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1.导论1

1.1什么是计量经济学1

1.2经济数据的特点与类型3

附录A1.1谷歌如何通过搜索记录预测流感的传播5

2. Stata入门6

2.1为什么使用Stata6

2.2 Stata的窗口6

2.3 Stata操作实例8

2.4 Stata命令库的更新22

2.5进一步学习Stata的资源23

习题23

3.数学回顾24

3.1微积分24

3.2线性代数27

3.3概率与条件概率34

3.4分布与条件分布35

3.5随机变量的数字特征38

3.6迭代期望定律46

3.7随机变量无关的三个层次概念48

3.8常用连续型统计分布49

3.9统计推断的思想54

习题56

4.一元线性回归58

4.1一元线性回归模型58

4.2 OLS估计量的推导60

4.3 OLS的正交性62

4.4平方和分解公式64

4.5拟合优度64

4.6无常数项的回归65

4.7一元回归的Stata实例67

4.8 Stata命令运行结果的存储与调用68

4.9总体回归函数与样本回归函数：蒙特卡罗模拟70

附录A4.1高尔顿与回归71

附录A4.2随机数的产生72

习题72

5.多元线性回归75

5.1二元线性回归75

5.2多元线性回归模型79

5.3 OLS估计量的推导80

5.4 OLS的几何解释82

5.5拟合优度83

5.6古典线性回归模型的假定84

5.7 OLS的小样本性质87

5.8对单个系数的t检验89

5.9对线性假设的F检验95

5.10 F统计量的似然比原理表达式97

5.11预测98

5.12多元回归的Stata实例99

习题104

6.大样本OLS106

6.1为何需要大样本理论106

6.2随机收敛108

6.3大数定律与中心极限定理112

6.4使用蒙特卡罗法模拟中心极限定理113

6.5统计量的大样本性质114

6.6随机过程的性质116

6.7大样本OLS的假定119

6.8 OLS的大样本性质120

6.9大样本统计推断123

6.10大样本OLS的Stata实例125

6.11大样本理论的蒙特卡罗模拟127

附录A6.1依均方收敛是依概率收敛的充分条件130

习题131

7.异方差132

7.1异方差的后果132

7.2异方差的例子133

7.3异方差的检验133

7.4异方差的处理135

7.5处理异方差的Stata命令及实例137

7.6 Stata命令的批处理142

习题145

8.自相关147

8.1自相关的后果147

8.2自相关的例子148

8.3自相关的检验148

8.4自相关的处理151

8.5处理自相关的Stata命令及实例154

习题163

9.模型设定与数据问题164

9.1遗漏变量164

9.2无关变量166

9.3建模策略：“由小到大”还是“由大到小”166

9.4解释变量个数的选择167

9.5对函数形式的检验169

9.6多重共线性171

9.7极端数据177

9.8虚拟变量181

9.9经济结构变动的检验184

9.10缺失数据与线性插值189

9.11变量单位的选择191

习题191

10.工具变量法193

10.1联立方程偏差193

10.2测量误差偏差194

10.3工具变量法195

10.4二阶段最小二乘法196

10.5弱工具变量198

10.6对工具变量外生性的过度识别检验199

10.7对解释变量内生性的豪斯曼检验：究竟该用OLS还是IV201

10.8如何获得工具变量202

10.9工具变量法的Stata实例203

习题209

11.二值选择模型212

11.1二值选择模型212

11.2最大似然估计的原理214

11.3二值选择模型的MLE估计216

11.4边际效应216

11.5回归系数的经济意义217

11.6拟合优度218

11.7准最大似然估计219

11.8三类渐近等价的大样本检验220

11.9二值选择模型的Stata命令与实例222

11.10其他离散选择模型231

习题231

12.面板数据233

12.1面板数据的特点233

12.2面板数据的估计策略234

12.3混合回归235

12.4固定效应模型：组内估计量236

12.5固定效应模型：LSDV法236

12.6固定效应模型：一阶差分法237

12.7时间固定效应237

12.8随机效应模型238

12.9组间估计量239

12.10拟合优度的度量239

12.11非平衡面板240

12.12究竟该用固定效应还是随机效应模型240

12.13面板数据的Stata命令及实例241

习题260

13.平稳时间序列262

13.1时间序列的自相关262

13.2一阶自回归266

13.3高阶自回归268

13.4自回归分布滞后模型270

13.5误差修正模型272

13.6移动平均与ARMA模型273

13.7脉冲响应函数274

13.8向量自回归过程277

13.9 VAR的脉冲响应函数279

13.10格兰杰因果检验280

13.11 VAR的Stata命令及实例280

13.12时间趋势项289

13.13季节调整291

13.14日期数据的导入295

习题296

14.单位根与协整298

14.1非平稳序列298

14.2 ARMA的平稳性300

14.3 VAR的平稳性301

14.4单位根所带来的问题301

14.5单位根检验305

14.6单位根检验的Stata实例307

14.7协整的思想与初步检验310

14.8协整的最大似然估计312

14.9协整分析的Stata实例313

习题320

15.如何做实证研究321

15.1什么是论文321

15.2准备阶段322

15.3选题323

15.4探索性研究326

15.5收集与整理数据327

15.6建立计量模型328

15.7选择计量方法328

15.8解释回归结果329

15.9诊断性检验331

15.10稳健性检验331

15.11论文写作332

15.12与同行交流335

15.13提交论文或投稿335

15.14写作伦理336

15.15结束语336

习题337

附录：常用数据来源338

参考书目340

数学符号345

英文缩写347