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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 经济计量学方法论2

1.3.1 建立一个理论假说3

1.3.2 收集数据3

1.3.3 设定劳动力参与率的数学模型4

1.3.4 设定劳动力参与率的统计或经济计量模型5

1.3.5 估计经济计量模型参数6

1.3.6 核查模型的适用性：模型设定检验7

1.3.7 检验源自模型的假设8

1.3.8 利用模型进行预测8

1.4 全书结构9

关键术语和概念9

问题10

习题10

附录1A 互联网上的经济数据11

第一部分 概率论与统计学基础17

第2章 统计学回顾Ⅰ：概率和概率分布17

2.1 一些符号17

2.1.1 求和符号17

2.1.2 求和符号的性质18

2.2 实验、样本空间、样本点和事件18

2.2.1 实验18

2.2.2 样本空间或总体18

2.2.3 样本点19

2.2.4 事件19

2.2.5 文氏图19

2.3 随机变量20

2.4 概率20

2.4.1 事件的概率：古典定义或先验定义21

2.4.2 概率的频率定义或经验定义21

2.4.3 随机变量的概率24

2.5 随机变量及其概率分布25

2.5.1 离散型随机变量的概率分布25

2.5.2 连续型随机变量的概率分布25

2.5.3 累积分布函数（CDF）27

2.6 多元概率密度函数29

2.6.1 边缘概率函数30

2.6.2 条件概率函数31

2.6.3 统计独立性31

2.7 总结32

关键术语和概念32

参考文献33

问题33

习题34

第3章 概率分布的特征37

3.1 期望值：集中趋势的度量37

3.1.1 期望值的性质38

3.1.2 多元概率分布的期望值39

3.2 方差：离散程度的度量39

3.2.1 方差的性质41

3.2.2 切比雪夫不等式41

3.2.3 变异系数42

3.3 协方差42

协方差的性质43

3.4 相关系数44

3.4.1 相关系数的性质44

3.4.2 相关变量的方差45

3.5 条件期望值46

条件方差46

3.6 偏度和峰度47

3.7 从总体到样本48

3.7.1 样本均值49

3.7.2 样本方差49

3.7.3 样本协方差50

3.7.4 样本相关系数51

3.7.5 样本偏度与样本峰度51

3.8 总结51

关键术语和概念52

问题52

习题53

选作题55

第4章 一些重要的概率分布56

4.1 正态分布56

4.1.1 正态分布的性质57

4.1.2 标准正态分布58

4.1.3 从正态总体中随机抽样60

4.1.4 样本均值？的抽样分布或概率分布61

4.1.5 中心极限定理（CLT）64

4.2 t分布64

t分布的性质65

4.3 x2概率分布67

x2分布的性质67

4.4 F分布69

F分布的性质69

4.5 总结71

关键术语和概念71

问题71

习题72

第5章 统计推断：估计与假设检验74

5.1 统计推断的含义74

5.2 估计和假设检验：统计推断的两个孪生分支75

5.3 参数估计76

5.4 点估计量的性质78

5.4.1 线性79

5.4.2 无偏性79

5.4.3 最小方差性80

5.4.4 有效性80

5.4.5 最优线性无偏估计量（BLUE）81

5.4.6 一致性81

5.5 统计推断：假设检验82

5.5.1 假设检验的置信区间法83

5.5.2 第一类错误和第二类错误83

5.5.3 假设检验的显著性检验方法85

5.5.4 选择显著水平α与p值87

5.5.5 x2和F显著性检验88

5.6 总结90

关键术语和概念90

问题91

习题91

第二部分 线性回归模型97

第6章 线性回归的基本思想：双变量模型97

6.1 回归的含义97

6.2 总体回归函数（PRF）：假想一例98

6.3 总体回归函数的统计或随机设定100

6.4 随机误差项的性质101

6.5 样本回归函数101

6.6 “线性”回归的特殊含义104

6.6.1 变量线性104

6.6.2 参数线性105

6.7 从双变量回归到多元线性回归105

6.8 参数估计：普通最小二乘法105

普通最小二乘法106

6.9 综合107

对博彩支出回归结果的解释108

6.10 一些例子108

6.11 总结112

关键术语和概念112

问题113

习题114

选作题120

附录6A 最小二乘估计值的推导120

第7章 双变量模型：假设检验122

7.1 古典线性回归模型122

7.2 普通最小二乘估计量的方差与标准误125

7.2.1 博彩支出一例的方差和标准误126

7.2.2 博彩支出一例小结126

7.3 为什么使用OLS？OLS估计量的性质127

蒙特卡洛试验127

7.4 OLS估计量的抽样分布或概率分布128

7.5 假设检验130

7.5.1 检验H0∶B2＝0，H1∶B2≠0：置信区间法131

7.5.2 假设检验的显著性检验法132

7.5.3 继续博彩支出一例133

7.6 拟合回归直线的优度如何：判定系数r2134

7.6.1 r2的计算公式136

7.6.2 博彩支出一例中的r2136

7.6.3 相关系数r136

7.7 回归分析结果的报告137

7.8 博彩支出一例的计算机输出结果137

7.9 正态性检验138

7.9.1 残差直方图139

7.9.2 正态概率图139

7.9.3 雅克-贝拉检验139

7.10 综合实例：美国商业部门工资和生产率的关系（1959～2000年）140

7.11 预测143

7.12 总结145

关键术语和概念145

问题146

习题147

第8章 多元回归：估计与假设检验152

8.1 三变量线性回归模型153

偏回归系数的含义153

8.2 多元线性回归模型的若干假定154

8.3 多元回归参数的估计155

8.3.1 普通最小二乘估计量156

8.3.2 OLS估计量的方差与标准误157

8.3.3 多元回归OLS估计量的性质157

8.4 估计多元回归的拟合优度：多元判定系数R2158

8.5 古董钟拍卖价格一例158

回归结果的解释159

8.6 多元回归的假设检验159

8.7 对偏回归系数进行假设检验160

8.7.1 显著性检验法160

8.7.2 假设检验的置信区间法161

8.8 检验联合假设：B2＝B3＝0或R2＝0161

F与R2之间的重要关系163

8.9 从多元回归模型到双变量模型：设定误差164

8.10 比较两个R2值：校正的判定系数165

8.11 什么时候增加新的解释变量166

8.12 受限最小二乘167

8.13 若干实例168

对回归结果的讨论169

8.14 总结171

关键术语和概念171

问题172

习题173

附录8A.1 式（8-20）至（8-22）中OLS估计量的推导177

附录8A.2 式（8-31）的推导177

附录8A.3 式（8-50）的推导178

附录8A.4 古董钟拍卖价格一例的Eviews输出结果178

第9章 回归模型的函数形式180

9.1 如何度量弹性：双对数模型181

双对数模型的假设检验183

9.2 比较线性和双对数回归模型184

9.3 多元对数线性回归模型185

9.4 如何测度增长率：半对数模型188

9.4.1 瞬时增长率与复合增长率190

9.4.2 线性趋势模型190

9.5 线性-对数模型：解释变量是对数形式191

9.6 倒数模型193

9.7 多项式回归模型196

9.8 过原点的回归199

9.9 关于度量比例和单位的说明200

9.10 不同函数形式模型小结201

9.11 总结202

关键术语和概念203

问题203

习题204

附录9A 对数209

第10章 虚拟变量回归模型212

10.1 虚拟变量的性质212

10.2 ANCOVA模型：包含一个定量变量，一个两分定性变量的回归217

10.3 包含一个定量变量、一个多分定性变量的回归218

10.4 包含一个定量变量和多个221

定性变量的回归221

10.4.1 交互影响222

10.4.2 模型的一般化222

10.5 比较两个回归223

10.6 虚拟变量在季节分析中的应用227

10.7 应变量也是虚拟变量的情形：线性概率模型（LPM）230

10.8 总结233

关键术语和概念234

问题234

习题235

第三部分 实践中的回归分析245

第11章 模型选择：标准与检验245

11.1 “好的”模型具有的性质245

11.2 设定误差的类型246

11.3 遗漏相关变量：“过低拟合”模型246

11.4 包括不相关变量：“过度拟合”模型249

11.5 不正确的函数形式250

11.6 度量误差252

11.6.1 应变量中的度量误差252

11.6.2 解释变量中的度量误差252

11.7 诊断设定误差：设定误差的检验252

11.7.1 诊断非相关变量的存在253

11.7.2 对遗漏变量和不正确函数形式的检验254

11.7.3 在线性和对数线性模型之间选择：MWD检验256

11.7.4 回归误差设定检验：RESET257

11.8 总结259

关键术语和概念259

问题260

习题260

第12章 多重共线性：解释变量相关会有什么后果266

12.1 多重共线性的性质：完全多重共线性的情形266

12.2 接近或者不完全多重共线性的情形268

12.3 多重共线性的理论后果270

12.4 多重共线性的实际后果270

12.5 多重共线性的诊断272

12.6 多重共线性必定不好吗275

12.7 一个扩展例子：1960～1982年期间美国的鸡肉需求275

鸡肉需求函数（式（12-15））的共线性诊断276

12.8 如何对付多重共线性：补救措施277

12.8.1 从模型中删掉一个变量277

12.8.2 获取额外的数据或新的样本278

12.8.3 重新考虑模型278

12.8.4 先验信息279

12.8.5 变量变换279

12.8.6 其他补救措施280

12.9 总结280

关键术语和概念280

问题281

习题282

第13章 异方差：如果误差方差不是常数会有什么结果285

13.1 异方差的性质285

13.2 异方差的后果290

13.3 异方差的诊断：如何知道存在异方差问题291

13.3.1 问题的性质292

13.3.2 残差的图形检验292

13.3.3 帕克检验294

13.3.4 格莱泽检验295

13.3.5 怀特的一般异方差检验295

13.3.6 异方差的其他检验方法296

13.4 观察到异方差该怎么办：补救措施297

13.4.1 当σ？已知时：加权最小二乘法297

13.4.2 当σ？未知时298

13.4.3 重新设定模型300

13.5 怀特异方差校正后的标准误和t统计量301

13.6 若干异方差实例302

13.7 总结303

关键术语和概念304

问题304

习题305

第14章 自相关：如果误差项相关会有什么结果312

14.1 自相关的性质312

14.1.1 惯性313

14.1.2 模型设定误差314

14.1.3 蛛网现象314

14.1.4 数据处理314

14.2 自相关的后果315

14.3 自相关的诊断315

14.3.1 图形法317

14.3.2 德宾-沃森d检验319

14.4 补救措施321

14.5 如何估计ρ323

14.5.1 ρ＝1：一阶差分法323

14.5.2 从德宾-沃森d统计量中估计ρ323

14.5.3 从OLS残差et中估计ρ324

14.5.4 ρ的其他估计方法325

14.6 总结327

关键术语和概念328

问题328

习题329

附录14A 游程检验333

游程检验333

Swed-Eisenhart临界游程检验333

判断规则334

第四部分 经济计量学高级专题337

第15章 联立方程模型337

15.1 联立方程模型的性质337

15.2 联立方程的偏误：OLS估计量的不一致性339

15.3 间接最小二乘法340

15.4 间接最小二乘：一则实例341

15.5 模型识别问题343

15.5.1 不可识别344

15.5.2 恰度识别344

15.5.3 过度识别346

15.6 识别规则：识别的阶条件347

15.7 过度识别方程的估计：两阶段最小二乘法347

15.8 2SLS：一个数字例子349

15.9 总结350

关键术语和概念350

问题351

习题351

附录15A OLS估计量的不一致性353

第16章 单方程回归模型的几个专题355

16.1 动态经济模型：自回归和分布滞后模型355

16.1.1 滞后的原因356

16.1.2 分布滞后模型的估计357

16.1.3 分布滞后模型的估计方法：夸克，适应性预期和存货调整模型359

16.2 伪回归现象：非平稳时间序列361

16.3 平稳性检验365

16.4 协整时间序列366

16.5 随机游走模型366

16.6 分对数模型368

分对数模型的估计370

16.7 总结373

关键术语和概念373

问题374

习题374

附录A 统计表378

附录B EVIEWS、MINITAB、EXCEL和STATA的计算机输出结果400

参考书目405

译者后记408