經(jīng)濟計量學精要

前言

與前幾版一樣，《經(jīng)濟計量學精要》第4版最主要的目的是向讀者通俗易懂地介紹經(jīng)濟計量學的理論和技術。本書主要面向經(jīng)濟學和工商管理專業(yè)的本科生以及MBA學員，也適用于涉及經(jīng)濟計量分析，尤其是回歸分析的其他社會科學和行為科學專業(yè)的學生。本書力求通過大量的實例、翔實的解釋和豐富的習題幫助學生理解經(jīng)濟計量技術。雖然我已年過80，但是對于經(jīng)濟計量學的熱愛絲毫未減，并努力跟蹤這個領域的最新進展。我的助手，南加州大學洛杉磯分校馬歇爾商學院統(tǒng)計學助理教授道恩博士（也是本書的作者之一）給了我極大的支持與幫助。本書第4版凝結了我們的堅持與付出。本版特點在介紹本書內容變更之前，首先提醒讀者關注本版的一些特點：（1）為了直接進入線性回歸這個核心內容，本版把統(tǒng)計學基礎知識放在了附錄部分，這樣可以隨時翻閱附錄回顧統(tǒng)計學知識。（2）本版案例中的數(shù)據(jù)都進行了更新。（3）本版增加了一些新例子。（4）在某些章節(jié)還對原版的例子進行了擴展。（5）本版還給出了一些例子的計算機輸出結果。本多數(shù)例子都是基于EViews6、STATA和MINITAB實現(xiàn)的。（6）本版還提供了一些新圖像。（7）本版引入了新的數(shù)據(jù)集。（8）為了簡約版面，本版僅羅列出一些小樣本數(shù)據(jù)，大樣本數(shù)據(jù)在網(wǎng)上教材日中給出。當然，網(wǎng)上教材提供了書中使用到的所有數(shù)據(jù)。

內容概要

本書旨在向讀者介紹經(jīng)濟計量理論和技術，力求通過大量的實例、翔實的解釋和豐富的習題幫助學生理解經(jīng)濟計量技術。根據(jù)學生和教師的建議，第4版的框架進行了重新調整，增加了許多新例子，并恰如其分地給出了各種軟件的計算機輸出結果。    本書重點面向經(jīng)濟學和管理類專業(yè)本科生以及MBA學員，也適用于涉及經(jīng)濟計量分析，尤其是回歸分析的其他社會科學和行為科學專業(yè)的學生。

作者簡介

達莫達爾N．古扎拉蒂，曾執(zhí)教于紐約城市大學(25年多)和西點軍事學院社會科學系 (17年)。古扎拉蒂博士于1960年獲孟買大學商學碩士學位，1963年獲芝加哥大學MBA碩士學位，1965年獲芝加哥大學博士學位。古扎拉蒂曾在Review of Economics and Statistics，Economic．Journal，Jou

書籍目錄

出版說明前言作者簡介教學建議  第1章  經(jīng)濟計量學的特征及研究范圍    1.1  什么是經(jīng)濟計量學    1.2  為什么要學習經(jīng)濟計量學    1.3  經(jīng)濟計量學方法論    1.4  全書結構    關鍵術語和概念  問題  習題    附錄1A  互聯(lián)網(wǎng)上的經(jīng)濟數(shù)據(jù)第一部分  線性回歸模型  第2章  線性回歸的基本思想：雙變量模型    2.1  回歸的含義    2.2  總體回歸函數(shù)(PRF)：假想一例    2.3  總體回歸函數(shù)的統(tǒng)計或隨機設定    2.4  隨機誤差項的性質    2.5  樣本回歸函數(shù)    2.6  “線性”回歸的特殊含義    2.7  從雙變量回歸到多元線性回歸    2.8  參數(shù)估計：普通最小二乘法    2.9  綜合    2.10  一些例子    2.11  小結    關鍵術語和概念  問題  習題  選作題    附錄2A  最小二乘估計值的推導  第3章  雙變量模型：假設檢驗    3.1  古典線性回歸模型    3.2  普通最小二乘法估計量的方差與標準誤    3.3  為什么使用OLS?OLS估計量的性質    3.4  OLS估計量的抽樣分布或概率分布    3.5  假設檢驗    3.6  擬合回歸直線的優(yōu)度：判定系數(shù)γ2    3.7  回歸分析結果的報告    3.8  數(shù)學S.A.T一例的計算機輸出結果    3.9  正態(tài)性檢驗    3.10  綜合實例：美國商業(yè)部門工資和生產(chǎn)率的關系(1959～2006年)    3.11  預測    3.12  小結    關鍵術語和概念  問題  習題  第4章  多元回歸：估計與假設檢驗    4.1  三變量線性回歸模型    4.2  多元線性回歸模型的若干假定    4.3  多元回歸參數(shù)的估計    4.4  估計多元回歸的擬合優(yōu)度：多元判定系數(shù)R2    4.5  古董鐘拍賣價格一例    4.6  多元回歸的假設檢驗    4.7  對偏回歸系數(shù)進行假設檢驗    4.8  檢驗聯(lián)合假設：82=83=0或R2=0    4.9  從多元回歸模型到雙變量模型：設定誤差    4.10  比較兩個尺’值：校正的判定系數(shù)    4.11  什么時候增加新的解釋變量    4.12  受限最小二乘法    4.13  若干實例    4.14  小結    關鍵術語和概念  問題  習題    附錄4A.1  式(4-20)至(4-22)中    OLS估計量的推導    附錄4A.2  式{4-31)的推導    附錄4A.3  式(4-50)的推導    附錄4A.4  古董鐘拍賣價格一例的EViews輸出結果  第5章  回歸模型的函數(shù)形式    5.1  如何度量彈性：雙對數(shù)模型    5.2  比較線性和雙對數(shù)回歸模型    5.3  多元對數(shù)線性回歸模型    5.4  如何預測增長率：半對數(shù)模型    5.5  線性一對數(shù)模型：解釋變量是對數(shù)形式    5.6  倒數(shù)模型    5.7  多項式回歸模型    5.8  過原點的回歸    5.9  關于度量比例和單位的說明    5.10  標準化變量的回歸    5.11  函數(shù)形式小結    5.12  小結    關鍵術語和概念  問題  習題    附錄5A  對數(shù)  第6章  虛擬變量回歸模型    6.1  虛擬變量的性質    6.2  ANCOVA模型：包含一個定量變量、一個兩分定性變量的回歸    6.3  包含一個定量變量、一個多分定性變量的回歸    6.4  包含一個定量變量和多個定性變量的回歸    6.5  比較兩個回歸    6.6  虛擬變量在季節(jié)分析中的應用    6.7  應變量也是虛擬變量的情形：線性概率模型(LPM)    6.8  小結    關鍵術語和概念  問題  習題第二部分  實踐中的回歸分析  第7章  模型選擇：標準與檢驗    7.1  “好的”模型具有的性質    7.2  設定誤差的類型    7.3  遺漏相關變量：“過低擬合”模型    7.4  包括不相關變量：“過度擬合”模型    7.5  不正確的函數(shù)形式    7.6  度量誤差    7.7  診斷設定誤差：設定誤差的檢驗    7.8  小結    關鍵術語和概念  問題  習題  第8章  多重共線性：解釋變量相關會有什么后果    8.1  多重共線性的性質：完全多重共線性的情形    8.2  近似或者不完全多重共線性的情形    8.3  多重共線性的理論后果    8.4  多重共線性的實際后果    8.5  多重共線性的診斷    8.6  多重共線性必定不好嗎    8.7  擴展一例：1960～1982年期間美國的雞肉需求    8.8  如何解決多重共線性：補救措施    8.9  小結    關鍵術語和概念  問題  習題  第9章  異方差：如果誤差方差不是    常數(shù)會有什么結果    9.1  異方差的性質    9.2  異方差的后果    9.3  異方差的診斷：如何知道存在異方差問題    9.4  觀察到異方差該怎么辦：補救措施    9.5  懷特異方差校正后的標準誤和τ統(tǒng)計量    9.6  若干異方差實例    9.7  小結    關鍵術語和概念  問題  習題  第10章  自相關：如果誤差項相關會有什么結果    10.1  自相關的性質    10.2  自相關的后果    10.3  自相關的診斷    10.4  補救措施    10.5  如何估計p    10.6  校正OLS標準誤的大樣本方法：紐維-韋斯特(Newey-West)方法    10.7  小結    關鍵術語和概念  問題  習題    附錄10A  游程檢驗    附錄10B  自相關的一般性檢驗：布魯爾什-戈弗雷(BG)檢驗第三部分  經(jīng)濟計量學高級專題  第11章  聯(lián)立方程模型    11.1  聯(lián)立方程模型的性質    11.2  聯(lián)立方程的偏誤：OLS估計量的非一致性    11.3  間接最小二乘法    11.4  間接最小二乘法：一則實例    11.5  模型識別問題    11.6  識別規(guī)則：識別的階條件    11.7  過度識別方程的估計：兩階段最小二乘法    11.8  2SLS：一個數(shù)字例子    11.9  小結    關鍵術語和概念  問題  習題    附錄11  AOLS估計量的非一致性  第12章  單方程回歸模型的幾個專題    12.1  動態(tài)經(jīng)濟模型：自回歸和分布滯后模型    12.2  偽回歸現(xiàn)象：非平衡時間序列    12.3  平穩(wěn)性檢驗    12.4  協(xié)整時間序列    12.5  隨機游走模型    12.6  分對數(shù)模型    12.7  小結    關鍵術語和概念  問題  習題    附錄  概率論與統(tǒng)計學基礎附錄A  統(tǒng)計學回顧：概率與概率分布附錄B  概率分布的特征附錄C  一些重要的概率分布附錄D  統(tǒng)計推斷：估計與假設檢驗附錄E  統(tǒng)計表附錄F  EViews、MONITAB、Excel和STATA的計算機輸出結果參考文獻

章節(jié)摘錄

插圖：It is very important to bear in mind the warning given in Chapter 1 that, although regression analysis deals with the relationship between a dependent variable and one or more independent variables, it does not necessarily imply causation; that is, it does not necessarily mean that the independent variables are the cause and the dependent variable is the effect. If causality between the two exists, it must be justified on the basis of some (economic) theory. As noted earlier, the law of demand suggests that if all other variables are held constant, the quantity demanded of a commodity is (inversely) dependent on its own price. Here microeconomic theory suggests that the price may be the causal force and the quantity demanded the effect. Always keep in mind that regression does not necessarily imply causation. Causality must be justified, or inferred, from the theory that underlies the phenomenon that is tested empirically.Regression analysis may have one of the following objectives:1. To estimate the mean, or average, value of the dependent variable, given the values of the independent variables.2. To test hypotheses about the nature of the dependence——hypotheses sug- gested by the underlying economic theory. For example, in the demand function mentioned previously, we may want to test the hypothesis that the price elasticity of demand is, say, -1.0; that is, the demand curve has unitary price elasticity. If the price of the commodity goes up by 1 per- cent, the quantity demanded on the average goes down by 1 percent, assuming all other factors affecting demand are held constant.

媒體關注與評論

古扎拉蒂博士的《經(jīng)濟計量學精要》既介紹了經(jīng)典的計量經(jīng)濟基礎知識，又著眼于計量經(jīng)濟學科的發(fā)展前沿，內容完整、豐富，是一部關于經(jīng)濟計量學基礎理論的經(jīng)典著作！　　——中國社會科學院數(shù)量經(jīng)濟與技術經(jīng)濟研究所所長 汪同三《計量經(jīng)濟學精要》深入淺出，通過大量有趣的經(jīng)濟學實例來闡述計量經(jīng)濟學的基本理論及其應用：更難得的是，通過介紹常用統(tǒng)計軟件和提供網(wǎng)上數(shù)據(jù)資源庫，培養(yǎng)學生動手進行數(shù)據(jù)處理和實證分析的能力，是一本優(yōu)秀的計量經(jīng)濟學入門讀物。　　——美國康奈爾大學經(jīng)濟學系終身教授 廈門大學王亞南經(jīng)濟研究院長江學者講座教授 洪水淼這是一本將計量經(jīng)濟學理論方法與應用融為一體的好教材！　　——清華大學經(jīng)濟管理學院教授 李子奈這是一本適于初學者的好教材。在書前先介紹統(tǒng)計推斷，很有特色！　　——南開大學經(jīng)濟學院教授、數(shù)量經(jīng)濟研究所所長 張曉峒

編輯推薦

《經(jīng)濟計量學精要(英文原書第4版)》是高等學校經(jīng)濟管理英文版教材·經(jīng)濟系列之一。

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