第1篇 导论与复习 1
第1章 经济问题和数据 3
1.1我们研究的经济问题 3
1.2因果效应和理想化实验 6
1.3数据：来源和类型 7
本章小结 11
关键术语 11
练习A 11
第2章 概率论综述 12
2.1随机变量和概率分布 13
2. 2期望值、均值和方差 15
2. 3二维随机变量 20
2.4正态分布、x2分布、学生t分布和F分布 27
2. 5随机抽样与样本均值分布 32
2. 6抽样分布的大样本近似 35
本章小结 40
关键术语 40
练习A 41
练习B 41
附录2.1重要概念2.3中的结果推导 45
第3章 统计学综述 47
3.1总体均值的估计 48
3.2关于总体均值的假设检验 51
3.3总体均值的置信区间 58
3.4不同总体间的均值比较 59
3.5利用实验数据的因果效应的均值之差进行估计 62
3.6当样本容量较小时使用t统计量 63
3.7散点图、样本协方差和样本相关系数 65
本章小结 68
关键术语 69
练习A 69
练习B 70
练习C 73
附录3.1美国《当前人口调查》 73
附录3.2 Y是μ Y最小二乘估计量的两种证明方法 74
附录3.3样本方差一致性的证明 74
第2篇 回归分析基础 77
第4章 一元线性回归 79
4.1线性回归模型 79
4.2线性回归模型的系数估计 83
4.3拟合优度 88
4.4最小二乘假设 90
4.5 OLS估计量的抽样分布 94
4.6结论 96
本章小结 97
关键术语 97
练习A 97
练习B 97
练习C 99
附录4.1加利福尼亚州测试成绩数据集 101
附录4.2 OLS估计量的推导 101
附录4.3 OLS估计量的抽样分布 101
第5章 一元线性回归：假设检验与统计推断 105
5.1关于某个回归系数的假设检验 105
5.2回归系数的置信区间 110
5.3 X为二元变量时的回归 111
5.4异方差和同方差 113
5.5普通最小二乘的理论基础 117
5.6样本容量较小时t统计量在回归中的应用 119
5.7结论 120
本章小结 121
关键术语 121
练习A 121
练习B 122
练习C 124
附录5.1 OLS标准误差的公式 125
附录5.2高斯-马尔可夫条件和高斯-马尔可夫定理的证明 126
第6章 多元线性回归 129
6.1遗漏变量偏差 129
6.2多元线性回归模型 134
6.3多元回归的OLS估计量 136
6.4多元回归的拟合优度 138
6.5多元回归的最小二乘假设 140
6.6多元回归中OLS估计量的分布 142
6.7多重共线性 142
6.8结论 145
本章小结 145
关键术语 146
练习A 146
练习B 146
练习C 149
附录6.1式（6.1）的推导 150
附录6.2包含两个回归变量且误差同方差时OLS估计量的分布 150
附录6.3弗里希-沃定理 150
第7章 多元回归中的假设检验和置信区间 152
7.1单个系数的假设检验和置信区间 152
7.2联合假设的检验 155
7.3涉及多个系数的单约束检验 160
7.4多个系数的置信集 161
7.5多元回归的模型设定 162
7.6对测试成绩数据集的分析 166
7.7结论 169
本章小结 170
关键术语 170
练习A 170
练习B 170
练习C 173
附录7.1联合假设的邦弗伦尼检验 174
附录7.2条件均值独立性 175
第8章 非线性回归函数 177
8.1非线性回归函数的一般建模方法 178
8.2一元非线性函数 184
8.3解释变量的交互作用 192
8.4学生教师比对测试成绩的非线性效应 202
8.5结论 206
本章小结 206
关键术语 207
练习A 207
练习B 207
练习C 210
附录8.1参数非线性的回归函数 212
附录8.2非线性回归函数的斜率和弹性 215
第9章 基于多元回归的评估研究 217
9.1内部有效性和外部有效性 217
9.2多元回归分析中内部有效性的威胁 220
9.3利用回归进行预测时的内部有效性和外部有效性 228
9.4实例：测试成绩和班级规模 229
9.5结论 235
本章小结 236
关键术语 236
练习A 236
练习B 237
练习C 238
附录9.1马萨诸塞州的小学测试数据 239
第3篇 回归分析的深入专题 241
第10章 面板数据回归 243
10.1面板数据 244
10.2两时期面板数据：“事前事后”的比较 246
10.3固定效应回归 248
10.4时间固定效应回归 251
10.5固定效应回归假设和固定效应回归的标准误差 253
10.6关于酒驾的法律和交通死亡事故 256
10.7结论 259
本章小结 259
关键术语 260
练习A 260
练习B 260
练习C 262
附录10.1州交通死亡事故数据集 263
附录10.2固定效应回归的标准误差 263
第11章 二元被解释变量回归 266
11.1二元被解释变量和线性概率模型 267
11.2 probit和logit回归 270
11.3logit模型和probit模型的估计与推断 275
11.4在波士顿HMDA数据中的应用 278
11.5结论 283
本章小结 284
关键术语 284
练习A 285
练习B 285
练习C 286
附录11.1波士顿HMDA数据集 288
附录11.2最大似然估计 288
附录11.3其他的受限被解释变量模型 290
第12章 工具变量回归 292
12.1单个回归变量和单个工具变量的工具变量估计量 293
12.2一般工具变量回归模型 300
12.3检验工具变量有效性 305
12.4在香烟需求案例中的应用 309
12.5有效工具变量从何而来？ 313
12.6结论 316
本章小结 317
关键术语 317
练习A 317
练习B 318
练习C 319
附录12.1香烟消费的面板数据集 320
附录12.2式（12.4）中TSLS估计量公式的推导 321
附录12.3 TSLS估计量的大样本分布 321
附录12.4当工具非有效时TSLS估计量的大样本分布 322
附录12.5弱工具时的工具变量分析 323
附录12.6含有控制变量的TSLS 324
第13章 实验和准实验 326
13.1潜在结果、因果效应和理想化实验 327
13.2对实验有效性的威胁 329
13.3班级规模缩减效应的实验估计 332
13.4准实验 338
13.5准实验的潜在问题 344
13.6异质性总体的实验和准实验估计 345
13.7结论 349
本章小结 349
关键术语 350
练习A 350
练习B 350
练习C 353
附录13.1 STAR项目数据集 354
附录13.2个体因果效应不同时的工具变量估计 354
附录13.3分析实验数据的潜在结果框架 355
第4篇 时间序列数据的回归分析 357
第14章 时间序列回归及预测概论 359
14.1运用回归模型进行预测 360
14.2时间序列数据和序列相关 361
14.3自回归 366
14.4含有其他预测变量的时间序列回归和自回归分布滞后模型 370
14.5基于信息准则的滞后长度选取 377
14.6非平稳性Ⅰ：趋势 380
14.7非平稳性Ⅱ：突变 387
14.8结论 396
本章小结 396
关键术语 397
练习A 397
练习B 398
练习C 400
附录14.1第14章中用到的时间序列数据 401
附录14.2 AR（1）模型的平稳性 401
附录14.3滞后算子 402
附录14.4 ARMA模型 403
附录14.5 BIC滞后长度估计量的一致性 403
第15章 动态因果效应的估计 405
15.1橘汁数据初探 406
15.2动态因果效应 408
15.3含外生解释变量的动态因果效应的估计 411
15.4异方差和自相关一致的标准误差 414
15.5模型中含严格外生变量时的动态因果效应估计 418
15.6橘汁价格和寒冷天气 424
15.7外生性合理吗？几个例子 429
15.8结论 431
本章小结 431
关键术语 431
练习A 432
练习B 432
练习C 434
附录15.1橘汁价格数据集 435
附录15.2用滞后算子符号表示的ADL模型和广义最小二乘法 435
第16章 时间序列回归中的其他专题 437
16.1向量自回归 437
16.2多期预测 441
16.3单整阶数和DF-GLS单位根检验 444
16.4协整 449
16.5波动集群性和自回归条件异方差模型 456
16.6结论 459
本章小结 459
关键术语 460
练习A 460
练习B 460
练习C 462
附录16.1第16章用到的美国金融数据 462
第5篇 回归分析的计量经济学理论 463
第17章 一元线性回归理论 465
17.1加强版的最小二乘假设和OLS估计量 466
17.2渐近分布理论基础 467
17.3 OLS估计量和t统计量的渐近分布 471
17.4误差服从正态分布时的精确抽样分布 473
17.5加权最小二乘 475
本章小结 479
关键术语 479
练习A 479
练习B 479
附录17.1正态分布、相关分布以及连续型随机变量的矩 481
附录17.2两个不等式 483
第18章 多元回归理论 485
18.1用矩阵语言表示的多元线性回归模型和OLS估计量 486
18.2 OLS估计量和t统计量的渐近分布 488
18.3联合假设的检验 491
18.4正态误差下回归统计量的分布 492
18.5误差同方差时OLS估计量的效率 495
18.6广义最小二乘 497
18.7工具变量和广义矩估计 501
本章小结 508
关键术语 508
练习A 509
练习B 509
附录18.1矩阵代数概要 512
附录18.2多维分布 515
附录18.3^β的渐近正态分布的推导过程 516
附录18.4正态误差下OLS检验统计量的精确分布推导 516
附录18.5多元回归模型的高斯-马尔可夫定理的证明过程 517
附录18.6 IV和GMM估计中部分结论的证明过程 518
附录 521
参考文献 529
术语表 535
译后记 543