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计量经济学
装帧: 平装
出版社: 机械工业出版社
作者: (美)詹姆斯 H.斯托克(James H.Stock),(美)马克 M.沃森(Mark M.Watson) 著;王立勇 译
出版日期: 2018-01-01
商品条码: 9787111586814
版次: 1
开本: 16开
页数: 446
出版年份: 2018
定价:
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内容简介
本书是一本经典的计量经济学入门教材,书中全面系统地介绍了计量经济学的基本知识。全书共分5篇,内容包括:导论与知识回顾、回归分析基础、回归分析的高级专题、经济时间序列数据的回归分析和回归分析的计量经济学理论。与其他同类教材相比,本书具有以下几个显著特点:第壹,将现实世界的问题和数据与理论的发展联系起来,并且认真对待实证分析中大量的重要发现;第二,所选取的内容反映了现代理论和实践的发展;第三,给出的理论和假设都与应用相符。
作者简介
王立勇,山东烟台人,中央财经大学国际经济与贸易学院副院长、教授、博士生导师、博士后合作导师。国家社科基金重大项目首席专家。2009年入选教育部新世纪优秀人才计划。主持国家社会科学基金重大项目、国家自然科学基金面上项目等科研项目近40余项。在SSCI、SCI期刊及《经济研究》《管理世界》《世界经济》等发表论文90余篇;出版专著4部、译著3部。兼任中国数量经济学会副理事长、中国数量经济学会经济计量与经济统计专业委员会主任、中国宏观经济管理教育学会常务理事、留美经济学会会员、中国博士后科学基金评审专家、教育部人文社科规划项目评审专家、国家社会科学基金评审专家、国家自然科学基金同行评议专家、国家留学基金委留学基金评审专家、北京市自然科学基金评审专家、长江学者奖励计划通讯评审专家、高等学校科学研究优秀成果奖(人文社会科学)评审专家、国家科技专家库专家、中国社会科学院科研成果奖评审专家;同时兼任SSCI、SCI、《中国社会科学》、《经济研究》、《世界经济》、《管理科学学报》等杂志匿名审稿人;另兼任多所大学的兼职教授、多家上市公司的独立董事。
目录
译者序
前言
致谢
第1篇导论与知识回顾
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、χ2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3BY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
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
4.5OLS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4BOLS估计量的推导80
附录4COLS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
5.3X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5AOLS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6CFrisch-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
*本节可选修,且不会影响后面章节的学习。
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—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
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
11.2probit回归和logit回归219
11.3logit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优选似然估计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
……
术语表
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