計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

定　價(jià)：￥65.00

作　者：	（美）斯托克，（美）沃森著；孫燕譯
出版社：	格致出版社
叢編項(xiàng)：	當(dāng)代經(jīng)濟(jì)學(xué)系列叢書.當(dāng)代經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)參考書系
標(biāo)　簽：	經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)

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ISBN：	9787543214446	出版時(shí)間：	2009-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	600	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第2版）》屬于本科層面的融理論與實(shí)踐于一體的優(yōu)秀教科書，也可作為研究生層次的入門教材，國外院校普遍采用此書?！队?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第2版）》充分利用實(shí)證分析的現(xiàn)實(shí)問題與數(shù)據(jù)，通過簡潔明晰的處理方式架起統(tǒng)計(jì)方法與經(jīng)濟(jì)解釋之間的橋梁，明確突出計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)用方法，幫助學(xué)生全面理解計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本內(nèi)容，不僅包括回歸分析、最小二乘法、異方差、序列相關(guān)、工具變量等傳統(tǒng)內(nèi)容，還涉及弱工具變量、項(xiàng)目評估、面板數(shù)據(jù)方法、時(shí)間序列分析等最新計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究成果?！队?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第2版）》繼承第一版的傳統(tǒng)，繼續(xù)采用普通的、完全可操作的、現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)證分析事例說明計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法與理論，這些“有趣”的事例包括教育經(jīng)濟(jì)學(xué)、住宅貸款市場的種族歧視、香煙需求與宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測等。顯著特色新增實(shí)證分析事例包括估計(jì)教育的經(jīng)濟(jì)收益、量化收入的性別差異、預(yù)測股票市場和模型化股票市場的波動(dòng)。詳細(xì)說明計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論核心的回歸分析的章節(jié)從第一版的兩章增加到本版的四章。增加高難度內(nèi)容具體包括非線性參數(shù)的回歸函數(shù)、面板數(shù)據(jù)回歸的聚類標(biāo)準(zhǔn)誤差、弱工具變量的探測處理的詳細(xì)說明、廣義矩估計(jì)法的介紹等。

作者簡介

　　詹姆斯·H.斯托克——哈佛大學(xué)經(jīng)濟(jì)系教授加州大學(xué)伯克利分校經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，曾任教于加州大學(xué)伯克利分校及哈佛大學(xué)肯尼迪政府學(xué)院。研究領(lǐng)域?yàn)榻?jīng)濟(jì)計(jì)量方法、宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測、貨幣政策等.曾發(fā)表論文90多篇，并出版若干其他專著。馬克·W.沃森——普林斯頓大學(xué)經(jīng)濟(jì)系教授馬克·W.沃森與詹姆斯·H.斯托克兩位都是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域中的權(quán)威，尤其以時(shí)間序列的研究最為出眾。

圖書目錄

前方
第一篇導(dǎo)論與復(fù)習(xí)
1 經(jīng)濟(jì)問題和數(shù)據(jù)
1.1 我們研究的經(jīng)濟(jì)問題
1.2 因果效應(yīng)和理想化試驗(yàn)
1.3 數(shù)據(jù)：來源和類型
本章小結(jié)
重要術(shù)語
內(nèi)容復(fù)習(xí)
2 概率論復(fù)習(xí)
2.1 隨機(jī)變量和概率分布
2.2 期望值、均值和方差
2.3 二維隨機(jī)變量
2.4 正態(tài)分布、卡方分布、學(xué)生t分布和F分布
2.5 隨機(jī)抽樣和樣本均值的分布
2.6 抽樣分布的大樣本近似
本章小結(jié)
重要術(shù)語
內(nèi)容復(fù)習(xí)
習(xí)題
附錄 2.1重要概念2.3 中結(jié)論的推導(dǎo)
3 統(tǒng)計(jì)學(xué)復(fù)習(xí)
3.1 總體均值的估計(jì)
3.2 有關(guān)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)
3.3 總體均值的置信區(qū)間
3.4 不同總體的均值比較
3.5 基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)的因果效應(yīng)的均值之差估計(jì)
3.6 樣本容量較小時(shí)使用t統(tǒng)計(jì)量
3.7 散點(diǎn)圖、樣本協(xié)方差和樣本相關(guān)系數(shù)
本章小結(jié)
重要術(shù)語
內(nèi)容復(fù)習(xí)
習(xí)題
實(shí)證練習(xí)
附錄 3.1美國當(dāng)前人口調(diào)查
附錄 3.2Y是uy的最小二乘估計(jì)量的兩種證明方法
附錄 3.3樣本方差一致性的證明
第二篇回歸分析基礎(chǔ)
4 一元線性回歸
4.1 線性回歸模型
4.2 線性回歸模型的系數(shù)估計(jì)
4.3 擬合優(yōu)度
4.4 最小二乘假設(shè)
4.5 OLS估計(jì)量的抽樣分布
4.6 結(jié)論
本章小結(jié)
重要術(shù)語
內(nèi)容復(fù)習(xí)
習(xí)題
實(shí)證練習(xí)
附錄 4.1加利福尼亞測試成績數(shù)據(jù)集
附錄 4.2OLS估計(jì)量的推導(dǎo)
附錄 4.3OLS估計(jì)量的抽樣分布
5 一元線性回歸：假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間
5.1 關(guān)于某個(gè)回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
5.2 回歸系數(shù)的置信區(qū)間
5.3 X為二元變量時(shí)的回歸
5.4 異方差和同方差
5.5 普通最小二乘的理論基礎(chǔ)
5.6 樣本容量較小時(shí)t統(tǒng)計(jì)量在回歸中的運(yùn)用
5.7 結(jié)論
本章小結(jié)
重要術(shù)語
內(nèi)容復(fù)習(xí)
習(xí)題
實(shí)證練習(xí)
附錄 5.1OLS標(biāo)準(zhǔn)誤差的公式
附錄 5.2GausS-Markov條件和Gauss-Markov定理的證明
6 多元線性回歸
6.1 遺漏變量偏差
6.2 多元回歸模型
6.3 多元回歸的OLS估計(jì)量
6.4 多元回歸的擬合優(yōu)度
6.5 多元回歸的最小二乘假設(shè)
6.6 多元回歸中OLS估計(jì)量的分布
6.7 多重共線性
6.8 結(jié)論
本章小結(jié)
重要術(shù)語
內(nèi)容復(fù)習(xí)
習(xí)題
實(shí)證練習(xí)
附錄 6.1(6.1)式的推導(dǎo)
附錄 6.2含兩個(gè)回歸變量且誤差同方差時(shí)OLS估計(jì)量的分布
7 多元回歸中的假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間
7.1 單個(gè)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間
7.2 聯(lián)合假設(shè)的檢驗(yàn)
7.3 涉及多個(gè)系數(shù)的單個(gè)約束的檢驗(yàn)
7.4 多個(gè)系數(shù)的置信集
7.5 多元回歸的模型設(shè)定
7.6 測試成績數(shù)據(jù)集分析
7.7 結(jié)論
本章小結(jié)
重要術(shù)語
內(nèi)容復(fù)習(xí)
習(xí)題
實(shí)證練習(xí)
附錄 7.1聯(lián)合假設(shè)的BOnferroni檢驗(yàn)
8 非線性回歸函數(shù)
8.1 非線性回歸函數(shù)的一般建模方法
8.2 一元非線性函數(shù)
8.3 自變量的交互作用
8.4 學(xué)生／教師比對測試成績的非線性效應(yīng)
8.5 結(jié)論
本章小結(jié)
重要術(shù)語
內(nèi)容復(fù)習(xí)
習(xí)題
實(shí)證練習(xí)
附錄 8.1參數(shù)非線性的回歸函數(shù)
9 基于多元回歸的評估研究
9.1 內(nèi)部和外部有效性
9.2 多元回歸分析的內(nèi)部有效性威脅
9.3 利用回歸進(jìn)行預(yù)測時(shí)的內(nèi)部和外部有效性
9.4 實(shí)例：測試成績和班級規(guī)模
9.5 結(jié)論
本章小結(jié)
重要術(shù)語
內(nèi)容復(fù)習(xí)
習(xí)題
實(shí)證練習(xí)
……
第三篇回歸分析的深入專題
第四篇經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的回歸分析
第五篇回歸分析的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論