计量经济学 第2版PDF电子书下载

前言　 1

第一篇 导论与复习 3

1 经济问题和数据　 3

1.1　我们研究的经济问题　 3

1.2　因果效应和理想化试验　 6

1.3　数据：来源和类型　 8

本章小结　 12

重要术语　 12

内容复习　 12

2　概率论复习　 13

2.1　随机变量和概率分布　 14

2.2　期望值、均值和方差　 17

2.3　二维随机变量　 22

2.4　正态分布、卡方分布、学生t分布和F分布　 30

2.5　随机抽样和样本均值的分布　 35

2.6　抽样分布的大样本近似　 38

本章小结　 43

重要术语　 43

内容复习　 44

习题　 45

附录2.1　重要概念2.3中结论的推导　 49

3　统计学复习　 51

3.1　总体均值的估计　 52

3.2　有关总体均值的假设检验　 55

3.3　总体均值的置信区间　 62

3.4　不同总体的均值比较　 64

3.5　基于试验数据的因果效应的均值之差估计　 67

3.6　样本容量较小时使用t统计量　 69

3.7　散点图、样本协方差和样本相关系数　 71

本章小结　 74

重要术语　 75

内容复习　 75

习题　 75

实证练习　 80

附录3.1　美国当前人口调查　 80

附录3.2　？是μY的最小二乘估计量的两种证明方法　 81

附录3.3　样本方差一致性的证明　 81

第二篇 回归分析基础 85

4　一元线性回归　 85

4.1　线性回归模型　 85

4.2　线性回归模型的系数估计　 89

4.3　拟合优度　 94

4.4　最小二乘假设　 96

4.5　OLS估计量的抽样分布　 100

4.6　结论　 103

本章小结　 103

重要术语　 104

内容复习　 104

习题　 104

实证练习　 106

附录4.1　加利福尼亚测试成绩数据集　 108

附录4.2　OLS估计量的推导　 108

附录4.3　OLS估计量的抽样分布　 109

5　一元线性回归：假设检验和置信区间　 113

5.1　关于某个回归系数的假设检验　 113

5.2　回归系数的置信区间　 118

5.3　X为二元变量时的回归　 120

5.4　异方差和同方差　 121

5.5　普通最小二乘的理论基础　 126

5.6　样本容量较小时t统计量在回归中的运用　 128

5.7　结论　 129

本章小结　 130

重要术语　 131

内容复习　 131

习题　 131

实证练习　 134

附录5.1　OLS标准误差的公式　 135

附录5.2 Gauss-Markov条件和Gauss-Markov定理的证明　 136

6　多元线性回归　 140

6.1　遗漏变量偏差　 140

6.2　多元回归模型　 145

6.3　多元回归的OLS估计量　 148

6.4　多元回归的拟合优度　 150

6.5　多元回归的最小二乘假设　 152

6.6　多元回归中OLS估计量的分布　 154

6.7　多重共线性　 155

6.8　结论　 158

本章小结　 158

重要术语　 159

内容复习　 159

习题　 160

实证练习　 163

附录6.1　（6.1）式的推导　 164

附录6.2　含两个回归变量且误差同方差时OLS估计量的分布　 164

7　多元回归中的假设检验和置信区间　 165

7.1　单个系数的假设检验和置信区间　 165

7.2　联合假设的检验　 169

7.3　涉及多个系数的单个约束的检验　 174

7.4　多个系数的置信集　 175

7.5　多元回归的模型设定　 176

7.6　测试成绩数据集分析　 178

7.7　结论　 182

本章小结　 183

重要术语　 183

内容复习　 184

习题　 184

实证练习　 187

附录7.1　联合假设的Bonferroni检验　 188

8　非线性回归函数　 190

8.1 非线性回归函数的一般建模方法　 191

8.2　一元非线性函数　 197

8.3　自变量的交互作用　 206

8.4　学生／教师比对测试成绩的非线性效应　 217

8.5　结论　 222

本章小结　 222

重要术语　 223

内容复习　 223

习题　 223

实证练习　 227

附录8.1　参数非线性的回归函数　 230

9　基于多元回归的评估研究　 234

9.1　内部和外部有效性　 234

9.2　多元回归分析的内部有效性威胁　 237

9.3　利用回归进行预测时的内部和外部有效性　 245

9.4　实例：测试成绩和班级规模　 246

9.5　结论　 253

本章小结　 254

重要术语　 255

内容复习　 255

习题　 255

实证练习　 257

附录9.1 马萨诸塞州的小学测试数据　 258

第三篇 回归分析的深入专题 261

10　面板数据回归　 261

10.1　面板数据　 261

10.2　具有两个时期的面板数据：“前后”比较　 264

10.3　固定效应回归　 266

10.4　时间固定效应回归　 270

10.5　固定效应回归假设和固定效应回归的标准误差　 272

10.6　有关酒后驾车的法律规定和交通事故死亡人数　 274

10.7　结论　 278

本章小结　 278

重要术语　 279

内容复习　 279

习题　 279

实证练习　 281

附录10.1　州交通死亡事故数据集　 283

附录10.2　误差序列相关的固定效应回归的标准误差　 283

11 二元因变量回归　 286

11.1　二元因变量和线性概率模型　 287

11.2　probit和logit回归　 290

11.3　logit和probit模型的估计和推断　 296

11.4　在波士顿HMDA数据中的应用　 298

11.5　总结　 304

本章小结　 305

重要术语　 306

内容复习　 306

习题　 306

实证练习　 308

附录11.1　波士顿HMDA数据集　 310

附录11.2　最大似然估计　 310

附录11.3　其他受限因变量模型　 313

12　工具变量回归　 315

12.1 单个回归变量和单个工具变量的IV估计量　 315

12.2　一般IV回归模型　 323

12.3　工具变量有效性的检验　 328

12.4　在香烟需求中的应用　 333

12.5　有效工具变量的来源　 337

12.6　结论　 340

本章小结　 341

重要术语　 341

内容复习　 342

习题　 342

实证练习　 344

附录12.1　香烟消费的面板数据集　 345

附录12.2　（12.4）式中TSLS估计量公式的推导　 346

附录12.3　TSLS估计量的大样本分布　 346

附录12.4　工具变量无效时TSLS估计量的大样本分布　 347

附录12.5　弱工具变量时的工具变量分析　 348

13　试验和准试验　 351

13.1　理想化试验和因果效应　 352

13.2　实际试验中的潜在问题　 353

13.3　基于试验数据的因果效应回归估计量　 357

13.4　班级规模缩小效应的试验估计　 363

13.5　准试验　 370

13.6　准试验的潜在问题　 374

13.7　异质总体的试验和准试验估计　 375

13.8　结论　 379

本章小结　 380

重要术语　 381

内容复习　 381

习题　 382

实证练习　 384

附录13.1　STAR项目数据集　 386

附录13.2　倍差估计量在多个时期上的推广　 386

附录13.3　条件均值独立性　 387

附录13.4　个体因果效应不同时的IV估计　 389

第四篇 经济时间序列数据的回归分析 393

14　时间序列回归和预测导论　 393

14.1　利用回归模型进行预测　 394

14.2　时间序列数据和序列相关性导论　 394

14.3 自回归　 400

14.4　包含其他预测变量的时间序列回归和自回归分布滞后模型　 405

14.5　基于信息准则的滞后长度选取　 413

14.6　非平稳性Ⅰ：趋势　 416

14.7　非平稳性Ⅱ：突变　 423

14.8　结论　 433

本章小结　 433

重要术语　 434

内容复习　 434

习题　 435

实证练习　 438

附录14.1 第14章中用到的时间序列数据　 439

附录14.2　AR（1）模型的平稳性　 440

附录14.3　滞后算子符号　 441

附录14.4　ARMA模型　 441

附录14.5　BIC滞后长度估计量的一致性　 442

15　动态因果效应的估计　 444

15.1　橘子汁数据初探　 445

15.2　动态因果效应　 447

15.3　含外生回归变量时的动态因果效应估计　 450

15.4　异方差和自相关一致的标准误差　 453

15.5　含严格外生回归变量时的动态因果效应估计　 457

15.6　橘子汁价格和寒冷天气　 463

15.7　外生性合理吗？几个实例　 469

15.8　结论　 470

本章小结　 471

重要术语　 471

内容复习　 471

习题　 472

实证练习　 474

附录15.1　橘子汁价格数据集　 475

附录15.2 用滞后算子符号表示的ADL模型和广义最小二乘　 475

16　时间序列回归的其他专题　 478

16.1 向量自回归　 478

16.2　多期预测　 482

16.3　单整阶数和DF-GLS单位根检验　 486

16.4　协整　 491

16.5　波动集群性和自回归条件异方差　 498

16.6　结论　 502

本章小结　 502

重要术语　 502

内容复习　 503

习题　 503

实证练习　 505

附录16.1　第16章用到的美国金融数据　 506

第五篇 回归分析的计量经济学理论 509

17　一元线性回归理论　 509

17.1　增强版最小二乘假设和OLS估计量　 509

17.2　渐近分布理论基础　 511

17.3　OLS估计量和t统计量的渐近分布　 516

17.4　误差服从正态分布时的精确抽样分布　 518

17.5　加权最小二乘　 520

本章小结　 524

重要术语　 524

内容复习　 524

习题　 525

附录17.1　正态分布及其相关分布和连续型随机变量的矩　 526

附录17.2　两个不等式　 529

18　多元回归理论　 530

18.1 多元线性回归模型和OLS估计量的矩阵形式　 531

18.2　OLS估计量和t统计量的渐近分布　 534

18.3　联合假设的检验　 536

18.4　正态误差下回归统计量的分布　 538

18.5　误差同方差时OLS估计量的效率　 541

18.6　广义最小二乘　 543

18.7　工具变量和广义矩估计法　 547

本章小结　 554

重要术语　 555

内容复习　 555

习题　 555

附录18.1　矩阵代数概要　 559

附录18.2　多维分布　 562

附录18.3　？渐近正态分布的推导　 563

附录18.4　正态误差下OLS检验统计量的精确分布推导　 564

附录18.5 多元回归Gauss-Markov定理的证明　 565

附录18.6　IV和GMM估计中部分结论的证明　 566

附录　 568

参考文献　 577

部分答案　 581

术语表　 591