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计量经济学(原书第4版)

计量经济学(原书第4版)

作者:(美)詹姆斯·H.斯托克,(美)马克·W.沃森

出版社:机械工业出版社

出版时间:2022-08-01

ISBN:9787111707608

定价:¥109.00

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内容简介
  本书是经典的计量经济学入门教材,书中全面系统地介绍了计量经济学的基本知识。全书共分5篇,内容包括导论与知识回顾、回归分析基础、回归分析的高级专题、经济时间序列数据的回归分析和回归分析的计量经济学理论。与其他同类教材相比,本书具有以下三个显著特点:第壹,将现实世界的问题和数据与理论的发展联系起来,并且认真对待实证分析中大量的重要发现;第二,所选取的内容反映了现代理论和实践的发展;第三,给出的理论和假设都与应用相符。
作者简介
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目录

前言
第1篇 导论与知识回顾
第1章 经济问题和数据 /2
1.1 我们研究的经济问题 /2
1.2 因果效应和理想化随机对照实验 /5
1.3 数据:来源和类型 /6
本章小结 /9
重要术语 /10
内容复习 /10
第2章 概率论知识回顾 /11
2.1 随机变量和概率分布 /12
2.2 期望值、均值和方差 /15
2.3 二维随机变量 /19
专栏2-1 2015年美国的收入分布情况 /24
2.4 正态分布、χ2分布、学生t分布及F分布 /26
专栏2-2 华尔街糟糕的一天 /28
2.5 随机抽样与样本均值的抽样分布 /30
专栏2-3 投资分散化和资产组合 /33
2.6 抽样分布的大样本近似 /33
本章小结 /38
重要术语 /38
内容复习 /39
习题 /39
实证练习 /43
附录2A 重要概念2-3中结果的推导 /44
附录2B 条件均值是实现最小均方误差的预测值 /45
第3章 统计学知识回顾 /46
3.1 总体均值的估计 /47
专栏3-1 兰顿获胜 /50
3.2 关于总体均值的假设检验 /50
3.3 总体均值的置信区间 /56
3.4 不同总体间的均值比较 /57
专栏3-2 美国大学毕业生收入的性别差异 /59
3.5 基于实验数据估计因果效应 /60
专栏3-3 刺激退休储蓄的新方法 /60
3.6 样本容量较小时的t统计量 /61
3.7 散点图、样本协方差和样本相关系数 /63
本章小结 /66
重要术语 /66
内容复习 /67
习题 /67
实证练习 /71
附录3A 美国当前人口调查 /73
附录3B Y是μY的最小二乘估计量的两种证明方法 /73
附录3C 样本方差一致性的证明 /74
第2篇 回归分析基础
第4章 一元线性回归 /76
4.1 线性回归模型 /77
4.2 线性回归模型的系数估计 /79
专栏4-1 股票的“贝塔”值 /82
4.3 拟合优度与预测精度 /83
4.4 因果推断的最小二乘假设 /85
4.5 OLS估计量的抽样分布 /89
4.6 结论 /91
本章小结 /91
重要术语 /92
内容复习 /92
习题 /92
实证练习 /94
附录4A 加利福尼亚州的测试成绩数据集 /96
附录4B OLS估计量的推导 /96
附录4C OLS估计量的抽样分布 /96
附录4D 预测的最小二乘假设 /98
第5章 一元线性回归:假设检验和置信区间 /100
5.1 关于某个回归系数的假设检验 /100
5.2 回归系数的置信区间 /104
5.3 X为二元变量时的回归 /105
5.4 异方差和同方差 /107
专栏5-1 一年教育的经济价值:是同方差还是异方差 /110
*5.5 普通最小二乘法的理论基础 /111
*5.6 样本容量较小时的t统计量应用 /112
5.7 结论 /113
本章小结 /114
重要术语 /115
内容复习 /115
习题 /115
实证练习 /118
附录5A OLS标准误公式 /119
附录5B 高斯-马尔科夫条件和高斯-马尔科夫定
理的证明 /120
第6章 多元线性回归 /122
6.1 遗漏变量偏差 /122
专栏6-1 莫扎特效应:遗漏变量偏差 /125
6.2 多元回归模型 /126
6.3 多元回归的OLS估计量 /128
6.4 多元回归的拟合优度 /130
6.5 多元回归中因果推断的最小二乘假设 /132
6.6 多元回归模型中OLS估计量的分布 /134
6.7 多重共线性 /134
6.8 控制变量和条件均值独立 /137
6.9 结论 /138
本章小结 /139
重要术语 /139
内容复习 /140
习题 /140
实证练习 /143
附录6A 式(6-1)的推导 /144
附录6B 包含两个解释变量且误差项为同方差时的OLS估计量的分布 /144
附录6C Frisch-Waugh定理 /144
附录6D 多元回归预测的最小二乘假设 /145
附录6E 包含控制变量的多元回归的OLS估计量的分布 /146
第7章 多元回归中的假设检验和置信区间 /147
7.1 单个系数的假设检验和置信区间 /147
7.2 联合假设的检验 /150
7.3 涉及多个系数的单约束检验 /154
7.4 多个系数的置信集 /155
7.5 多元回归的模型设定 /156
7.6 对测试成绩数据集的分析 /158
7.7 结论 /161
本章小结 /161
重要术语 /162
内容复习 /162
习题 /162
实证练习 /164
附录7A 联合假设的Bonferroni检验 /165
第8章 非线性回归函数 /167
8.1 非线性回归函数的一般建模方法 /168
8.2 一元非线性函数 /173
8.3 解释变量的交互项 /180
专栏8-1 教育回报与性别差距 /185
专栏8-2 经济学期刊的需求 /187
8.4 学生-教师比对测试成绩的非线性效应 /189
8.5 结论 /193
本章小结 /194
重要术语 /194
内容复习 /194
习题 /195
实证练习 /198
附录8A 参数非线性的回归函数 /200
附录8B 非线性回归函数的斜率和弹性 /202
第9章 多元回归分析有效性的评估 /204
9.1 内部有效性和外部有效性 /204
9.2 多元回归分析的内部有效性威胁 /206
专栏9-1 股票共同基金跑赢市场了吗 /211
9.3 利用回归模型进行预测时的内部有效性和外部有效性 /214
9.4 实例:测试成绩和班级规模 /215
9.5 结论 /221
本章小结 /222
重要术语 /222
内容复习 /222
习题 /222
实证练习 /224
附录9A 马萨诸塞州的小学测试数据 /225
第3篇 回归分析的高级专题
第10章 面板数据回归 /228
10.1 面板数据 /229
10.2 两期的面板数据:“前后”比较 /231
10.3 固定效应回归 /233
10.4 时间固定效应回归 /236
10.5 固定效应回归假设和固定效应回归的标准误 /238
10.6 关于酒驾的法律规定和交通事故死亡人数 /240
10.7 结论 /243
本章小结 /243
重要术语 /244
内容复习 /244
习题 /244
实证练习 /245
附录10A 州交通死亡事故数据集 /246
附录10B 固定效应回归的标准误 /246
第11章 二元被解释变量回归 /250
11.1 二元被解释变量与线性概率模型 /251
11.2 probit回归和logit回归 /254
11.3 logit模型和probit模型的估计与推断 /258
11.4 在波士顿HMDA数据中的应用 /261
11.5 结论 /265
专栏11-1 诺贝尔经济学奖得主詹姆斯·赫克曼和丹尼尔·麦克法登 /266
本章小结 /267
重要术语 /267
内容复习 /267
习题 /267
实证练习 /269
附录11A 波士顿HMDA数据 /271
附录11B 最大似然估计 /271
附录11C 其他受限被解释变量模型 /272
第12章 工具变量回归 /275
12.1 单个自变量和单个工具变量的IV估计量 /275
专栏12-1 谁发明了工具变量回归 /279
12.2 一般IV回归模型 /282
12.3 检验工具变量有效性 /287
专栏12-2 第一次IV回归 /289
12.4 在香烟需求例子中的应用 /291
专栏12-3 吸烟的外部性 /292
12.5 如何寻找有效的工具变量 /294
12.6 结论 /297
本章小结 /297
重要术语 /298
内容复习 /298
习题 /298
实证练习 /300
附录12A 香烟消费面板数据集 /302
附录12B 式(12-4)中TSLS估计量公式的推导 /302
附录12C TSLS估计量的大样本分布 /302
附录12D 工具变量非有效时TSLS估计量的大样本分布 /303
附录12E 存在潜在弱工具变量时的工具变量分析方法 /304
附录12F 含有控制变量的TSLS /305
第13章 实验和准实验 /307
13.1 潜在结果、因果效应和理想化实验 /308
13.2 实验的有效性威胁 /310
专栏13-1 霍桑效应 /311
13.3 减小班级规模效应的实验估计 /313
13.4 准实验 /319
13.5 准实验的潜在问题 /323
13.6 异质性总体下的实验和准实验估计 /324
13.7 结论 /328
本章小结 /328
重要术语 /329
内容复习 /329
习题 /330
实证练习 /332
附录13A STAR项目数据集 /333
附录13B 异质性因果效应的IV估计 /333
附录13C 分析实验数据的潜在结果框架 /333
第14章 多元回归和大数据预测 /335
14.1 什么是“大数据” /336
14.2 多元预测问题与OLS /337
14.3 岭回归 /342
14.4 Lasso回归 /345
14.5 主成分 /348
14.6 使用多个预测因子预测学校测试成绩 /352
14.7 结论 /356
专栏14-1 文本数据 /356
本章小结 /357
重要术语 /357
内容复习 /358
习题 /358
实证练习 /361
附录14A 加州学校考试成绩数据集 /362
附录14B k=1时式(14-4)的推导 /362
附录14C k=1时的岭回归估计量 /362
附录14D k=1时的Lasso估计量 /362
附录14E 在标准化回归模型中计算样本外预测 /363
第4篇 经济时间序列数据的回归分析
第15章 时间序列回归和预测导论 /366
15.1 时间序列数据和序列相关介绍 /367
15.2 平稳性和均方预测误差 /371
专栏15-1 你能战胜市场吗 /373
15.3 自回归 /374
15.4 包含其他预测变量的时间序列模型和自回归分布滞后模型 /377
15.5 MSFE的估计和预测区间 /380
专栏15-2 血河 /383
15.6 运用信息准则选择滞后阶数 /383
15.7 非平稳性Ⅰ:趋势 /386
15.8 非平稳性Ⅱ:突变 /391
15.9 结论 /396
本章小结 /396
重要术语 /397
内容复习 /397
习题 /397
实证练习 /400
附录15A 第15章使用的时间序列数据 /402
附录15B AR(1)模型的平稳性 /402
附录15C 滞后算子符号 /403
附录15D ARMA模型 /403
附录15E BIC滞后阶数估计量的一致性 /404
第16章 动态因果效应估计 /405
16.1 橙汁数据的初步分析 /406
16.2 动态因果效应 /408
16.3 使用外生解释变量估计动态因果效应 /411
16.4 异方差和自相关一致标准误 /413
16.5 严格外生解释变量的动态因果效应估计 /416
16.6 橙汁价格和霜冻天气 /420
专栏16-1 迁徙中的橙子树 /424
专栏16-2 新闻速递:商品交易员通过迪士尼乐园
传递寒流 /425
16.7 外生性合理吗 /425
16.8 结论 /427
本章小结 /427
重要术语 /427
内容复习 /428
习题 /428
实证练习 /431
附录16A 橙汁数据集 /432
附录16B 使用滞后算子表示的ADL模型及广义最小二乘法 /432
第17章 时间序列回归的其他专题 /435
17.1 向量自回归 /436
17.2 多期预测 /438
17.3 单整阶数和单位根检验统计量的非正态性 /442
17.4 协整 /445
17.5 波动集群性和自回归条件异方差 /447
17.6 使用动态因子模型和主成分进行包含多个预测变量的预测 /451
专栏17-1 时间序列计量经济学的诺贝尔奖获得者 /457
17.7 结论 /458
本章小结 /458
重要术语 /458
内容复习 /459
习题 /459
实证练习 /461
附录17A 美国季度宏观数据集 /461
第5篇 回归分析的计量经济学理论
第18章 一元线性回归理论 /464
18.1 扩展的最小二乘假设和OLS估计量 /465
18.2 渐近分布理论基础 /466
18.3 OLS估计量和t统计量的渐近分布 /470
18.4 误差项服从正态分布时的精确抽样分布 /472
18.5 加权最小二乘法 /474
本章小结 /477
重要术语 /477
内容复习 /478
习题 /478
附录18A 正态分布及其相关分布和连续型随机变量的矩 /480
附录18B 两个不等式 /482
第19章 多元线性回归理论 /483
19.1 多元回归模型和OLS估计量的矩阵形式 /484
19.2 OLS估计量和t统计量的渐近分布 /486
19.3 联合假设检验 /489
19.4 正态误差项假设下回归统计量的分布 /490
19.5 误差项为同方差时OLS估计量的有效性 /492
19.6 广义最小二乘法 /494
19.7 工具变量和广义矩估计 /497
本章小结 /503
重要术语 /503
内容复习 /504
习题 /504
附录19A 矩阵代数概要 /508
附录19B 多元分布 /510
附录19C 推导β^的渐近分布 /511
附录19D 推导正态误差项下OLS检验统计量的精确分布 /511
附录19E 多元回归模型的高斯-马尔科夫定理的证明过程 /512
附录19F IV和GMM估计中部分结论的证明 /513
附录19G 包含多个预测因子的回归:MPSE、岭回归和主成分分析 /515
附录 /519
参考文献 /527

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