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第1部分　引言与相关知识的复习1

第1章　经济问题与数据3

1.1 我们所研究的经济问题3

1.2　因果效应和理想化实验6

1.3　数据：来源与类型7

总结10

重要术语11

复习概念11

第2章　概率论知识复习12

2.1 随机变量和概率分布13

2.2　期望值、均值和方差16

2.3　二元随机变量18

2.4　正态分布、卡方分布、Fm,∞分布以及学生t分布23

2.5 随机抽样与样本均值的分布27

2.6　抽样分布的大样本逼近29

总结34

重要术语34

复习概念34

练习35

附录　重要概念2.3中结论的推导36

第3章　统计学知识复习38

3.1　总体均值的估计39

3.2　关于总体均值的假设检验42

3.3　总体均值的置信区间48

3.4　不同总体均值的比较49

3.5　美国男女大学毕业生的收入问题50

3.6　散点图、样本协方差和样本相关系数51

总结54

重要术语55

复习概念55

练习55

附录3.1　美国当前人口调查57

附录3.2 ？是μr的最小二乘估计量的两种证明方法57

附录3.3　样本方差是一致性估计量的证明58

第2部分　回归分析基础59

第4章　一元线性回归61

4.1　线性回归模型61

4.2　线性回归模型系数的估计64

4.3　最小二乘法的假设条件69

4.4　OLS估计量的抽样分布72

4.5　检验单个回归系数的假设74

4.6 回归系数的置信区间78

4.7 当X为二元变量时的回归80

4.8　R2和回归的标准误81

4.9　异方差性和同方差性82

4.10 结论86

总结87

重要术语87

复习概念87

练习88

附录4.1 加利福尼亚州考试成绩数据集89

附录4.2　OLS估计量的推导89

附录4.3　OLS估计量的抽样分布90

附录4.4　OLS标准误的公式92

第5章　多元线性回归94

5.1　遗漏变量偏差94

5.2　多元回归模型99

5.3　多元回归中的OLS估计量101

5.4　多元回归中的最小二乘假设103

5.5　多元回归中OLS估计量的分布105

5.6　单个系数的假设检验和置信区间106

5.7　联合假设的检验108

5.8　检验涉及多个系数的单个约束条件111

5.9　多个系数的置信集112

5.10　其他一些回归统计量113

5.11 遗漏变量偏差与多元回归115

5.12　对考试成绩数据集的分析116

5.13　结论119

总结120

重要术语120

复习概念120

练习121

附录5.1 表达式（5.1）的推导122

附录5.2 当存在两个回归因子和同方差误差时OLS估计量的分布123

附录5.3 检验联合假设的其他两种方法123

第6章　非线性回归函数127

6.1　非线性回归函数建模的一般策略128

6.2　单个自变量的非线性函数133

6.3 自变量之间的交互作用140

6.4　学生—教师比对考试成绩的非线性效应149

6.5 结论153

总结153

重要术语153

复习概念154

练习154

第7章　基于多元回归的评估研究157

7.1 内部有效性和外部有效性157

7.2　对多元回归分析内部有效性的威胁159

7.3　例子：考试成绩和班级规模165

7.4　结论172

总结172

重要术语172

复习概念173

练习173

附录　马萨诸塞州小学的考试数据174

第3部分　回归分析中的深入议题175

第8章　面板数据回归177

8.1 面板数据177

8.2　两期面板数据：“之前和之后”的比较180

8.3　固定效应回归182

8.4　带有时间固定效应的回归185

8.5　醉酒驾车法与交通事故死亡率186

8.6　结论189

总结189

重要术语190

复习概念190

练习190

附录8.1 州交通事故死亡率数据集191

附录8.2　固定效应回归的假设191

第9章　二元因变量回归193

9.1 二元因变量与线性概率模型194

9.2　probit和logit回归197

9.3　probit与logit模型的估计与推断201

9.4　在波士顿HMDA数据案例中的应用204

9.5 结论208

总结209

重要术语210

复习概念210

练习210

附录9.1　波士顿HMDA数据集211

附录9.2　极大似然估计211

附录9.3　其他受限因变量模型213

第10章　工具变量回归216

10.1 含有单个回归因子和单个工具变量的IV估计量216

10.2　一般的IV回归模型222

10.3　检查工具变量的有效性227

10.4　在香烟需求案例中的应用231

10.5　有效的工具变量来自何处234

10.6　结论237

总结238

重要术语238

复习概念238

练习238

附录10.1 香烟消费面板数据集239

附录10.2　公式（10.4）中TSLS估计量公式的推导239

附录10.3　TSLS估计量的大样本分布240

附录10.4　当工具变量无效时，TSLS估计量的大样本分布240

第11章　实验和准实验243

11.1 理想化实验和因果效应244

11.2　现实中的实验存在的潜在问题245

11.3　使用实验数据的因果效应的回归估计量248

11.4　减小班级规模效应的实验估计值253

11.5　准实验259

11.6　准实验中存在的潜在问题262

11.7 异质总体中的实验和准实验估计值264

11.8　结论267

总结267

重要术语268

复习概念268

练习269

附录11.1　STAR项目数据集270

附录11.2　差分再差分估计量推广到多个时期270

附录11.3　条件均值独立性271

附录11.4　当因果效应在个体间变化时的IV估计272

第4部分　经济时间序列数据的回归分析275

第12章　时间序列回归与预测导论277

12.1 使用回归模型进行预测278

12.2 时间序列数据和序列相关知识介绍279

12.3 自回归284

12.4　含有额外预测因子的时间序列回归与自回归分布滞后模型287

12.5　利用信息准则选择滞后长度294

12.6　非平稳性Ⅰ：趋势296

12.7　非平稳性Ⅱ：突变302

12.8　结论309

总结310

重要术语310

复习概念311

练习311

附录12.1 第12章中所使用的时间序列数据313

附录12.2　AR（1）模型中的平稳性313

附录12.3　滞后算子符号314

附录12.4　ARMA模型315

附录12.5　BIC滞后长度估计量的一致性315

第13章　动态因果效应的估计317

13.1 对橙汁数据的初步考察318

13.2　动态因果效应320

13.3　含有外生回归因子的动态因果效应的估计323

13.4　异方差—自相关—一致性标准误325

13.5　含有严外生回归因子时动态因果效应的估计328

13.6　橙汁价格与寒冷天气333

13.7 如何认识外生性问题：一些例子338

13.8　结论339

总结340

重要术语340

复习概念340

练习341

附录13.1　橙汁数据集342

附录13.2　用滞后算子符号表示ADL模型与广义最小二乘法342

第14章　时间序列回归的其他议题344

14.1 向量自回归344

14.2　多期预测347

14.3 单整阶数和其他的单位根检验352

14.4　协整356

14.5　条件异方差362

14.6　结论365

总结365

重要术语365

复习概念365

练习366

附录　第14章中所使用的美国金融数据366

第5部分　回归分析的经济计量理论367

第15章　一元线性回归理论369

15.1 扩展的最小二乘假设和OLS估计量370

15.2　渐近分布理论的基本原理371

15.3 OLS估计量和t统计量的渐近分布375

15.4　误差为正态分布时的精确抽样分布376

15.5　含有同方差误差的OLS估计量的有效性378

15.6　加权最小二乘法381

总结384

重要术语384

复习概念384

练习385

附录15.1 连续随机变量的正态分布、相关分布和矩386

附录15.2　两个不等式388

附录15.3 高斯—马尔可夫定理的证明389

第16章　多元回归理论391

16.1 用矩阵符号表示的线性多元回归模型与OLS估计量392

16.2　OLS估计量和t统计量的渐近分布394

16.3　联合假设的检验396

16.4　含有正态误差的回归统计量的分布397

16.5　含有同方差误差的OLS估计量的有效性400

16.6　广义最小二乘法401

总结405

重要术语406

复习概念406

练习406

附录16.1　矩阵代数简介408

附录16.2　多变量分布410

附录16.3　？的渐近分布的推导411

附录16.4　含有正态误差的OLS检验统计量的精确分布的推导412

附录16.5 多元回归的高斯—马尔可夫定理的证明413

附录415

“复习概念”问题的答案423

术语汇编432

译后记443