计量经济学导论

[美]杰弗里·M·伍德里奇（Jeffrey M.Wooldridge）著 / 中国人民大学出版社 / 2010-06 / 平装

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图书 > 经济
计量经济学导论
作者: [美] 杰弗里·M·伍德里奇（Jeffrey M.Wooldridge）著

出版社: 中国人民大学出版社

出版时间: 2010-06

版次: 1

ISBN: 9787300123196

定价: 95.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 825页

丛书: 经济科学译丛
内容简介：

　　《计量经济学导论（第4版）》主要是根据实际经验应用来理解和解释计量经济学中的假定，它用简洁、准确的语言闸释了计量经济学研究的特点。与传统的教材不同，存陈述和解释假定时，作者完全放弃了非随机的或在重复样本中加以固定的回归元假定。这种方法更便于读者对计量经济学的理解和运用，是对传统计量经济学教学和研究的一个突破。《计量经济学导论（第4版）》的主要特点是：
　　（1）不需要具备高深的数学知识，读者只要掌握人学所学的线性代数和概率统计基础知识即可。
　　（2）强调计量经济学在实际问题中的应用。
　　（3）含有大量例题，许多是取自或受启发于应用经济学或其他领域的及有影响的作品。
　　《计量经济学导论（第4版）》适合各高等院校经济管理类专业本科生作为计量经济学教材，还可供经济管理类教师及科研人员作为参考书使用。

作者简介：

　　杰弗里·M·伍德里奇，密歇根州立大学经济学特聘教授，1991年以来一直在该校任教。1986-1991年，伍德里奇博士曾担任麻省理工学院的经济学助理教授。他于1982年在加州大学伯克利分校获得计算机科学与经济学学士学位，并于1986年在加州大学圣迭戈分校获得经济学博士学位。伍德里奇博士曾在国际知名期刊上发表学术论文30多篇，参与过多部著作的写作，他还是《横截面与面板数据的计量经济分析》一书的作者。他的获奖项目包括：斯隆（Alfred P. Sloan）研究奖，《计量经济理论》的Plura Scripsit奖，《应用计量经济学杂志》的斯通（Richard Stone）爵士奖，以及在MIT三次获得研究生教学年度优秀教师奖。他还是计量经济学会和《计量经济学杂志》的资深会员。

目录：

第1篇横截面数据的回归分析
第1章计量经济学的性质与经济数据
1.1 什么是计量经济学？
1.2 经验经济分析的步骤
1.3 经济数据的结构
1.4 计量经济分析中的因果关系和其他条件不变的概念
小结
关键术语
习题
计算机习题

第2章简单回归模型
2.1 简单回归模型的定义
2.2 普通最小二乘法的推导
2.3 OLS的操作技巧
2.4 度量单位和函数形式
2.5 OLS估计量的期望值和方差
2.6 过原点回归
小结
关键术语
习题
计算机习题
附录2A 最小化残差平方和

第3章多元回归分析：估计
3.1 使用多元回归的动因
3.2 普通最小二乘法的操作和解释
3.3 OLS估计量的期望值
3.4 OLS估计量的方差
3.5 OLS的有效性：高斯马尔可夫定理
小结
关键术语
习题
计算机习题
附录3A

第4章多元回归分析：推断
4.1 OLS估计量的抽样分布
4.2 检验对单个总体参数的假设：t检验
4.3 置信区间
4.4 检验关于参数的一个线性组合假设
4.5 对多个线性约束的检验：F检验
4.6 报告回归结果
小结
关键术语
习题
计算机习题

第5章多元回归分析：OLS的渐近性
5.1 一致性
5.2 渐近正态和大样本推断
5.3 OLS的渐近有效性
小结
关键术语
习题
计算机习题
附录5A

第6章多元回归分析：深入专题
6.1 数据的测度单位对OLS统计量的影响
6.2 对函数形式的进一步讨论
6.3 拟合优度和回归元选择的进一步探讨
6.4 预测和残差分析
小结
关键术语
习题
计算机习题
附录6A：自助法简介

第7章含有定性信息的多元回归分析：二值（或虚拟）变量
7.1 对定性信息的描述
7.2 只有一个虚拟自变量
7.3 使用多类别虚拟变量
7.4 涉及虚拟变量的交互作用
7.5 二值因变量：线性概率模型
7.6 对政策分析和项目评价的进一步讨论
小结
关键术语
习题
计算机习题

第8章异方差性
8.1 异方差性对OLS所造成的影响
8.2 OLS估计后的异方-稳健推断
8.3 对异方差性的检验
8.4 加权最小二乘估计
8.5 再议线性概率模型
小结
关键术语
习题
计算机习题

第9章模型设定和数据问题的深入探讨
9.1 函数形式误设
9.2 对无法观测解释变量使用代理变量
9.3 随机斜率模型
9.4 有测量误差时OLS的性质
9.5 数据缺失、非随机样本和异常观测
9.6 最小绝对离差估计
小结
关键术语
习题
计算机习题
时间序列数据的回归分析

第2篇时间序列数据的回归分析
第10章时间序列数据的基本回归分析
10.1 时间序列数据的性质
10.2 时间序列回归模型的例子
10.3 经典假设下OLS的有限样本性质
10.4 函数形式、虚拟变量和指数
10.5 趋势和季节性
小结
关键术语
习题
计算机习题

第11章 OLS用于时间序列数据的其他问题
11.1 平稳和弱相关时间序列
11.2 OLS的渐近性质
11.3 回归分析中使用高度持续性时间序列
11.4 动态完备模型和无序列相关
11.5 时间序列模型的同方差假定
小结
关键术语
习题
计算机习题

第12章时间序列回归中的序列相关和异方差
12.1 含序列相关误差时OLS的性质
12.2 序列相关的检验
12.3 回归元严格外生时序列相关的修正
12.4 差分和序列相关
12.5 在OLS后的序列相关一稳健推断
12.6 时间序列回归中的异方差性
小结
关键术语
习题
计算机习题
高深专题讨论

第3篇高深专题讨论
第13章跨时横截面的混合：简单面板数据方法
13.1 跨时独立横截面的混合
13.2 利用混合横截面作政策分析
13.3 两时期面板数据分析
13.4 用两期面板数据作政策分析
13.5 多于两期的差分法
小结
关键术语
……
第14章高深的面板数据方法
第15章工具变量估计与两阶段最小二乘法
第16章联立方程模型
第17章限值因变量模型和样本选择纠正
第18章时间序列高深专题
第19章一个经验项目的实施
附录A 基本数学工具
附录B 概率论基础
附录C 数理统计基础
附录D 矩阵代数概述
附录E 矩阵形式的线性回归模型
附录F 各章问题解答
附录G 统计用表

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