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| 內容簡介： |
本书是一本财经专业本科生和经济学、金融学、会计学、农业经济学、市场营销、公共政策、社会学、法学、林学和政治学专业一年级研究生的入门级教科书。学习本门课程的前提是学生已修完经济学原理和基础统计学课程。本书没有使用矩阵代数，而是在附录中介绍和展开微积分概念。书名为“计量经济学原理”，是要强调我们的信念，即计量经济学应该是经济学课程的一部分，就如微观经济学原理和宏观经济学原理一样。那些一直在讲授和学习计量经济学的人与我们一样会记得“计量经济学原理”是亨利·泰尔1971 年在其经典著作中使用的书名，该书也是由约翰·威立父子有限
公司出版的。我们选择相同的书名，并不表明我们的书在水平和内容上相似。泰尔的著作无论在过去还是现在都是一本少见的高年级研究生水平的计量经济学著作。我们的书是一本入门级的计量经济学教科书。
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| 目錄：
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第1 章计量经济学导论/1
1.1 为什么要学习计量经济学？/1
1.2 计量经济学研究什么？/2
1.3 计量经济模型/4
1.4 数据是如何生成的？/5
1.5 经济数据类型/6
1.6 研究过程/10
1.7 实证研究论文的写作/11
1.8 经济数据的来源/13
概率入门/15
学习目标/15
关键词/16
P.1 随机变量/16
P.2 概率分布/17
P.3 联合、边际和条件概率/19
P.4 求和符号/22
P.5 概率分布的性质/23
P.6 条件依存/29
P.7 正态分布/34
P.8 练习/38
第2 章简单线性回归模型/43
学习目标/43
关键词/43
2.1 经济模型/44
2.2 计量经济模型/46
2.3 估计回归参数/56
2.4 评估小二乘估计量/63
2.5 高斯-马尔可夫定理/69
2.6 小二乘估计量的概率分布/69
2.7 估计随机误差项的方差/70
2.8 估计非线性关系/74
2.9 指示变量回归模型/79
2.10自变量/80
2.11 练习/85
附录2A 小二乘估计法的推导/92
附录2B b2 的离差形式的表达式/93
附录2C b2 是一个线性估计量/94
附录2D 推导b2 的理论表达式/94
附录2E 推导b2 的条件方差/95
附录2F 证明高斯-马尔可夫定理/96
附录2G 第2.10节介绍的结果证明/97
附录2H 蒙特卡罗模拟/100
第3 章区间估计与假设检验/107
学习目标/107
关键词/107
3.1 区间估计/108
3.2 假设检验/113
3.3 特定备择假设的拒绝域/115
3.4 假设检验的实例/117
3.5 p 值/122
3.6 参数的线性组合/125
3.7 练习/128
附录3A t 分布的推导/135
附录3B H1下的t 统计量的分布/136
附录3C 蒙特卡罗模拟/138
第4 章预测、拟合优度和建模问题/143
学习目标/143
关键词/143
4.1 小二乘预测/144
4.2 衡量拟合优度/147
4.3 建模问题/151
4.4 多项式模型/163
4.5 对数-线性模型/165
4.6 双对数模型/169
4.7 练习/171
附录4A 预测区间的推导/179
附录4B 总离差平方和的分解/180
附录4C 均方误差：估计和预测/180
第5 章多元回归模型/183
学习目标/183
关键词/184
5.1 引言/184
5.2 估计多元回归模型的参数/191
5.3 小二乘估计的样本特性/197
5.4 区间估计/202
5.5 假设检验/204
5.6 非线性关系/209
5.7 小二乘估计量的大样本特性/214
5.8 练习/222
附录5A 小二乘估计量的推导/230
附录5B 增量法/231
附录5C 蒙特卡罗模拟/233
附录5D 自助法/237
第6 章多元回归模型中的进一步推断/244
学习目标/244
关键词/244
6.1 检验联合假设/245
6.2 非样本信息的应用/255
6.3 模型设定/257
6.4 预测/266
6.5 质量差的数据共线性和非显著性/272
6.6 非线性小二乘/278
6.7 练习/280
附录6A F 检验的统计效力/288
附录6B FWL定理的进一步结果/292
第7 章使用指示变量/294
学习目标/294
关键词/294
7.1 指示变量/294
7.2 应用指示变量/299
7.3 对数-线性模型/306
7.4 线性概率模型/307
7.5 处理效应/309
7.6 处理效应和因果模型/319
7.7 练习/327
附录7A 对数-线性模型解释的细节/337
附录7B 双差分估计量的推导/338
附录7C 重叠假设：细节/338
第8 章异方差/340
学习目标/340
关键词/340
8.1 异方差的性质/340
8.2 多元回归模型中的异方差/342
8.3 异方差稳健方差估计量/346
8.4 广义小二乘法：方差形式已知/347
8.5 广义小二乘法：方差形式未知/351
8.6 检测异方差/355
8.7 线性概率模型中的异方差/361
8.8 练习/363
附录8A 小二乘估计量的性质/373
附录8B 异方差的拉格朗日乘数检验/374
附录8C 小二乘残差的属性/376
附录8D 替代稳健“三明治”估计量/377
附录8E 蒙特卡罗证据：OLS、GLS和FGLS/379
第9 章时间数据回归：平稳变量/383
学习目标/383
关键词/383
9.1 引言/384
9.2 平稳性和弱依赖性/393
9.3 预测/395
9.4 检验序列相关误差/403
9.5 用于政策分析的时间序列回归/408
9.6 练习/429
附录9A D?W （Durbin?Watson） 检验/435
附录9B AR （1） 误差的性质/438
第10 章内生回归量和矩估计/440
学习目标/440
关键词/440
10.1 含有内生回归变量的小二乘估计/441
10.2 x 和e 同期相关的情况/446
10.3 基于矩估计法的估计量/448
10.4 设定检验/463
10.5 练习/467
附录10A 弱工具变量检验/474
附录10B 蒙特卡罗模拟/479
第11 章联立方程模型/484
学习目标/484
关键词/484
11.1 供给和需求方程/485
11.2 简化型方程/486
11.3 小二乘估计的失灵/487
11.4 识别问题/489
11.5 两阶段小二乘估计/490
11.6 练习/499
附录11A 2SLS的备选方法/506
第12 章时间序列数据回归：非平稳变量/513
学习目标/513
关键词/513
12.1 平稳和非平稳变量/514
12.2 随机趋势的后果/524
12.3 平稳的单位根检验/526
12.4 协整/532
12.5 不存在协整关系时的回归/535
12.6 总结/537
12.7 练习/538
第13 章向量误差修正和向量自回归模型/544
学习目标/544
关键词/544
13.1 VEC 模型和VAR 模型/545
13.2 估计向量误差修正模型/546
13.3 估计VAR 模型/548
13.4 脉冲响应和方差分解/550
13.5 练习/554
附录13A 识别问题/557
第14 章时变波动和ARCH 模型/559
学习目标/559
关键词/559
14.1 ARCH 模型/559
14.2 时变波动/561
14.3 检验、估计与预测/564
14.4 扩展/566
14.5 练习/570
第15 章面板数据模型/575
学习目标/575
关键词/575
15.1 面板数据回归方程/577
15.2 固定效应估计量/581
15.3 面板数据回归误差项假设/587
15.4 随机效应估计量/591
15.5 练习/602
附录15A 聚类-稳健标准误：一些细节/609
附录15B 误差分量估计/610
第16 章定性和受限因变量模型/612
学习目标/612
关键词/612
16.1 引入二值因变量模型/613
16.2 二值选择建模/616
16.3 多项式logit模型/634
16.4 条件logit/639
16.5 有序选择模型/641
16.6 计数数据模型/645
16.7 受限因变量/649
16.8 练习/657
附录16A probit边际效应：详解/665
附录16B 随机效用模型/667
附录16C 使用潜变量/669
附录16D Tobit蒙特卡罗实验/670
附录A 数学工具/673
附录B 概率的概念/693
附录C 统计推断回顾/734
附录D 统计表/782
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