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前言29

第一篇 导论与复习43

1 经济问题和数据43

1.1 我们研究的经济问题43

1.2 因果效应和理想化试验47

1.3 数据：来源和类型49

本章小结54

重要术语55

内容复习55

2 概率论复习56

2.1 随机变量和概率分布57

2.2 期望值、均值和方差60

2.3 二维随机变量68

2.4 正态分布、卡方分布、学生t分布和F分布78

2.5 随机抽样和样本均值的分布85

2.6 抽样分布的大样本近似89

本章小结94

重要术语96

内容复习97

习题98

附录2.1 重要概念2.3中结论的推导104

3 统计学复习106

3.1 总体均值的估计107

3.2 有关总体均值的假设检验112

3.3 总体均值的置信区间121

3.4 不同总体的均值比较123

3.5 基于试验数据的因果效应的均值之差估计125

3.6 样本容量较小时使用t统计量128

3.7 散点图、样本协方差和样本相关系数133

本章小结137

重要术语137

内容复习138

习题138

实证练习145

附录3.1 美国当前人口调查146

附录3.2 ？是μY的最小二乘估计量的两种证明方法146

附录3.3 样本方差一致性的证明147

第二篇 回归分析基础149

4 一元线性回归149

4.1 线性回归模型149

4.2 线性回归模型的系数估计154

4.3 拟合优度161

4.4 最小二乘假设164

4.5 OLS估计量的抽样分布169

4.6 结论173

本章小结173

重要术语174

内容复习174

习题175

实证练习178

附录4.1 加利福尼亚测试成绩数据集181

附录4.2 OLS估计量的推导181

附录4.3 OLS估计量的抽样分布182

5 一元线性回归：假设检验和置信区间186

5.1 关于某个回归系数的假设检验186

5.2 回归系数的置信区间193

5.3 X为二值变量时的回归195

5.4 异方差和同方差197

5.5 普通最小二乘的理论基础203

5.6 样本容量较小时t统计量在回归中的运用206

5.7 结论208

本章小结209

重要术语209

内容复习210

习题210

实证练习215

附录5.1 OLS的标准误公式216

附录5.2 Gauss-Markov条件和Gauss-Markov定理的证明217

6 多元线性回归221

6.1 遗漏变量偏差221

6.2 多元回归模型228

6.3 多元回归的OLS估计量231

6.4 多元回归的拟合优度235

6.5 多元回归的最小二乘假设238

6.6 多元回归中OLS估计量的分布240

6.7 多重共线性241

6.8 结论245

本章小结245

重要术语246

内容复习246

习题247

实证练习251

附录6.1 （6.1 ）式的推导253

附录6.2 含两个回归变量且误差同方差时OLS估计量的分布254

附录6.3 Frisch-Waugh定理254

7 多元回归中的假设检验和置信区间256

7.1 单个系数的假设检验和置信区间256

7.2 联合假设的检验261

7.3 涉及多个系数的单个约束检验268

7.4 多个系数的置信集270

7.5 多元回归的模型设定271

7.6 测试成绩数据集分析277

7.7 结论282

本章小结283

重要术语283

内容复习283

习题284

实证练习288

附录7.1 联合假设的Bonferroni检验290

附录7.2 条件均值独立292

8 非线性回归函数294

8.1 非线性回归函数的一般建模方法296

8.2 一元非线性函数304

8.3 自变量的交互作用316

8.4 学生／教师比对测试成绩的非线性效328

8.5 结论336

本章小结337

重要术语337

内容复习338

习题338

实证练习344

附录8.1 参数非线性的回归函数348

附录8.2 非线性回归函数的斜率和弹性351

9 基于多元回归的评估研究354

9.1 内部和外部有效性354

9.2 多元回归分析的内部有效性威胁358

9.3 利用回归进行预测时的内部和外部有效性369

9.4 实例：测试成绩和班级规模371

9.5 结论381

本章小结382

重要术语382

内容复习382

习题383

实证练习386

附录9.1 马萨诸塞州的小学测试数据387

第三篇 回归分析的深入专题389

10 面板数据回归389

10.1 面板数据390

10.2 具有两个时期的面板数据：“前后”比较393

10.3 固定效应回归396

10.4 时间固定效应回归400

10.5 固定效应回归假设和固定效应回归的标准误404

10.6 有关酒后驾车的法律规定和交通事故死亡人数407

10.7 结论411

本章小结412

重要术语412

内容复习412

习题413

实证练习415

附录10.1 州交通死亡事故数据集418

附录10.2 固定效应回归的标准误418

11 二值因变量回归423

11.1 二值因变量和线性概率模型424

11.2 probit和logit回归429

11.3 logit和probit模型的估计和推断436

11.4 在波士顿HMDA数据中的应用440

11.5 总结447

本章小结449

重要术语449

内容复习449

习题450

实证练习452

附录11.1 波士顿HMDA数据集455

附录11.2 最大似然估计455

附录11.3 其他受限因变量模型458

12 工具变量回归461

12.1 单个回归变量和单个工具变量的Ⅳ估计量462

12.2 一般Ⅳ回归模型472

12.3 工具变量有效性的检验479

12.4 在香烟需求中的应用485

12.5 有效工具变量的来源490

12.6 结论495

本章小结496

重要术语497

内容复习497

习题498

实证练习500

附录12.1 香烟消费的面板数据集502

附录12.2 （12.4 ）式中TSLS估计量公式的推导503

附录12.3 TSLS估计量的大样本分布503

附录12.4 工具变量无效时TSLS估计量的大样本分布505

附录12.5 弱工具变量时的工具变量分析506

附录12.6 带控制变量的TSLS509

13 试验和准试验511

13.1 可能结果、因果效应和理想化试验512

13.2 对试验有效性的威胁515

13.3 班级规模缩小效应的试验估计520

13.4 准试验529

13.5 准试验的潜在问题538

13.6 异质总体的试验和准试验估计540

13.7 结论545

本章小结546

重要术语547

内容复习547

习题548

实证练习552

附录13.1 STAR项目数据集554

附录13.2 个体因果效应不同时的Ⅳ估计555

附录13.3 用于试验数据分析的可能结果分析框架556

第四篇 经济时间序列数据的回归分析558

14 时间序列回归和预测导论558

14.1 利用回归模型进行预测559

14.2 时间序列数据和序列相关性导论560

14.3 自回归568

14.4 包含其他预测变量的时间序列回归和自回归分布滞后模型574

14.5 基于信息准则的滞后长度选取584

14.6 非平稳性Ⅰ：趋势588

14.7 非平稳性Ⅱ：突变598

14.8 结论610

本章小结611

重要术语612

内容复习613

习题613

实证练习617

附录14.1 第14章 中用到的时间序列数据619

附录14.2 AR（1）模型的平稳性620

附录14.3 滞后算子符号621

附录14.4 ARMA模型622

附录14.5 BIC滞后长度估计量的一致性623

15 动态因果效应的估计625

15.1 橘子汁数据初探626

15.2 动态因果效应629

15.3 含外生回归变量时的动态因果效应估计634

15.4 异方差和自相关一致的标准误637

15.5 含严格外生回归变量时的动态因果效应估计642

15.6 橘子汁价格和寒冷天气652

15.7 外生性合理吗？几个实例660

15.8 结论663

本章小结663

重要术语664

内容复习664

习题665

实证练习668

附录15.1 橘子汁价格数据集669

附录15.2 用滞后算子符号表示的ADL模型和广义最小二乘670

16 时间序列回归的其他专题673

16.1 向量自回归673

16.2 多期预测678

16.3 单整阶数和DF-GLS单位根检验684

16.4 协整691

16.5 波动集群性和自回归条件异方差701

16.6 结论704

本章小结705

重要术语706

内容复习706

习题707

实证练习709

附录16.1 第16章 用到的美国金融数据710

第五篇 回归分析的计量经济学理论711

17 一元线性回归理论711

17.1 扩展的最小二乘假设和OLS估计量712

17.2 渐近分布理论基础714

17.3 OLS估计量和t统计量的渐近分布720

17.4 误差服从正态分布时的精确抽样分布722

17.5 加权最小二乘725

本章小结730

重要术语730

内容复习731

习题731

附录17.1 正态分布及其相关分布和连续型随机变量的矩734

附录17.2 两个不等式737

18 多元回归理论739

18.1 多元线性回归模型和OLS估计量的矩阵形式740

18.2 OLS估计量和t统计量的渐近分布744

18.3 联合假设的检验748

18.4 正态误差下回归统计量的分布750

18.5 误差同方差时OLS估计量的效率754

18.6 广义最小二乘756

18.7 工具变量和广义矩估计法762

本章小结772

重要术语772

内容复习773

习题773

附录18.1 矩阵代数概要779

附录18.2 多维分布783

附录18.3 ？渐近正态分布的推导784

附录18.4 正态误差下OLS检验统计量的精确分布推导785

附录18.5 多元回归Gauss-Markov定理的证明786

附录18.6 Ⅳ和GMM估计中部分结论的证明788

附表791

参考文献799

内容复习 部分解答805

术语表813