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內容簡介： 本书主要是根据实际经验应用来理解和解释计量经济学中的假定，它用简洁、准确的语言阐释了计量经济学研究的最新特点。与传统的教材不同，在陈述和解释假定时，作者完全放弃了非随机的活在重复样本中加以固定的回归元假定。这种方法更便于读者对计量经济学的理解和应用，是对传统计量经济学教学和研究的一个突破。本书的主要特点是： （1）不需要具备高深的数学知识，读者只要掌握大学所学的线性代数和概率统计基础知识即可。 （2）强调计量经济学在实际问题中的应用。 （3）含有大量例题，许多是取自或受启发于应用经济学或其他领域的最新及有影响的作品。 本书适合各高等院校经济管理类专业本科生作为计量经济学教材，还可供经济管理类教师及科研人员作为参考书使用。 關於作者： 杰弗里·M·伍德里奇，密歇根州立大学经济学特聘教授，1991年以来一直在该校任教。1986—1991年，伍德里奇博士曾担任麻省理工学院的经济学助理教授。他于1982年在加州大学伯克利分校获得计算机科学与经济学学士学位，并于1986年在加州大学圣迭戈分校获得经济学博士学位。 目錄： 第1篇 横截面数据的回归分析 第1章 计量经济学的性质与经济数据 1.1 什么是计量经济学? 1.2 经验经济分析的步骤 1.3 经济数据的结构 1.4 计量经济分析中的因果关系和其他条件不变的概念 小结 关键术语 习题 计算机习题 第2章 简单回归模型 第3章 多元回归分析：估计 第4章 多元回归分析：推断 第5章 多元回归分析：OLS的渐近性 第6章 多元回归分析：深入专题 第7章 含有定性信息的多元回归分析：二值或虚拟变量 第8章 异方差性 第9章 模型设定和数据问题的深入探讨 第2篇 时间序列数据的回归分析 第10章 时间序列数据的基本回归分析 第11章 OLS用于时间序列数据的其他问题 第12章 时间序列回归中的序列相关和异方差 第3篇 高深专题讨论 第13章 跨时横截面的混合：简单面板数据方法 第14章 高深的面板数据方法 第15章 工具变量估计与两阶段最小二乘法 第16章 联立方程模型 第17章 限值因变量模型和样本选择纠正 第18章 时间序列高深专题 第19章 一个经验项目的实施 附录A 基本数学工具 附录B 概率论基础 附录C 数理统计基础 附录D 矩阵代数概述 附录E 矩阵形式的线性回归模型 附录F 各章问题解答 附录G 统计用表

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