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計量經濟分析(全2冊) 版權信息
- ISBN：9787300276458
- 條形碼：9787300276458 ; 978-7-300-27645-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
計量經濟分析(全2冊) 內容簡介
《計量經濟分析（第八版）（套裝上下冊）/經濟科學譯叢》是對持續發展的計量經濟學領域的全面概述！ 队嬃拷洕治觯ǖ诎税妫ㄌ籽b上下冊）/經濟科學譯叢》試圖展現足夠多的計量經濟學主題，使得學生能夠從研究生入門水平進入實踐或更高級的研究中！ 队嬃拷洕治觯ǖ诎税妫ㄌ籽b上下冊）/經濟科學譯叢》分為五個部分：一是對計量經濟學的規范表述，從對其基本支柱——線性多元回歸模型的討論開始，再對線性小二乘法的估計與推斷等進行分析；二是對回歸模型進行三項重要擴展，包括廣義回歸模型、回歸方程組以及隨機效應異質性模型；三是介紹不同的估計方法，包括極大似然估計法、蒙特卡洛分析法與模擬法等；四是探討宏觀計量經濟學時間序列數據；五是分析微觀計量經濟學橫截面數據和面板數據！ 队嬃拷洕治觯ǖ诎税妫ㄌ籽b上下冊）/經濟科學譯叢》旨在成為計量經濟學入門文獻與專業文獻之間的橋梁！ 队嬃拷洕治觯ǖ诎税妫ㄌ籽b上下冊）/經濟科學譯叢》是為培養社會科學家而撰寫的，可作為學習一年時間計量經濟學的研究生教材。
計量經濟分析(全2冊) 目錄
第1部分 線性回歸模型
第1章 計量經濟學 3
1．1 引言 3
1．2 計量經濟學范式 3
1．3 計量經濟學實踐 5
1．4 微觀計量經濟學和宏觀計量經濟學 5
1．5 計量經濟學建模 6
1．6 本書結構安排 8
1．7 準備工作 9
第2章 線性回歸模型 12
2．1 引言 12
2．2 線性回歸模型的形式 13
2．3 線性回歸模型的假設 16
2．4 歸納與總結 25
第3章 *小二乘回歸 27
3．1 引言 27
3．2 *小二乘回歸的形式 27
3．3 分塊回歸和偏回歸 34
3．4 偏回歸和偏相關系數 36
3．5 擬合優度和方差分析 39
3．6 線性變換回歸 45
3．7 歸納與總結 46
第4章 回歸模型的*小二乘估計 49
4．1 引言 49
4．2 *小二乘估計的動機 50
4．3 *小二乘估計量的統計特性 52
4．4 *小二乘估計量的漸近特性 57
4．5 穩健估計和推斷 65
4．6 b的一個函數的漸近分布：δ 法 71
4．7 區間估計 73
4．8 預測與預報 77
4．9 數據問題 83
4．10 歸納與總結 94
第5章 假設檢驗與模型選擇 99
5．1 引言 99
5．2 假設檢驗方法論 99
5．3 假設檢驗的三種方法 103
5．4 大樣本檢驗與穩健推斷 117
5．5 非線性約束檢驗 120
5．6 非嵌套模型之間的選擇 122
5．7 設定檢驗 124
5．8 模型建立―――由一般到簡單的策略 126
5．9 歸納與總結 129
第6章 函數形式、雙重差分和結構變化 134
6．1 引言 134
6．2 使用二值變量 134
6．3 雙重差分回歸 147
6．4 通過拐點回歸和斷點回歸分析社會政策 155
6．5 變量的非線性 162
6．6 結構突變與參數變化 169
6．7 歸納與總結 175
第7章 非線性、半參數和非參數回歸模型 180
7．1 引言 180
7．2 非線性回歸模型 181
7．3 中位數與分位數回歸 201
7．4 偏線性回歸 209
7．5 非參數回歸 211
7．6 歸納與總結 213
第8章 內生性和工具變量估計 217
8．1 引言 217
8．2 擴展模型的假設 220
8．3 工具變量估計 222
8．4 兩階段*小二乘、控制函數與有限信息極大似然估計 228
8．5 內生虛擬變量：估計處理效應 235
8．6 假設檢驗 245
8．7 弱工具與有限信息極大似然 250
8．8 測量誤差 252
8．9 非線性工具變量估計 258
8．10 自然實驗和因果效應探索 261
8．11 歸納與總結 263
第2部分 廣義回歸模型與方程組
第9章 廣義回歸模型與異方差性 269
9．1 引言 269
9．2 穩健*小二乘估計與推斷 270
9．3 *小二乘特性與工具變量 273
9．4 使用廣義*小二乘法的有效估計 277
9．5 異方差性與加權*小二乘法 280
9．6 異方差性檢驗 283
9．7 兩項應用 285
9．8 歸納與總結 289
第10章 回歸方程組 294
10．1 引言 294
10．2 似不相關回歸模型 296
10．3 需求方程組：奇異方程組 306
10．4 聯立方程模型 313
10．5 歸納與總結 330
第11章 面板數據模型 337
11．1 引言 337
11．2 面板數據建模 338
11．3 混合回歸模型 346
11．4 固定效應模型 356
11．5 隨機效應模型 365
11．6 非球形分布和穩健協方差估計 381
11．7 空間自相關 383
11．8 內生性 387
11．9 面板數據的非線性回歸 405
11．10 參數異質性 409
11．11 歸納與總結 418
第3部分 估計方法
第12章 計量經濟學的估計框架 427
12．1 引言 427
12．2 參數估計與推斷 428
12．3 半參數估計 433
12．4 非參數估計 437
12．5 估計量的性質 441
12．6 歸納與總結 445
第13章 *小距離估計與廣義矩法 447
13．1 引言 447
13．2 一致估計：矩法 448
13．3 *小距離估計 455
13．4 廣義矩估計量 459
13．5 GMM 框架中的假設檢驗 469
13．6 計量經濟學模型的GMM 估計 472
13．7 歸納與總結 491
第14章 極大似然估計 494
14．1 引言 494
14．2 似然函數與參數識別 494
14．3 有效估計：極大似然原理 496
14．4 極大似然估計量的性質 498
14．5 條件似然與計量經濟學模型 507
14．6 假設、設定檢驗與擬合度衡量 508
14．7 兩步極大似然估計 517
14．8 偽極大似然估計和穩健的漸近協方差矩陣 523
14．9 線性回歸模型的極大似然估計 528
14．10 廣義回歸模型 536
14．11 非線性回歸模型與擬極大似然估計 542
14．12 回歸方程組 551
14．13 聯立方程模型 555
14．14 面板數據應用 556
14．15 潛在類別與有限混合模型 571
14．16 歸納與總結 584
第15章 基于模擬的估計、推斷與隨機參數模型 589
15．1 引言 589
15．2 隨機數生成 591
15．3 基于模擬的統計推斷：Krinsky和Robb的方法 594
15．4 自助標準誤與置信區間 597
15．5 蒙特卡洛研究 600
15．6 基于模擬的估計 606
15．7 隨機參數線性回歸模型 617
15．8 分層線性模型 623
15．9 非線性隨機參數模型 624
15．10 個體參數估計 625
15．11 混合模型與潛在類別模型 632
15．12 歸納與總結 636
第16章 貝葉斯估計與推斷 638
16．1 引言 638
16．2 貝葉斯定理與后驗密度 639
16．3 經典回歸模型的貝葉斯分析 640
16．4 貝葉斯推斷 646
16．5 后驗分布和吉布斯抽樣法 650
16．6 應用：二項式Probit模型 652
16．7 面板數據應用：個體效應模型 655
16．8 隨機參數模型的層級貝葉斯估計 657
16．9 歸納與總結 664
第4部分 橫截面、面板數據與微觀計量經濟學
第17章 二值與離散選擇模型 669
17．1 引言 669
17．2 二值模型 671
17．3 二值選擇模型中的估計與推斷 683
17．4 二值選擇模型擬合優度的度量 698
17．5 設定分析 703
17．6 二值選擇模型中的處理效應與內生變量 709
17．7 面板數據模型 719
17．8 空間二值選擇模型 741
17．9 二元Probit模型 744
17．10 多元Probit模型 756
17．11 歸納與總結 759
第18章 多項選擇與事件計數 763
18．1 引言 763
18．2 無序多項選擇模型 763
18．3 有序選擇的隨機效用模型 800
18．4 事件計數模型 818
18．5 歸納與總結 847
第19章 受限因變量：截尾、刪失與樣本選擇 851
19．1 引言 851
19．2 截尾 851
19．3 刪失數據 863
19．4 樣本選擇與偶發截尾 879
19．5 持續期模型 893
19．6 歸納與總結 903
第5部分 時間序列與宏觀計量經濟學
第20章 序列相關 909
20．1 引言 909
20．2 時間序列數據分析 912
20．3 擾動項過程 914
20．4 分析時間序列數據的一些漸近結論 918
20．5 *小二乘估計 922
20．6 GMM 估計 925
20．7 自相關檢驗 926
20．8 Ω已知時的有效估計 929
20．9 Ω未知時的估計 930
20．10 自回歸條件異方差 935
20．11 歸納與總結 943
第21章 非平穩數據 946
21．1 引言 946
21．2 非平穩過程與單位根 946
21．3 協整 962
21．4 非平穩面板數據 972
21．5 歸納與總結 974
參考文獻 975
第1章 計量經濟學 3
1．1 引言 3
1．2 計量經濟學范式 3
1．3 計量經濟學實踐 5
1．4 微觀計量經濟學和宏觀計量經濟學 5
1．5 計量經濟學建模 6
1．6 本書結構安排 8
1．7 準備工作 9
第2章 線性回歸模型 12
2．1 引言 12
2．2 線性回歸模型的形式 13
2．3 線性回歸模型的假設 16
2．4 歸納與總結 25
第3章 *小二乘回歸 27
3．1 引言 27
3．2 *小二乘回歸的形式 27
3．3 分塊回歸和偏回歸 34
3．4 偏回歸和偏相關系數 36
3．5 擬合優度和方差分析 39
3．6 線性變換回歸 45
3．7 歸納與總結 46
第4章 回歸模型的*小二乘估計 49
4．1 引言 49
4．2 *小二乘估計的動機 50
4．3 *小二乘估計量的統計特性 52
4．4 *小二乘估計量的漸近特性 57
4．5 穩健估計和推斷 65
4．6 b的一個函數的漸近分布：δ 法 71
4．7 區間估計 73
4．8 預測與預報 77
4．9 數據問題 83
4．10 歸納與總結 94
第5章 假設檢驗與模型選擇 99
5．1 引言 99
5．2 假設檢驗方法論 99
5．3 假設檢驗的三種方法 103
5．4 大樣本檢驗與穩健推斷 117
5．5 非線性約束檢驗 120
5．6 非嵌套模型之間的選擇 122
5．7 設定檢驗 124
5．8 模型建立―――由一般到簡單的策略 126
5．9 歸納與總結 129
第6章 函數形式、雙重差分和結構變化 134
6．1 引言 134
6．2 使用二值變量 134
6．3 雙重差分回歸 147
6．4 通過拐點回歸和斷點回歸分析社會政策 155
6．5 變量的非線性 162
6．6 結構突變與參數變化 169
6．7 歸納與總結 175
第7章 非線性、半參數和非參數回歸模型 180
7．1 引言 180
7．2 非線性回歸模型 181
7．3 中位數與分位數回歸 201
7．4 偏線性回歸 209
7．5 非參數回歸 211
7．6 歸納與總結 213
第8章 內生性和工具變量估計 217
8．1 引言 217
8．2 擴展模型的假設 220
8．3 工具變量估計 222
8．4 兩階段*小二乘、控制函數與有限信息極大似然估計 228
8．5 內生虛擬變量：估計處理效應 235
8．6 假設檢驗 245
8．7 弱工具與有限信息極大似然 250
8．8 測量誤差 252
8．9 非線性工具變量估計 258
8．10 自然實驗和因果效應探索 261
8．11 歸納與總結 263
第2部分 廣義回歸模型與方程組
第9章 廣義回歸模型與異方差性 269
9．1 引言 269
9．2 穩健*小二乘估計與推斷 270
9．3 *小二乘特性與工具變量 273
9．4 使用廣義*小二乘法的有效估計 277
9．5 異方差性與加權*小二乘法 280
9．6 異方差性檢驗 283
9．7 兩項應用 285
9．8 歸納與總結 289
第10章 回歸方程組 294
10．1 引言 294
10．2 似不相關回歸模型 296
10．3 需求方程組：奇異方程組 306
10．4 聯立方程模型 313
10．5 歸納與總結 330
第11章 面板數據模型 337
11．1 引言 337
11．2 面板數據建模 338
11．3 混合回歸模型 346
11．4 固定效應模型 356
11．5 隨機效應模型 365
11．6 非球形分布和穩健協方差估計 381
11．7 空間自相關 383
11．8 內生性 387
11．9 面板數據的非線性回歸 405
11．10 參數異質性 409
11．11 歸納與總結 418
第3部分 估計方法
第12章 計量經濟學的估計框架 427
12．1 引言 427
12．2 參數估計與推斷 428
12．3 半參數估計 433
12．4 非參數估計 437
12．5 估計量的性質 441
12．6 歸納與總結 445
第13章 *小距離估計與廣義矩法 447
13．1 引言 447
13．2 一致估計：矩法 448
13．3 *小距離估計 455
13．4 廣義矩估計量 459
13．5 GMM 框架中的假設檢驗 469
13．6 計量經濟學模型的GMM 估計 472
13．7 歸納與總結 491
第14章 極大似然估計 494
14．1 引言 494
14．2 似然函數與參數識別 494
14．3 有效估計：極大似然原理 496
14．4 極大似然估計量的性質 498
14．5 條件似然與計量經濟學模型 507
14．6 假設、設定檢驗與擬合度衡量 508
14．7 兩步極大似然估計 517
14．8 偽極大似然估計和穩健的漸近協方差矩陣 523
14．9 線性回歸模型的極大似然估計 528
14．10 廣義回歸模型 536
14．11 非線性回歸模型與擬極大似然估計 542
14．12 回歸方程組 551
14．13 聯立方程模型 555
14．14 面板數據應用 556
14．15 潛在類別與有限混合模型 571
14．16 歸納與總結 584
第15章 基于模擬的估計、推斷與隨機參數模型 589
15．1 引言 589
15．2 隨機數生成 591
15．3 基于模擬的統計推斷：Krinsky和Robb的方法 594
15．4 自助標準誤與置信區間 597
15．5 蒙特卡洛研究 600
15．6 基于模擬的估計 606
15．7 隨機參數線性回歸模型 617
15．8 分層線性模型 623
15．9 非線性隨機參數模型 624
15．10 個體參數估計 625
15．11 混合模型與潛在類別模型 632
15．12 歸納與總結 636
第16章 貝葉斯估計與推斷 638
16．1 引言 638
16．2 貝葉斯定理與后驗密度 639
16．3 經典回歸模型的貝葉斯分析 640
16．4 貝葉斯推斷 646
16．5 后驗分布和吉布斯抽樣法 650
16．6 應用：二項式Probit模型 652
16．7 面板數據應用：個體效應模型 655
16．8 隨機參數模型的層級貝葉斯估計 657
16．9 歸納與總結 664
第4部分 橫截面、面板數據與微觀計量經濟學
第17章 二值與離散選擇模型 669
17．1 引言 669
17．2 二值模型 671
17．3 二值選擇模型中的估計與推斷 683
17．4 二值選擇模型擬合優度的度量 698
17．5 設定分析 703
17．6 二值選擇模型中的處理效應與內生變量 709
17．7 面板數據模型 719
17．8 空間二值選擇模型 741
17．9 二元Probit模型 744
17．10 多元Probit模型 756
17．11 歸納與總結 759
第18章 多項選擇與事件計數 763
18．1 引言 763
18．2 無序多項選擇模型 763
18．3 有序選擇的隨機效用模型 800
18．4 事件計數模型 818
18．5 歸納與總結 847
第19章 受限因變量：截尾、刪失與樣本選擇 851
19．1 引言 851
19．2 截尾 851
19．3 刪失數據 863
19．4 樣本選擇與偶發截尾 879
19．5 持續期模型 893
19．6 歸納與總結 903
第5部分 時間序列與宏觀計量經濟學
第20章 序列相關 909
20．1 引言 909
20．2 時間序列數據分析 912
20．3 擾動項過程 914
20．4 分析時間序列數據的一些漸近結論 918
20．5 *小二乘估計 922
20．6 GMM 估計 925
20．7 自相關檢驗 926
20．8 Ω已知時的有效估計 929
20．9 Ω未知時的估計 930
20．10 自回歸條件異方差 935
20．11 歸納與總結 943
第21章 非平穩數據 946
21．1 引言 946
21．2 非平穩過程與單位根 946
21．3 協整 962
21．4 非平穩面板數據 972
21．5 歸納與總結 974
參考文獻 975
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計量經濟分析(全2冊) 作者簡介
威廉??H.格林（William H. Greene），1976年畢業于美國威斯康星大學麥迪遜分校，獲經濟學博士學位。現任美國紐約大學斯特恩商學院經濟學教授、豐田汽車講席教授。曾任教于康奈爾大學，并擔任賓夕法尼亞州立大學、悉尼大學、牛津大學等學術機構的訪問教授。 格林教授在理論計量方法研究方面有突出的貢獻，特別是在面板數據方面。此外，他在應用計量經濟學方面也有出色的成果。他在國際一流學術期刊上發表論文一百多篇，其中有不少發表在國際**期刊上，如《美國經濟評論》(American Economic Review)、《計量經濟學》(Econometrica)、《經濟學展望》(Journal of Economic Perspective)、《計量經濟學雜志》(Journal of Econometrics)等。
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