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目 录2

译者序2

前言2

作者简介2

第一部分背景2

第1章绪论2

1.1什么是经济计量学2

1.2实证研究的基本步骤3

1.3实证项目8

总结9

关键术语9

练习10

第2章概率和统计知识回顾11

2.1随机变量和概率分布12

2.2数学期望值、均值和方差14

2.3联合概率、协方差和相关18

2.4随机抽样和抽样分布24

2.5参数估计方法25

2.6估计量的性质27

2.7卡方分布、t－分布和F－分布30

2.8假设检验33

2.9区间估计36

关键术语37

参考书目39

练习40

附录2.A其他推导42

2.A.1 求和的一些实用结果42

2.A.2最大化和最小化43

2.A.3更多有关估计的内容47

第二部分基础篇52

第3章简单线性回归模型52

3.1基本模型53

3.2利用最小二乘法估计基本模型55

3.3估计量的性质58

3.4估计量的精确度和拟合优度61

3.5假设检验64

3.6度量单位的改变70

3.7应用：用恩格尔曲线来估计71

保健支出和收入之间的关系71

3.8置信区间74

3.9预测74

3.10回归模型中的因果关系76

3.11应用：专利和研发支出之间的关系77

总结80

关键术语81

参考书目83

练习83

附录3.A其他推导91

3.A.1 简单线性模型的三维表示91

3.A.2有关求和的更多结果91

3.A.3最小二乘法推导正规方程91

3.A.4最佳线性无偏估计量和92

高斯—马尔可夫定理92

3.A.5最大近似估计量93

3.A.6估计量方差的推导94

3.A.7误差项方差的无偏估计量94

模型95

3.A.10 证明rxy？=R2为简单回归95

3.A.8方程（3-26）的推导95

3.A.9方程（3-27a）的推导95

3.A.11 方程（3-29）的推导96

3.A.12方程（3-30）的推导96

第4章多元回归模型97

4.1正规方程98

4.2拟合优度100

4.3模型选择的一般标准102

4.4假设检验103

4.5设定误差110

4.6应用：公共汽车乘客人数114

的决定因素114

4.7应用：女性劳动力参与情况117

4.8实例：净移民率和生活质量121

总结122

4.9实证项目122

关键术语123

参考书目124

练习125

附录4.A其他推导136

4.A.1 三变量回归模型136

4.A.2由于省略相关变量而引起137

的偏差137

4.A.3性质4.4的证明138

第5章多重共线性140

5.1多重共线性的例子141

5.2完全多重共线性142

5.3接近多重共线性143

5.4应用147

关键术语150

总结150

练习151

参考书目151

附录5.A通过方程（5-6）推导152

方程（5-4）152

第三部分扩充篇156

第6章选择函数形式和检验156

模型设定156

6.1指数函数和对数函数基础157

知识复习157

6.2线性对数关系158

6.3倒数转换160

6.4多项式曲线拟合160

6.5交互作用项162

6.6行为滞后（动态模型）163

再分析164

6.7应用：专利和研发支出关系的164

6.8对数线性关系（或半对数模型）168

6.9模型间R2值的比较170

6.10双对数（对数对数）模型171

6.11应用：估计乘公共汽车的弹性172

6.12其他模型173

6.13“从一般到简单”的亨德瑞／LSE174

模型建立方法174

6.14使用拉格朗日乘数检验的175

“从简单到一般”的模型设立方法175

6.15拉姆齐检验关于回归设定错误180

的RESET方法180

总结181

关键术语181

参考书目182

练习184

附录6.A有关LR、瓦尔德和LM检验190

的更多内容190

6.A.1似然率检验191

6.A.2 瓦尔德检验192

6.A.3拉格朗日乘数检验192

第7章定性（或虚拟）自变量194

7.1仅有两种分类的定性变量195

7.2具有多种分类的定性变量200

7.3定性变量对斜率项的影响203

（协方差分析）203

7.4应用：工资模型的协方差分析205

7.5估计季节影响209

7.6检验结构变化211

7.7实例：输送机解除管制214

7.8应用：建筑用密封剂的需求215

7.9实证项目217

总结217

关键术语218

参考书目218

练习219

第四部分 横截面数据和时间序列数据的234

一些特殊问题234

第8章异方差234

8.1忽略异方差的后果236

8.2异方差检验236

8.3估计方法241

8.4应用：美国医疗保健的支出模型246

8.5实证项目247

关键术语248

总结248

参考书目249

练习250

附录8.A异方差存在情况下OLS估计量257

的性质257

第9章序列相关259

9.1一阶序列相关261

9.2忽略序列相关的后果261

9.3一阶序列相关检验263

9.4序列相关的处理265

9.5高阶序列相关271

9.6恩格尔的ARCH检验272

9.7应用：用电需求275

总结282

关键术语283

参考书目284

练习285

附录9.A其他推导293

9.A.1 DW的d近似等于2（1-？）293

的证明293

9.A.2 ut为AR（1）时的性质293

9.A.3 AR（1）存在情况下第一个观察值的处理294

第10章分布滞后模型295

10.1滞后自变量296

10.2滞后因变量300

10.3滞后因变量和序列相关303

10.4滞后因变量模型的估计305

10.5应用：英国消费支出的动态模型308

10.6应用：再论小时电力负荷模型308

10.7单位根和迪基－富勒检验310

10.8误差纠正模型313

10.9应用：美国国防支出的误差纠正315

模型315

10.10协积319

10.11因果关系322

10.12合并横截面和时间序列数据323

（或panel数据）323

10.13实证项目325

总结325

关键术语327

参考书目328

练习331

第五部分专题336

第11章预测336

11.2模型评估337

11.1拟合值、事后和事前预测值337

11.3条件预测值和无条件预测值338

11.4时间趋势预测339

11.5组合预测342

11.6经济计量模型预测346

11.7时间序列模型预测349

总结356

关键术语357

参考书目358

练习359

第12章定性和有限因变量360

12.1线性概率（或二元选择）模型361

12.2概率单位模型361

12.3对数单位模型363

12.4有限因变量365

总结367

关键术语367

参考书目368

练习368

第13章联立方程模型370

13.1联立方程模型的结构和简化形式371

13.2忽略联立的后果372

13.3识别问题373

13.4估计方法376

13.5实例：隐形眼镜业的规定379

13.6应用：简单的凯恩斯模型380

总结382

关键术语383

参考书目383

练习384

附录13.A OLS估计值极限的推导385

第六部分实践388

第14章实证项目研究388

14.1选题389

14.2文献回顾392

14.3建立一般模型393

14.4收集数据393

14.5实证分析396

关键术语398

参考书目399

附录A统计表401

附录B部分练习答案427

附录C计算机练习部分445

附录D数据描述和计算机练习部分448