計量經濟學

本書是在編者十幾年教學經驗的基礎上，博採國內外多部優秀教材所長，編撰而成。本書理論相對系統且理論與實踐兼顧。

本書的主要內容包括：計量經濟學的誕生與發展、經典單方程計量經濟學模型的理論與方法、放寬基本假定的單方程計量經濟學模型、隨機時間序列模型、協整與誤差修正模型、離散選擇模型以及面板數據模型等初級和中級計量經濟學的基本內容。

第 1 章 緒論 1

1.1 計量經濟學的產生與發展 1

1.1.1 計量經濟學 1

1.1.2 計量經濟學的誕生與發展 2

1.1.3 計量經濟學的學科地位 3

1.1.4 計量經濟學的學科體系 4

1.2 計量經濟學研究問題的步驟 6

1.2.1 理論模型設定 6

1.2.2 樣本數據蒐集 10

1.2.3 模型參數估計 13

1.2.4 模型檢驗 14

1.2.5 相關軟件 16

1.3 計量經濟學模型的應用 16

1.3.1 結構分析 17

1.3.2 經濟預測 17

1.3.3 政策評價與政策模擬 18

1.3.4 檢驗和發展經濟學理論 19

練習題1 19

第 2 章 一元線性迴歸模型 20

2.1 迴歸分析概述 20

2.1.1 變量間的相互關係 20

2.1.2 相關關係的種類 21

2.1.3 相關分析 21

2.1.4 迴歸的起源 22

2.1.5 迴歸分析 23

2.2 一元線性迴歸模型的一般問題 24

2.2.1 一元線性總體迴歸方程 24

2.2.2 隨機誤差項 26

2.2.3 一元線性迴歸模型概述 26

2.2.4 一元線性樣本回歸方程與迴歸模型 27

2.2.5 一元線性迴歸的數據特徵 27

2.3 一元線性迴歸模型的參數估計 29

2.3.1 一元線性迴歸模型的假定 29

2.3.2 參數的普通最小二乘估計 31

2.3.3 參數的最大似然估計 36

2.3.4 普通最小二乘估計量的統計性質 38

2.3.5 被解釋變量與參數估計量的分佈 42

2.4 一元線性迴歸模型的統計學檢驗 43

2.4.1 擬合優度檢驗 44

2.4.2 方程顯著性檢驗——F檢驗 47

2.4.3 變量的顯著性檢驗——t檢驗 49

2.4.4 參數的置信區間 49

2.5 一元線性迴歸模型的應用：預測 51

2.5.1 點預測 51

2.5.2 區間預測 52

2.6 案例 53

2.6.1 研究目的 54

2.6.2 模型設定 54

2.6.3 模型的參數估計 55

2.6.4 模型檢驗 56

2.6.5 迴歸預測 56

練習題2 58

第 3 章 多元線性迴歸模型 61

3.1 多元線性迴歸模型概述 61

3.1.1 多元線性迴歸模型形式 61

3.1.2 樣本回歸模型與迴歸平面 62

3.1.3 多元線性迴歸模型的基本假定 63

3.2 多元線性模型的參數估計 65

3.2.1 偏回歸係數的普通最小二乘估計 (OLS) 65

3.2.2 隨機誤差項方差的估計 66

3.2.3 參數普通最小二乘估計量的統計性質 68

3.2.4 樣本容量問題 71

3.3 多元線性迴歸模型的統計學檢驗 73

3.3.1 擬合優度檢驗 (評價) 73

3.3.2 線性方程總體顯著性檢驗——F檢驗 76

3.3.3 擬合優度檢驗與方程總體顯著性檢驗的關係 77

3.3.4 變量顯著性檢驗——t檢驗 78

3.3.5 參數的置信區間 80

3.4 多元線性迴歸模型的應用：預測 82

3.4.1 總體條件均值的預測區間 82

3.4.2 總體個別值的預測區間 83

3.5 受約束迴歸問題 83

3.5.1 線性約束 83

3.5.2 添加或者刪除解釋變量的決策問題 87

3.5.3 參數穩定性檢驗 90

3.5.4 參數的非線性約束問題 90

3.6 可線性化的非線性迴歸問題 91

3.6.1 模型關於變量非線性但關於參數線性 91

3.6.2 指數模型與冪函數模型 92

3.6.3 複雜函數形式 93

3.6.4 無法線性化的非線性迴歸模型 94

3.6.5 可線性化的非線性迴歸實例 94

3.7 多元線性迴歸案例 97

3.7.1 研究目的 97

3.7.2 理論模型設計 97

3.7.3 參數估計 99

3.7.4 模型檢驗 100

3.7.5 應用——電力需求量預測 101

練習題3 101

第 4 章 異方差性 105

4.1 異方差性的一般問題 105

4.1.1 異方差性的含義 105

4.1.2 異方差性的類型 107

4.2 異方差性發生的原因 108 ^[2] 

4.3 異方差性存在時使用OLS的後果 109

4.4 異方差性的診斷 110

4.5 異方差性的補救 117

4.6 案例 120

練習題4 127

第 5 章 自相關性 129

5.1 自相關性的一般問題 129

5.1.1 自相關性的概念 129

5.1.2 自相關性的類型 132

5.2 自相關性產生的原因 132

5.3 自相關性存在時使用OLS的後果 134

5.4 自相關性的診斷 136

5.4.1 圖示法 136

5.4.2 德賓-沃森檢驗法 137

5.4.3 迴歸檢驗法 140

5.4.4 拉格朗日乘數檢驗 (Lagrange multiplier test) 141

5.4.5 其他檢測方法 142

5.5 自相關性的補救 143

5.5.1 鑑別自相關的真實性 143

5.5.2 真實自相關性的補救 143

5.6 案例 149

練習題5 155

第 6 章 多重共線性 157

6.1 多重共線性的一般問題 157

6.1.1 多重共線性的概念 157

6.1.2 多重共線性的類型 159

6.2 多重共線性產生的原因 160

6.3 多重共線性的後果 161

6.4 多重共線性的診斷 164

6.5 多重共線性的補救 168

練習題6 173

第 7 章 內生解釋變量 175

7.1 內生解釋變量問題 175

7.1.1 內生解釋變量的含義 175

7.1.2 內生解釋變量類型 175

7.2 實際經濟問題中內生解釋變量的發生 176

7.3 內生解釋變量的後果 178

7.4 模型包含內生解釋變量時參數的估計 180

7.4.1 工具變量的選取 180

7.4.2 工具變量的使用 180

7.4.3 工具變量法估計量的統計性質 182

7.4.4 關於工具變量法的幾點補充 183

7.5 解釋變量的內生性診斷 185

7.6 案例 186

7.6.1 案例 1 186

7.6.2 案例 2 189

練習題7 192

第 8 章 時間序列計量經濟學模型 195

8.1 時間序列.196

8.1.1 時間序列的數字特徵 196

8.1.2 平穩的定義 197

8.1.3 平穩性檢驗的圖示判斷 198

8.1.4 平穩性的單位根檢驗 201

8.1.5 案例 206

8.2 協整與誤差修正模型 209

8.2.1 單整與協整 209

8.2.2 協整檢驗 211

8.2.3 誤差修正模型 213

8.2.4 案例 215

8.3 隨機時間序列分析 220

8.3.1 時間序列模型 220

8.3.2 時間序列模型的平穩性與可逆性 222

8.3.3 隨機時間序列模型的識別 224

8.3.4 時間序列模型的參數估計 226

8.3.5 模型檢驗和優化 229

8.3.6 序列預測 231

8.3.7 案例 232

8.4 格蘭傑因果關係檢驗 240

8.4.1 格蘭傑因果關係 240

8.4.2 格蘭傑因果關係檢驗概述 240

8.4.3 使用中幾個必須注意的問題 241

練習題8 244

第 9 章 單方程模型的幾個專門問題 247

9.1 虛擬變量模型 247

9.1.1 虛擬變量的概念 247

9.1.2 虛擬解釋變量模型的種類 249

9.1.3 虛擬變量的設置原則 250

9.1.4 虛擬變量的引入 251

9.2 二元離散選擇模型 262

9.2.1 二元離散選擇模型的經濟學背景 262

9.2.2 二元離散選擇模型概述 263

9.2.3 二元Probit離散選擇模型的參數估計 266

9.2.4 二元Logit離散選擇模型的參數估計 270

9.2.5 二元離散選擇模型的檢驗 274

9.3 面板數據模型簡介 276

9.3.1 面板數據模型 276

9.3.2 模型選擇 279

9.3.3 固定效應變截距模型 282

9.3.4 固定效應變係數模型 284

9.3.5 案例 286

9.4 模型設定偏誤問題 292

9.4.1 設定偏誤的類型 292

9.4.2 設定偏誤的後果 294

9.4.3 設定偏誤的診斷 297

練習題9 301

主要參考文獻 307

附表 1 標準正態分佈數值表 308

附表 2 t分佈數值表 309

附表 3 2分佈數值表 310

附表 4 F分佈數值表 313

附表 5 D.W檢驗上下界表 322

附表 6 協整檢驗臨界值表 ^[1]  324 ^[2]