经济计量学精要

译者序

前言

第1章 经济计量学的特征及

研究范围 1

1.1 什么是经济计量学 1

1.2 为什么要学习经济计量学 1

1.3 经济计量学的方法论 2

1.4 全书结构 8

习题 9

附录1a 万维网上的经济数据 10

第一部分 概率与统计基础

第2章 基本统计概念的回顾 14

2.1 一些符号 14

2.2 试验、样本空间、样本点和事件 15

2.3 随机变量 16

2.4 概率 17

2.5 随机变量与概率密度函数 20

2.6 多元随机变量的概率密度函数 23

2.7 概率密度的特征 26

2.8 从总体到样本 34

.2.9 小结 37

参考文献 38

习题 38

第3章 一些重要的概率分布 42

3.1 正态分布 42

3.2 样本均值x_的抽样分布或概率分布 48

3.3 c2分布 53

3.4 t分布 54

3.5 f分布 57

3.6 t分布、f分布、c2分布与正态分布的

关系 59

3.7 小结 59

习题 59

第4章 统计推断：估计与假设

检验 62

4.1 统计推断的含义 62

4.2 估计和假设检验：统计推断的

两个孪生分支 62

4.3 参数估计 63

4.4 点估计量的性质 65

4.5 统计推断：假设检验 68

4.6 小结 76

习题 76

第二部分 线性回归模型

第5章 线性回归的基本思想：

双变量模型 80

5.1 回归的含义 80

5.2 总体回归函数：一个假设的例子 81

5.3 总体回归函数误差的设定 82

5.4 随机误差项的性质 83

5.5 样本回归函数 84

5.6 “线性”回归的特殊含义 86

5.7 从双变量回归到多元线性回归 87

5.8 参数的估计：普通最小二乘法 88

5.9 实例 92

5.10 小结 94

习题 95

附录5a 最小二乘估计量的推导 98

第6章 双变量模型：假设检验 99

6.1 古典线性回归模型 99

6.2 普通最小二乘估计量的方差与标准

差 101

6.3 普通最小二乘估计量的性质 103

6.4 ols估计量的抽样分布或概率分布 104

6.5 假设检验 105

6.6 拟合优度的检验：判定系数r2 110

6.7 回归分析结果的报告 113

6.8 正态性检验 114

6.9 关于计算：回归分析的软件 115

6.10 实例：美国进口支出 116

6.11 预测 119

6.12 实例 120

6.13 小结 122

习题 122

第7章 多元回归：估计与假设

检验 127

7.1 三变量线性回归模型 127

7.2 多元线性回归模型的若干假定 129

7.3 多元回归参数的估计 130

7.4 实例：未偿付抵押贷款债务 132

7.5 估计的多元回归方程的拟合优度：

多元判定系数r2 133

7.6 多元回归的假设检验：一般的解释 134

7.7 对回归参数进行假设检验 135

7.8 对联合假设的检验 137

7.9 从多元回归模型到双变量模型：

设定误差 140

7.10 两个不同的r2的比较：校正的判定

系数 140

7.11 什么时候增加新的解释变量 141

7.12 回归模型的结构稳定性检验：

chow检验 141

7.13 实例 144

7.14 小结 147

习题 147

附录7a.1 ols估计量的推导 151

附录7a.2 式(7-31)的推导 151

附录7a.3 式(7-53)的推导 151

附录7a.4 eviews计算结果

(抵押贷款债务一例) 152

第8章 回归方程的函数形式 153

8.1 如何度量弹性：对数线性模型 154

8.2 线性模型与对数线性模型的比较 156

8.3 多元对数线性回归模型 157

8.4 如何测度增长率：半对数模型 160

8.5 线性对数模型：解释变量是对数形式 163

8.6 双曲函数模型 165

8.7 多项式回归模型 167

8.8 不同函数形式模型小结 168

8.9 小结 169

习题 169

附录8a 对数 174

第9章 包含虚拟变量的回归模型 176

9.1 虚拟变量的性质 176

9.2 包含一个定量变量，一个两分定性变量

的回归模型 179

9.3 虚拟变量有多种分类的情况 182

9.4 包含一个定量变量，两个定性变量的

回归模型 183

9.5 模型的推广 184

9.6 回归模型中的结构稳定性：

虚拟变量法 185

9.7 虚拟变量在季节分析中的应用 189

9.8 小结 192

习题 192

第三部分 实践中的回归分析

第10章 多重共线性 200

10.1 多重共线性的性质：完全多重

共线性的情况 200

10.2 接近或者不完全多重共线性的情形 202

10.3 多重共线性的理论后果 204

10.4 多重共线性的实际后果 204

10.5 多重共线性的测定 206

10.6 多重共线性必定不好吗 208

10.7 一个扩充例子：1960至1982年期间

美国的鸡肉需求 209

10.8 如何对付多重共线性：补救措施 211

10.9 小结 215

习题 215

第11章 异方差 219

11.1 异方差的性质 219

11.2 异方差的后果 224

11.3 异方差的检验：如何知道存在异方

差问题 225

11.4 观察到异方差该怎么办：补救措施 231

11.5 white异方差校正后的标准差和

t 统计量 235

11.6 实例 236

11.7 小结 238

习题 238

第12章 自相关 244

12.1 自相关的性质 244

12.2 自相关的后果 247

12.3 自相关的诊断 247

12.4 补救措施 253

12.5 如何估计r 254

12.6 小结 257

习题 258

第13章 模型选择：标准与检验 262

13.1 “好的”模型具有的特性 262

13.2 设定误差的类型 263

13.3 诊断设定误差：设定误差的检验 269

13.4 用于预测的模型选择 273

13.5 小结 274

习题 275

第14章 单方程回归模型：几个补

充专题 280

14.1 有限最小二乘法 280

14.2 动态经济模型：自回归模型和分布

滞后模型 283

14.3 用于分布滞后模型的夸克方法 287

14.4 解释变量是虚拟变量的情形 289

14.5 分对数模型 292

14.6 伪回归现象 296

14.7 小结 303

习题 304

第四部分 联立方程模型简介

第15章 联立方程模型 310

15.1 联立方程模型的性质 311

15.2 联立方程的偏误：普通最小二乘

估计量的不一致性 312

15.3 间接最小二乘法 313

15.4 实例 314

15.5 模型识别问题 315

15.6 模型识别的判定规则：识别的阶条件 320

15.7 对过度识别方程的估计：

两阶段最小二乘法 320

15.8 2sls：一个数字例子 321

15.9 小结 323

习题 323

附录15a ols估计量的不一致性 325

附 录

附录a 统计表 328

附录b 部分习题答案 343

参考文献 347