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杰弗里·M·伍德里奇 著

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发表于2024-11-27

商品介绍



店铺: 津冀腾飞图书专营店
出版社: 中国人民大学出版社
ISBN:7300208152
版次:5
商品编码:1788671055

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书籍描述

计量经济学导论:现代观点(第五版)(经济科学译丛;“十一五”国家重点图书出版规划项目)



作 者:杰弗里·M·伍德里奇

出版时间:2015-05-06 字 数:1186 千字
书 号:208152 ISBN:978-7-300-20815-2
开 本:16 包 装:平
印 次:1-2 译 者:

定价:¥99.00

 中国人民大学出版社






内容简介

本书是一本经典的初级计量经济学教材,语言通俗易懂,且辅以恰到好处的案例指导学生学习和运用计量方法。与传统的教材不同,本书在陈述和解释假定时,作者完全放弃了非随机的或在重复样本中加以固定的回归元假定。这种方法更便于读者对计量经济学的理解和应用,是对传统计量经济学教学和研究的一个突破。本书的主要特点是:
(1)不需要具备高深的数学知识,读者只要掌握大学所学的线性代数和概率统计基础知识即可。
(2)强调计量经济学在实际问题中的应用。
(3)含有大量例题和练习题。章末习题和计算机习题多着重于经验研究而非复杂的推导。要求学生能根据所学知识仔细地推理。
(4)课程安排比较灵活。教师可以根据教学需要合理挑选章节进行讲授,而不会影响教学的连续性。
(5)本书英文原版书配有内容丰富的网络教学资源,包括教学手册、多媒体教学课件、试题库等。
本书适合各高等院校经济管理类专业本科生作为计量经济学教材,还可供经济管理类教师及科研人员作为参考书使用。


作者简介

杰弗里·M·伍德里奇是密歇根州立大学经济学特聘教授,1991年以来一直在该校任教。1986—1991年,伍德里奇博士曾是麻省理工学院的经济学助教。他予1982年在加州大学伯克利分校获得计算机科学与经济学学士学位,并于1986年在加州大学圣迭戈分校获经济学博士学位。伍德里奇博士曾在国际知名期刊上发表了30多篇学术论文,参与过多部著作中的篇章写作。他还是《横截面与面板数据的计量经济分析》(Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data)一书的作者。他所获的奖项包括:斯隆(Alfred P.Sloan)研究奖,《计量经济理论》(Econometric Theory)的Plura Scripsit奖,《应用计量经济学杂志》(Journal of Applied Econometrics)的斯通(Richard Stone)爵士奖,以及在MIT三次获得研究生教学年度you秀教师奖。他还是计量经济学会(Econometric Society)和《计量经济学杂志》 (Journal of Econometric)的zi深会员。


章节目录

目录:
第1章 计量经济学的性质与经济数据
1.1 什么是计量经济学
1.2 经验经济分析的步骤
1.3 经济数据的结构
1.4 计量经济分析中的因果关系和其他条件不变的概念
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第yi篇 横截面数据的回归分析
第2章 简单回归模型
2.1 简单回归模型的定义
2.2 普通zui小二乘法的推导
2.3 OLS的操作技巧
2.4 度量单位和函数形式
2.5 OLS估计量的期望值和方差
2.6 过原点回归及对常数回归
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第3章 多元回归分析:估计
3.1 使用多元回归的动因
3.2 普通zui小二乘法的操作和解释
3.3 OLS估计量的期望值
3.4 OLS估计量的方差
3.5 OLS的有效性:高斯马尔科夫定理
3.6 对多元回归分析语言的一些说明
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第4章 多元回归分析:推断
4.1 OLS估计量的抽样分布
4.2 检验对单个总体参数的假设:t检验
4.3 置信区间
4.4 检验关于参数的一个线性组合假设
4.5 对多个线性约束的检验:F检验
4.6 报告回归结果
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第5章 多元回归分析:OLS的渐近性
5.1 一致性
5.2 渐近正态和大样本推断
5.3 OLS的渐近有效性
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第6章 多元回归分析:深入专题
6.1 数据的测度单位对OLS统计量的影响
6.2 对函数形式的进一步讨论
6.3 拟合优度和回归元选择的进一步探讨
6.4 预测和残差分析
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第7章 含有定性信息的多元回归分析:二值(或虚拟)变量
7.1 对定性信息的描述
7.2 只有一个虚拟自变量
7.3 使用多类别虚拟变量
7.4 涉及虚拟变量的交互作用
7.5 二值因变量:线性概率模型
7.6 对政策分析和项目评价的进一步讨论
7.7 离散因变量的回归结果解释
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第8章 异方差性
8.1 异方差性对OLS所造成的影响
8.2 OLS估计后的异方差—稳健推断
8.3 对异方差性的检验
8.4 加权zui小二乘估计
8.5 再议线性概率模型
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第9章 模型设定和数据问题的深入探讨
9.1 函数形式误设
9.2 对无法观测解释变量使用代理变量
9.3 随机斜率模型
9.4 有测量误差时OLS的性质
9.5 数据缺失、非随机样本和异常观测
9.6 zui小juedui离差估计
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第二篇 时间序列数据的回归分析
第10章 时间序列数据的基本回归分析
10.1 时间序列数据的性质
10.2 时间序列回归模型的例子
10.3 经典假设下OLS的有限样本性质
10.4 函数形式、虚拟变量和指数
10.5 趋势和季节性
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第11章 OLS用于时间序列数据的其他问题
11.1 平稳和弱相关时间序列
11.2 OLS的渐近性质
11.3 回归分析中使用高度持续性时间序列
11.4 动态完备模型和无序列相关
11.5 时间序列模型的同方差假定
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第12章 时间序列回归中的序列相关和异方差性
12.1 含序列相关误差时OLS的性质
12.2 序列相关的检验
12.3 回归元严格外生时序

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