经济科学译丛 “十一五”国家重点图书出版规划项目 计量经济学导论 第3版【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

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第1篇 导论与复习1

第1章 经济问题和数据3

1.1我们研究的经济问题3

1.2因果效应和理想化实验6

1.3数据：来源和类型7

本章小结11

关键术语11

练习A11

第2章 概率论综述12

2.1随机变量和概率分布13

2. 2期望值、均值和方差15

2. 3二维随机变量20

2.4正态分布、x2分布、学生t分布和F分布27

2. 5随机抽样与样本均值分布32

2. 6抽样分布的大样本近似35

本章小结40

关键术语40

练习A41

练习B41

附录2.1重要概念2.3中的结果推导45

第3章 统计学综述47

3.1总体均值的估计48

3.2关于总体均值的假设检验51

3.3总体均值的置信区间58

3.4不同总体间的均值比较59

3.5利用实验数据的因果效应的均值之差进行估计62

3.6当样本容量较小时使用t统计量63

3.7散点图、样本协方差和样本相关系数65

本章小结68

关键术语69

练习A69

练习B70

练习C73

附录3.1美国《当前人口调查》73

附录3.2 Y是μ Y最小二乘估计量的两种证明方法74

附录3.3样本方差一致性的证明74

第2篇 回归分析基础77

第4章 一元线性回归79

4.1线性回归模型79

4.2线性回归模型的系数估计83

4.3拟合优度88

4.4最小二乘假设90

4.5 OLS估计量的抽样分布94

4.6结论96

本章小结97

关键术语97

练习A97

练习B97

练习C99

附录4.1加利福尼亚州测试成绩数据集101

附录4.2 OLS估计量的推导101

附录4.3 OLS估计量的抽样分布101

第5章 一元线性回归：假设检验与统计推断105

5.1关于某个回归系数的假设检验105

5.2回归系数的置信区间110

5.3 X为二元变量时的回归111

5.4异方差和同方差113

5.5普通最小二乘的理论基础117

5.6样本容量较小时t统计量在回归中的应用119

5.7结论120

本章小结121

关键术语121

练习A121

练习B122

练习C124

附录5.1 OLS标准误差的公式125

附录5.2高斯-马尔可夫条件和高斯-马尔可夫定理的证明126

第6章 多元线性回归129

6.1遗漏变量偏差129

6.2多元线性回归模型134

6.3多元回归的OLS估计量136

6.4多元回归的拟合优度138

6.5多元回归的最小二乘假设140

6.6多元回归中OLS估计量的分布142

6.7多重共线性142

6.8结论145

本章小结145

关键术语146

练习A146

练习B146

练习C149

附录6.1式（6.1）的推导150

附录6.2包含两个回归变量且误差同方差时OLS估计量的分布150

附录6.3弗里希-沃定理150

第7章 多元回归中的假设检验和置信区间152

7.1单个系数的假设检验和置信区间152

7.2联合假设的检验155

7.3涉及多个系数的单约束检验160

7.4多个系数的置信集161

7.5多元回归的模型设定162

7.6对测试成绩数据集的分析166

7.7结论169

本章小结170

关键术语170

练习A170

练习B170

练习C173

附录7.1联合假设的邦弗伦尼检验174

附录7.2条件均值独立性175

第8章 非线性回归函数177

8.1非线性回归函数的一般建模方法178

8.2一元非线性函数184

8.3解释变量的交互作用192

8.4学生教师比对测试成绩的非线性效应202

8.5结论206

本章小结206

关键术语207

练习A207

练习B207

练习C210

附录8.1参数非线性的回归函数212

附录8.2非线性回归函数的斜率和弹性215

第9章 基于多元回归的评估研究217

9.1内部有效性和外部有效性217

9.2多元回归分析中内部有效性的威胁220

9.3利用回归进行预测时的内部有效性和外部有效性228

9.4实例：测试成绩和班级规模229

9.5结论235

本章小结236

关键术语236

练习A236

练习B237

练习C238

附录9.1马萨诸塞州的小学测试数据239

第3篇 回归分析的深入专题241

第10章 面板数据回归243

10.1面板数据244

10.2两时期面板数据：“事前事后”的比较246

10.3固定效应回归248

10.4时间固定效应回归251

10.5固定效应回归假设和固定效应回归的标准误差253

10.6关于酒驾的法律和交通死亡事故256

10.7结论259

本章小结259

关键术语260

练习A260

练习B260

练习C262

附录10.1州交通死亡事故数据集263

附录10.2固定效应回归的标准误差263

第11章 二元被解释变量回归266

11.1二元被解释变量和线性概率模型267

11.2 probit和logit回归270

11.3logit模型和probit模型的估计与推断275

11.4在波士顿HMDA数据中的应用278

11.5结论283

本章小结284

关键术语284

练习A285

练习B285

练习C286

附录11.1波士顿HMDA数据集288

附录11.2最大似然估计288

附录11.3其他的受限被解释变量模型290

第12章 工具变量回归292

12.1单个回归变量和单个工具变量的工具变量估计量293

12.2一般工具变量回归模型300

12.3检验工具变量有效性305

12.4在香烟需求案例中的应用309

12.5有效工具变量从何而来？313

12.6结论316

本章小结317

关键术语317

练习A317

练习B318

练习C319

附录12.1香烟消费的面板数据集320

附录12.2式（12.4）中TSLS估计量公式的推导321

附录12.3 TSLS估计量的大样本分布321

附录12.4当工具非有效时TSLS估计量的大样本分布322

附录12.5弱工具时的工具变量分析323

附录12.6含有控制变量的TSLS324

第13章 实验和准实验326

13.1潜在结果、因果效应和理想化实验327

13.2对实验有效性的威胁329

13.3班级规模缩减效应的实验估计332

13.4准实验338

13.5准实验的潜在问题344

13.6异质性总体的实验和准实验估计345

13.7结论349

本章小结349

关键术语350

练习A350

练习B350

练习C353

附录13.1 STAR项目数据集354

附录13.2个体因果效应不同时的工具变量估计354

附录13.3分析实验数据的潜在结果框架355

第4篇 时间序列数据的回归分析357

第14章 时间序列回归及预测概论359

14.1运用回归模型进行预测360

14.2时间序列数据和序列相关361

14.3自回归366

14.4含有其他预测变量的时间序列回归和自回归分布滞后模型370

14.5基于信息准则的滞后长度选取377

14.6非平稳性Ⅰ：趋势380

14.7非平稳性Ⅱ：突变387

14.8结论396

本章小结396

关键术语397

练习A397

练习B398

练习C400

附录14.1第14章中用到的时间序列数据401

附录14.2 AR（1）模型的平稳性401

附录14.3滞后算子402

附录14.4 ARMA模型403

附录14.5 BIC滞后长度估计量的一致性403

第15章 动态因果效应的估计405

15.1橘汁数据初探406

15.2动态因果效应408

15.3含外生解释变量的动态因果效应的估计411

15.4异方差和自相关一致的标准误差414

15.5模型中含严格外生变量时的动态因果效应估计418

15.6橘汁价格和寒冷天气424

15.7外生性合理吗？几个例子429

15.8结论431

本章小结431

关键术语431

练习A432

练习B432

练习C434

附录15.1橘汁价格数据集435

附录15.2用滞后算子符号表示的ADL模型和广义最小二乘法435

第16章 时间序列回归中的其他专题437

16.1向量自回归437

16.2多期预测441

16.3单整阶数和DF-GLS单位根检验444

16.4协整449

16.5波动集群性和自回归条件异方差模型456

16.6结论459

本章小结459

关键术语460

练习A460

练习B460

练习C462

附录16.1第16章用到的美国金融数据462

第5篇 回归分析的计量经济学理论463

第17章 一元线性回归理论465

17.1加强版的最小二乘假设和OLS估计量466

17.2渐近分布理论基础467

17.3 OLS估计量和t统计量的渐近分布471

17.4误差服从正态分布时的精确抽样分布473

17.5加权最小二乘475

本章小结479

关键术语479

练习A479

练习B479

附录17.1正态分布、相关分布以及连续型随机变量的矩481

附录17.2两个不等式483

第18章 多元回归理论485

18.1用矩阵语言表示的多元线性回归模型和OLS估计量486

18.2 OLS估计量和t统计量的渐近分布488

18.3联合假设的检验491

18.4正态误差下回归统计量的分布492

18.5误差同方差时OLS估计量的效率495

18.6广义最小二乘497

18.7工具变量和广义矩估计501

本章小结508

关键术语508

练习A509

练习B509

附录18.1矩阵代数概要512

附录18.2多维分布515

附录18.3^β的渐近正态分布的推导过程516

附录18.4正态误差下OLS检验统计量的精确分布推导516

附录18.5多元回归模型的高斯-马尔可夫定理的证明过程517

附录18.6 IV和GMM估计中部分结论的证明过程518

附录521

参考文献529

术语表535

译后记543