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經(jīng)濟(jì)科學(xué)譯叢--計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(上下)
包郵 經(jīng)濟(jì)科學(xué)譯叢--計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(上下)
經(jīng)濟(jì)科學(xué)譯叢
作者：古扎拉蒂
所屬叢書：
經(jīng)濟(jì)科學(xué)譯叢
開本：
16開
頁(yè)數(shù)：
854
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經(jīng)濟(jì)科學(xué)譯叢--計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(上下) 版權(quán)信息
- ISBN：7300030440
- 條形碼：9787300030449 ; 978-7-300-03044-9
- 裝幀：簡(jiǎn)裝本
- 冊(cè)數(shù)：上下
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
經(jīng)濟(jì)科學(xué)譯叢--計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(上下) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
古扎拉蒂是美國(guó)芝加哥大學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，他對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究造詣很深。由他所著的《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》暢銷美國(guó)，并流行于英國(guó)及其他英語(yǔ)國(guó)家。該書十分重視基礎(chǔ)知識(shí)的教學(xué)及訓(xùn)練，內(nèi)容深入淺出。該書的特點(diǎn)之一是：充分考慮了學(xué)科發(fā)展的前沿，使微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定性與限值應(yīng)變量方法和宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的時(shí)間序列分析都占有相當(dāng)篇幅。同時(shí)，本書突出強(qiáng)調(diào)了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)經(jīng)濟(jì)和金融數(shù)據(jù)的應(yīng)用分析。
經(jīng)濟(jì)科學(xué)譯叢--計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(上下)經(jīng)濟(jì)科學(xué)譯叢--計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(上下) 前言
《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》Basic Econometrics第三版的主要目的和前兩版一樣，是用不越過(guò)初等水平的矩陣代數(shù)、微積分或統(tǒng)計(jì)學(xué)，對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作了一個(gè)初等而全面的介紹。
在本版中，我力圖把1988年第二版問(wèn)世以來(lái)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與實(shí)踐中所出現(xiàn)的某些進(jìn)展容納進(jìn)來(lái)。此外，本修訂版也給了我機(jī)會(huì)，使前版中原先的某些論題的討論得以簡(jiǎn)化，同時(shí)對(duì)某些論題補(bǔ)充了新的內(nèi)容。本版的主要變化如下：
1． 在第1章中我們擴(kuò)充了用于計(jì)量經(jīng)濟(jì)的數(shù)據(jù)性質(zhì)和來(lái)源的討論。鑒于經(jīng)濟(jì)分析中日益增多的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的使用，我很早就引進(jìn)了平穩(wěn)時(shí)間序列(stationary
time series)的概念------一個(gè)涉及經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的數(shù)據(jù)分析中的關(guān)鍵性概念。
2． 在第3章中我們對(duì)經(jīng)典線性回歸模型(CLRM)的假定(assumptions)作了一個(gè)更廣闊的討論。CLRM是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基礎(chǔ)，在本章中我還討論了蒙特卡羅(Monte
Carlo)模擬試驗(yàn)。
3． 在第5章中，關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)，我引進(jìn)了檢驗(yàn)量的P值(Pvalue)或精確顯著性水平的概念。在本章中我還討論了雅克---貝拉正態(tài)性試驗(yàn)(jarque
Bera test of onrmality)。
4． 在第8章中，關(guān)于復(fù)回歸模型的假設(shè)檢驗(yàn)，我已試圖將其討論平易化。本章還包括在線性和對(duì)數(shù)線性兩回歸模型之間作選擇的討論，在本章的附錄中，我在一個(gè)初等水平上討論了似然比假設(shè)檢驗(yàn)(likelihood
ratio(LR)test of hypothesis)。
5． 在第10章中，關(guān)于多重共線性，我現(xiàn)在對(duì)微數(shù)缺測(cè)性(micronumerosity)(樣本會(huì)計(jì)師的微薄性)這一來(lái)自A戈德伯格(Arthur Goldberger)的概念給予了平等對(duì)待。我還引進(jìn)偵察多重共線性的容許度(tolerance)和膨脹方差(inflationvariance)手段。
6． 在第11章中，關(guān)于異方差性，我現(xiàn)在已把布勞殊一培干一戈弗雷(B-P-G)和懷特(White)的異方差性檢驗(yàn)包括進(jìn)來(lái)。我還討論了懷特的異方差性相一致的(heteroscedasticity-consistent)OLS估計(jì)量的方差和標(biāo)準(zhǔn)誤。
7． 在第12章中，關(guān)于自相關(guān)，我已把自相關(guān)的漸近檢驗(yàn)，布勞殊一戈弗雷(Breusch-godfrey)高階自相關(guān)檢驗(yàn)和貝倫布魯特一韋布(Berenblut-Webb)檢驗(yàn)包括進(jìn)來(lái)。本章還包括了金融經(jīng)濟(jì)學(xué)中使用日漸頻繁的自回歸條件異方差(ARCH)模型。
8． 第13章關(guān)于模型的建立，討論了在有數(shù)據(jù)開采(data mining)情形時(shí)的名義和真實(shí)顯著性水平，以及在駕歸模型中增加變量時(shí)的拉格朗日乘數(shù)(LM)檢驗(yàn)。
9． 第14章是新的，在這章中我們討論不同于傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)法論，特別是討論了利莫爾(Leamer)的和韓德瑞(Hendry)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法。包含在本章中的還有非嵌套(nonnested)假設(shè)的檢驗(yàn)，特別是戴維森一麥金農(nóng)(Davidson-Mackinnon)J檢驗(yàn)。
10． 第15章中關(guān)于虛似變量，本版中包含了時(shí)間序列與橫截面數(shù)據(jù)并用時(shí)的虛擬變量的一個(gè)討論。我還表明虛擬變量怎樣能用于出現(xiàn)有自相關(guān)于和異方差性的情形。本章中的一道習(xí)題討論了譯爾納(zellner)的似無(wú)關(guān)回歸(supe)技術(shù)。
11． 第16章關(guān)于虛似應(yīng)變量回歸模型，現(xiàn)在包含有托比模型(Tobit model)的一個(gè)討論。
12． 第17章關(guān)于動(dòng)態(tài)回歸模型，現(xiàn)在包含有葛蘭杰(Granger)檢驗(yàn)和西姆斯(Sims)檢驗(yàn)的討論。
13． 第18、19和20三章關(guān)于聯(lián)立方程模型，現(xiàn)在含有聯(lián)立性和外生性的檢驗(yàn)，這幾章還討論了因果律與外生性之間的關(guān)系。
14． 鑒于時(shí)間序列、數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)分析中的日漸重要性，我加進(jìn)了關(guān)于時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的兩個(gè)新章。在第21章中，我引進(jìn)了時(shí)間序列分析的多個(gè)重要概念，諸如平穩(wěn)性、隨機(jī)步游、單位根、迪基一富勒、和擴(kuò)棄迪基一富勒平穩(wěn)性檢驗(yàn)、確定性和隨機(jī)性趨勢(shì)、趨勢(shì)平穩(wěn)和差分平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程、協(xié)積、恩格爾一葛蘭杰協(xié)積檢驗(yàn)、誤差糾正機(jī)制和謬誤回歸。在第22章中，我討論了博克斯一詹金斯或ARIMA和向量自回歸經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法。這此都是和傳統(tǒng)的單一方程和聯(lián)立方程預(yù)測(cè)方法相對(duì)立的方法。
我已增補(bǔ)了幾道新的習(xí)題。章末的習(xí)題現(xiàn)在劃分為兩個(gè)部分：?jiǎn)柎痤}與解答題，后一部分是以數(shù)據(jù)為依據(jù)的習(xí)題(我堅(jiān)信邊干邊學(xué)的方法)。
所有這些變化大大地?cái)U(kuò)展了本書的論述范圍。我希望教師因此在選擇適合于他們的聽眾的課題方面，有充分的靈活性。這里我們提出使用本書的一些建議：對(duì)非專業(yè)人員的一學(xué)期課程：附錄A，1至8章，對(duì)第10、11和12章作一瀏覽(略去全部證明)以及第15章。理論性習(xí)題均可略去。經(jīng)濟(jì)學(xué)主修者的一學(xué)期課程：附錄A，1至8章，10至15章。如果使用矩陣代數(shù)，則還包括附錄B和第9章。某些理論性習(xí)題可略去。經(jīng)濟(jì)學(xué)主修者的兩學(xué)期課程：附錄A和B及1至22
章。可在選擇的基本上，包括各章附錄中的數(shù)學(xué)證明。此外，授課教師如果愿意，可講些非線性的回歸模型。
本修訂版如果沒有得到各道書稿的多位評(píng)閱人的建設(shè)性評(píng)論，建議和鼓勵(lì)，將是難以完成的。我特別要感謝以下諸位教授，當(dāng)然，他們對(duì)本書中尚存的任何缺點(diǎn)都是沒有責(zé)任的，他們是North
Carolina大學(xué)的Ted Amato,Milwaukee的Wisconsin大學(xué)的Dale Belman U,S Military Academy的Tom
Daula,Lehigh大學(xué)的Mary Deily，Pennsylvania大學(xué)的Frank Diebold,Tuffs大學(xué)的David Gamman,Manhattan學(xué)院的Sushila
Gidwani-Bushchi, New york大學(xué)的William Greene，Texas A & Mdd 大學(xué)的Dennis jansen
,Colorado大學(xué)的Janelillydahl ,Ryerson Polytechnic大學(xué)的Dagmar Rajagopal ,u.s.military
Academy的BO Ruck Brockport的New York州立大學(xué)的John spitzer Fordham大學(xué)的H.D.Vinod。
Kenneth J. White教授和Steven A. Theobald核對(duì)了數(shù)值計(jì)算，并編寫了手冊(cè)，Basic Econometrics：A Computer
Handbook using SHAZAM，第3版，MCGraw-hill, New york ，1995。我對(duì)他們深感恩澤。我的妻子Pushpa及女兒Joan和Diane一直是靈感和鼓勵(lì)的源泉。我需要她們知道我深深地愛著她們每一個(gè)人。絕非說(shuō)一聲簡(jiǎn)單的謝謝便能夠表達(dá)的。
作為個(gè)人的一點(diǎn)心聲，我在紐約市立大學(xué)(CUNY)執(zhí)教約28年之后，現(xiàn)在來(lái)到紐約州西點(diǎn)美國(guó)軍事學(xué)院的社會(huì)科學(xué)系工作。我感謝CUNY給了我**個(gè)工作，并感謝軍事學(xué)院又為我提供新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。
經(jīng)濟(jì)科學(xué)譯叢--計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(上下) 目錄
第1篇 單一方程回歸模型
第1章 回歸分析的性質(zhì)
1．1 "回歸"一詞的歷史淵源
1．2 回歸的現(xiàn)代釋義
1．3 統(tǒng)計(jì)關(guān)系與確定性關(guān)系
1．4 回歸與因果關(guān)系
1．5 回歸與相關(guān)
1．6 術(shù)語(yǔ)與符號(hào)
1．7 計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析所用數(shù)據(jù)的性質(zhì)與來(lái)源
1．8 要點(diǎn)與結(jié)論
第2章 雙變量回歸分析：一些基本概念
2．1 一個(gè)人為的例子
2．2 總回歸函數(shù)(PRF)的概念
2．3 "線性"一詞的含義
2．4 PRF的隨機(jī)設(shè)定
2．5 隨機(jī)干擾項(xiàng)的意義
2．6 樣本回歸函數(shù)
2．7 要點(diǎn)與結(jié)論
第3章 雙變量回歸模型：估計(jì)問(wèn)題
3．1 普通*小二乘法
3．2 經(jīng)典線性回歸模型：*小二乘法的基本假定
3．3 *小二乘估計(jì)的精度或標(biāo)準(zhǔn)誤差
3．4 *小二乘估計(jì)量的性質(zhì)：高斯一馬爾可夫定理
3．5 判定系數(shù)，擬合優(yōu)度的一個(gè)度量
3．6 一個(gè)數(shù)值例子
3．7 兩個(gè)說(shuō)明性例子
3．8 咖啡需要函數(shù)的計(jì)算機(jī)輸出
3．9 關(guān)于蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)的一個(gè)注記
3．10 要點(diǎn)與結(jié)論
第4章 正態(tài)性假定，經(jīng)典正態(tài)線性回歸模型
4．1 干擾ui的概率分布
4．2 正態(tài)性假定
4．3 在正態(tài)性假定下OLS估計(jì)量的性質(zhì)
4．4 *大似然(ML)法
4．5 與正態(tài)分布有關(guān)的一些概率分布
4．6 要點(diǎn)與結(jié)論
第5章 雙變量回歸：區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)
5．1 統(tǒng)計(jì)學(xué)的預(yù)備知識(shí)
5．2 區(qū)間估計(jì)：一些基本概念
5．3 回歸系數(shù)
5．4 置信區(qū)間
5．5 假設(shè)檢驗(yàn)：概述
5．6 假設(shè)檢驗(yàn)：置信區(qū)間的方法
5．7 假設(shè)檢驗(yàn)：顯著性檢驗(yàn)法
5．8 假設(shè)檢驗(yàn)：一些實(shí)際操作問(wèn)題
5．9 回歸分析與方差分析
5．10 回歸分析的應(yīng)用：預(yù)測(cè)問(wèn)題
5．11 報(bào)告回歸分析的結(jié)果
5．12 評(píng)價(jià)回歸分析的結(jié)果
5．13 概要與結(jié)論
第6章 雙變量線性回歸模型的延伸
6．1 過(guò)原點(diǎn)回歸
6．2 尺度與測(cè)量單位
6．3 回歸模型的函數(shù)形式
6．4 怎樣測(cè)度彈性：對(duì)數(shù)線性模型
6．5 半對(duì)數(shù)模型：線性到對(duì)數(shù)與對(duì)數(shù)到線性模型
6．6 倒數(shù)模型
6．7 函數(shù)形式一覽表
6．8 關(guān)于隨機(jī)誤差項(xiàng)的性質(zhì)的一個(gè)注記：相加性與相乘性隨機(jī)誤差項(xiàng)
6．9 要點(diǎn)與結(jié)論
第7章 復(fù)回歸分析：估計(jì)問(wèn)題
7．1 三變量模型：符號(hào)與假定
7．2 對(duì)復(fù)回歸方程的解釋
7．3 偏回歸系數(shù)的含義
7．4 偏回歸系數(shù)的OLS與ML估計(jì)
7．5 復(fù)判定復(fù)數(shù)R2與復(fù)相關(guān)系數(shù)R
7．6 例7。1 ：1970---1982年美國(guó)"期望擴(kuò)充"菲利普斯曲線
7．7 從復(fù)回歸的角度看簡(jiǎn)單回歸：設(shè)定偏誤初探
7．8 R2及校正R2
7．9 偏相關(guān)系數(shù)
7．10 例7。3柯拍一道格拉生產(chǎn)函數(shù)：函數(shù)形式再議
7．11 多項(xiàng)式回歸模型
7．12 要點(diǎn)與結(jié)論
第8章 復(fù)回歸分析：推斷問(wèn)題
8．1 再一次正態(tài)性假定
8．2 例8。1：1956---1970年美國(guó)個(gè)人消費(fèi)與個(gè)人可支配收入的關(guān)系
8．3 復(fù)回歸中的假設(shè)檢驗(yàn)：總評(píng)
8．4 檢驗(yàn)關(guān)于個(gè)別偏回歸系數(shù)的假設(shè)
8．5 檢驗(yàn)樣本回歸的總顯著性
8．6 檢驗(yàn)兩個(gè)回歸系數(shù)是否相等
8．7 受約束的*小二乘法，檢驗(yàn)線性等式約束條件
8．8 比較兩個(gè)回歸：檢驗(yàn)回歸模型的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性
8．9 檢驗(yàn)回歸的函數(shù)形式：在線性與對(duì)數(shù)一線性回歸模型之間進(jìn)行選擇
8．10 用復(fù)回歸做預(yù)測(cè)
8．11 假設(shè)檢驗(yàn)三聯(lián)體：似然比(LR)瓦爾德(Wald簡(jiǎn)記W)與拉格朗日(Lagrange)乘數(shù)(LM)檢驗(yàn)
8．12 要點(diǎn)與結(jié)論
第9章 線性回歸模型的矩陣方法
9．1 變量線性回歸模型
9．2 用矩陣表示的關(guān)于經(jīng)典線性回歸模型的假定
9．3 OLS估計(jì)
9．4 用矩陣表示的判定系數(shù)R2
9．5 相關(guān)矩陣
9．6 關(guān)于個(gè)別回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)的矩陣表示
9．7 檢驗(yàn)回歸的總顯著性：用矩陣表示的方差分析
9．8 檢驗(yàn)線性約束：用矩陣表示的一般F檢驗(yàn)法
9．9 用復(fù)回歸做預(yù)測(cè)：矩陣表述
9．10 矩陣方法總結(jié)：一個(gè)說(shuō)明性例子
9．11 要點(diǎn)與結(jié)論
第2篇 放寬經(jīng)典模型的假定
第10章 多重共線性與微數(shù)缺測(cè)性(micronumerosity)
10．1 多重共線性的性質(zhì)
10．2 出現(xiàn)完全多重共線性的估計(jì)問(wèn)題
10．3 出現(xiàn)"高度"或"不完全"多重共線性時(shí)的估計(jì)問(wèn)題
10．4 多重共線性：是庸人自擾嗎？多重共線性的理論后果
10．5 多重共線性的實(shí)際后果
10．6 一個(gè)說(shuō)明性例子：消費(fèi)支出與收入和財(cái)富的關(guān)系
10．7 多重共線性的偵察
10．8 補(bǔ)救措施
10．9 多重共線性一定是壞事嗎？如果預(yù)測(cè)是惟一目的，就未必如此
10．10 要點(diǎn)與結(jié)論
第11章 異方差性
11．1 異方差的性質(zhì)
11．2 出現(xiàn)異方差性時(shí)的OLS估計(jì)
11．3 廣義*小二乘法(GLS)
11．4 出現(xiàn)異方差性時(shí)使用OLS后果
11．5 異方差性的偵察
11．6 補(bǔ)救措施
11．7 一個(gè)總結(jié)性的例子
11．8 要點(diǎn)與結(jié)論
展開全部
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