第1章 计量经济学的性质与经济数据 1
1.1什么是计量经济学？ 1
1.2经验经济分析的步骤 2
1.3经济数据的结构 6
1.4计量经济分析中的因果关系和其他条件不变的概念 12
小结 16
关键术语 16
习题 17
计算机习题 17
第1篇 横截面数据的回归分析 19
第2章 简单回归模型 21
2.1简单回归模型的定义 21
2.2普通最小二乘法的推导 26
2.3 OLS的操作技巧 34
2.4度量单位和函数形式 39
2.5 OLS估计量的期望值和方差 44
2.6过原点回归 55
小结 56
关键术语 57
习题 57
计算机习题 60
附录2A最小化残差平方和 62
第3章 多元回归分析：估计 64
3.1使用多元回归的动因 65
3.2普通最小二乘法的操作和解释 68
3.3 OLS估计量的期望值 79
3.4 OLS估计量的方差 88
3.5 OLS的有效性：高斯-马尔可夫定理 96
小结 97
关键术语 98
习题 99
计算机习题 103
附录3A 105
第4章 多元回归分析：推断 109
4.1 OLS估计量的抽样分布 109
4.2检验对单个总体参数的假设：t检验 112
4.3置信区间 129
4.4检验关于参数的一个线性组合假设 131
4.5对多个线性约束的检验：F检验 134
4.6报告回归结果 145
小结 147
关键术语 149
习题 149
计算机习题 154
第5章 多元回归分析：OLS的渐近性 157
5.1一致性 158
5.2渐近正态和大样本推断 162
5.3 OLS的渐近有效性 169
小结 170
关键术语 171
习题 171
计算机习题 171
附录5A 172
第6章 多元回归分析：深入专题 174
6.1数据的测度单位对OLS统计量的影响 174
6.2对函数形式的进一步讨论 179
6.3拟合优度和回归元选择的进一步探讨 188
6.4预测和残差分析 194
小结 203
关键术语 204
习题 204
计算机习题 206
附录6A：自助法简介 211
第7章 含有定性信息的多元回归分析：二值（或虚拟）变量 212
7.1对定性信息的描述 212
7.2只有一个虚拟自变量 214
7.3使用多类别虚拟变量 220
7.4涉及虚拟变量的交互作用 225
7.5二值因变量：线性概率模型 233
7.6对政策分析和项目评价的进一步讨论 238
小结 240
关键术语 241
习题 241
计算机习题 244
第8章 异方差性 250
8.1异方差性对OLS所造成的影响 250
8.2 OLS估计后的异方差—稳健推断 251
8.3对异方差性的检验 257
8.4加权最小二乘估计 262
8.5再议线性概率模型 275
小结 277
关键术语 278
习题 278
计算机习题 280
第9章 模型设定和数据问题的深入探讨 284
9.1函数形式误设 285
9.2对无法观测解释变量使用代理变量 290
9.3随机斜率模型 297
9.4有测量误差时OLS的性质 299
9.5数据缺失、非随机样本和异常观测 305
9.6最小绝对离差估计 313
小结 314
关键术语 315
习题 315
计算机习题 317
第2篇 时间序列数据的回归分析 321
第10章 时间序列数据的基本回归分析 323
10.1时间序列数据的性质 323
10.2时间序列回归模型的例子 325
10.3经典假设下OLS的有限样本性质 328
10.4函数形式、虚拟变量和指数 335
10.5趋势和季节性 342
小结 352
关键术语 353
习题 353
计算机习题 355
第11章OLS用于时间序列数据的其他问题 359
11.1平稳和弱相关时间序列 360
11.2 OLS的渐近性质 363
11.3回归分析中使用高度持续性时间序列 370
11.4动态完备模型和无序列相关 378
11.5时间序列模型的同方差假定 381
小结 382
关键术语 383
习题 383
计算机习题 385
第12章 时间序列回归中的序列相关和异方差 389
12.1含序列相关误差时OLS的性质 390
12.2序列相关的检验 393
12.3回归元严格外生时序列相关的修正 400
12.4差分和序列相关 406
12.5在OLS后的序列相关—稳健推断 408
12.6时间序列回归中的异方差性 412
小结 417
关键术语 417
习题 417
计算机习题 418
第3篇 高深专题讨论 423
第13章 跨时横截面的混合：简单面板数据方法 425
13.1跨时独立横截面的混合 426
13.2利用混合横截面作政策分析 431
13.3两时期面板数据分析 436
13.4用两期面板数据作政策分析 442
13.5多于两期的差分法 445
小结 450
关键术语 451
习题 451
计算机习题 452
附录13A用一阶差分做混合OLS的假定 457
第14章 高深的面板数据方法 459
14.1固定效应估计法 459
14.2随机效应模型 467
14.3把面板数据方法用于其他的数据结构 472
小结 474
关键术语 475
习题 475
计算机习题 476
附录14A关于固定效应和随机效应的假定 480
第15章 工具变量估计与两阶段最小二乘法 482
15.1动机：简单回归模型中的遗漏变量 483
15.2多元回归模型的IV估计 493
15.3两阶段最小二乘 496
15.4变量误差问题的IV解决方法 501
15.5内生性检验与检验过度识别约束 503
15.6异方差条件下的2SLS 507
15.7 2SLS应用于时间序列方程 507
15.8 2SLS应用于混合横截面和面板数据 509
小结 511
关键术语 512
习题 512
计算机习题 515
附录15A两阶段最小二乘的假定 518
第16章 联立方程模型 521
16.1联立方程模型的性质 522
16.2 OLS中的联立性偏误 525
16.3结构方程的识别和估计 527
16.4多于两个方程的系统 533
16.5利用时间序列的联立方程模型 535
16.6利用面板数据的联立方程模型 538
小结 540
关键术语 541
习题 541
计算机习题 543
第17章 限值因变量模型和样本选择纠正 547
17.1二值响应的对数单位和概率单位模型 548
17.2用于角点解响应的托宾模型 560
17.3泊松回归模型 567
17.4截取和断尾回归模型 572
17.5样本选择纠正 578
小结 584
关键术语 584
习题 585
计算机习题 586
附录17A含解释变量的极大似然估计 590
附录17B限值因变量模型中的渐近标准误 591
第18章 时间序列高深专题 592
18.1无限分布滞后模型 593
18.2单位根检验 599
18.3谬误回归 604
18.4协整和误差纠正机制 606
18.5预报 613
小结 628
关键术语 629
习题 629
计算机习题 631
第19章 一个经验项目的实施 635
19.1问题的提出 635
19.2文献回顾 638
19.3数据的收集 638
19.4计量经济分析 642
19.5经验论文的写作 645
小结 652
关键术语 653
样本经验项目 653
期刊列表 657
数据资源 658
附录A基本数学工具 660
A.1求和算子与描述统计量 660
A.2线性函数的性质 662
A.3比例与百分数 665
A.4若干特殊函数及其性质 666
A.5微分学 673
小结 675
关键术语 675
习题 676
附录B概率论基础 678
B.1随机变量及其概率分布 678
B.2联合分布、条件分布与独立性 682
B.3概率分布的特征 686
B.4联合与条件分布的特征 693
B.5正态及其有关分布 700
小结 706
关键术语 707
习题 707
附录C数理统计基础 709
C.1总体、参数与随机抽样 709
C.2估计量的有限样本性质 711
C.3估计量的渐近或大样本性质 717
C.4参数估计的一般方法 721
C.5区间估计与置信区间 724
C.6假设检验 731
C.7关于符号的备注 741
小结 742
关键术语 742
习题 743
附录D矩阵代数概述 748
D.1基本定义 748
D.2矩阵运算 749
D.3线性独立与矩阵的秩 753
D.4二次型与正定矩阵 754
D.5幂等矩阵 754
D.6线性形式和二次型的微分 755
D.7随机向量的矩和分布 755
小结 757
关键术语 757
习题 758
附录E矩阵形式的线性回归模型 759
E.1模型与普通最小二乘估计 759
E.2 OLS的有限样本性质 762
E.3统计推断 765
E.4某些渐近分析 767
小结 770
关键术语 771
习题 771
附录F各章问题解答 773
附录G统计用表 786
参考文献 794
术语表 802
译后记 824