编辑推荐

计量经济学:直觉证明与实践/经济与法译丛》是关于计量经济学理论与应用的研究成果,具有以下特点:

1.理论阐述完整、系统且富有趣味性;

2.包含了新的计量经济学研究成果,对研究前沿有准确地把握。

3.所列举例子具有典型性、代表性。

4.脉络清楚、展现了计量经济学知识的原理的发现过程。

内容简介

  《计量经济学:直觉证明与实践/经济与法译丛》对计量经济学模型的经典假设、违背计量经济学经典假设的直观含义进行了深度剖析;运用易懂的数学工具严谨地论证了计量经济学模型估计的基本原理;紧扣读者认知的特点,由简渐难、由浅入深,清晰地展现了计量经济学的发展脉络。通过对案例的分析,向读者展示了计量经济学的运用艺术。《计量经济学:直觉证明与实践/经济与法译丛》可作为大学本科计量经济学教材,也可给从事计量经济学研究的高校教师、研究人员、数据与统计分析实务人员作参考。

作者简介

  杰弗里·扎克斯,是科罗拉多大学波尔德分校经济学教授。研究领域包括劳动经济学、公共经济学与城市经济学。扎克斯主讲计量经济学课程,两次获得斯坦福考德伍德优秀教学奖。
  
  徐大丰,男,汉族,1973年7月生,江苏省淮安市人。上海财经大学经济学博士,现华东政法大学副教授、硕士生导师,华东政法大学商学院经济学专业主任。长期从事数量经济学、人力资本与经济增长、碳排放经济学等领域的学习与研究。主持教育部等各级项目若干。在《经济研究》《数量经济技术经济研究》《上海经济研究》等经济学、核心期刊上发表学术论文近20篇。

目录

1回归概述
1.0本章精要
1.1需要回归的原因
1.2教育与收入
1.3回归结果的展示
1.4何处开始讨论?
1.5何处得解释?
1.6在解释中寻求什么?
1.7如何解释回归结果
1.8如何评价解释
1.9R2与F统计量
1.10做法的合理性
1.11回归的其他表示形式
1.12《计量经济学:直觉证明与实践/经济与法译丛》导读
1.13本章结语
本章习题

2数学工具
2.0本章精要
2.1本课程是一门变相的数学课吗?
2.2求和的乐趣
2.3常量求和
2.4平均数
2.5求和的加法运算
2.6算术求和的乐趣
2.7乘积求和
2.8提醒:及时复习
本章习题

3协方差和相关系数
3.0本章精要
3.1本章导言
3.2样本协方差
3.3理解样本协方差
3.4样本相关系数
3.5关于数位的说明
3.6其他例子
3.7本章结语
本章附录
本章习题

4线性拟合
4.0本章精要
4.1本章导言
4.2哪一条直线拟合得最好?
4.3残差平方和最小化
4.4计算截距项和斜率
4.5再论斜率和截距项的意义
4.6R2和拟合优度
4.7回归运算
4.8其他例子
4.9本章结语
本章附录
本章习题

5从样本到总体
5.0本章精要
5.1本章导言
5.2总体关系
5.3εi的统计特性
5.4yi的统计特性
5.5参数与估计
5.6β与α的无偏估计
5.7再次解释
5.8a、b的总体方差
5.9高斯-马尔可夫(Gauss-Markov)定理
5.10一致性
5.11本章结语
本章习题

6置信区间和假设检验
6.0本章精要
6.1本章导言
6.2置信区间和假设检验的基础
6.3置信区间
6.4假设检验
6.5置信区间与假设检验之间的关系
本章习题

7普通最小二乘估计的统计推断
7.0本章精要
7.1b和a的分布
7.2σ2的估计
7.3b的置信区间
7.4β的假设检验
7.5yi的再预测
7.6教育回报的含义
7.7再举一例
7.8本章结语
本章附录
本章习题

8随机扰动项期望不等于0与异方差
8.0本章精要
8.1本章导言
8.2随机扰动项εi的期望等于非0常数
8.3随机扰动项的期望不相等
8.4异方差
8.5异方差的后果
8.6σ2i、ε2i、e2i与怀特检验
8.7估计标准差
8.8获得最佳线性无偏估计
8.9随机扰动项有两个方差
8.10其他形式的异方差
8.11本章结语
本章习题

9自相关
9.0本章精要
9.1本章导言
9.2自相关
9.3自相关的后果
9.4存在自相关时,普通最小二乘估计方差的估计
9.5自相关、随机扰动与冲击
9.6一阶自相关与广义最小二乘估计
9.7一阶自相关的检验
9.8存在一阶自相关时的二步估计法
9.9其他类型的自相关
9.10本章结语
本章习题

10随机扰动项与解释变量相关
10.0本章精要
10.1本章导言
10.2发生内生性问题的原因
10.3模型有内生性的后果
10.4解决内生性问题
10.5二阶段最小二乘估计与工具变量
10.6工具变量估计的性质
10.7工具变量的优劣
10.8内生性检验
10.9用实际数据进行的讨论
10.10本章结语
本章习题

11二元回归模型的参数估计
11.0本章精要
11.1本章导言
11.2模型有第二个解释变量
11.3拟合
11.4b1,b2有用的原因
11.5b1,b2的期望
11.6本章结语
本章习题

12二元回归模型的理解与解释
12.0本章精要
12.1本章导言
12.2b1,b2的方差
12.3x1i与x2i的相互作用
12.4标准差的估计
12.5受约束与不受约束的回归
12.6联合假设检验
12.7模型错误设定
12.8经典假设不成立的二元回归
12.9本章结语
本章习题

13灵活运用回归
13.0本章精要
13.1本章导言
13.2虚拟变量
13.3非线性影响:二次函数回归模型
13.4非线性的影响:取对数
13.5影响的非线性:引入交互项
13.6本章结语
本章习题

14多元线性回归模型
14.0本章精要
14.1本章导言
14.2解释变量多于两个的原因
14.3多元回归模型的统计推断
14.4示例
14.5随机扰动项的假设
14.6面板数据
14.7本章结语
本章习题

15定性变量的回归
15.0本章精要
15.1本章导言
15.2离散型收入变量
15.3参数估计的工作原理
15.4极大似然估计
15.5极大似然估计的实施
15.6极大似然估计的作用
15.7示例
15.8样本选择问题
15.9其他方法
15.10本章结语
本章附录
本章习题
附录
参考文献
后记

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