计量经济学 理论、观念与应用PDF电子书下载

序：事物的反面意义永远比其表面意义来得重要 1

Chapter 1绪论 1

1.1简介：什么是计量经济学？ 1

1.2一个简单例子 6

1.2.1浅谈「自由度」 10

1.2.2计量经济的作法 11

1.3资料型态与模型分类 13

1.4什么是「财务计量」？ 17

1.5本书的范例与程式 18

本章习题 19

Part Ⅰ统计与线性代数基础 21

Chapter 2统计概念回顾：机率部分 23

2.1观念架构：机率与分配 24

2.1.1机率测度 27

2.1.2条件机率与非条件机率 29

2.2贝氏定理 30

2.3离散随机变数分配 33

2.4常见的离散分配 37

2.5连续随机变数 38

2.6常见的连续分配 41

2.6.1均匀分配 41

2.6.2指数分配 42

2.6.3常态分配 42

2.6.4卡方（x2）分配 44

2.6.5 t分配 44

2.6.6 F分配 46

2.6.7对数常态分配 47

2.7联合分配与联合动差 48

2.8相关与独立的讨论 52

2.9条件分配与条件动差 54

2.10多变量分配 56

2.10.1多变量常态分配 58

2.10.2条件常态分配 60

2.11常态分配二次式之分配 62

2.12多变量分配在财务上的应用：以最适投资组合建构为例（选读） 64

本章习题 72

Chapter 3估计与假说检定 75

3.1随机抽样与随机样本 77

3.2估计子抽样性质：小样本性质 79

3.3估计子抽样性质：大样本性质 81

3.3.1大数法则 81

3.3.2中央极限定理 87

3.4常用估计方法 89

3.4.1动差法 89

3.4.2最小平方法 92

3.4.3最大概似法 93

3.5假说检定 100

3.6实证研究初步：叙述统计量 107

3.6.1单变量叙述统计量 108

3.6.2两样本平均数差异之检定 113

3.6.3多变量叙述统计量 115

3.6.4浅谈报酬率 115

3.6.5资产报酬的实证特性 120

3.7实例：台湾、美国与日本股价指数报酬分析 122

3.8本章附录：证明（T-1）σ2/σ2～x2T-1 128

本章习题 131

Chapter 4矩阵代数 133

4.1矩阵定义与运算 134

4.1.1基本矩阵名词定义 134

4.1.2其他常见矩阵 135

4.2矩阵的基本运算 137

4.2.1矩阵的加减 137

4.2.2矩阵的乘法 137

4.2.3幂次矩阵 139

4.2.4自乘不变矩阵 139

4.3正交矩阵 140

4.4矩阵的「迹数」 141

4.5矩阵的行列式 142

4.6矩阵的秩 145

4.7反矩阵 148

4.8二次式与正负定矩阵 150

4.9联立方程式与其解 152

4.10特征根与特征向量 154

4.11对称矩阵的对角化 158

4.12自乘不变矩阵的特征根 159

4.13矩阵的Kroneckerproduct与向量化 161

4.14向量与矩阵微分 163

本章习题 167

Part Ⅱ古典线性回归模型：基础篇 169

Chapter 5古典线性回归模型 171

5.1模型设定 172

5.2再谈模型与误差项 179

5.3古典线性回归模型的矩阵表达形式 183

5.4估计：普通最小平方法 184

5.4.1 OLS的几何意义 187

5.4.2估计子的统计性质 189

5.5高斯马可夫定理 190

5.5.1定义与证明 190

5.5.2 BLUE意义的说明 195

5.6动差法估计β与σ2 197

5.6.1动差法估计β 197

5.6.2误差项变异数σ2之估计 198

5.7预测 201

5.8常态分配下估计与假说检定 209

5.8.1最大概似法与估计子之抽样分配 209

5.8.2假说检定 212

5.9变异数分析 217

5.10实例与回归报表结果说明 221

5.11概似比检定、Wald检定、与拉氏乘数检定 224

5.11.1概似比检定 225

5.11.2 Wald检定 225

5.11.3 LM test 226

5.11.4三种检定的关系与比较 226

5.12非线性假说之检定：Delta方法（选读） 227

5.13非常态分配下的估计与假说检定：大样本性质分析 229

5.13.1β与σ2的大样本性质（选读） 229

5.13.2非常态分配下的假说检定 232

5.14关于线性回归模型的几个评论 233

5.15本章小结 235

5.16本章附录 237

5.16.1证明CC＇为半正定矩阵 237

5.16.2证明（T-k）σ2/σ2～x2T-k 237

5.16.3证明（ESS1-ESS0）／k2/ ESS／（T-k）～Fk2，T-k 238

本章习题 241

Chapter 6复回归模型：其他相关议题 247

6.1复回归模型系数的意义 247

6.2偏相关系数与相关系数 250

6.3交叉效果 251

6.4省略相关之变数与引进不相关变数 253

6.4.1省略相关之变数 254

6.4.2引进不相关变数 256

6.5常见模型函数型式 258

6.6区分线性与对数模型：MWD检定 263

6.7 RESET检定 264

6.8 In（y）为应变数下y的预测 265

6.9线性重合问题 267

6.9.1共线性检测 268

6.9.2解决方案 269

6.10资料遗漏问题 270

6.11回归模型的敏感度分析 274

6.12误差衡量问题 275

6.12.1 EIV解决办法之一：工具变数法 278

6.12.2 EIV解决办法之二：寻找「额外资讯」 280

6.13 EIV问题实例：CAPM之实证（选读） 281

6.13.1投组方法 283

6.13.2个股估计调整 285

本章习题 288

Chapter 7虚拟变数 291

7.1简介 291

7.2虚拟变数与结构性改变 292

7.3多于两群的虚拟变数应用 296

7.4实例分析：小公司规模效果之检定 298

7.5 Spline回归 300

7.6事件研究法（选读） 302

7.6.1事件研究法之虚拟变数表达与处理方式 305

7.6.2事件研究法的一般表达方式：虚拟变数之应用 306

7.7本章小结：近年的发展 310

本章习题 313

Part Ⅲ进阶议题与模型 315

Chapter 8非iid下复回归模型之估计与检定 317

8.1一般化最小平方法：Ω已知下的估计 319

8.1.1非iid下σ2之估计 321

8.1.2加权最小平方法 322

8.2 Ω未知下的一致性估计子：可行的GLS估计子 324

8.3不同误差项假设下的计量分析架构 325

8.3.1 iid下的分析 327

8.3.2非iid下之分析 327

8.3.3 Ω已知 327

8.3.4 Ω未知 328

本章习题 330

Chapter 9异质变异：问题与解决方法 331

9.1为什么会有异质变异呢？ 332

9.2异质变异检测方法 335

9.2.1 Goldfeld-Quandt检定 335

9.2.2 White检定 336

9.2.3 Breusch-Pagan／Godfrey检定 337

9.3已知Ω结构下回归模型之估计 338

9.4未知Ω结构下回归模型之估计与检定：White异质变异调整法 340

9.5实例分析：White异质变异检测与假说检定 340

9.6 ARCH／GARCH模型 341

9.6.1 GARCH模型 344

9.6.2 ARCH／GARCH检测 347

9.6.3实例分析 347

本章习题 353

Chapter 10自我相关 355

10.1为什么误差项会有序列相关呢？ 357

10.2自我相关检测 359

10.2.1 Durbin-Watson检定 359

10.2.2 Durbin’s h检定：解释变数中有落后被解释变数时之检定 364

10.2.3 Breusch-Godfrey检定 364

10.2.4 Ljung-Box检定 365

10.3自我相关下模型之估计与检定 366

10.3.1已知序列相关结构下回归模型之估计：以AR（1）为例 367

10.3.2实例分析 369

10.3.3未知序列相关与异质变异结构下回归模型之估计：GMM估计 371

10.4本章小结 372

本章习题 374

Chapter 11一般化动差法 377

11.1一个例子：以t分配为例 378

11.2 GMM与最适加权矩阵之估计 380

11.3 GMM估计子分配与检定 383

11.4 GMM推导应用：iid与非iid下Sharpe指标之分配 385

11.5 GMM与其他估计方法的关系 387

11.5.1普通最小平方法 387

11.5.2工具变数估计子 390

11.6应用实例：股票风险因子能预测GDP吗？ 392

11.7本章小结 395

本章习题 396

Chapter 12离散与应变数受限制模型 397

12.1离散回归模型 397

12.1.1二元选择模型 400

12.1.2 Probit与Logit模型 401

12.1.3线性机率模型、Probit与Logit模型系数之意涵 404

12.1.4比较Probit与Logit模型之优劣：配适度比较 405

12.1.5多选项选择模型 407

12.1.6 Poisson回归模型 411

12.1.7小结 412

12.2应变数受限制模型 414

12.2.1遮断与截断样本 416

12.2.2 Tobit回归模型 420

12.2.3截断回归模型 421

12.2.4应用实例：涨跌幅限制之计量分析 422

12.2.5重排样本 424

12.2.6蒙地卡罗模拟实验 427

本章习题 435

Part Ⅳ结语 437

Chapter 13如何撰写实证研究论文 439

13.1为什么做研究？做什么研究？ 439

13.2文章的主要要素 441

13.2.1文章第一要素：创意＝贡献 442

13.2.2文章第二要素：结构 448

13.2.3网路搜寻与主要期刊 450

13.3论文的主要内容 451

13.3.1摘要、前言与文献探讨 453

13.3.2文献探讨与其他 454

13.4资料：主要资料库 456

13.5应用计量经济的「十诫」 459

13.6本章结语：给新进研究者的一些小建议 465

Part Ⅴ附录 469

常用统计表 473

参考文献 478

索引 484