第1篇 导论与知识回顾 2
第1章 经济问题和数据 2
1.1我们研究的经济问题 2
1.2因果效应和理想化随机对照实验 5
1.3数据：来源和类型 6
本章小结 9
重要术语 9
内容复习 9
第2章 概率论知识回顾 10
2.1随机变量和概率分布 10
2.2期望值、均值和方差 13
2.3二维随机变量 16
2.4正态分布、x2分布、学生t分布及F分布 21
2.5随机抽样与样本均值的抽样分布 25
2.6抽样分布的大样本近似 28
本章小结 32
重要术语 32
内容复习 32
习题 33
实证练习 36
附录2A重要概念2-3中结果的推导 36
第3章 统计学知识回顾 37
3.1总体均值的估计 37
3.2关于总体均值的假设检验 40
3.3总体均值的置信区间 46
3.4不同总体间的均值比较 47
3.5基于实验数据估计因果效应 49
3.6样本容量较小时的t统计量 51
3.7散点图、样本协方差和样本相关系数 52
本章小结 54
重要术语 55
内容复习 55
习题 55
实证练习 58
附录3A美国当前人口调查 59
附录3B Y是μY的最小二乘估计量的两种证明方法 59
附录3C样本方差一致性的证明 60
第2篇 回归分析基础 62
第4章 一元线性回归 62
4.1线性回归模型 62
4.2线性回归模型的系数估计 65
4.3拟合优度 69
4.4最小二乘假设 71
4.5 OLS估计量的抽样分布 74
4.6结论 76
本章小结 76
重要术语 77
内容复习 77
习题 77
实证练习 78
附录4A加利福尼亚州的测试成绩数据集 79
附录4B OLS估计量的推导 80
附录4C OLS估计量的抽样分布 80
第5章 一元线性回归：假设检验和置信区间 82
5.1关于某个回归系数的假设检验 82
5.2回归系数的置信区间 86
5.3 X为二元变量时的回归 87
5.4异方差和同方差 88
5.5普通最小二乘的理论基础 92
5.6样本容量较小时的t统计量应用 93
5.7结论 94
本章小结 95
重要术语 95
内容复习 95
习题 96
实证练习 98
附录5A OLS标准误差公式 98
附录5B高斯—马尔科夫条件和高斯—马尔科夫定理的证明 99
第6章 多元线性回归 102
6.1遗漏变量偏差 102
6.2多元回归模型 106
6.3多元回归的OLS估计量 108
6.4多元回归的拟合优度 110
6.5多元回归模型的最小二乘假设 112
6.6多元回归模型中OLS估计量的分布 113
6.7多重共线性 114
6.8结论 116
本章小结 116
重要术语 116
内容复习 117
习题 117
实证练习 119
附录6A式（6-1）的推导 119
附录6B包含两个解释变量且误差项为同方差时的OLS估计量的分布 120
附录6C Frisch-Waugh定理 120
第7章 多元线性回归：假设检验和置信区间 121
7.1单个系数的假设检验和置信区间 121
7.2联合假设的检验 124
7.3涉及多个系数的单约束检验 128
7.4多个系数的置信集 128
7.5多元回归的模型设定 129
7.6对测试成绩数据集的分析 132
7.7结论 135
本章小结 136
重要术语 136
内容复习 136
习题 136
实证练习 138
附录7A联合假设的Bonferroni检验 139
附录7B条件均值独立 140
第8章 非线性回归函数 142
8.1非线性回归的一般建模方法 143
8.2一元非线性函数 148
8.3解释变量的交互项 154
8.4学生一教师比对测试成绩的非线性效应 162
8.5结论 165
本章小结 166
重要术语 166
内容复习 166
习题 167
实证练习 170
附录8A参数非线性的回归函数 171
附录8B非线性回归函数的斜率和弹性 173
第9章 多元回归分析有效性的评估 174
9.1内部有效性和外部有效性 174
9.2多元回归分析的内部有效性威胁 176
9.3利用回归模型进行预测时的内部有效性和外部有效性 183
9.4实例：测试成绩和班级规模 184
9.5结论 190
本章小结 190
重要术语 191
内容复习 191
习题 191
实证练习 192
附录9A马萨诸塞州的小学测试数据 193
第3篇 回归分析的高级专题 196
第10章 面板数据回归 196
10.1面板数据 196
10.2两期的面板数据：“前后”比较 198
10.3固定效应回归 200
10.4时间固定效应回归 202
10.5固定效应回归假设和固定效应回归的标准误差 204
10.6关于酒驾的法律规定和交通事故死亡人数 206
10.7结论 209
本章小结 210
重要术语 210
内容复习 210
习题 210
实证练习 211
附录10A州交通死亡事故数据集 213
附录10B固定效应回归的标准误差 213
第11章 二元被解释变量回归 216
11.1二元被解释变量与线性概率模型 217
11.2 probit回归和logit回归 219
11.3 logit模型和probit模型的估计与推断 223
11.4在波士顿HMDA数据中的应用 226
11.5结论 230
本章小结 231
重要术语 232
内容复习 232
习题 232
实证练习 233
附录11A波士顿HMDA数据 235
附录11B最大似然估计 235
附录11C其他受限被解释变量模型 236
第12章 工具变量回归 238
12.1单个自变量和单个工具变量的工具变量估计量 238
12.2一般工具变量回归模型 244
12.3检验工具变量有效性 248
12.4在香烟需求例子中的应用 252
12.5如何寻找有效的工具变量 255
12.6结论 258
本章小结 259
重要术语 259
内容复习 259
习题 259
实证练习 260
附录12A香烟消费面板数据集 262
附录12B式（12-4）中TSLS估计量公式的推导 262
附录12C TSLS估计量的大样本分布 262
附录12D工具变量非有效时TSLS估计量的大样本分布 263
附录12E存在潜在弱工具变量时的工具变量分析方法 264
附录12F含有控制变量的TSLS 265
第13章 实验和准实验 266
13.1潜在结果、因果效应和理想化实验 267
13.2实验的有效性威胁 268
13.3减小班级规模效应的实验估计 271
13.4准实验 277
13.5准实验的潜在问题 281
13.6异质性总体下的实验和准实验估计 283
13.7结论 286
本章小结 286
重要术语 287
内容复习 287
习题 287
实证练习 289
附录13A STAR项目的数据集 290
附录13B异质性因果效应的工具变量估计 290
附录13C实验数据分析的潜在结果框架 291
第4篇 经济时间序列数据的回归分析 294
第14章 时间序列回归和预测导论 294
14.1利用回归模型进行预测 295
14.2时间序列数据和序列相关介绍 295
14.3自回归 300
14.4包含额外预测变量的时间序列模型和自回归分布滞后模型 303
14.5运用信息准则选择滞后阶数 309
14.6非平稳性Ⅰ：趋势 311
14.7非平稳性Ⅱ：突变 317
14.8结论 324
本章小结 325
重要术语 325
内容复习 326
习题 326
实证练习 328
附录14A本章使用的时间序列数据 329
附录14B AR（1）模型的平稳性 329
附录14C滞后算子符号 330
附录14D ARMA模型 330
附录14E BIC滞后阶数估计量的一致性 331
第15章 动态因果效应估计 332
15.1橙汁数据的初步分析 333
15.2动态因果效应 334
15.3使用外生解释变量估计动态因果效应 337
15.4异方差和自相关一致标准误 339
15.5严格外生解释变量的动态因果效应估计 342
15.6橙汁价格和霜冻天气 347
15.7外生性合理吗？一些例子 351
15.8结论 353
本章小结 353
重要术语 353
内容复习 354
习题 354
实证练习 355
附录15A橙汁数据集 356
附录15B使用滞后算子表述ADL模型及广义最小二乘法 356
第16章 时间序列回归的其他专题 358
16.1向量自回归 358
16.2多期预测 361
16.3单整阶数和DF-GLS单位根检验 364
16.4协整 368
16.5波动集群性和自回归条件异方差 373
16.6结论 376
本章小结 377
重要术语 377
内容复习 377
习题 377
实证练习 378
第5篇 回归分析的计量经济学理论 382
第17章 一元线性回归理论 382
17.1扩展的最小二乘假设和OLS估计量 382
17.2渐近分布理论基础 384
17.3 OLS估计量和t统计量的渐近分布 387
17.4误差项服从正态分布时的精确抽样分布 389
17.5加权最小二乘法 390
本章小结 393
重要术语 394
内容复习 394
习题 394
附录17A正态分布及其相关分布和连续型随机变量的矩 396
附录17B两个不等式 397
第18章 多元线性回归理论 398
18.1多元回归模型和OLS估计量的矩阵形式 399
18.2 OLS估计量和t统计量的渐近分布 401
18.3联合假设检验 403
18.4正态误差项假设下回归统计量的分布 404
18.5误差项为同方差时OLS估计量的有效性 406
18.6广义最小二乘法 408
18.7工具变量和广义矩估计 411
本章小结 416
重要术语 417
内容复习 417
习题 417
附录18A 矩阵代数概要 420
附录18B多维分布 422
附录18C推导^β的渐近分布 423
附录18D推导正态误差项下OLS检验统计量的精确分布 423
附录18E多元回归模型高斯—马尔科夫定理的证明过程 424
附录18F IV和GMM估计中部分结论的证明 424
附录 426
参考文献 434
术语表 439