Using econometrics: a practical guide

目录
译者序
前言
第一篇 基本回归模型
第1章 回归分析概述
1.1 什么是计量经济学
1.2 什么是回归分析
1.3 估计的回归方程
1.4 一个简单的回归分析例子
1.5 使用回归解释住宅价格
1.6 小结
第2章 普通最小二乘法
2.1 一元回归模型的OLS估计
2.2 多元回归模型的OLS估计
2.3 回归方程的质量评价
2.4 估计模型的总体拟合度的描述
2.5 R〓被滥用的一个例子
2.6 小结
第3章 经典模型
3.1 经典假设
3.2 β的抽样分布
3.3 高斯-马尔可夫定理和OLS估计量的性质
3.4 标准计量经济学符号
3.5 小结
第4章 假设检验
4.1 什么是假设检验
4.2 t检验
4.3 t检验的例子
4.4 t检验的局限性
4.5 小结
4.6 附录：F检验
第二篇 经典假设的违背
第5章 模型设定：选择解释变量
5.1 遗漏变量
5.2 不相关变量
5.3 滥用模型设定准则的一个实例
5.4 模型设定搜索
5.5 选择自变量的一个例子
5.6 小结
5.7 附录 另外的模型设定准则
第6章 设定：选择函数形式
6.1 常数项的使用与解释
6.2 备选函数形式
6.3 滞后的解释变量
6.4 使用虚拟变量
6.5 斜率虚拟变量
6.6 不正确函数形式的问题
6.7 小结
第7章 多重共线性
7.1 完全与不完全的多重共线性
7.2 多重共线性的后果
7.3 多重共线性的侦察
7.4 多重共线性的补救
7.5 选择适当的补救方法
7.6 小结
第8章 序列相关
8.1 纯序列相关与非序列相关
8.2 序列相关的后果
8.3 德宾-沃森d检验
8.4 序列相关的补救方法
8.5 小结
第9章 异方差
9.1 纯异方差与非纯异方差
9.2 异方差的后果
9.3 检验异方差
9.4 异方差的补救方法
9.5 一个更完整的例子
9.6 小结
第三篇 基本回归模型的扩展
第10章 时间序列模型
10.1 动态模型
10.2 序列相关和动态模型
10.3 葛兰杰因果关系
10.4 谬误相关和非平稳性
10.5 小结
第11章 虚拟应变量技术
11.1 线性概率模型
11.2 二分应变量logit模型
11.3 其他虚拟应变量技术
11.4 小结
第12章 联立方程
12.1 结构方程和诱导型方程
12.2 普通最小二乘法的偏误
12.3 两阶段最小二乘法
12.4 识别问题
12.5 小结
12.6 附录 变量误差
第13章 预测
13.1 什么是预测
13.2 较为复杂的预测问题
13.3 ARIMA模型
13.4 小结
附录A 序号为偶数的习题答案
附录B 统计表
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