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[美] Jeffrey M. Wooldridge

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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
第一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 普通最小二乘法的推导
2．3 0LS对任一样本数据的性质
2．4 度量单位和函数形式
2．5 0LS估计量的期望值和方差
2．6 过原点回归及对常数回归
第3章多元回归分析：估计
3．1 使用多元回归的动因
3．2 普通最小二乘法的操作和解释
3．3 0LS估计量的期望值
3．4 0LS估计量的方差
3．5 0LS的有效性：高斯一马尔科夫定理
3．6 对多元回归分析语言的一些说明
第4章多元回归分析：推断
4．1 0LS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
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 0LS的渐近有效性
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
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
第8章异方差性
8．1 异方差性对OLS所造成的影响
8．2 0LS估计后的异方差一稳健推断
8．3 对异方差性的检验
8．4 加权最小二乘估计
8．5 再议线性概率模型
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 最小绝对离差估计
……
第二篇时间序列数据的回归分析
第三篇高级专题
第四篇附录
参考文献
术语表
译后记
· · · · · · (收起)

具体描述

第六版保留了第五版的总体结构。《计量经济学导论：现代观点（第6版）/经济科学译丛》区别于绝大多数其他教科书的显著的特征是，它的篇章结构是根据分析数据的类型而划分的。这与传统方法明显不同，因为传统分析总是先提出一个线性模型，并列出以后分析中可能需要的所有假定，然后在与那些假定之间的联系不甚清晰的情况下，证明或得出一些结论。我的方法是：在第一篇中，开篇就在随机抽样昀假定下，用横截面数据讨论多元回归分析。因为学过初级统计学课程的学生都熟悉从总体中随机抽样的方法，所以这种安排比较自然。重要的是，它使得我们能够将对潜在总体回归模型的假定（具有经济或行为含义的假定）与数据抽取方式的假定区分开来。在学生很好地掌握了使用随机样本的多元回归模型之后，可以直观地讨论非随机抽样的后果。

现代计量经济学的一个重要特征是：解释变量（与因变量一起）被作为随机变量的结果来处理。对社会科学而言，引入随机解释变量比传统假定中的非随机解释变量要现实得多。一个明显的好处就是，总体模型或随机抽样方法减少了学生必须接受和理解的假定数量。反之，古典回归分析法把解释变量视为重复样本中的固定回归元，这种方法只能适用于试验背景中搜集来的数据，但它在初级教科书中仍非常盛行。此外，因陈述和解释模型假定而产生的种种曲解可能让学生产生混淆。