計量經(jīng)濟學導論：現(xiàn)代觀點（第七版）（經(jīng)濟科學譯叢）
定 價：158 元
叢書名：經(jīng)濟科學譯叢
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- 作者：杰弗里·M.伍德里奇
- 出版時間：2023/5/1
- ISBN：9787300313085
- 出 版 社：中國人民大學出版社
- 中圖法分類：F224.0
- 頁碼：948
- 紙張：
- 版次：1
- 開本：16
本書是一本經(jīng)典的初級計量經(jīng)濟學教材，語言通俗易懂，且輔以恰到好處的案例指導學生學習和運用計量方法。與大多數(shù)其他同類教材最顯著的區(qū)別是,它的篇章結構是根據(jù)分析數(shù)據(jù)的類型進行劃分的：第一篇是橫截面數(shù)據(jù)的回歸分析；第二篇是時間序列數(shù)據(jù)的回歸分析；第三篇則介紹了一些更深入的專題。本書的主要特點是：
（1）不需要具備高深的數(shù)學知識，讀者只要掌握大學所學的線性代數(shù)和概率統(tǒng)計基礎知識即可。
（2）強調(diào)計量經(jīng)濟學在實際問題中的應用。
（3）含有大量例題和練習題。章末習題和計算機習題多著重于經(jīng)驗研究而非復雜的推導。
（4）課程安排比較靈活。教師可以根據(jù)教學需要合理挑選章節(jié)進行講授，而不會影響教學的連續(xù)性。
本書適合各高等院校經(jīng)濟管理類專業(yè)本科生作為計量經(jīng)濟學教材，還可供經(jīng)濟管理類教師及科研人員作為參考書使用。
杰弗里•M.伍德里奇，密歇根州立大學經(jīng)濟學特聘教授。他于1982年在加州大學伯克利分校獲得計算機科學與經(jīng)濟學學士學位，并于1986年在加州大學圣迭戈分校獲經(jīng)濟學博士學位。伍德里奇博士曾在國際知名期刊上發(fā)表了30多篇學術論文。他還是《橫截面與面板數(shù)據(jù)的計量經(jīng)濟分析》(Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data)一書的作者。他所獲的獎項包括：斯隆(Alfred P．Sloan)研究獎，《計量經(jīng)濟理論》(Econometric Theory)的PluraScripsit獎，《應用計量經(jīng)濟學雜志》(Journal of Applied Econometrics)的斯通(Richard Stone)爵士獎，以及在MIT三次獲得研究生教學年度優(yōu)秀教師獎。他還是計量經(jīng)濟學會(Econometric Society)和《計量經(jīng)濟學雜志》 (Journal of Econometric)的資深會員。
涂海洋，王文佳，中國人民大學博士研究生，鄒炬伸，北京大學博士研究生。張成思，現(xiàn)任中國人民大學貨幣金融系系副主任，曾執(zhí)教于香港中文大學，研究方向為宏觀金融與金融時間序列分析等。
第1章 計量經(jīng)濟學的性質與經(jīng)濟數(shù)據(jù)
1.1 什么是計量經(jīng)濟學
1.2實證經(jīng)濟分析的步驟
1.3經(jīng)濟數(shù)據(jù)的結構
1.4計量經(jīng)濟分析中的因果關系和其他條件不變的概念
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第一部分 橫截面數(shù)據(jù)的回歸分析
第2章 簡單回歸模型
2.1 簡單回歸模型的定義
2.2普通最小二乘法的推導
2.3 OLS的性質
2.4度量單位和函數(shù)形式
2.5 OLS估計量的期望值和方差
2.6過原點回歸及對常數(shù)回歸
2.7對二值變量回歸
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
附錄2A最小化殘差平方和
第3章 多元回歸分析：估計
3.1使用多元回歸的動因
3.2普通最小二乘法的操作和解釋
3.3 OLS估計量的期望值
3.4 OLS估計量的方差
3.5 OLS的有效性：高斯馬爾科夫定理
3.6對多元回歸分析語言的一些說明
3.7一些應用多元回歸的場景
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第4章 多元回歸分析：推斷
4.1OLS估計量的抽樣分布
4.2對單個總體參數(shù)的假設檢驗：t檢驗
4.3置信區(qū)間
4.4關于參數(shù)的一個線性組合的假設檢驗
4.5對多個線性約束的檢驗：F檢驗
4.6報告回歸結果
4.7對因果效應和政策分析的再次討論
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第5章 多元回歸分析：OLS的漸近性
5.1一致性
5.2漸近正態(tài)和大樣本推斷
5.3 OLS的漸近有效性
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
附錄5A
第6章 多元回歸分析：深入專題
6.1數(shù)據(jù)的測度單位對OLS統(tǒng)計量的影響
6.2對函數(shù)形式的進一步討論
6.3擬合優(yōu)度和回歸元選擇的進一步探討
6.4預測和殘差分析
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第6章附錄
第7章 含有定性信息的多元回歸分析
7.1對定性信息的描述
7.2只有一個虛擬自變量
7.3使用多類別虛擬變量
7.4涉及虛擬變量的交互作用
7.5二值因變量：線性概率模型
7.6對政策分析和項目評價的進一步討論
7.7離散因變量的回歸結果解釋
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第8章 異方差性
8.1異方差性對OLS所造成的影響
8.2 OLS估計后的異方差穩(wěn)健推斷
8.3對異方差性的檢驗
8.4加權最小二乘估計
8.5再議線性概率模型
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第9章 模型設定和數(shù)據(jù)問題的進一步討論
9.1函數(shù)形式誤設
9.2對無法觀測解釋變量使用代理變量
9.3隨機斜率模型
9.4有測量誤差時OLS的性質
9.5數(shù)據(jù)缺失、非隨機樣本和異常觀測
9.6最小絕對離差估計
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第二部分 時間序列數(shù)據(jù)回歸分析
第10章 時間序列數(shù)據(jù)的基本回歸分析
10.1時間序列數(shù)據(jù)的性質
10.2時間序列回歸模型的例子
10.3經(jīng)典假設下OLS的有限樣本性質
10.4函數(shù)形式、虛擬變量和指數(shù)
10.5趨勢和季節(jié)性
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第11章OLS用于時間序列數(shù)據(jù)的其他問題
11.1平穩(wěn)和弱相關時間序列
11.2 OLS的漸近性質
11.3回歸分析中使用高度持續(xù)性時間序列
11.4動態(tài)完備模型和無序列相關
11.5時間序列模型的同方差假設
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第12章 時間序列回歸中的序列相關和異方差性
12.1含序列相關誤差時OLS的性質
12.2在OLS回歸后的序列相關穩(wěn)健推斷
12.3序列相關性檢驗
12.4回歸元嚴格外生時序列相關的修正
12.5差分和序列相關
12.6時間序列回歸中的異方差性
本章小結
計算機練習
第三部分 高級專題
第13章 跨時橫截面的混合：簡單面板數(shù)據(jù)方法
13.1跨時獨立橫截面的混合
13.2利用混合橫截面做政策分析
13.3兩時期面板數(shù)據(jù)分析
13.4用兩期面板數(shù)據(jù)做政策分析
13.5多于兩期的差分法
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第14章 高級面板數(shù)據(jù)方法
14.1固定效應估計法
14.2隨機效應模型
14.3相關隨機效應方法
14.4把面板數(shù)據(jù)方法用于其他的數(shù)據(jù)結構
14.5把面板數(shù)據(jù)方法用于其他的數(shù)據(jù)結構
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第15章 工具變量的估計與兩階段最小二乘法
15.1動機：簡單回歸模型中的遺漏變量
15.2多元回歸模型的IV估計
15.3兩階段最小二乘法（2SLS）
15.4變量誤差問題的IV解決方法
15.5內(nèi)生性檢驗與過度識別約束檢驗
15.6異方差條件下的2SLS
15.7 2SLS應用于時間序列方程
15.8 2SLS應用于混合橫截面和面板數(shù)據(jù)
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第16章 聯(lián)立方程模型
16.1聯(lián)立方程模型的性質
16.2 OLS中的聯(lián)立性偏誤
16.3結構方程的識別和估計
16.4多于兩個方程的系統(tǒng)
16.5利用時間序列建立聯(lián)立方程模型
16.6利用面板數(shù)據(jù)建立聯(lián)立方程模型
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第17章 受限因變量模型和樣本選擇的修正
17.1 二值響應的logit和probit模型
17.2用于角點解響應的托賓模型
17.3泊松回歸模型
17.4截取和截斷回歸模型
17.5樣本選擇糾正
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第18章 時間序列高級專題
18.1無限分布滯后模型
18.2單位根檢驗
18.3偽回歸
18.4協(xié)整和誤差修正模型
18.5預測
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第19章 完成一個實證項目
19.1問題的提出
19.2文獻回顧
19.3數(shù)據(jù)的收集
19.4計量經(jīng)濟分析
19.5實證論文的寫作
本章小結
關鍵術語
附錄
數(shù)學復習A基本數(shù)學工具
A.1求和算子與描述統(tǒng)計量
A.2線性函數(shù)的性質
A.3比例與百分數(shù)
A.4若干特殊函數(shù)及其性質
A.5微分學
本章小結
關鍵術語
習題
數(shù)學復習B概率論基礎
B.1隨機變量及其概率分布
B.2聯(lián)合分布、條件分布與獨立性
B.3概率分布的特征
B.4聯(lián)合與條件分布的特征
B.5正態(tài)及其有關分布
本章小結
關鍵術語
習題
數(shù)學復習C數(shù)理統(tǒng)計基礎
C.1總體、參數(shù)與隨機抽樣
C.2估計量的有限樣本性質
C.3估計量的漸近或大樣本性質
C.4參數(shù)估計的一般方法
C.5區(qū)間估計與置信區(qū)間
C.6假設檢驗
C.7關于符號的備注
本章小結
關鍵術語
習題
高級處理方法D矩陣代數(shù)概述
D.1基本定義
D.2矩陣運算
D.3線性獨立與矩陣的秩
D.4二次型與正定矩陣
D.5冪等矩陣
D.6線性形式和二次型的微分
D.7隨機向量的矩和分布
本章小結
關鍵術語
習題
高級處理方法E矩陣形式的線性回歸模型
E.1模型與普通最小二乘估計
E.2 OLS的有限樣本性質
E.3統(tǒng)計推斷
E.4某些漸近分析
本章小結
關鍵術語
習題
術語表
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