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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5

横截面数据6

时间序列数据8

混合横截面数据9

综列或纵剖面数据10

对数据结构的评论12

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

关于术语的注解33

2.3 OLS的操作技巧33

拟合值和残差34

OLS统计的代数性质35

拟合优度37

2.4 测量单位和函数形式38

改变测量单位对OLS统计量的影响38

在简单回归中加入非线性因素39

“线性”回归的含义42

2.5 OLS估计量的期望值和方差43

OLS的无偏性43

OLS估计量的方差48

误差方差的估计52

2.6 过原点回归54

小结55

关键术语56

习题56

计算机习题59

附录2A60

第3章 多元回归分析：估计62

3.1 使用多元回归的动因63

含有两个自变量的模型63

含有K个自变量的模型65

3.2 普通最小二乘法的操作和解释67

如何得到OLS估计值67

对OLS回归方程的解释68

多元回归中“保持其他因素不变”的含义70

同时改变不止一个自变量71

OLS的拟合值和残差71

对多元回归“排除其他变量影响”的解释72

简单回归和多元回归估计值的比较73

拟合优度74

通过原点的回归77

3.3 OLS估计量的期望值77

在回归模型中包含了无关变量82

遗漏变量的偏误：简单情形83

遗漏变量的偏误：更一般的情形86

3.4 OLS估计量的方差87

OLS方差的成分：多重共线性89

误设模型中的方差92

估计σ2：OLS估计量的标准误93

3.5 OLS的有效性：高斯-马尔科夫定理95

小结96

关键术语97

习题97

计算机习题101

附录3A103

第4章 多元回归分析：推断107

4.1 OLS估计量的抽样分布107

4.2 检验对单个总体参数的假设：t检验110

对单侧对立假设的检验112

双侧对立假设117

检验βj的其他假设119

计算t检验的p值122

对经典假设检验用语的提醒124

经济或实际显著性与统计显著性124

4.3 置信区间127

4.4 检验关于参数的一个线性组合的假设129

4.5 对多个线性约束的检验：F检验132

对排除性约束的检验132

F统计量和t统计量之间的关系138

F统计量的R-平方型139

计算F检验的p值140

回归整体显著性的F统计量141

检验一般的线性约束142

4.6 报告回归结果143

小结145

关键术语146

习题147

计算机习题152

第5章 多元回归分析：OLS的渐近性154

5.1 一致性155

推导OLS的不一致性157

5.2 渐近正态和大样本推断159

其他大样本检验：拉格朗日乘数统计量163

5.3 OLS的渐近有效性165

小结167

关键术语167

习题168

计算机习题168

附录5A169

第6章 多元回归分析：其他问题171

6.1 数据的测度单位对OLS统计量的影响171

β系数174

6.2 对函数形式的进一步讨论176

对使用对数函数形式的进一步讨论176

含二次式的模型178

含有交互作用项的模型182

6.3 拟合优度和回归元选择的进一步探讨184

调整R-平方184

利用调整R-平方在两个非嵌套模型中进行选择186

回归分析中控制了过多的因素188

增加回归元以减少误差方差189

6.4 预测和残差分析190

预测的置信区间190

残差分析193

当因变量为log（y）时对y的预测194

小结197

关键术语198

习题198

计算机习题200

第7章 含有定性信息的多元回归分析：二值（或虚拟）变量203

7.1 对定性信息的描述204

7.2 只有一个虚拟自变量205

当因变量为log（y）时，对虚拟解释变量系数的解释210

7.3 使用多个虚拟变量211

通过虚拟变量来包含序数信息213

7.4 涉及虚拟变量的交互作用216

虚拟变量之间的交互作用216

容许出现不同的斜率217

检验不同组之间回归函数上的差别221

7.5 二值因变量：线性概率模型224

7.6 对政策分析和项目评价的进一步讨论229

小结231

关键术语232

习题232

计算机习题235

第8章 异方差性238

8.1 异方差性对OLS所造成的影响238

8.2 OLS估计后异方差—稳健性推断239

计算异方差—稳健的LM检验243

8.3 对异方差性的检验245

异方差性的White检验248

8.4 加权最小二乘估计250

除一个常数倍数外异方差是已知的251

必须估计异方差函数：可行GLS256

8.5 再议线性概率模型260

小结262

关键术语263

习题263

计算机习题264

第9章 模型设定和数据问题的深入探讨267

9.1 函数形式误设268

对函数形式误设问题的一般检验：RESET270

对非嵌套模型的检验272

9.2 对观测不到的解释变量使用代理变量273

用滞后因变量作为代理变量277

9.3 有测量误差的OLS性质279

因变量中的测量误差280

解释变量中的测量误差282

9.4 数据缺失、非随机样本和异常观测285

数据缺失286

非随机样本286

异常观测288

小结292

关键术语293

习题293

计算机习题295

第2篇 时间序列数据的回归分析297

第10章 时间序列数据的基本回归分析299

10.1 时间序列数据的性质299

10.2 时间序列回归模型的例子301

静态模型301

有限分布滞后模型301

标注时间的惯例304

10.3 经典假设下OLS的有限样本性质304

OLS的无偏性304

OLS估计量的方差和高斯-马尔科夫定理308

经典线性模型假定下的推断310

10.4 函数形式、虚拟变量和指数311

10.5 趋势和季节性318

描述有趋势的时间序列318

在回归分析中使用趋势变量321

对有时间趋势的回归做除趋势变换323

因变量有趋势时R-平方的计算325

季节性326

小结328

关键术语329

习题329

计算机习题330

第11章 用时间序列数据计算OLS的其他问题333

11.1 平稳性和弱相依时间序列334

平稳和非平稳时间序列334

弱相依时间序列335

11.2 OLS的渐近性质338

11.3 使用高度持久时间序列做回归分析344

高度持久时间序列344

高度持久时间序列的变换348

判断时间序列是否是I（1）349

11.4 动态完整模型和无序列相关351

11.5 时间序列模型的同方差假定354

小结354

关键术语355

习题355

计算机习题358

第12章 时间序列回归中的序列相关和异方差361

12.1 有序列相关误差的OLS性质362

无偏性和一致性362

效率和推断362

出现滞后因变量时的序列相关363

12.2 序列相关的检验365

回归元为严格外生时对AR（1）序列相关的t检验365

经典假定条件下的德宾-沃森统计量367

回归元不是严格外生时AR（1）序列相关的检验369

更高阶序列相关的检验370

12.3 对严格外生回归元的序列相关的校正372

在AR（1）模型中求最优线性无偏估计量372

有AR（1）误差的可行GLS估计374

OLS和FGLS的比较376

更高阶序列相关的校正378

12.4 差分和序列相关379

12.5 在OLS后的序列相关—稳健推断380

12.6 时间序列回归中的异方差性383

异方差—稳健统计量384

异方差的检验384

自回归条件异方差385

回归模型中的异方差和序列相关387

小结388

关键术语389

习题389

计算机习题390

第3篇 高深专题讨论393

第13章 跨时横截面的混合，简单综列数据方法395

13.1 跨时独立横截面的混合396

对跨越时间的结构性变化做邹至庄检验400

13.2 利用混合横截面做政策分析401

13.3 两时期综列数据分析406

综列数据的编排412

13.4 用两期综列数据做政策分析412

13.5 多于两期的差分法415

小结420

关键术语420

习题421

计算机习题422

附录13A425

第14章 高深的综列数据方法427

14.1 固定效应估计法427

虚拟变量回归431

是固定效应（FE）还是一阶差分（FD）？433

非平衡综列数据的固定效应法434

14.2 随机效应模型435

随机效应还是固定效应？438

14.3 把综列数据方法用于其他数据结构439

小结441

关键术语441

习题442

计算机习题443

附录14A445

第15章 工具变量估计与两阶段最小二乘法447

15.1 动机：简单回归模型中的遗漏变量448

用IV估计量做统计推断451

低劣的工具变量条件下IV的性质456

IV估计后计算R2457

15.2 多元回归模型的IV估计458

15.3 两阶段最小二乘461

单一内生解释变量461

多重共线性与2SLS464

多个内生解释变量465

2SLS估计后对多个假设的检验466

15.4 含误差的变量问题的IV解466

15.5 内生性检验与检验过度识别约束468

内生性检验468

检验过度识别约束470

15.6 异方差性条件下的2SLS471

15.7 2SLS应用于时间序列方程472

15.8 2SLS应用于混合横截面和综列数据474

小结476

关键术语477

习题477

计算机习题480

附录15A483

第16章 联立方程模型485

16.1 联立方程模型的性质486

16.2 OLS中的联立性偏误489

16.3 结构方程的识别和估计491

两方程联立模型中的识别491

使用2SLS的估计496

16.4 多于两个方程的联立方程组497

三个或更多方程的系统中的识别问题498

估计499

16.5 利用时间序列的联立方程模型499

16.6 利用综列数据的联立方程模型503

小结505

关键术语506

习题506

计算机习题508

第17章 限值因变量模型和样本选择纠正511

17.1 二值响应的logit和probit模型512

设定logit和probit模型512

logit和probit模型的最大似然估计515

多重假设的检验516

解释logit和probit模型的估计值517

17.2 Tobit模型521

对Tobit估计值的解释522

Tobit模型中的设定问题526

17.3 泊松回归模型527

17.4 截取和断尾回归模型531

截取回归模型532

断尾回归模型535

17.5 样本选择纠正537

OLS什么时候对选择的样本是一致的？538

偶然断尾539

小结543

关键术语544

习题545

计算机习题546

附录17A548

第18章 时间序列的深入讨论550

18.1 无限分布滞后模型551

几何（或考依克）分布滞后553

有理分布滞后模型555

18.2 单位根的检验557

18.3 谬误回归563

18.4 协积和误差纠正机制565

协积565

误差纠正模型570

18.5 预测572

用于预测的各种回归模型573

超前一步预测574

超前一步预测的比较578

超前多步预测579

有趋势、季节性和自积过程的预测582

小结587

关键术语588

习题589

计算机习题591

第19章 一个经验项目的实施594

19.1 问题的提出594

19.2 文献回顾597

19.3 数据的收集597

确定适当的数据集597

输入并储存你的数据599

检查、清理、总结你的数据600

19.4 计量经济学分析602

19.5 经验论文的写作604

引言605

概念（或理论）框架605

计量经济学模型和估计方法606

数据608

结果609

结论610

风格提示610

小结613

关键术语613

样本经验项目613

期刊列表618

数据资源619

附录A 基本数学工具621

A.1 总和运算子与描述统计量621

A.2 线性函数的性质624

A.3 比例与百分数626

A.4 若干特殊函数及其性质628

二次函数628

自然对数630

指数函数633

A.5 微分学634

小结637

关键术语637

习题637

附录B 概率论基本知识640

B.1 随机变量及其概率分布641

离散随机变量641

连续随机变量643

B.2 联合分布、条件分布与独立性645

联合分布与独立性645

条件分布647

B.3 概率分布的特征648

集中趋势的一种度量：期望值648

期望值的性质649

集中趋势的另一种度量：中位数651

变异性的度量：方差与标准差652

方差652

标准差654

标准化一个随机变量654

B.4 联合与条件分布的特征655

关联度：协方差与相关655

协方差655

相关系数656

随机变量之和的方差657

条件期望659

条件期望的性质660

条件方差662

B.5 正态及其有关分布663

正态分布663

标准正态分布664

正态分布的其他性质666

x平方分布666

t分布667

F分布668

小结669

关键术语669

习题670

附录C 数理统计基础672

C.1 总体、参数与随机抽样672

抽样673

C.2 估计量的有限样本性质674

估计量与估计值674

无偏性675

估计量的抽样方差677

有效性679

C.3 估计量的渐近或大样本性质680

一致性681

渐近正态性683

C.4 参数估计的一般方法685

矩法685

最大似然法686

最小二乘法687

C.5 区间估计与置信区间687

区间估计的性质687

正态分布总体均值的置信区间689

95％置信区间的一个简单的经验法则692

非正态总体的渐近置信区间693

C.6 假设检验694

假设检验的基本知识694

检验关于正态总体均值的假设696

非正态总体的渐近检验699

p值的计算和使用700

置信区间与假设检验的关系703

实际显著性与统计显著性的对比704

C.7 关于符号的注释705

小结706

关键术语706

习题707

附录D 矩阵代数概述713

D.1 基本定义713

D.2 矩阵运算714

矩阵加法714

数乘715

矩阵乘法715

转置717

分块矩阵的乘法717

迹718

逆718

D.3 线性独立与矩阵的秩719

D.4 二次型与正定矩阵720

D.5 幂等矩阵720

D.6 线性形式和二次型的微分721

D.7 随机向量的矩和分布721

期望值721

方差—协方差矩阵722

多元正态分布722

x平方分布723

t分布723

F分布723

小结724

关键术语724

习题724

附录E 矩阵形式的线性回归模型726

E.1 模型与普通最小二乘估计726

E.2 OLS的有限样本性质729

E.3 统计推断732

小结734

关键术语734

习题734

附录F 各章习题解答736

附录G 统计学用表751

参考文献759

术语表767

索引781

译后记827