經濟學建模6
1．6本書結構安排8
1．7準備工作9
第2章線性回歸模型12
2．1引言12
2．2線性回歸模型的形式13
2．3線性回歸模型的假設16
2．4歸納與總結25
第3章最小二乘回歸27
3．1引言27
3．2最小二乘回歸的形式27
3．3分塊回歸和偏回歸34
3．4偏回歸和偏相關係數36
3．5擬合優度和方差分析39
3．6線性變換回歸45
3．7歸納與總結46
第4章回歸模型的最小二乘估計49
4．1引言49
4．2最小二乘估計的動機50
4．3最小二乘估計量的統計特性52
4．4最小二乘估計量的漸近特性57
4．5穩健估計和推斷65
4．6 b的一個函數的漸近分佈：δ法71
4 ．7區間估計73
4．8預測與預報77
4．9數據問題83
4．10歸納與總結94
第5章假設檢驗與模型選擇99
5．1引言99
5．2假設檢驗方法論99
5．3假設檢驗的三種方法103
5．4大樣本檢驗與穩健推斷117
5．5非線性約束檢驗120
5．6非嵌套模型之間的選擇122
5．7設定檢驗124
5．8模型建立―――由一般到簡單的策略126
5．9歸納與總結129
第6章函數形式、雙重差分和結構變化134
6．1引言134
6．2使用二值變量134
6．3雙重差分回歸147
6．4通過拐點回歸和斷點回歸分析社會政策155
6 ．5變量的非線性162
6．6結構突變與參數變化169
6．7歸納與總結175
第7章非線性、半參數和非參數回歸模型180
7．1引言180
7．2非線性回歸模型181
7．3中位數與分位數回歸201
7．4偏線性回歸209
7．5非參數回歸211
7．6歸納與總結213
第8章內生性和工具變量估計217
8．1引言217
8． 2擴展模型的假設220
8．3工具變量估計222
8．4兩階段最小二乘、控制函數與有限信息極大似然估計228
8．5內生虛擬變量：估計處理效應235
8．6假設檢驗245
8．7弱工具與有限信息極大似然250
8．8測量誤差252
8．9非線性工具變量估計258
8．10自然實驗和因果效應探索261
8．11歸納與總結263
第2部分廣義回歸模型與方程組
第9章廣義回歸模型與異方差性269
9．1引言269
9．2穩健最小二乘估計與推斷270
9．3最小二乘特性與工具變量273
9．4使用廣義最小二乘法的有效估計277
9 ．5異方差性與加權最小二乘法280
9．6異方差性檢驗283
9．7兩項應用285
9．8歸納與總結289
第10章回歸方程組294
10．1引言294
10．2似不相關回歸模型296
10．3需求方程組：奇異方程組306
10．4聯立方程模型313
10．5歸納與總結330
第11章面板數據模型337
11．1引言337
11．2面板數據建模338
11．3混合回歸模型346
11．4固定效應模型356
11．5隨機效應模型365
11．6非球形分佈和穩健協方差估計381
11．7空間自相關383
11．8內生性387
11．9面板數據的非線性回歸405
11 ．10參數異質性409
11．11歸納與總結418
第3部分估計方法
第12章計量經濟學的估計框架427
12．1引言427
12．2參數估計與推斷428
12．3半參數估計433
12 ．4非參數估計437
12．5估計量的性質441
12．6歸納與總結445
第13章最小距離估計與廣義矩法447
13．1引言447
13．2一致估計：矩法448
13．3最小距離估計455
13．4廣義矩估計量459
13．5 GMM框架中的假設檢驗469
13．6計量經濟學模型的GMM估計472
13．7歸納與總結491
第14章極大似然估計494
14． 1引言494
14．2似然函數與參數識別494
14．3有效估計：極大似然原理496
14．4極大似然估計量的性質498
14．5條件似然與計量經濟學模型507
14．6假設、設定檢驗與擬合度衡量508
14．7兩步極大似然估計517
14．8偽極大似然估計和穩健的漸近協方差矩陣523
14．9線性回歸模型的極大似然估計528
14．10廣義回歸模型536
14．11非線性回歸模型與擬極大似然估計542
14．12回歸方程組551
14．13聯立方程模型555
14．14面板數據應用556
14．15潛在類別與有限混合模型571
14．16歸納與總結584
第15章基於模擬的估計、推斷與隨機參數模型589
15．1引言589
15． 2隨機數生成591
15．3基於模擬的統計推斷：Krinsky和Robb的方法594
15．4自助標準誤與置信區間597
15．5蒙特卡洛研究600
15．6基於模擬的估計606
15．7隨機參數線性回歸模型617
15．8分層線性模型623
15．9非線性隨機參數模型624
15．10個體參數估計625
15．11混合模型與潛在類別模型632
15．12歸納與總結636
第16章貝葉斯估計與推斷638
16．1引言638
16．2貝葉斯定理與後驗密度639
16．3經典回歸模型的貝葉斯分析640
16．4貝葉斯推斷646
16．5後驗分佈和吉布斯抽樣法650
16．6應用：二項式Probit模型652
16．7面板數據應用：個體效應模型655
16．8隨機參數模型的層級貝葉斯估計657
16．9歸納與總結664
第4部分橫截面、面板數據與微觀計量經濟學
第17章二值與離散選擇模型669
17．1引言669
17．2二值模型671
17．3二值選擇模型中的估計與推斷683
17．4二值選擇模型擬合優度的度量698
17．5設定分析703
17．6二值選擇模型中的處理效應與內生變量709
17．7面板數據模型719
17．8空間二值選擇模型741
17．9二元Probit模型744
17．10多元Probit模型756
17．11歸納與總結759
第18章多項選擇與事件計數763
18．1引言763
18．2無序多項選擇模型763
18．3有序選擇的隨機效用模型800
18．4事件計數模型818
18．5歸納與總結847
第19章受限因變量：截尾、刪失與樣本選擇851
19．1引言851
19．2截尾851
19．3刪失數據863
19．4樣本選擇與偶發截尾879
19．5持續期模型893
19．6歸納與總結903
第5部分時間序列與宏觀計量經濟學
第20章序列相關909
20．1引言909
20．2時間序列數據分析912
20．3擾動項過程914
20．4分析時間序列數據的一些漸近結論918
20．5最小二乘估計922
20．6 GMM估計925
20．7自相關檢驗926
20．8 Ω已知時的有效估計929
20．9 Ω未知時的估計930
20．10自回歸條件異方差935
20．11歸納與總結943
第21章非平穩數據946
21．1引言946
21．2非平穩過程與單位根946
21．3協整962
21．4非平穩面板數據972
21．5歸納與總結974
參考文獻975
第1章計量經濟學3
1．1引言3
1．2計量經濟學範式3
1．3計量經濟學實踐5
1．4微觀計量經濟學和宏觀計量經濟學5
1．5計量經濟學建模6
1．6本書結構安排8
1．7準備工作9
第2章線性回歸模型12
2．1引言12
2．2線性回歸模型的形式13
2．3線性回歸模型的假設16
2．4歸納與總結25
第3章最小二乘回歸27
3．1引言27
3．2最小二乘回歸的形式27
3．3分塊回歸和偏回歸34
3．4偏回歸和偏相關係數36
3．5擬合優度和方差分析39
3．6線性變換回歸45
3．7歸納與總結46
第4章回歸模型的最小二乘估計49
4．1引言49
4．2最小二乘估計的動機50
4．3最小二乘估計量的統計特性52
4．4最小二乘估計量的漸近特性57
4．5穩健估計和推斷65
4．6 b的一個函數的漸近分佈：δ法71
4 ．7區間估計73
4．8預測與預報77
4．9數據問題83
4．10歸納與總結94
第5章假設檢驗與模型選擇99
5．1引言99
5．2假設檢驗方法論99
5．3假設檢驗的三種方法103
5．4大樣本檢驗與穩健推斷117
5．5非線性約束檢驗120
5．6非嵌套模型之間的選擇122
5．7設定檢驗124
5．8模型建立―――由一般到簡單的策略126
5．9歸納與總結129
第6章函數形式、雙重差分和結構變化134
6．1引言134
6．2使用二值變量134
6．3雙重差分回歸147
6．4通過拐點回歸和斷點回歸分析社會政策155
6 ．5變量的非線性162
6．6結構突變與參數變化169
6．7歸納與總結175
第7章非線性、半參數和非參數回歸模型180
7．1引言180
7．2非線性回歸模型181
7．3中位數與分位數回歸201
7．4偏線性回歸209
7．5非參數回歸211
7．6歸納與總結213
第8章內生性和工具變量估計217
8．1引言217
8． 2擴展模型的假設220
8．3工具變量估計222
8．4兩階段最小二乘、控制函數與有限信息極大似然估計228
8．5內生虛擬變量：估計處理效應235
8．6假設檢驗245
8．7弱工具與有限信息極大似然250
8．8測量誤差252
8．9非線性工具變量估計258
8．10自然實驗和因果效應探索261
8．11歸納與總結263
第2部分廣義回歸模型與方程組
第9章廣義回歸模型與異方差性269
9．1引言269
9．2穩健最小二乘估計與推斷270
9．3最小二乘特性與工具變量273
9．4使用廣義最小二乘法的有效估計277
9 ．5異方差性與加權最小二乘法280
9．6異方差性檢驗283
9．7兩項應用285
9．8歸納與總結289
第10章回歸方程組294
10．1引言294
10．2似不相關回歸模型296
10．3需求方程組：奇異方程組306
10．4聯立方程模型313
10．5歸納與總結330
第11章面板數據模型337
11．1引言337
11．2面板數據建模338
11．3混合回歸模型346
11．4固定效應模型356
11．5隨機效應模型365
11．6非球形分佈和穩健協方差估計381
11．7空間自相關383
11．8內生性387
11．9面板數據的非線性回歸405
11 ．10參數異質性409
11．11歸納與總結418
第3部分估計方法
第12章計量經濟學的估計框架427
12．1引言427
12．2參數估計與推斷428
12．3半參數估計433
12 ．4非參數估計437
12．5估計量的性質441
12．6歸納與總結445
第13章最小距離估計與廣義矩法447
13．1引言447
13．2一致估計：矩法448
13．3最小距離估計455
13．4廣義矩估計量459
13．5 GMM框架中的假設檢驗469
13．6計量經濟學模型的GMM估計472
13．7歸納與總結491
第14章極大似然估計494
14． 1引言494
14．2似然函數與參數識別494
14．3有效估計：極大似然原理496
14．4極大似然估計量的性質498
14．5條件似然與計量經濟學模型507
14．6假設、設定檢驗與擬合度衡量508
14．7兩步極大似然估計517
14．8偽極大似然估計和穩健的漸近協方差矩陣523
14．9線性回歸模型的極大似然估計528
14．10廣義回歸模型536
14．11非線性回歸模型與擬極大似然估計542
14．12回歸方程組551
14．13聯立方程模型555
14．14面板數據應用556
14．15潛在類別與有限混合模型571
14．16歸納與總結584
第15章基於模擬的估計、推斷與隨機參數模型589
15．1引言589
15． 2隨機數生成591
15．3基於模擬的統計推斷：Krinsky和Robb的方法594
15．4自助標準誤與置信區間597
15．5蒙特卡洛研究600
15．6基於模擬的估計606
15．7隨機參數線性回歸模型617
15．8分層線性模型623
15．9非線性隨機參數模型624
15．10個體參數估計625
15．11混合模型與潛在類別模型632
15．12歸納與總結636
第16章貝葉斯估計與推斷638
16．1引言638
16．2貝葉斯定理與後驗密度639
16．3經典回歸模型的貝葉斯分析640
16．4貝葉斯推斷646
16．5後驗分佈和吉布斯抽樣法650
16．6應用：二項式Probit模型652
16．7面板數據應用：個體效應模型655
16．8隨機參數模型的層級貝葉斯估計657
16．9歸納與總結664
第4部分橫截面、面板數據與微觀計量經濟學
第17章二值與離散選擇模型669
17．1引言669
17．2二值模型671
17．3二值選擇模型中的估計與推斷683
17．4二值選擇模型擬合優度的度量698
17．5設定分析703
17．6二值選擇模型中的處理效應與內生變量709
17．7面板數據模型719
17．8空間二值選擇模型741
17．9二元Probit模型744
17．10多元Probit模型756
17．11歸納與總結759
第18章多項選擇與事件計數763
18．1引言763
18．2無序多項選擇模型763
18．3有序選擇的隨機效用模型800
18．4事件計數模型818
18．5歸納與總結847
第19章受限因變量：截尾、刪失與樣本選擇851
19．1引言851
19．2截尾851
19．3刪失數據863
19．4樣本選擇與偶發截尾879
19．5持續期模型893
19．6歸納與總結903
第5部分時間序列與宏觀計量經濟學
第20章序列相關909
20．1引言909
20．2時間序列數據分析912
20．3擾動項過程914
20．4分析時間序列數據的一些漸近結論918
20．5最小二乘估計922
20．6 GMM估計925
20．7自相關檢驗926
20．8 Ω已知時的有效估計929
20．9 Ω未知時的估計930
20．10自回歸條件異方差935
20．11歸納與總結943
第21章非平穩數據946
21．1引言946
21．2非平穩過程與單位根946
21．3協整962
21．4非平穩面板數據972
21．5歸納與總結974
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