本書第二版對結(jié)構(gòu)和內(nèi)容進行了調(diào)整，包含了一些新的主題，如函數(shù)形式的選擇、模型設(shè)定檢驗、隨機回歸和估計法、定性及限值因變量模型等。還介紹了Durbin-Watson約束檢驗，并以全新的更易理解的例子對非線性最小二乘估計量進行了解釋，本書還為教師和學(xué)生提供了幫助教學(xué)的補充資料。本書適用于本科生、研究生及MBA。
第1章 計量經(jīng)濟學(xué)導(dǎo)論
1.1 為什么要研究計量經(jīng)濟學(xué)
1.2 何謂計量經(jīng)濟學(xué)？
1.3 計量經(jīng)濟模型
1.4 如何取得數(shù)據(jù)？
1.5 統(tǒng)計推斷
1.6 研究模式
第2章 基本概念
學(xué)習(xí)目標(biāo)
2.1 實驗、結(jié)果與隨機變量
2.2 隨機變量的概率分布
2.3 單一隨機變量的期望值
2.4 應(yīng)用聯(lián)合概率密度函數(shù)
2.5 多元隨機變量函數(shù)的期望值：協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)
2.6 正態(tài)分布
習(xí)題
第3章 簡單線性回歸模型：設(shè)定與估計
學(xué)習(xí)目標(biāo)
3.1 經(jīng)濟模型
3.2 計量經(jīng)濟模型
3.3 估計支出關(guān)系的參數(shù)
習(xí)題
第4章 最小二乘估計量的性質(zhì)
學(xué)習(xí)目標(biāo)
4.1 最小二乘估計量為隨機變量
4.2 最小二乘估計量的統(tǒng)計性質(zhì)
4.3 高斯—馬爾可夫定理
4.4 最小二乘估計量的概率分布
4.5 估計誤差項的方差
習(xí)題
第5章 簡單回歸模型的推斷：區(qū)間估計、假設(shè)檢驗及預(yù)測
學(xué)習(xí)目標(biāo)
5.1 區(qū)間估計
5.2 假設(shè)檢驗
5.3 最小二乘擬合值
習(xí)題
第6章 簡單線性回歸模型：報告結(jié)果與選擇函數(shù)形式
學(xué)習(xí)目標(biāo)
6.1 判定系數(shù)
6.2 報告回歸的結(jié)果
6.3 選擇函數(shù)形式
6.4 殘差為正態(tài)分布嗎？
習(xí)題
第7章 多元回歸模型
學(xué)習(xí)目標(biāo)
7.1 模型的設(shè)定及數(shù)據(jù)
7.2 估計多元回歸模型的參數(shù)
7.3 最小二乘估計量的統(tǒng)計性質(zhì)
7.4 區(qū)間估計
7.5 單個系數(shù)的假設(shè)檢驗
7.6 擬合優(yōu)度
習(xí)題
第8章 多元回歸模型的進一步推斷
學(xué)習(xí)目標(biāo)
8.1 F檢驗
8.2 檢驗?zāi)Ｐ偷娘@著性
8.3 擴展模型
8.4 檢驗一些經(jīng)濟上的假設(shè)
8.5 非樣本信息的利用
8.6 模型設(shè)定
8.7 存在共線性的經(jīng)濟變量
8.8 預(yù)測
習(xí)題
第9章 虛擬（二元）變量
學(xué)習(xí)目標(biāo)
9.1 導(dǎo)論
9.2 截距虛擬變量的應(yīng)用
9.3 斜率虛擬變量
9.4 范例：臨近大學(xué)對房價的影響
9.5 虛擬變量的常見應(yīng)用
9.6 檢驗定性變量效應(yīng)是否存在
9.7 用虛擬變量檢驗兩個回歸是否相等
習(xí)題
第10章 非線性模型
學(xué)習(xí)目標(biāo)
10.1 多項式和交互變量
10.2 簡單的參數(shù)非線性模型
10.3 Logistic增長曲線
10.4 泊松回歸
習(xí)題
第11章 異方差性
學(xué)習(xí)目標(biāo)
11.1 異方差性的本質(zhì)
11.2 異方差對最小二乘估計量的影響
11.3 比例異方差
11.4 檢測異方差
11.5 帶異方差分解的樣本
習(xí)題
第12章 自相關(guān)
學(xué)習(xí)目標(biāo)
12.1 問題的本質(zhì)
12.2 一階自相關(guān)誤差
12.3 對最小二乘估計量的影響
12.4 廣義最小二乘法
12.5 運用廣義最小二乘法
12.6 自相關(guān)的檢驗
12.7 用AR(1)誤差作預(yù)測
習(xí)題
第13章 隨機回歸和矩估計法
學(xué)習(xí)目標(biāo)
13.1 導(dǎo)論
13.2 x為隨機變量的線性回歸
13.3 根據(jù)矩估計法所得的估計量
13.4 檢驗自變量和誤差項之間的相關(guān)性
習(xí)題
第14章 聯(lián)立方程模型
學(xué)習(xí)目標(biāo)
14.1 導(dǎo)論
14.2 供給與需求模型
14.3 簡化式方程
14.4 最小二乘估計法在聯(lián)立方程模型上的失靈
14.5 識別問題
14.6 兩階段最小二乘估計方法
14.7 兩階段最小二乘估計法的一個例子
習(xí)題
第15章 分布滯后模型
學(xué)習(xí)目標(biāo)
15.1 導(dǎo)論
15.2 有限分布滯后模型
15.3 幾何滯后
15.4 Koyck變換
15.5 自回歸分布滯后
習(xí)題
第16章 以時間序列數(shù)據(jù)進行回歸
學(xué)習(xí)目標(biāo)
16.1 穩(wěn)定時間序列
16.2 偽回歸
16.3 用自相關(guān)函數(shù)檢驗平穩(wěn)性
16.4 平穩(wěn)性的單位根檢驗
16.5 協(xié)整
16.6 總結(jié)使用時間序列數(shù)據(jù)時的估計策略
習(xí)題
第17章 時間序列與截面數(shù)據(jù)的合并
學(xué)習(xí)目標(biāo)
17.1 一個經(jīng)濟模型
17.2 表面上不相關(guān)的回歸
17.3 虛擬變量的設(shè)定
17.4 誤差組成模型
習(xí)題
第18章 定性和限值因變量模型
學(xué)習(xí)目標(biāo)
18.1 導(dǎo)論
18.2 含有虛擬因變量的模型
18.3 二元選擇的logit模型
18.4 其他有定性變量的模型
18.5 限值因變量模型
習(xí)題
第19章 撰寫實證研究報告及經(jīng)濟數(shù)據(jù)的來源
19.1 選擇經(jīng)濟研究的主題
19.2 撰寫研究報告的格式
19.3 經(jīng)濟數(shù)據(jù)的來源
習(xí)題
譯者后記
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