計量經(jīng)濟學

定　價：￥65.00

作　者：	（美）斯托克，（美）沃森著；孫燕譯
出版社：	格致出版社
叢編項：	當代經(jīng)濟學系列叢書.當代經(jīng)濟學教學參考書系
標　簽：	經(jīng)濟數(shù)學

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ISBN：	9787543214446	出版時間：	2009-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	600	字數(shù)：

內容簡介

　　《計量經(jīng)濟學（第2版）》屬于本科層面的融理論與實踐于一體的優(yōu)秀教科書，也可作為研究生層次的入門教材，國外院校普遍采用此書?！队嬃拷?jīng)濟學（第2版）》充分利用實證分析的現(xiàn)實問題與數(shù)據(jù)，通過簡潔明晰的處理方式架起統(tǒng)計方法與經(jīng)濟解釋之間的橋梁，明確突出計量經(jīng)濟學的實用方法，幫助學生全面理解計量經(jīng)濟學的基本內容，不僅包括回歸分析、最小二乘法、異方差、序列相關、工具變量等傳統(tǒng)內容，還涉及弱工具變量、項目評估、面板數(shù)據(jù)方法、時間序列分析等最新計量經(jīng)濟學的研究成果?！队嬃拷?jīng)濟學（第2版）》繼承第一版的傳統(tǒng)，繼續(xù)采用普通的、完全可操作的、現(xiàn)實世界的實證分析事例說明計量經(jīng)濟學的方法與理論，這些“有趣”的事例包括教育經(jīng)濟學、住宅貸款市場的種族歧視、香煙需求與宏觀經(jīng)濟預測等。顯著特色新增實證分析事例包括估計教育的經(jīng)濟收益、量化收入的性別差異、預測股票市場和模型化股票市場的波動。詳細說明計量經(jīng)濟理論核心的回歸分析的章節(jié)從第一版的兩章增加到本版的四章。增加高難度內容具體包括非線性參數(shù)的回歸函數(shù)、面板數(shù)據(jù)回歸的聚類標準誤差、弱工具變量的探測處理的詳細說明、廣義矩估計法的介紹等。

作者簡介

　　詹姆斯·H.斯托克——哈佛大學經(jīng)濟系教授加州大學伯克利分校經(jīng)濟學博士，曾任教于加州大學伯克利分校及哈佛大學肯尼迪政府學院。研究領域為經(jīng)濟計量方法、宏觀經(jīng)濟預測、貨幣政策等.曾發(fā)表論文90多篇，并出版若干其他專著。馬克·W.沃森——普林斯頓大學經(jīng)濟系教授馬克·W.沃森與詹姆斯·H.斯托克兩位都是計量經(jīng)濟學領域中的權威，尤其以時間序列的研究最為出眾。

圖書目錄

前方
第一篇導論與復習
1 經(jīng)濟問題和數(shù)據(jù)
1.1 我們研究的經(jīng)濟問題
1.2 因果效應和理想化試驗
1.3 數(shù)據(jù)：來源和類型
本章小結
重要術語
內容復習
2 概率論復習
2.1 隨機變量和概率分布
2.2 期望值、均值和方差
2.3 二維隨機變量
2.4 正態(tài)分布、卡方分布、學生t分布和F分布
2.5 隨機抽樣和樣本均值的分布
2.6 抽樣分布的大樣本近似
本章小結
重要術語
內容復習
習題
附錄 2.1重要概念2.3 中結論的推導
3 統(tǒng)計學復習
3.1 總體均值的估計
3.2 有關總體均值的假設檢驗
3.3 總體均值的置信區(qū)間
3.4 不同總體的均值比較
3.5 基于試驗數(shù)據(jù)的因果效應的均值之差估計
3.6 樣本容量較小時使用t統(tǒng)計量
3.7 散點圖、樣本協(xié)方差和樣本相關系數(shù)
本章小結
重要術語
內容復習
習題
實證練習
附錄 3.1美國當前人口調查
附錄 3.2Y是uy的最小二乘估計量的兩種證明方法
附錄 3.3樣本方差一致性的證明
第二篇回歸分析基礎
4 一元線性回歸
4.1 線性回歸模型
4.2 線性回歸模型的系數(shù)估計
4.3 擬合優(yōu)度
4.4 最小二乘假設
4.5 OLS估計量的抽樣分布
4.6 結論
本章小結
重要術語
內容復習
習題
實證練習
附錄 4.1加利福尼亞測試成績數(shù)據(jù)集
附錄 4.2OLS估計量的推導
附錄 4.3OLS估計量的抽樣分布
5 一元線性回歸：假設檢驗和置信區(qū)間
5.1 關于某個回歸系數(shù)的假設檢驗
5.2 回歸系數(shù)的置信區(qū)間
5.3 X為二元變量時的回歸
5.4 異方差和同方差
5.5 普通最小二乘的理論基礎
5.6 樣本容量較小時t統(tǒng)計量在回歸中的運用
5.7 結論
本章小結
重要術語
內容復習
習題
實證練習
附錄 5.1OLS標準誤差的公式
附錄 5.2GausS-Markov條件和Gauss-Markov定理的證明
6 多元線性回歸
6.1 遺漏變量偏差
6.2 多元回歸模型
6.3 多元回歸的OLS估計量
6.4 多元回歸的擬合優(yōu)度
6.5 多元回歸的最小二乘假設
6.6 多元回歸中OLS估計量的分布
6.7 多重共線性
6.8 結論
本章小結
重要術語
內容復習
習題
實證練習
附錄 6.1(6.1)式的推導
附錄 6.2含兩個回歸變量且誤差同方差時OLS估計量的分布
7 多元回歸中的假設檢驗和置信區(qū)間
7.1 單個系數(shù)的假設檢驗和置信區(qū)間
7.2 聯(lián)合假設的檢驗
7.3 涉及多個系數(shù)的單個約束的檢驗
7.4 多個系數(shù)的置信集
7.5 多元回歸的模型設定
7.6 測試成績數(shù)據(jù)集分析
7.7 結論
本章小結
重要術語
內容復習
習題
實證練習
附錄 7.1聯(lián)合假設的BOnferroni檢驗
8 非線性回歸函數(shù)
8.1 非線性回歸函數(shù)的一般建模方法
8.2 一元非線性函數(shù)
8.3 自變量的交互作用
8.4 學生／教師比對測試成績的非線性效應
8.5 結論
本章小結
重要術語
內容復習
習題
實證練習
附錄 8.1參數(shù)非線性的回歸函數(shù)
9 基于多元回歸的評估研究
9.1 內部和外部有效性
9.2 多元回歸分析的內部有效性威脅
9.3 利用回歸進行預測時的內部和外部有效性
9.4 實例：測試成績和班級規(guī)模
9.5 結論
本章小結
重要術語
內容復習
習題
實證練習
……
第三篇回歸分析的深入專題
第四篇經(jīng)濟時間序列數(shù)據(jù)的回歸分析
第五篇回歸分析的計量經(jīng)濟學理論