应用经济计量学 原书第5版PDF电子书下载

目 录 2

译者序 2

前言 2

作者简介 2

第一部分背景 2

第1章绪论 2

1.1什么是经济计量学 2

1.2实证研究的基本步骤 3

1.3实证项目 8

总结 9

关键术语 9

练习 10

第2章概率和统计知识回顾 11

2.1随机变量和概率分布 12

2.2数学期望值、均值和方差 14

2.3联合概率、协方差和相关 18

2.4随机抽样和抽样分布 24

2.5参数估计方法 25

2.6估计量的性质 27

2.7卡方分布、t－分布和F－分布 30

2.8假设检验 33

2.9区间估计 36

关键术语 37

参考书目 39

练习 40

附录2.A其他推导 42

2.A.1 求和的一些实用结果 42

2.A.2最大化和最小化 43

2.A.3更多有关估计的内容 47

第二部分基础篇 52

第3章简单线性回归模型 52

3.1基本模型 53

3.2利用最小二乘法估计基本模型 55

3.3估计量的性质 58

3.4估计量的精确度和拟合优度 61

3.5假设检验 64

3.6度量单位的改变 70

3.7应用：用恩格尔曲线来估计 71

保健支出和收入之间的关系 71

3.8置信区间 74

3.9预测 74

3.10回归模型中的因果关系 76

3.11应用：专利和研发支出之间的关系 77

总结 80

关键术语 81

参考书目 83

练习 83

附录3.A其他推导 91

3.A.1 简单线性模型的三维表示 91

3.A.2有关求和的更多结果 91

3.A.3最小二乘法推导正规方程 91

3.A.4最佳线性无偏估计量和 92

高斯—马尔可夫定理 92

3.A.5最大近似估计量 93

3.A.6估计量方差的推导 94

3.A.7误差项方差的无偏估计量 94

模型 95

3.A.10 证明rxy？=R2为简单回归 95

3.A.8方程（3-26）的推导 95

3.A.9方程（3-27a）的推导 95

3.A.11 方程（3-29）的推导 96

3.A.12方程（3-30）的推导 96

第4章多元回归模型 97

4.1正规方程 98

4.2拟合优度 100

4.3模型选择的一般标准 102

4.4假设检验 103

4.5设定误差 110

4.6应用：公共汽车乘客人数 114

的决定因素 114

4.7应用：女性劳动力参与情况 117

4.8实例：净移民率和生活质量 121

总结 122

4.9实证项目 122

关键术语 123

参考书目 124

练习 125

附录4.A其他推导 136

4.A.1 三变量回归模型 136

4.A.2由于省略相关变量而引起 137

的偏差 137

4.A.3性质4.4的证明 138

第5章多重共线性 140

5.1多重共线性的例子 141

5.2完全多重共线性 142

5.3接近多重共线性 143

5.4应用 147

关键术语 150

总结 150

练习 151

参考书目 151

附录5.A通过方程（5-6）推导 152

方程（5-4） 152

第三部分扩充篇 156

第6章选择函数形式和检验 156

模型设定 156

6.1指数函数和对数函数基础 157

知识复习 157

6.2线性对数关系 158

6.3倒数转换 160

6.4多项式曲线拟合 160

6.5交互作用项 162

6.6行为滞后（动态模型） 163

再分析 164

6.7应用：专利和研发支出关系的 164

6.8对数线性关系（或半对数模型） 168

6.9模型间R2值的比较 170

6.10双对数（对数对数）模型 171

6.11应用：估计乘公共汽车的弹性 172

6.12其他模型 173

6.13“从一般到简单”的亨德瑞／LSE 174

模型建立方法 174

6.14使用拉格朗日乘数检验的 175

“从简单到一般”的模型设立方法 175

6.15拉姆齐检验关于回归设定错误 180

的RESET方法 180

总结 181

关键术语 181

参考书目 182

练习 184

附录6.A有关LR、瓦尔德和LM检验 190

的更多内容 190

6.A.1似然率检验 191

6.A.2 瓦尔德检验 192

6.A.3拉格朗日乘数检验 192

第7章定性（或虚拟）自变量 194

7.1仅有两种分类的定性变量 195

7.2具有多种分类的定性变量 200

7.3定性变量对斜率项的影响 203

（协方差分析） 203

7.4应用：工资模型的协方差分析 205

7.5估计季节影响 209

7.6检验结构变化 211

7.7实例：输送机解除管制 214

7.8应用：建筑用密封剂的需求 215

7.9实证项目 217

总结 217

关键术语 218

参考书目 218

练习 219

第四部分 横截面数据和时间序列数据的 234

一些特殊问题 234

第8章异方差 234

8.1忽略异方差的后果 236

8.2异方差检验 236

8.3估计方法 241

8.4应用：美国医疗保健的支出模型 246

8.5实证项目 247

关键术语 248

总结 248

参考书目 249

练习 250

附录8.A异方差存在情况下OLS估计量 257

的性质 257

第9章序列相关 259

9.1一阶序列相关 261

9.2忽略序列相关的后果 261

9.3一阶序列相关检验 263

9.4序列相关的处理 265

9.5高阶序列相关 271

9.6恩格尔的ARCH检验 272

9.7应用：用电需求 275

总结 282

关键术语 283

参考书目 284

练习 285

附录9.A其他推导 293

9.A.1 DW的d近似等于2（1-？） 293

的证明 293

9.A.2 ut为AR（1）时的性质 293

9.A.3 AR（1）存在情况下第一个观察值的处理 294

第10章分布滞后模型 295

10.1滞后自变量 296

10.2滞后因变量 300

10.3滞后因变量和序列相关 303

10.4滞后因变量模型的估计 305

10.5应用：英国消费支出的动态模型 308

10.6应用：再论小时电力负荷模型 308

10.7单位根和迪基－富勒检验 310

10.8误差纠正模型 313

10.9应用：美国国防支出的误差纠正 315

模型 315

10.10协积 319

10.11因果关系 322

10.12合并横截面和时间序列数据 323

（或panel数据） 323

10.13实证项目 325

总结 325

关键术语 327

参考书目 328

练习 331

第五部分专题 336

第11章预测 336

11.2模型评估 337

11.1拟合值、事后和事前预测值 337

11.3条件预测值和无条件预测值 338

11.4时间趋势预测 339

11.5组合预测 342

11.6经济计量模型预测 346

11.7时间序列模型预测 349

总结 356

关键术语 357

参考书目 358

练习 359

第12章定性和有限因变量 360

12.1线性概率（或二元选择）模型 361

12.2概率单位模型 361

12.3对数单位模型 363

12.4有限因变量 365

总结 367

关键术语 367

参考书目 368

练习 368

第13章联立方程模型 370

13.1联立方程模型的结构和简化形式 371

13.2忽略联立的后果 372

13.3识别问题 373

13.4估计方法 376

13.5实例：隐形眼镜业的规定 379

13.6应用：简单的凯恩斯模型 380

总结 382

关键术语 383

参考书目 383

练习 384

附录13.A OLS估计值极限的推导 385

第六部分实践 388

第14章实证项目研究 388

14.1选题 389

14.2文献回顾 392

14.3建立一般模型 393

14.4收集数据 393

14.5实证分析 396

关键术语 398

参考书目 399

附录A统计表 401

附录B部分练习答案 427

附录C计算机练习部分 445

附录D数据描述和计算机练习部分 448