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商品簡介
作者簡介
名人/編輯推薦
目次
商品簡介
本書是一本經典的初級計量經濟學教材，語言通俗易懂，且輔以恰到好處的案例指導學生學習和運用計量方法。與傳統的教材不同，本書在陳述和解釋假定時，作者完全放棄了非隨機的或在重復樣本中加以固定的回歸元假定。這種方法更便于讀者對計量經濟學的理解和應用，是對傳統計量經濟學教學和研究的一個突破。本書的主要特點是：
（1）不需要具備高深的數學知識，讀者只要掌握大學所學的線性代數和概率統計基礎知識即可。
（2）強調計量經濟學在實際問題中的應用。
（3）含有大量例題和練習題。章末習題和計算機習題多著重于經驗研究而非復雜的推導。要求學生能根據所學知識仔細地推理。
（4）課程安排比較靈活。教師可以根據教學需要合理挑選章節進行講授，而不會影響教學的連續性。
（5）本書英文原版書配有內容豐富的網絡教學資源，包括教學手冊、多媒體教學課件、試題庫等。
本書適合各高等院校經濟管理類專業本科生作為計量經濟學教材，還可供經濟管理類教師及科研人員作為參考書使用。
（1）不需要具備高深的數學知識，讀者只要掌握大學所學的線性代數和概率統計基礎知識即可。
（2）強調計量經濟學在實際問題中的應用。
（3）含有大量例題和練習題。章末習題和計算機習題多著重于經驗研究而非復雜的推導。要求學生能根據所學知識仔細地推理。
（4）課程安排比較靈活。教師可以根據教學需要合理挑選章節進行講授，而不會影響教學的連續性。
（5）本書英文原版書配有內容豐富的網絡教學資源，包括教學手冊、多媒體教學課件、試題庫等。
本書適合各高等院校經濟管理類專業本科生作為計量經濟學教材，還可供經濟管理類教師及科研人員作為參考書使用。
作者簡介
杰弗里·M·伍德里奇是密歇根州立大學經濟學特聘教授，1991年以來一直在該校任教。1986—1991年，伍德里奇博士曾是麻省理工學院的經濟學助教。他予1982年在加州大學伯克利分校獲得計算機科學與經濟學學士學位，并于1986年在加州大學圣迭戈分校獲經濟學博士學位。伍德里奇博士曾在國際知名期刊上發表了30多篇學術論文，參與過多部著作中的篇章寫作。他還是《橫截面與面板數據的計量經濟分析》(Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data)一書的作者。他所獲的獎項包括：斯隆(Alfred P．Sloan)研究獎，《計量經濟理論》(Econometric Theory)的Plura Scripsit獎，《應用計量經濟學雜志》(Journal of Applied Econometrics)的斯通(Richard Stone)爵士獎，以及在MIT三次獲得研究生教學年度優秀教師獎。他還是計量經濟學會(Econometric Society)和《計量經濟學雜志》 (Journal of Econometric)的資深會員。
名人/編輯推薦
杰弗里·M·伍德里奇是密歇根州立大學經濟學特聘教授，1991年以來一直在該校任教。1986—1991年，伍德里奇博士曾是麻省理工學院的經濟學助教。他予1982年在加州大學伯克利分校獲得計算機科學與經濟學學士學位，并于1986年在加州大學圣迭戈分校獲經濟學博士學位。伍德里奇博士曾在國際知名期刊上發表了30多篇學術論文，參與過多部著作中的篇章寫作。他還是《橫截面與面板數據的計量經濟分析》(Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data)一書的作者。他所獲的獎項包括：斯隆(Alfred P．Sloan)研究獎，《計量經濟理論》(Econometric Theory)的Plura Scripsit獎，《應用計量經濟學雜志》(Journal of Applied Econometrics)的斯通(Richard Stone)爵士獎，以及在MIT三次獲得研究生教學年度優秀教師獎。他還是計量經濟學會(Econometric Society)和《計量經濟學雜志》 (Journal of Econometric)的資深會員。
目次
目錄:
第1章 計量經濟學的性質與經濟數據
1.1 什么是計量經濟學
1.2 經驗經濟分析的步驟
1.3 經濟數據的結構
1.4 計量經濟分析中的因果關系和其他條件不變的概念
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第一篇 橫截面數據的回歸分析
第2章 簡單回歸模型
2.1 簡單回歸模型的定義
2.2 普通最小二乘法的推導
2.3 OLS的操作技巧
2.4 度量單位和函數形式
2.5 OLS估計量的期望值和方差
2.6 過原點回歸及對常數回歸
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第3章 多元回歸分析：估計
3.1 使用多元回歸的動因
3.2 普通最小二乘法的操作和解釋
3.3 OLS估計量的期望值
3.4 OLS估計量的方差
3.5 OLS的有效性：高斯馬爾科夫定理
3.6 對多元回歸分析語言的一些說明
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第4章 多元回歸分析：推斷
4.1 OLS估計量的抽樣分布
4.2 檢驗對單個總體參數的假設：t檢驗
4.3 置信區間
4.4 檢驗關于參數的一個線性組合假設
4.5 對多個線性約束的檢驗：F檢驗
4.6 報告回歸結果
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第5章 多元回歸分析：OLS的漸近性
5.1 一致性
5.2 漸近正態和大樣本推斷
5.3 OLS的漸近有效性
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第6章 多元回歸分析：深入專題
6.1 數據的測度單位對OLS統計量的影響
6.2 對函數形式的進一步討論
6.3 擬合優度和回歸元選擇的進一步探討
6.4 預測和殘差分析
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第7章 含有定性信息的多元回歸分析：二值（或虛擬）變量
7.1 對定性信息的描述
7.2 只有一個虛擬自變量
7.3 使用多類別虛擬變量
7.4 涉及虛擬變量的交互作用
7.5 二值因變量：線性概率模型
7.6 對政策分析和項目評價的進一步討論
7.7 離散因變量的回歸結果解釋
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第8章 異方差性
8.1 異方差性對OLS所造成的影響
8.2 OLS估計后的異方差—穩健推斷
8.3 對異方差性的檢驗
8.4 加權最小二乘估計
8.5 再議線性概率模型
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第9章 模型設定和數據問題的深入探討
9.1 函數形式誤設
9.2 對無法觀測解釋變量使用代理變量
9.3 隨機斜率模型
9.4 有測量誤差時OLS的性質
9.5 數據缺失、非隨機樣本和異常觀測
9.6 最小絕對離差估計
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第二篇 時間序列數據的回歸分析
第10章 時間序列數據的基本回歸分析
10.1 時間序列數據的性質
10.2 時間序列回歸模型的例子
10.3 經典假設下OLS的有限樣本性質
10.4 函數形式、虛擬變量和指數
10.5 趨勢和季節性
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第11章 OLS用于時間序列數據的其他問題
11.1 平穩和弱相關時間序列
11.2 OLS的漸近性質
11.3 回歸分析中使用高度持續性時間序列
11.4 動態完備模型和無序列相關
11.5 時間序列模型的同方差假定
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第12章 時間序列回歸中的序列相關和異方差性
12.1 含序列相關誤差時OLS的性質
12.2 序列相關的檢驗
12.3 回歸元嚴格外生時序列相關的修正
12.4 差分和序列相關
12.5 在OLS后的序列相關—穩健推斷
12.6 時間序列回歸中的異方差性
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第三篇 高級專題討論
第13章 跨時橫截面的混合：簡單面板數據方法
13.1 跨時獨立橫截面的混合
132利用混合橫截面做政策分析
13.3 兩時期面板數據分析
13.4 用兩期面板數據做政策分析
13.5 多于兩期的差分法
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第14章 高級的面板數據方法
14.1 固定效應估計法
14.2 隨機效應模型
14.3 相關隨機效應方法
14.4 把面板數據方法用于其他的數據結構
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第15章 工具變量估計與兩階段最小二乘法
15.1 動機：簡單回歸模型中的遺漏變量
15.2 多元回歸模型的IV估計
15.3 兩階段最小二乘
15.4 變量誤差問題的IV解決方法
15.5 內生性檢驗與過度識別約束檢驗
15.6.異方差條件下的2SLS
15.7 2SLS應用于時間序列方程
15.8 2SLS應用于混合橫截面和面板數據
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第16章 聯立方程模型
16.1 聯立方程模型的性質
16.2 OLS中的聯立性偏誤
16.3 結構方程的識別和估計
16.4 多于兩個方程的系統
16.5 利用時間序列的聯立方程模型
16.6 利用面板數據的聯立方程模型
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第17章 限值因變量模型和樣本選擇糾正
17.1 二值響應的對數單位和概率單位模型
17.2 用于角點解響應的托賓模型
17.3 泊松回歸模型
17.4 刪截和斷尾回歸模型
17.5 樣本選擇糾正
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第18章 時間序列高級專題
18.1 無限分布滯后模型
18.2 單位根檢驗
18.3 偽回歸
18.4 協整和誤差修正模型
18.5 預測
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第19章 一個經驗項目的實施
19.1 問題的提出
19.2 文獻回顧
19.3 數據的收集
19.4 計量經濟分析
19.5 實證論文的寫作
本章小結
關鍵術語
樣本經驗項目
期刊列表
數據資源
附錄
附錄2A 第2章附錄
最小化殘差平方和
附錄3A 第3章附錄
3A.1 對方程(3.13）中一階條件的推導
3A.2 對方程(3.22）的推導
3A.3 對定理3.1的證明
3A.4 一般情形中的遺漏變量偏誤
3A.5 對定理3.2的證明
3A.6 對定理3.4的證明
附錄5A 第5章附錄
附錄6A 第6章附錄
自助法簡介
附錄13A 第13章附錄
13A.1 用一階差分做混合OLS的假定
13A.2 計算未知形式異方差和序列相關的穩健標準誤
附錄14A 第14章附錄
14A.1 關于固定效應和隨機效應的假定
14A.2 固定效應和隨機效應的對異方差與序列相關的
穩健標準誤
附錄15A 第15章附錄
15A.兩階段最小二乘的假定
15A.2 假定2SLS.1(參數的線性）
15A.3 假定2SLS.2(隨機抽樣）
15A.4 假定2SLS.3(秩條件）
15A.5 假定2SLS.4(外生工具變量）
15A.6 定理15A.1
15A.7 假定2SLS.5(同方差性）
15A.8 定理15A.2
15A.9 定理15A.3
15A.10 假定2SLS.6(無序列相關）
附錄17A 第17章附錄
17A.1 含解釋變量的極大似然估計
附錄17B 第17章附錄
17B.1 限值因變量模型中的漸近標準誤
附錄A 基本數學工具
A.1 求和算子與描述統計量
A.2 線性函數的性質
A.3 比例與百分數
A.4 若干特殊函數及其性質
A.5 微分學
本章小結
關鍵術語
習題
附錄B 概率論基礎
B.1 隨機變量及其概率分布
B.2 聯合分布、條件分布與獨立性
B.3 概率分布的特征
B.4 聯合與條件分布的特征
B.5 正態及其有關分布
本章小結
關鍵術語
習題
附錄C 數理統計基礎
C.1 總體、參數與隨機抽樣
C.2 估計量的有限樣本性質
C.3 估計量的漸近或大樣本性質
C.4 參數估計的一般方法
C.5 區間估計與置信區間
C.6 假設檢驗
C.7 關于符號的備注
本章小結
關鍵術語
習題
附錄D 矩陣代數概述
D.1 基本定義
D.2 矩陣運算
D.3 線性獨立與矩陣的秩
D.4 二次型與正定矩陣
D.5 冪等矩陣
D.6 線性形式和二次型的微分
D.7 隨機向量的矩和分布
本章小結
關鍵術語
習題
附錄E 矩陣形式的線性回歸模型
E.1 模型與普通最小二乘估計
E.2 OLS的有限樣本性質
E.3 統計推斷
E.4 某些漸近分析
本章小結
關鍵術語
習題
附錄F 各章思考題答案
附錄G 統計用表
參考文獻
術語表
譯后記
第1章 計量經濟學的性質與經濟數據
1.1 什么是計量經濟學
1.2 經驗經濟分析的步驟
1.3 經濟數據的結構
1.4 計量經濟分析中的因果關系和其他條件不變的概念
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第一篇 橫截面數據的回歸分析
第2章 簡單回歸模型
2.1 簡單回歸模型的定義
2.2 普通最小二乘法的推導
2.3 OLS的操作技巧
2.4 度量單位和函數形式
2.5 OLS估計量的期望值和方差
2.6 過原點回歸及對常數回歸
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第3章 多元回歸分析：估計
3.1 使用多元回歸的動因
3.2 普通最小二乘法的操作和解釋
3.3 OLS估計量的期望值
3.4 OLS估計量的方差
3.5 OLS的有效性：高斯馬爾科夫定理
3.6 對多元回歸分析語言的一些說明
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第4章 多元回歸分析：推斷
4.1 OLS估計量的抽樣分布
4.2 檢驗對單個總體參數的假設：t檢驗
4.3 置信區間
4.4 檢驗關于參數的一個線性組合假設
4.5 對多個線性約束的檢驗：F檢驗
4.6 報告回歸結果
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第5章 多元回歸分析：OLS的漸近性
5.1 一致性
5.2 漸近正態和大樣本推斷
5.3 OLS的漸近有效性
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第6章 多元回歸分析：深入專題
6.1 數據的測度單位對OLS統計量的影響
6.2 對函數形式的進一步討論
6.3 擬合優度和回歸元選擇的進一步探討
6.4 預測和殘差分析
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第7章 含有定性信息的多元回歸分析：二值（或虛擬）變量
7.1 對定性信息的描述
7.2 只有一個虛擬自變量
7.3 使用多類別虛擬變量
7.4 涉及虛擬變量的交互作用
7.5 二值因變量：線性概率模型
7.6 對政策分析和項目評價的進一步討論
7.7 離散因變量的回歸結果解釋
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第8章 異方差性
8.1 異方差性對OLS所造成的影響
8.2 OLS估計后的異方差—穩健推斷
8.3 對異方差性的檢驗
8.4 加權最小二乘估計
8.5 再議線性概率模型
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第9章 模型設定和數據問題的深入探討
9.1 函數形式誤設
9.2 對無法觀測解釋變量使用代理變量
9.3 隨機斜率模型
9.4 有測量誤差時OLS的性質
9.5 數據缺失、非隨機樣本和異常觀測
9.6 最小絕對離差估計
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第二篇 時間序列數據的回歸分析
第10章 時間序列數據的基本回歸分析
10.1 時間序列數據的性質
10.2 時間序列回歸模型的例子
10.3 經典假設下OLS的有限樣本性質
10.4 函數形式、虛擬變量和指數
10.5 趨勢和季節性
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第11章 OLS用于時間序列數據的其他問題
11.1 平穩和弱相關時間序列
11.2 OLS的漸近性質
11.3 回歸分析中使用高度持續性時間序列
11.4 動態完備模型和無序列相關
11.5 時間序列模型的同方差假定
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第12章 時間序列回歸中的序列相關和異方差性
12.1 含序列相關誤差時OLS的性質
12.2 序列相關的檢驗
12.3 回歸元嚴格外生時序列相關的修正
12.4 差分和序列相關
12.5 在OLS后的序列相關—穩健推斷
12.6 時間序列回歸中的異方差性
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第三篇 高級專題討論
第13章 跨時橫截面的混合：簡單面板數據方法
13.1 跨時獨立橫截面的混合
132利用混合橫截面做政策分析
13.3 兩時期面板數據分析
13.4 用兩期面板數據做政策分析
13.5 多于兩期的差分法
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關鍵術語
習題
計算機練習
第14章 高級的面板數據方法
14.1 固定效應估計法
14.2 隨機效應模型
14.3 相關隨機效應方法
14.4 把面板數據方法用于其他的數據結構
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第15章 工具變量估計與兩階段最小二乘法
15.1 動機：簡單回歸模型中的遺漏變量
15.2 多元回歸模型的IV估計
15.3 兩階段最小二乘
15.4 變量誤差問題的IV解決方法
15.5 內生性檢驗與過度識別約束檢驗
15.6.異方差條件下的2SLS
15.7 2SLS應用于時間序列方程
15.8 2SLS應用于混合橫截面和面板數據
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第16章 聯立方程模型
16.1 聯立方程模型的性質
16.2 OLS中的聯立性偏誤
16.3 結構方程的識別和估計
16.4 多于兩個方程的系統
16.5 利用時間序列的聯立方程模型
16.6 利用面板數據的聯立方程模型
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第17章 限值因變量模型和樣本選擇糾正
17.1 二值響應的對數單位和概率單位模型
17.2 用于角點解響應的托賓模型
17.3 泊松回歸模型
17.4 刪截和斷尾回歸模型
17.5 樣本選擇糾正
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關鍵術語
習題
計算機練習
第18章 時間序列高級專題
18.1 無限分布滯后模型
18.2 單位根檢驗
18.3 偽回歸
18.4 協整和誤差修正模型
18.5 預測
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關鍵術語
習題
計算機練習
第19章 一個經驗項目的實施
19.1 問題的提出
19.2 文獻回顧
19.3 數據的收集
19.4 計量經濟分析
19.5 實證論文的寫作
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樣本經驗項目
期刊列表
數據資源
附錄
附錄2A 第2章附錄
最小化殘差平方和
附錄3A 第3章附錄
3A.1 對方程(3.13）中一階條件的推導
3A.2 對方程(3.22）的推導
3A.3 對定理3.1的證明
3A.4 一般情形中的遺漏變量偏誤
3A.5 對定理3.2的證明
3A.6 對定理3.4的證明
附錄5A 第5章附錄
附錄6A 第6章附錄
自助法簡介
附錄13A 第13章附錄
13A.1 用一階差分做混合OLS的假定
13A.2 計算未知形式異方差和序列相關的穩健標準誤
附錄14A 第14章附錄
14A.1 關于固定效應和隨機效應的假定
14A.2 固定效應和隨機效應的對異方差與序列相關的
穩健標準誤
附錄15A 第15章附錄
15A.兩階段最小二乘的假定
15A.2 假定2SLS.1(參數的線性）
15A.3 假定2SLS.2(隨機抽樣）
15A.4 假定2SLS.3(秩條件）
15A.5 假定2SLS.4(外生工具變量）
15A.6 定理15A.1
15A.7 假定2SLS.5(同方差性）
15A.8 定理15A.2
15A.9 定理15A.3
15A.10 假定2SLS.6(無序列相關）
附錄17A 第17章附錄
17A.1 含解釋變量的極大似然估計
附錄17B 第17章附錄
17B.1 限值因變量模型中的漸近標準誤
附錄A 基本數學工具
A.1 求和算子與描述統計量
A.2 線性函數的性質
A.3 比例與百分數
A.4 若干特殊函數及其性質
A.5 微分學
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習題
附錄B 概率論基礎
B.1 隨機變量及其概率分布
B.2 聯合分布、條件分布與獨立性
B.3 概率分布的特征
B.4 聯合與條件分布的特征
B.5 正態及其有關分布
本章小結
關鍵術語
習題
附錄C 數理統計基礎
C.1 總體、參數與隨機抽樣
C.2 估計量的有限樣本性質
C.3 估計量的漸近或大樣本性質
C.4 參數估計的一般方法
C.5 區間估計與置信區間
C.6 假設檢驗
C.7 關于符號的備注
本章小結
關鍵術語
習題
附錄D 矩陣代數概述
D.1 基本定義
D.2 矩陣運算
D.3 線性獨立與矩陣的秩
D.4 二次型與正定矩陣
D.5 冪等矩陣
D.6 線性形式和二次型的微分
D.7 隨機向量的矩和分布
本章小結
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習題
附錄E 矩陣形式的線性回歸模型
E.1 模型與普通最小二乘估計
E.2 OLS的有限樣本性質
E.3 統計推斷
E.4 某些漸近分析
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