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第1篇 导论与知识回顾2

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9

内容复习9

第2章 概率论知识回顾10

2.1随机变量和概率分布10

2.2期望值、均值和方差13

2.3二维随机变量16

2.4正态分布、x2分布、学生t分布及F分布21

2.5随机抽样与样本均值的抽样分布25

2.6抽样分布的大样本近似28

本章小结32

重要术语32

内容复习32

习题33

实证练习36

附录2A重要概念2-3中结果的推导36

第3章 统计学知识回顾37

3.1总体均值的估计37

3.2关于总体均值的假设检验40

3.3总体均值的置信区间46

3.4不同总体间的均值比较47

3.5基于实验数据估计因果效应49

3.6样本容量较小时的t统计量51

3.7散点图、样本协方差和样本相关系数52

本章小结54

重要术语55

内容复习55

习题55

实证练习58

附录3A美国当前人口调查59

附录3B Y是μY的最小二乘估计量的两种证明方法59

附录3C样本方差一致性的证明60

第2篇 回归分析基础62

第4章 一元线性回归62

4.1线性回归模型62

4.2线性回归模型的系数估计65

4.3拟合优度69

4.4最小二乘假设71

4.5 OLS估计量的抽样分布74

4.6结论76

本章小结76

重要术语77

内容复习77

习题77

实证练习78

附录4A加利福尼亚州的测试成绩数据集79

附录4B OLS估计量的推导80

附录4C OLS估计量的抽样分布80

第5章 一元线性回归：假设检验和置信区间82

5.1关于某个回归系数的假设检验82

5.2回归系数的置信区间86

5.3 X为二元变量时的回归87

5.4异方差和同方差88

5.5普通最小二乘的理论基础92

5.6样本容量较小时的t统计量应用93

5.7结论94

本章小结95

重要术语95

内容复习95

习题96

实证练习98

附录5A OLS标准误差公式98

附录5B高斯—马尔科夫条件和高斯—马尔科夫定理的证明99

第6章 多元线性回归102

6.1遗漏变量偏差102

6.2多元回归模型106

6.3多元回归的OLS估计量108

6.4多元回归的拟合优度110

6.5多元回归模型的最小二乘假设112

6.6多元回归模型中OLS估计量的分布113

6.7多重共线性114

6.8结论116

本章小结116

重要术语116

内容复习117

习题117

实证练习119

附录6A式（6-1）的推导119

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120

附录6C Frisch-Waugh定理120

第7章 多元线性回归：假设检验和置信区间121

7.1单个系数的假设检验和置信区间121

7.2联合假设的检验124

7.3涉及多个系数的单约束检验128

7.4多个系数的置信集128

7.5多元回归的模型设定129

7.6对测试成绩数据集的分析132

7.7结论135

本章小结136

重要术语136

内容复习136

习题136

实证练习138

附录7A联合假设的Bonferroni检验139

附录7B条件均值独立140

第8章 非线性回归函数142

8.1非线性回归的一般建模方法143

8.2一元非线性函数148

8.3解释变量的交互项154

8.4学生一教师比对测试成绩的非线性效应162

8.5结论165

本章小结166

重要术语166

内容复习166

习题167

实证练习170

附录8A参数非线性的回归函数171

附录8B非线性回归函数的斜率和弹性173

第9章 多元回归分析有效性的评估174

9.1内部有效性和外部有效性174

9.2多元回归分析的内部有效性威胁176

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183

9.4实例：测试成绩和班级规模184

9.5结论190

本章小结190

重要术语191

内容复习191

习题191

实证练习192

附录9A马萨诸塞州的小学测试数据193

第3篇 回归分析的高级专题196

第10章 面板数据回归196

10.1面板数据196

10.2两期的面板数据：“前后”比较198

10.3固定效应回归200

10.4时间固定效应回归202

10.5固定效应回归假设和固定效应回归的标准误差204

10.6关于酒驾的法律规定和交通事故死亡人数206

10.7结论209

本章小结210

重要术语210

内容复习210

习题210

实证练习211

附录10A州交通死亡事故数据集213

附录10B固定效应回归的标准误差213

第11章 二元被解释变量回归216

11.1二元被解释变量与线性概率模型217

11.2 probit回归和logit回归219

11.3 logit模型和probit模型的估计与推断223

11.4在波士顿HMDA数据中的应用226

11.5结论230

本章小结231

重要术语232

内容复习232

习题232

实证练习233

附录11A波士顿HMDA数据235

附录11B最大似然估计235

附录11C其他受限被解释变量模型236

第12章 工具变量回归238

12.1单个自变量和单个工具变量的工具变量估计量238

12.2一般工具变量回归模型244

12.3检验工具变量有效性248

12.4在香烟需求例子中的应用252

12.5如何寻找有效的工具变量255

12.6结论258

本章小结259

重要术语259

内容复习259

习题259

实证练习260

附录12A香烟消费面板数据集262

附录12B式（12-4）中TSLS估计量公式的推导262

附录12C TSLS估计量的大样本分布262

附录12D工具变量非有效时TSLS估计量的大样本分布263

附录12E存在潜在弱工具变量时的工具变量分析方法264

附录12F含有控制变量的TSLS265

第13章 实验和准实验266

13.1潜在结果、因果效应和理想化实验267

13.2实验的有效性威胁268

13.3减小班级规模效应的实验估计271

13.4准实验277

13.5准实验的潜在问题281

13.6异质性总体下的实验和准实验估计283

13.7结论286

本章小结286

重要术语287

内容复习287

习题287

实证练习289

附录13A STAR项目的数据集290

附录13B异质性因果效应的工具变量估计290

附录13C实验数据分析的潜在结果框架291

第4篇 经济时间序列数据的回归分析294

第14章 时间序列回归和预测导论294

14.1利用回归模型进行预测295

14.2时间序列数据和序列相关介绍295

14.3自回归300

14.4包含额外预测变量的时间序列模型和自回归分布滞后模型303

14.5运用信息准则选择滞后阶数309

14.6非平稳性Ⅰ：趋势311

14.7非平稳性Ⅱ：突变317

14.8结论324

本章小结325

重要术语325

内容复习326

习题326

实证练习328

附录14A本章使用的时间序列数据329

附录14B AR（1）模型的平稳性329

附录14C滞后算子符号330

附录14D ARMA模型330

附录14E BIC滞后阶数估计量的一致性331

第15章 动态因果效应估计332

15.1橙汁数据的初步分析333

15.2动态因果效应334

15.3使用外生解释变量估计动态因果效应337

15.4异方差和自相关一致标准误339

15.5严格外生解释变量的动态因果效应估计342

15.6橙汁价格和霜冻天气347

15.7外生性合理吗？一些例子351

15.8结论353

本章小结353

重要术语353

内容复习354

习题354

实证练习355

附录15A橙汁数据集356

附录15B使用滞后算子表述ADL模型及广义最小二乘法356

第16章 时间序列回归的其他专题358

16.1向量自回归358

16.2多期预测361

16.3单整阶数和DF-GLS单位根检验364

16.4协整368

16.5波动集群性和自回归条件异方差373

16.6结论376

本章小结377

重要术语377

内容复习377

习题377

实证练习378

第5篇 回归分析的计量经济学理论382

第17章 一元线性回归理论382

17.1扩展的最小二乘假设和OLS估计量382

17.2渐近分布理论基础384

17.3 OLS估计量和t统计量的渐近分布387

17.4误差项服从正态分布时的精确抽样分布389

17.5加权最小二乘法390

本章小结393

重要术语394

内容复习394

习题394

附录17A正态分布及其相关分布和连续型随机变量的矩396

附录17B两个不等式397

第18章 多元线性回归理论398

18.1多元回归模型和OLS估计量的矩阵形式399

18.2 OLS估计量和t统计量的渐近分布401

18.3联合假设检验403

18.4正态误差项假设下回归统计量的分布404

18.5误差项为同方差时OLS估计量的有效性406

18.6广义最小二乘法408

18.7工具变量和广义矩估计411

本章小结416

重要术语417

内容复习417

习题417

附录18A 矩阵代数概要420

附录18B多维分布422

附录18C推导^β的渐近分布423

附录18D推导正态误差项下OLS检验统计量的精确分布423

附录18E多元回归模型高斯—马尔科夫定理的证明过程424

附录18F IV和GMM估计中部分结论的证明424

附录426

参考文献434

术语表439