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計量經濟學(原書第4版) 版權信息
- ISBN：9787111707608
- 條形碼：9787111707608 ; 978-7-111-70760-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
計量經濟學(原書第4版) 本書特色
適讀人群 ：本科生、研究生計量經濟學是基于經濟理論和統計工具分析“經濟數據”的一門科學和藝術。它廣泛應用于金融學、勞動經濟學、宏觀經濟學、微觀經濟學、市場營銷，以及社會學等其他社會科學的眾多分支中。計量經濟學能夠幫助我們從許多“瘋狂”的想法中篩選出合理的選擇，并終尋求到重要定量問題的定量答案。在這個復雜的世界，計量經濟學可以為我們打開一扇窗，讓我們科學理性地挖掘出個人、企業以及政府做決策時所依據的內在邏輯。 本書是經典的計量經濟學入門教材，兩位作者分別來自哈佛大學和普林斯頓大學，都是國際上計量經濟學領域中的大牛。他們強調理解、掌握和應用計量經濟學的基本思想，并使用盡量少的和簡單的數學語言介紹計量經濟學家們常用的核心方法，同時通過大量實例來分析當今世界宏微觀決策中存在的具體定量問題，既實用又有趣。 特別地，在當前大數據時代，學會數據分析是一項越來越受到國內外就業市場歡迎的技能，同時也是進一步升級研究不可或缺的分析工具。因此，相信通過學習本書，你將會真正掌握和熟練應用計量經濟學工具。
計量經濟學(原書第4版) 內容簡介
計量經濟學是基于經濟理論和統計工具分析“經濟數據”的一門科學和藝術。它廣泛應用于金融學、勞動經濟學、宏觀經濟學、微觀經濟學、市場營銷，以及社會學等其他社會科學的眾多分支中。計量經濟學能夠幫助我們從許多“瘋狂”的想法中篩選出合理的選擇，并*終尋求到重要定量問題的定量答案。在這個復雜的世界里，計量經濟學可以為我們打開一扇窗，讓我們科學理性地挖掘出個人、企業以及政府做決策時所依據的內在邏輯。 本書是經典的計量經濟學入門教材，兩位作者分別來自啥佛大學和普林斯頓大學，都是靠前上計量經濟學領域的大牛。他們強調理解、掌握和應用計量經濟學的基本思想，并使用盡量少的和*簡單的數學語言介紹計量經濟學家們常用的核心方法，同時通過大量實例來分析當今世界宏微觀決策中存在的具體定量問題，既實用又有趣。 特別地，在當前大數據時代，學會數據分析是一項越來越受到國內外就業市場歡迎的技能，同時也是進一步升級研究不可或缺的分析工具。因此，相信通過學習本書，你將會真正掌握和熟練應用計量經濟學工具。
計量經濟學(原書第4版) 目錄
前言
第1篇 導論與知識回顧
第1章 經濟問題和數據 /2
1.1 我們研究的經濟問題 /2
1.2 因果效應和理想化隨機對照實驗 /5
1.3 數據：來源和類型 /6
本章小結 /9
重要術語 /10
內容復習 /10
第2章 概率論知識回顧 /11
2.1 隨機變量和概率分布 /12
2.2 期望值、均值和方差 /15
2.3 二維隨機變量 /19
專欄2-1 2015年美國的收入分布情況 /24
2.4 正態分布、χ2分布、學生t分布及F分布 /26
專欄2-2 華爾街糟糕的一天 /28
2.5 隨機抽樣與樣本均值的抽樣分布 /30
專欄2-3 投資分散化和資產組合 /33
2.6 抽樣分布的大樣本近似 /33
本章小結 /38
重要術語 /38
內容復習 /39
習題 /39
實證練習 /43
附錄2A 重要概念2-3中結果的推導 /44
附錄2B 條件均值是實現*小均方誤差的預測值 /45
第3章 統計學知識回顧 /46
3.1 總體均值的估計 /47
專欄3-1 蘭頓獲勝 /50
3.2 關于總體均值的假設檢驗 /50
3.3 總體均值的置信區間 /56
3.4 不同總體間的均值比較 /57
專欄3-2 美國大學畢業生收入的性別差異 /59
3.5 基于實驗數據估計因果效應 /60
專欄3-3 刺激退休儲蓄的新方法 /60
3.6 樣本容量較小時的t統計量 /61
3.7 散點圖、樣本協方差和樣本相關系數 /63
本章小結 /66
重要術語 /66
內容復習 /67
習題 /67
實證練習 /71
附錄3A 美國當前人口調查 /73
附錄3B Y是μY的*小二乘估計量的兩種證明方法 /73
附錄3C 樣本方差一致性的證明 /74
第2篇 回歸分析基礎
第4章 一元線性回歸 /76
4.1 線性回歸模型 /77
4.2 線性回歸模型的系數估計 /79
專欄4-1 股票的“貝塔”值 /82
4.3 擬合優度與預測精度 /83
4.4 因果推斷的*小二乘假設 /85
4.5 OLS估計量的抽樣分布 /89
4.6 結論 /91
本章小結 /91
重要術語 /92
內容復習 /92
習題 /92
實證練習 /94
附錄4A 加利福尼亞州的測試成績數據集 /96
附錄4B OLS估計量的推導 /96
附錄4C OLS估計量的抽樣分布 /96
附錄4D 預測的*小二乘假設 /98
第5章 一元線性回歸：假設檢驗和置信區間 /100
5.1 關于某個回歸系數的假設檢驗 /100
5.2 回歸系數的置信區間 /104
5.3 X為二元變量時的回歸 /105
5.4 異方差和同方差 /107
專欄5-1 一年教育的經濟價值：是同方差還是異方差 /110
*5.5 普通*小二乘法的理論基礎 /111
*5.6 樣本容量較小時的t統計量應用 /112
5.7 結論 /113
本章小結 /114
重要術語 /115
內容復習 /115
習題 /115
實證練習 /118
附錄5A OLS標準誤公式 /119
附錄5B 高斯-馬爾科夫條件和高斯-馬爾科夫定
理的證明 /120
第6章 多元線性回歸 /122
6.1 遺漏變量偏差 /122
專欄6-1 莫扎特效應：遺漏變量偏差 /125
6.2 多元回歸模型 /126
6.3 多元回歸的OLS估計量 /128
6.4 多元回歸的擬合優度 /130
6.5 多元回歸中因果推斷的*小二乘假設 /132
6.6 多元回歸模型中OLS估計量的分布 /134
6.7 多重共線性 /134
6.8 控制變量和條件均值獨立 /137
6.9 結論 /138
本章小結 /139
重要術語 /139
內容復習 /140
習題 /140
實證練習 /143
附錄6A 式（6-1）的推導 /144
附錄6B 包含兩個解釋變量且誤差項為同方差時的OLS估計量的分布 /144
附錄6C Frisch-Waugh定理 /144
附錄6D 多元回歸預測的*小二乘假設 /145
附錄6E 包含控制變量的多元回歸的OLS估計量的分布 /146
第7章 多元回歸中的假設檢驗和置信區間 /147
7.1 單個系數的假設檢驗和置信區間 /147
7.2 聯合假設的檢驗 /150
7.3 涉及多個系數的單約束檢驗 /154
7.4 多個系數的置信集 /155
7.5 多元回歸的模型設定 /156
7.6 對測試成績數據集的分析 /158
7.7 結論 /161
本章小結 /161
重要術語 /162
內容復習 /162
習題 /162
實證練習 /164
附錄7A 聯合假設的Bonferroni檢驗 /165
第8章 非線性回歸函數 /167
8.1 非線性回歸函數的一般建模方法 /168
8.2 一元非線性函數 /173
8.3 解釋變量的交互項 /180
專欄8-1 教育回報與性別差距 /185
專欄8-2 經濟學期刊的需求 /187
8.4 學生-教師比對測試成績的非線性效應 /189
8.5 結論 /193
本章小結 /194
重要術語 /194
內容復習 /194
習題 /195
實證練習 /198
附錄8A 參數非線性的回歸函數 /200
附錄8B 非線性回歸函數的斜率和彈性 /202
第9章 多元回歸分析有效性的評估 /204
9.1 內部有效性和外部有效性 /204
9.2 多元回歸分析的內部有效性威脅 /206
專欄9-1 股票共同基金跑贏市場了嗎 /211
9.3 利用回歸模型進行預測時的內部有效性和外部有效性 /214
9.4 實例：測試成績和班級規模 /215
9.5 結論 /221
本章小結 /222
重要術語 /222
內容復習 /222
習題 /222
實證練習 /224
附錄9A 馬薩諸塞州的小學測試數據 /225
第3篇 回歸分析的高級專題
第10章 面板數據回歸 /228
10.1 面板數據 /229
10.2 兩期的面板數據：“前后”比較 /231
10.3 固定效應回歸 /233
10.4 時間固定效應回歸 /236
10.5 固定效應回歸假設和固定效應回歸的標準誤 /238
10.6 關于酒駕的法律規定和交通事故死亡人數 /240
10.7 結論 /243
本章小結 /243
重要術語 /244
內容復習 /244
習題 /244
實證練習 /245
附錄10A 州交通死亡事故數據集 /246
附錄10B 固定效應回歸的標準誤 /246
第11章 二元被解釋變量回歸 /250
11.1 二元被解釋變量與線性概率模型 /251
11.2 probit回歸和logit回歸 /254
11.3 logit模型和probit模型的估計與推斷 /258
11.4 在波士頓HMDA數據中的應用 /261
11.5 結論 /265
專欄11-1 諾貝爾經濟學獎得主詹姆斯·赫克曼和丹尼爾·麥克法登 /266
本章小結 /267
重要術語 /267
內容復習 /267
習題 /267
實證練習 /269
附錄11A 波士頓HMDA數據 /271
附錄11B *大似然估計 /271
附錄11C 其他受限被解釋變量模型 /272
第12章 工具變量回歸 /275
12.1 單個自變量和單個工具變量的IV估計量 /275
專欄12-1 誰發明了工具變量回歸 /279
12.2 一般IV回歸模型 /282
12.3 檢驗工具變量有效性 /287
專欄12-2 **次IV回歸 /289
12.4 在香煙需求例子中的應用 /291
專欄12-3 吸煙的外部性 /292
12.5 如何尋找有效的工具變量 /294
12.6 結論 /297
本章小結 /297
重要術語 /298
內容復習 /298
習題 /298
實證練習 /300
附錄12A 香煙消費面板數據集 /302
附錄12B 式（12-4）中TSLS估計量公式的推導 /302
附錄12C TSLS估計量的大樣本分布 /302
附錄12D 工具變量非有效時TSLS估計量的大樣本分布 /303
附錄12E 存在潛在弱工具變量時的工具變量分析方法 /304
附錄12F 含有控制變量的TSLS /305
第13章 實驗和準實驗 /307
13.1 潛在結果、因果效應和理想化實驗 /308
13.2 實驗的有效性威脅 /310
專欄13-1 霍桑效應 /311
13.3 減小班級規模效應的實驗估計 /313
13.4 準實驗 /319
13.5 準實驗的潛在問題 /323
13.6 異質性總體下的實驗和準實驗估計 /324
13.7 結論 /328
本章小結 /328
重要術語 /329
內容復習 /329
習題 /330
實證練習 /332
附錄13A STAR項目數據集 /333
附錄13B 異質性因果效應的IV估計 /333
附錄13C 分析實驗數據的潛在結果框架 /333
第14章 多元回歸和大數據預測 /335
14.1 什么是“大數據” /336
14.2 多元預測問題與OLS /337
14.3 嶺回歸 /342
14.4 Lasso回歸 /345
14.5 主成分 /348
14.6 使用多個預測因子預測學校測試成績 /352
14.7 結論 /356
專欄14-1 文本數據 /356
本章小結 /357
重要術語 /357
內容復習 /358
習題 /358
實證練習 /361
附錄14A 加州學校考試成績數據集 /362
附錄14B k=1時式（14-4）的推導 /362
附錄14C k=1時的嶺回歸估計量 /362
附錄14D k=1時的Lasso估計量 /362
附錄14E 在標準化回歸模型中計算樣本外預測 /363
第4篇 經濟時間序列數據的回歸分析
第15章 時間序列回歸和預測導論 /366
15.1 時間序列數據和序列相關介紹 /367
15.2 平穩性和均方預測誤差 /371
專欄15-1 你能戰勝市場嗎 /373
15.3 自回歸 /374
15.4 包含其他預測變量的時間序列模型和自回歸分布滯后模型 /377
15.5 MSFE的估計和預測區間 /380
專欄15-2 血河 /383
15.6 運用信息準則選擇滯后階數 /383
15.7 非平穩性Ⅰ：趨勢 /386
15.8 非平穩性Ⅱ：突變 /391
15.9 結論 /396
本章小結 /396
重要術語 /397
內容復習 /397
習題 /397
實證練習 /400
附錄15A 第15章使用的時間序列數據 /402
附錄15B AR（1）模型的平穩性 /402
附錄15C 滯后算子符號 /403
附錄15D ARMA模型 /403
附錄15E BIC滯后階數估計量的一致性 /404
第16章 動態因果效應估計 /405
16.1 橙汁數據的初步分析 /406
16.2 動態因果效應 /408
16.3 使用外生解釋變量估計動態因果效應 /411
16.4 異方差和自相關一致標準誤 /413
16.5 嚴格外生解釋變量的動態因果效應估計 /416
16.6 橙汁價格和霜凍天氣 /420
專欄16-1 遷徙中的橙子樹 /424
專欄16-2 新聞速遞：商品交易員通過迪士尼樂園
傳遞寒流 /425
16.7 外生性合理嗎 /425
16.8 結論 /427
本章小結 /427
重要術語 /427
內容復習 /428
習題 /428
實證練習 /431
附錄16A 橙汁數據集 /432
附錄16B 使用滯后算子表示的ADL模型及廣義*小二乘法 /432
第17章 時間序列回歸的其他專題 /435
17.1 向量自回歸 /436
17.2 多期預測 /438
17.3 單整階數和單位根檢驗統計量的非正態性 /442
17.4 協整 /445
17.5 波動集群性和自回歸條件異方差 /447
17.6 使用動態因子模型和主成分進行包含多個預測變量的預測 /451
專欄17-1 時間序列計量經濟學的諾貝爾獎獲得者 /457
17.7 結論 /458
本章小結 /458
重要術語 /458
內容復習 /459
習題 /459
實證練習 /461
附錄17A 美國季度宏觀數據集 /461
第5篇 回歸分析的計量經濟學理論
第18章 一元線性回歸理論 /464
18.1 擴展的*小二乘假設和OLS估計量 /465
18.2 漸近分布理論基礎 /466
18.3 OLS估計量和t統計量的漸近分布 /470
18.4 誤差項服從正態分布時的精確抽樣分布 /472
18.5 加權*小二乘法 /474
本章小結 /477
重要術語 /477
內容復習 /478
習題 /478
附錄18A 正態分布及其相關分布和連續型隨機變量的矩 /480
附錄18B 兩個不等式 /482
第19章 多元線性回歸理論 /483
19.1 多元回歸模型和OLS估計量的矩陣形式 /484
19.2 OLS估計量和t統計量的漸近分布 /486
19.3 聯合假設檢驗 /489
19.4 正態誤差項假設下回歸統計量的分布 /490
19.5 誤差項為同方差時OLS估計量的有效性 /492
19.6 廣義*小二乘法 /494
19.7 工具變量和廣義矩估計 /497
本章小結 /503
重要術語 /503
內容復習 /504
習題 /504
附錄19A 矩陣代數概要 /508
附錄19B 多元分布 /510
附錄19C 推導β^的漸近分布 /511
附錄19D 推導正態誤差項下OLS檢驗統計量的精確分布 /511
附錄19E 多元回歸模型的高斯-馬爾科夫定理的證明過程 /512
附錄19F IV和GMM估計中部分結論的證明 /513
附錄19G 包含多個預測因子的回歸：MPSE、嶺回歸和主成分分析 /515
附錄 /519
參考文獻 /527
展開全部
計量經濟學(原書第4版) 作者簡介
詹姆斯·H.斯托克（James H.Stock），哈佛大學教授、副教務長，兼任哈佛肯尼迪學院教授。他曾擔任總統經濟顧問委員會成員和哈佛大學經濟系主任。研究領域為經濟計量方法、宏觀經濟預測、貨幣政策等，目前集中在能源和環境經濟學，重點是燃料和美國氣候變化政策。他在多家靠前核心期刊上發表論文90多篇，并著有若干部專著，擁有加州大學伯克利分校統計學碩士和經濟學博士學位。 馬克·W.沃森（Mark W.Watson），普林斯頓大學教授，美國國家經濟研究局副研究員，美國藝術與科學院院士。他目前的研究重點是時間序列計量經濟學、實證宏觀經濟學和宏觀經濟預測。他曾任教西北大學、芝加哥大學、哈佛大學等高校，也曾擔任普林斯頓大學經濟系副主任、公共與靠前事務執行院長，并獲普林斯頓大學研究生導師獎、Richard E.Quandt本科生教學獎等。此外，他還曾擔任Econometrica、Journal of Applied Econometrics等眾多知名期刊的主編和副主編。 About the Translators王立勇，中央財經大學龍馬學者特聘教授、博士生導師，國家社科基金重大項目首席專家，教育部新世紀很好人才，現任中央財經大學靠前經濟與貿易學院副院長、靠前經濟大數據研究中心主任，兼任中國數量經濟學會副會長、經濟計量與經濟統計專業委員會理事長、中國系統工程學會社會經濟系統工程專業委員會副理事長、CSSCI期刊《數量經濟研究》編委以及多所大學兼職教授。研究領域為財政政策、開放宏觀、靠前經濟與貿易、計量經濟與政策評估，已在SSCI、SCI和《經濟研究》《世界經濟》《管理世界》等期刊上發表論文近150篇；專著5部、譯著4部；案例集1部；發表《光明日報（理論版）》等文章10余篇，近20項成果被《人民日報內參》、全國哲社辦《成果專報》、《中國社會科學院要報》及政府部門采納。主持國家社科基金重大項目、國家自科基金面上項目（結項為很好）、國家自科基金青年項目（結項為很好）、國家社科基金項目、北京社科基金重點項目等30余項， 研究成果獲北京市哲學社會科學很好成果二等獎、安徽省哲學社會科學很好成果獎二等獎等。徐曉莉經濟學博士，北京交通大學經濟管理學院講師，研究方向為數量經濟、財政政策等，已在《經濟研究》《財政研究》《宏觀經濟研究》等期刊上發表論文數篇。
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