現代計量經濟學

本書説明了計量經濟學產生的背景、計量經濟學的涵義及其所涉及到的概念、理論和建模方法以及與經濟學本身的關係。同時，進一步介紹現代計量經濟學理論、方法及其應用的發展現狀與前景。 ^[1] 

前言

第十一章內生性.工具變量和廣義矩方法

第一節關於最小二乘估計量性質的回顧

11.1.1最小二乘估計量性質的回顧

11.1.2存在測量誤差後果

11.1.3自變量與誤差項相關

第二節變量的測量誤差

11.2.1關於存在測量誤差的情形

11.2.2豪斯曼檢驗

11.2.3存在測量誤差的檢驗

11.2.4案例説明：檢驗公共開支模型中的測量誤差

11.2.5凱恩斯聯立方程模型

第三節工具變量估計量

11.3.1單個內生變量和單個工具變量的估計問題

11.3.2案例説明：有關求學與回報的估計問題

11.3.3廣義工具變量估計量(thegeneralizedinstrumentalvariablesestimator)

第四節廣義矩方法

11.4.1引言

11.4.2廣義矩方法

11.4.3簡單的例子

11.4.4案例説明：現代資產定價模型的估計

參考文獻

第一章導論

第一節計量經濟學的產生.性質與發展

1.1.1計量經濟學的產生

1.1.2計量經濟學的性質和地位

1.1.3計量經濟學的發展

第二節計量經濟學的相關概念

1.2.1經濟變量

1.2.2經濟變量之間的關係

1.2.3經濟數據的類型

1.2.4經濟數據的特徵

第三節計量經濟建模過程

1.3.1模型的設定

1.3.2樣本數據的收集

1.3.3模型參數的估計

1.3.4模型的檢驗

第四節計量經濟學的最新發展

1.4.1現代統計與數學的方法廣泛應用

1.4.2應用重點已經轉向,預測功能有所拓寬

1.4.3應用方向正在轉向新的領域

習題1

第二章多元迴歸分析模型理論與應用

第一節矩陣形式的普通最小二乘法

2.1.1普通最小二乘法(ordinaryleastsquares)

2.1.2案例説明：美國年輕職工個人工資收入差異分析

2.1.3矩陣概念

第二節多元線性迴歸模型及其估計

2.2.1多元迴歸模型

2.2.2多元迴歸模型參數的最小二乘法估計與小樣本性質

第三節假設檢驗

2.3.1有關概念介紹

2.3.2假設檢驗

第四節標準化係數和偏相關係數

2.4.1標準化係數

2.4.2案例説明：黑市足球票價估計問題

2.4.3偏相關係數

第五節帶約束的最小二乘估計及其性質

2.5.1帶約束的參數向量的最小二乘估計量

2.5.2的性質

2.5.3帶約束參數向量模型的最小二乘估計殘差eR的性質

第六節對多個迴歸參數的檢驗問題

2.6.1多個迴歸參數檢驗的統計量的構造

2.6.2檢驗簡單線性約束

2.6.3迴歸係數顯著性的聯合檢驗

2.6.4案例説明：美國年輕職工個人工資收入差異分析(續)

2.6.5案例説明：住房需求估計問題

2.6.6一般的情形

2.6.7不同模型參數是否相等的檢驗問題

第七節迴歸模型參數最小二乘估計量的性質

2.7.1普通最小二乘估計量的漸近性質

2.7.2性質説明

2.7.3例題分析：資本資產定價模型

第八節虛擬變量的使用與分段線性迴歸

2.8.1虛擬變量的使用

2.8.2分段線性迴歸

2.8.3變更迴歸方法

2.8.4有關虛擬變量係數的檢驗

第九節嵌套模型的比較

2.9.1包容性F檢驗及包容性J檢驗

2.9.2錯誤設定的函數形式

2.9.3檢驗函數形式

2.9.4案例説明：比利時個人工資收入問題的解釋

習題2

第三章最大似然估計和模型設定檢驗

第一節最大似然估計

3.1.1對數似然函數

3.1.2二點分佈模型(binomialmodel)

3.1.3簡單迴歸模型

3.1.4一般線性迴歸模型

3.1.5最大似然估計量的性質

第二節模型設定的檢驗

3.2.1簡單形式下的三種基本漸近檢驗

3.2.2複雜情況下的模型設定檢驗

習題3

第四章多重共線性的概念.診斷與克服

第一節引言

4.1.1多重共線性的概念

第二節多重共線性的症狀與診斷

4.2.1多重共線性的症狀

4.2.2多重共線性的存在性.嚴重性以及診斷

第三節多重共線性問題的解決

4.3.1克服多重共線性的一些常用方法

4.3.2追加樣本信息

4.3.3嚴格的線性約束

4.3.4嶺迴歸

4.3.5主分量回歸法

習題4

第五章違背高斯-馬爾柯夫假設的模型處理

第一節存在異方差干擾的模型處理

5.1.1存在異方差和自相關干擾的參數的最小二乘估計

5.1.2廣義最小二乘估計

5.1.3存在異方差干擾的模型處理

5.1.4異方差性的檢驗

5.1.5案例説明：勞動力需求的解釋

5.1.6案例説明：異方差的修正

第二節自相關

5.2.1一階自迴歸

5.2.2案例説明：冰激凌的需求問題

5.2.3案例説明：煙煤的需求量

5.2.4案例説明：利率的變化

5.2.5德賓A統計量

第三節其他自相關模型

5.3.1高階自迴歸

5.3.2移動平均誤差

第四節尋找自相關的程序

5.4.1設定錯誤

5.4.2普通最小二乘估計量的異方差性和自相關一致標準誤差

5.4.3案例説明：外匯交易市場的風險溢酬

習題5

第六章單變量時間序列模型

第一節基本概念

6.1.1移動平均過程

6.1.2自迴歸過程(autoregressiveprocess)

第二節平穩過程

6.2.1一階自迴歸過程

6.2.2一階移動平均過程

第三節一般自迴歸移動平均過程

6.3.1AR(p)可由MA( )表示

6.3.2MA(q)可由AR( )表示

6.3.3例子

6.3.4自迴歸單整移動平均過程

第四節自迴歸條件異方差模型

6.4.1自迴歸條件異方差模型

6.4.2廣義自迴歸條件異方差模型

6.4.3其他ARCH類模型

6.4.4ARCH模型估計

習題6

第七章動態計量經濟模型：分佈滯後模型

第一節引言

第二節無約束有限分佈滯後

7.2.1滯後長度已知時的模型估計

7.2.2滯後長度的確定

第三節有限多項式滯後

7.3.1滯後長度和多項式次數已知時的估計

7.3.2多項式次數的確定

7.3.3與使用多項式滯後有關的問題

第四節幾種特殊的無限分佈滯後

7.4.1兩個動態經濟模型

7.4.2幾何滯後模型的估計

7.4.3自迴歸分佈滯後

習題7

第八章時間序列迴歸

第一節平穩時間序列

第二節偽迴歸

第三節使用自相關函數檢驗平穩性

第四節平穩性的單位根檢驗

8.4.1迪基-富勒檢驗

8.4.2迪基-富勒檢驗的例子

第五節協整

8.5.1協整檢驗的一個例子

第六節使用時間序列數據估計步驟的歸納

習題8

第九章單位根過程和協整系統

第一節單位根過程

9.1.1單位根過程的定義

9.1.2單位根過程的最小二乘估計

第二節單位根檢驗

9.2.1迪基-富勒檢驗

9.2.2案例説明：美國財政部季度債券名義利率

9.2.3增廣的迪基-富勒檢驗

9.2.4案例説明：美國財政部季度債券名義利率(續)

第三節協整分析

9.3.1協整

9.3.2誤差修正與協整

9.3.3協整的估計

9.3.4協整的檢驗

9.3.5最大似然估計

9.3.6協整關係個數的檢驗

習題9

第十章合併時間序列和截面數據

第一節一個投資需求的例子

第二節似不相關回歸

10.2.1估計各個方程

10.2.2方程的聯合估計

10.2.3分別估計和聯合估計

10.2.4檢驗截面方程的約束

第三節虛擬變量的設定

第四節誤差成分模型

習題10

習題11

第十二章聯立方程組：模型.識別與估計

第一節隨機聯立方程組模型

12.1.1供求均衡的例子

12.1.2簡單的凱恩斯消費模型

12.1.3小型宏觀經濟模型

第二節隨機聯立方程組模型的結構式與簡約式

12.2.1隨機聯立方程組模型的結構式

12.2.2聯立方程組模型的簡約式

12.2.3例子

第三節隨機聯立方程組模型的識別

12.3.1什麼是聯立方程組模型的識別

12.3.2單個結構式方程識別的條件

第四節隨機聯立方程組模型的參數估計問題

12.4.1間接最小二乘法

12.4.2廣義最小二乘估計

12.4.3具有序列相關和滯後因變量的聯立方程模型的估計

第五節聯立性檢驗

12.5.1聯立性檢驗

12.5.2案例分析

習題12

第十三章離散選擇模型和受限因變量模型

第一節二元離散選擇模型

13.1.1引言

13.1.2概率單位模型

13.1.3Logit模型

13.1.4線性概率模型

第二節估計

13.2.1估計

13.2.2擬合優度的度量

13.2.3案例説明：大學生住校與走讀行為預測

第三節多元Logit模型簡介

13.3.1案例説明：職業水平

第四節Tobit模型

13.4.1引言

13.4.2Tobit模型的估計

13.4.3案例説明：已婚婦女的工作狀況

13.4.4海克曼針對Tobit模型提出的估計方法

13.4.5案例説明：對公立學校的需求模型

習題13