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第3篇 计量经济学专题525

目录525

第14章 非线性回归模型527

§14.1 本质上的线性和非线性回归模型527

§14.2 线性和非线性回归模型的估计529

§14.3 估计非线性回归模型：试错法529

§14.4 估计非线性回归模型的方法531

直接搜索或试错法或不用求导的方法531

§14.5 说明性的例子532

直接最优化532

迭代线性化方法532

§14.6 要点与结论535

习题536

附录14A538

14A.1 方程（14.2.4）和（14.2.5）的推导538

14A.2 线性化方法539

14A.3 对（14.2.2）中指数函数的线性近似540

§15.1 定性响应模型的性质543

第15章 定性响应回归模型543

§15.2 线性概率模型545

干扰项ui的非正态性546

干扰项ui的异方差性547

0≤E（Yi｜Xi）≤1不被满足548

可疑的拟合优度：R2值548

§15.3 LPM的应用551

§15.4 LPM以外的其他方法555

§15.5 LOGIT模型556

§15.6 LOGIT模型的估计558

个体水平上的数据558

群组或重复观测数据559

§15.7 群组LOGIT模型：一个数值例子561

Logit模型的估计值的解释561

§15.8 非群组或个体数据的LOGIT模型564

§15.9 Probit模型568

使用群组数据的probit估计：gprobit570

非群组或个体数据的probit模型573

在各种回归模型中某一个回归元的值变化一个单位的边际效应574

§15.10 LOGIT和PROBIT模型574

§15.11 TOBIT模型576

Tobit模型的举例说明：费尔的婚外变模型577

§15.12 对计数数据建模：泊松回归模型580

§15.13 定性响应回归模型的其他专题582

序数1ogit和probit模型582

持续时间模型583

多项logit和probit模型583

§15.14 要点与结论584

习题585

附录15A593

15A.1 个体（非群组）数据LOGIT和PROBIT模型的最大似然估计593

第16章 综列数据回归模型599

§16.1 为什么使用综列数据？600

§16.2 综列数据：一个解释性的例子601

§16.3 综列数据回归模型的估计：固定效应方法603

2．斜率系数不变而截距随个体而变化：固定效应或最小二乘虚拟变量回归模型604

1．所有系数都不随时间和个体而变化604

3．斜率系数不变而截距随个体和时间而变化606

4．所有系数都随个体而变化607

§16.4 综列数据回归模型的估计：随机效应方法609

§16.5 固定效应与随机效应模型的比较611

§16.6 综列数据回归：一些结论性的意见612

§16.7 要点与结论613

习题614

第17章 动态计量经济模型：自回归与分布滞后模型619

§17.1 “时间”或“滞后”在经济学中的作用620

§17.2 滞后的原因624

§17.3 分布滞后模型的估计625

分布滞后模型的现式估计法625

§17.4 分布滞后模型的考伊克方法626

中位滞后629

平均滞后629

§17.5 考伊克模型的合理化：适应性预期模型631

§17.6 考伊克模型理性化的另一形式：存量调整或部分调整模型633

§17.7 适应性预期与部分调整模型的组合635

§17.8 自回归模型的估计635

§17.9 工具变量法637

§17.10 在自回归模型中侦察自相关：德宾h检验638

§17.11 一个数值例子：加拿大的货币需求，1979年第1季度至1988年第4季度639

§17.12 说明性例子642

§17.13 分布滞后模型的阿尔蒙方法：阿尔蒙或多项式分布滞后646

§17.14 经济学中的因果关系：格兰杰检验653

格兰杰检验654

＊关于因果关系和外生性的一个注解658

§17.15 要点与结论659

习题660

附录17A 工具有效性的萨根检验669

第4篇 联立方程模型675

第18章 联立方程模型677

§18.1 联立方程模型的性质677

§18.2 联立方程模型举例678

§18.3 联立方程偏误：OLS估计量的非一致性684

§18.4 联立方程偏误：一个数值例子686

§18.5 要点与结论688

习题689

第19章 识别问题695

§19.1 符号与定义695

§19.2 识别问题698

不足识别698

恰好或恰可识别701

过度识别704

§19.3 识别规则705

可识别性的阶条件705

可识别性的秩条件707

＊§19.4 联立性检验710

豪斯曼设定检验710

＊§19.5 外生性检验712

§19.6 要点与结论713

习题713

§20.1 估计的方法719

第20章 联立方程方法719

§20.2 递归模型与普通最小二乘法720

§20.3 恰可识别方程的估计：间接最小二乘法722

一个说明性例子723

ILS估计量的性质725

§20.4 过度识别方程的估计：二阶最小二乘法726

§20.5 2SLS：一个数值例子729

§20.6 说明性例子731

§20.7 要点与结论739

习题739

附录20A743

20A.1 间接最小二乘估计量的偏误743

20A.2 2SLS估计量的标准误的估计744

第21章 时间序列计量经济学：一些基本概念748

§21.1 选看美国经济的一些时间序列749

§21.2 主要概念751

平稳随机过程752

§21.3 随机过程752

非平稳随机过程753

§21.4 单位根随机过程755

§21.5 趋势平稳和差分平稳随机过程757

§21.6 单积随机过程759

单积序列的性质759

§21.7 谬误回归现象760

2．自相关函数和相关图761

1．图形分析761

§21.8 平稳性的检验761

§21.9 单位根检验766

增广迪基－富勒检验769

对不止一个系数的显著性进行检验：F检验770

菲利普斯－佩龙单位根检验770

对单位根检验的批评770

§21.10 对非平稳时间序列进行变换771

差分平稳过程771

趋势平稳过程772

§21.11 协积：将一个单位根时间序列对另一个单位根时间序列进行回归773

对协积的检验774

协积与误差纠正机制775

§21.12 在经济学中的一些应用776

§21.13 要点与结论779

习题780

第22章 时间序列计量经济学：预测788

联立方程回归模型789

单方程回归模型789

指数平滑法789

§22.1 经济预测方法789

ARIMA模型790

VAR模型790

§22.2 时间序列数据的AR、MA和ARIMA建模790

自回归过程791

移动平均过程791

自回归与移动平均过程792

自回归求积移动平均过程792

§22.3 博克斯－詹金斯方法论793

§22.4 识别794

§22.5 ARIMA模型的估计798

§22.6 诊断检查798

§22.7 预测798

§22.8 BJ方法论的其他方面800

§22.9 向量自回归800

VAR的估计801

VAR建模的一些问题804

VAR与因果性804

用VAR做预测804

VAR的一个应用：得克萨斯州经济的一个VAR模型805

§22.10 度量金融时间序列中的波动性：ARCH和GARCH模型807

美英汇率：一个例子808

纽约证券交易所的价格变化811

出现ARCH时怎么办812

对德宾－沃森d和ARCH效应的一句忠告812

对GARCH模型的一个注解812

§22.11 总结性例子813

§22.12 要点与结论814

习题815

附录A 统计学中的若干概念复习820

§A.1 总和与乘积运算子820

§A.2 样本空间、样本点与事件821

§A.3 概率与随机变量概率822

随机变量822

连续随机变量的概率密度函数823

离散随机变量的概率密度函数823

§A.4 概率密度函数823

联合概率密度824

边际概率密度函数825

统计独立性826

§A.5 概率分布的特征值828

期望值828

期望值的性质829

方差830

协方差831

方差的性质831

协方差的性质832

相关系数832

条件期望与条件方差834

条件期望和条件方差的性质834

概率分布的高阶矩835

§A.6 若干重要的理论概率分布837

正态分布837

X2分布839

“学生”t分布840

F分布841

贝努里二项式分布842

二项式分布843

泊松分布843

§A.7 统计推断844

点估计844

区间估计845

估计方法846

小样本性质847

大样本性质850

§A.8 统计推断：假设检验852

置信区间法853

显著性检验方法857

参考文献858

§B.1 定义860

矩阵860

附录B 矩阵代数初步860

列向量861

行向量861

转置861

子矩阵862

§B.2 矩阵的类型862

方阵862

对角（矩）阵862

零矩阵863

对称矩阵863

恒等或单位矩阵863

纯量（矩）阵863

零向量864

相等矩阵864

§B.3 矩阵运算864

矩阵加法864

矩阵减法864

纯量乘法865

矩阵乘法865

矩阵乘法的性质866

矩阵转置867

矩阵求逆867

§B.4 行列式868

行列式的计算868

行列式的性质869

矩阵的秩870

§B.5 求一个方阵的逆阵871

余因子871

子式871

§B.6 矩阵微分法873

参考文献874

附录C 线性回归模型的矩阵方法875

§C.1 K变量线性回归模型875

§C.2 用矩阵表示的关于经典线性回归模型的假定877

§C.3 OLS估计879

一个说明881

β的方差一协方差矩阵882

OLS向量β的性质884

§C.4 用矩阵表示的判定系数R2884

§C.5 相关矩阵885

§C.6 关于个别回归系数的假设检验的矩阵表示886

§C.7 检验回归的总显著性：用矩阵表示的方差分析886

§C.8 检验线性约束：用矩阵表示的一般F检验法887

§C.9 用复回归做预测：矩阵表述888

均值预测888

个值预测的方差889

均值预测的方差889

个值预测889

§C.10 矩阵方法总结：一个说明性例子890

§C.11 广义最小二乘法895

§C.12 要点与结论896

习题896

附录CA903

CA.1 k个正规或联立方程的推导903

CA.2 正规方程的矩阵推导903

CA.3 β的方差一协方差矩阵903

CA.4 OLS估计量的BLUE性质904

附录D 统计学用表907

附录E 互联网上的经济数据925

参考文献928

人名索引933

标题索引941

译后记977