计量经济学 第3版 英文PDF电子书下载

前言 29

第一篇 导论与复习 43

1 经济问题和数据 43

1.1 我们研究的经济问题 43

1.2 因果效应和理想化试验 47

1.3 数据：来源和类型 49

本章小结 54

重要术语 55

内容复习 55

2 概率论复习 56

2.1 随机变量和概率分布 57

2.2 期望值、均值和方差 60

2.3 二维随机变量 68

2.4 正态分布、卡方分布、学生t分布和F分布 78

2.5 随机抽样和样本均值的分布 85

2.6 抽样分布的大样本近似 89

本章小结 94

重要术语 96

内容复习 97

习题 98

附录2.1 重要概念2.3中结论的推导 104

3 统计学复习 106

3.1 总体均值的估计 107

3.2 有关总体均值的假设检验 112

3.3 总体均值的置信区间 121

3.4 不同总体的均值比较 123

3.5 基于试验数据的因果效应的均值之差估计 125

3.6 样本容量较小时使用t统计量 128

3.7 散点图、样本协方差和样本相关系数 133

本章小结 137

重要术语 137

内容复习 138

习题 138

实证练习 145

附录3.1 美国当前人口调查 146

附录3.2 ？是μY的最小二乘估计量的两种证明方法 146

附录3.3 样本方差一致性的证明 147

第二篇 回归分析基础 149

4 一元线性回归 149

4.1 线性回归模型 149

4.2 线性回归模型的系数估计 154

4.3 拟合优度 161

4.4 最小二乘假设 164

4.5 OLS估计量的抽样分布 169

4.6 结论 173

本章小结 173

重要术语 174

内容复习 174

习题 175

实证练习 178

附录4.1 加利福尼亚测试成绩数据集 181

附录4.2 OLS估计量的推导 181

附录4.3 OLS估计量的抽样分布 182

5 一元线性回归：假设检验和置信区间 186

5.1 关于某个回归系数的假设检验 186

5.2 回归系数的置信区间 193

5.3 X为二值变量时的回归 195

5.4 异方差和同方差 197

5.5 普通最小二乘的理论基础 203

5.6 样本容量较小时t统计量在回归中的运用 206

5.7 结论 208

本章小结 209

重要术语 209

内容复习 210

习题 210

实证练习 215

附录5.1 OLS的标准误公式 216

附录5.2 Gauss-Markov条件和Gauss-Markov定理的证明 217

6 多元线性回归 221

6.1 遗漏变量偏差 221

6.2 多元回归模型 228

6.3 多元回归的OLS估计量 231

6.4 多元回归的拟合优度 235

6.5 多元回归的最小二乘假设 238

6.6 多元回归中OLS估计量的分布 240

6.7 多重共线性 241

6.8 结论 245

本章小结 245

重要术语 246

内容复习 246

习题 247

实证练习 251

附录6.1 （6.1 ）式的推导 253

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 254

附录6.3 Frisch-Waugh定理 254

7 多元回归中的假设检验和置信区间 256

7.1 单个系数的假设检验和置信区间 256

7.2 联合假设的检验 261

7.3 涉及多个系数的单个约束检验 268

7.4 多个系数的置信集 270

7.5 多元回归的模型设定 271

7.6 测试成绩数据集分析 277

7.7 结论 282

本章小结 283

重要术语 283

内容复习 283

习题 284

实证练习 288

附录7.1 联合假设的Bonferroni检验 290

附录7.2 条件均值独立 292

8 非线性回归函数 294

8.1 非线性回归函数的一般建模方法 296

8.2 一元非线性函数 304

8.3 自变量的交互作用 316

8.4 学生／教师比对测试成绩的非线性效 328

8.5 结论 336

本章小结 337

重要术语 337

内容复习 338

习题 338

实证练习 344

附录8.1 参数非线性的回归函数 348

附录8.2 非线性回归函数的斜率和弹性 351

9 基于多元回归的评估研究 354

9.1 内部和外部有效性 354

9.2 多元回归分析的内部有效性威胁 358

9.3 利用回归进行预测时的内部和外部有效性 369

9.4 实例：测试成绩和班级规模 371

9.5 结论 381

本章小结 382

重要术语 382

内容复习 382

习题 383

实证练习 386

附录9.1 马萨诸塞州的小学测试数据 387

第三篇 回归分析的深入专题 389

10 面板数据回归 389

10.1 面板数据 390

10.2 具有两个时期的面板数据：“前后”比较 393

10.3 固定效应回归 396

10.4 时间固定效应回归 400

10.5 固定效应回归假设和固定效应回归的标准误 404

10.6 有关酒后驾车的法律规定和交通事故死亡人数 407

10.7 结论 411

本章小结 412

重要术语 412

内容复习 412

习题 413

实证练习 415

附录10.1 州交通死亡事故数据集 418

附录10.2 固定效应回归的标准误 418

11 二值因变量回归 423

11.1 二值因变量和线性概率模型 424

11.2 probit和logit回归 429

11.3 logit和probit模型的估计和推断 436

11.4 在波士顿HMDA数据中的应用 440

11.5 总结 447

本章小结 449

重要术语 449

内容复习 449

习题 450

实证练习 452

附录11.1 波士顿HMDA数据集 455

附录11.2 最大似然估计 455

附录11.3 其他受限因变量模型 458

12 工具变量回归 461

12.1 单个回归变量和单个工具变量的Ⅳ估计量 462

12.2 一般Ⅳ回归模型 472

12.3 工具变量有效性的检验 479

12.4 在香烟需求中的应用 485

12.5 有效工具变量的来源 490

12.6 结论 495

本章小结 496

重要术语 497

内容复习 497

习题 498

实证练习 500

附录12.1 香烟消费的面板数据集 502

附录12.2 （12.4 ）式中TSLS估计量公式的推导 503

附录12.3 TSLS估计量的大样本分布 503

附录12.4 工具变量无效时TSLS估计量的大样本分布 505

附录12.5 弱工具变量时的工具变量分析 506

附录12.6 带控制变量的TSLS 509

13 试验和准试验 511

13.1 可能结果、因果效应和理想化试验 512

13.2 对试验有效性的威胁 515

13.3 班级规模缩小效应的试验估计 520

13.4 准试验 529

13.5 准试验的潜在问题 538

13.6 异质总体的试验和准试验估计 540

13.7 结论 545

本章小结 546

重要术语 547

内容复习 547

习题 548

实证练习 552

附录13.1 STAR项目数据集 554

附录13.2 个体因果效应不同时的Ⅳ估计 555

附录13.3 用于试验数据分析的可能结果分析框架 556

第四篇 经济时间序列数据的回归分析 558

14 时间序列回归和预测导论 558

14.1 利用回归模型进行预测 559

14.2 时间序列数据和序列相关性导论 560

14.3 自回归 568

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 574

14.5 基于信息准则的滞后长度选取 584

14.6 非平稳性Ⅰ：趋势 588

14.7 非平稳性Ⅱ：突变 598

14.8 结论 610

本章小结 611

重要术语 612

内容复习 613

习题 613

实证练习 617

附录14.1 第14章 中用到的时间序列数据 619

附录14.2 AR（1）模型的平稳性 620

附录14.3 滞后算子符号 621

附录14.4 ARMA模型 622

附录14.5 BIC滞后长度估计量的一致性 623

15 动态因果效应的估计 625

15.1 橘子汁数据初探 626

15.2 动态因果效应 629

15.3 含外生回归变量时的动态因果效应估计 634

15.4 异方差和自相关一致的标准误 637

15.5 含严格外生回归变量时的动态因果效应估计 642

15.6 橘子汁价格和寒冷天气 652

15.7 外生性合理吗？几个实例 660

15.8 结论 663

本章小结 663

重要术语 664

内容复习 664

习题 665

实证练习 668

附录15.1 橘子汁价格数据集 669

附录15.2 用滞后算子符号表示的ADL模型和广义最小二乘 670

16 时间序列回归的其他专题 673

16.1 向量自回归 673

16.2 多期预测 678

16.3 单整阶数和DF-GLS单位根检验 684

16.4 协整 691

16.5 波动集群性和自回归条件异方差 701

16.6 结论 704

本章小结 705

重要术语 706

内容复习 706

习题 707

实证练习 709

附录16.1 第16章 用到的美国金融数据 710

第五篇 回归分析的计量经济学理论 711

17 一元线性回归理论 711

17.1 扩展的最小二乘假设和OLS估计量 712

17.2 渐近分布理论基础 714

17.3 OLS估计量和t统计量的渐近分布 720

17.4 误差服从正态分布时的精确抽样分布 722

17.5 加权最小二乘 725

本章小结 730

重要术语 730

内容复习 731

习题 731

附录17.1 正态分布及其相关分布和连续型随机变量的矩 734

附录17.2 两个不等式 737

18 多元回归理论 739

18.1 多元线性回归模型和OLS估计量的矩阵形式 740

18.2 OLS估计量和t统计量的渐近分布 744

18.3 联合假设的检验 748

18.4 正态误差下回归统计量的分布 750

18.5 误差同方差时OLS估计量的效率 754

18.6 广义最小二乘 756

18.7 工具变量和广义矩估计法 762

本章小结 772

重要术语 772

内容复习 773

习题 773

附录18.1 矩阵代数概要 779

附录18.2 多维分布 783

附录18.3 ？渐近正态分布的推导 784

附录18.4 正态误差下OLS检验统计量的精确分布推导 785

附录18.5 多元回归Gauss-Markov定理的证明 786

附录18.6 Ⅳ和GMM估计中部分结论的证明 788

附表 791

参考文献 799

内容复习 部分解答 805

术语表 813