内容简介 · · · · · ·
本书的面世恰逢时机,对应用研究者时常面临的几个重大问题,作者的系统处理方法已获得极大赞誉:“在初级计量经济学教科书中,只有本书对时间序列数据的计量分析进行了认真而又圆满的讨论……它无须过分严密的推导而对复杂的计量经济思想进行了清晰而又直观的表达。”
目录
第1章 计量经济学的性质与经济数据
第1篇 横截面数据的回归分析
第2章 简单回归模型
第3章 多元回归分析:估计
第4章 多元回归分析:推断
第5章 多元回归分析:OLS的渐近性
第6章 多元回归分析:其他问题
第7章 含有定性信息的多元回归分析:二值(或虚拟)变量
第8章 异方差性
第9章 模型设定和数据问题的深入探讨
第2篇 时间序列数据的回归分析
第10章 时间序列数据的基本回归分析
第11章 用时间序列数据计算OLS的其他问题
第12章 时间序列回归中的序列相关和异方差
第3篇 高深专题讨...
本书的面世恰逢时机,对应用研究者时常面临的几个重大问题,作者的系统处理方法已获得极大赞誉:“在初级计量经济学教科书中,只有本书对时间序列数据的计量分析进行了认真而又圆满的讨论……它无须过分严密的推导而对复杂的计量经济思想进行了清晰而又直观的表达。”
目录
第1章 计量经济学的性质与经济数据
第1篇 横截面数据的回归分析
第2章 简单回归模型
第3章 多元回归分析:估计
第4章 多元回归分析:推断
第5章 多元回归分析:OLS的渐近性
第6章 多元回归分析:其他问题
第7章 含有定性信息的多元回归分析:二值(或虚拟)变量
第8章 异方差性
第9章 模型设定和数据问题的深入探讨
第2篇 时间序列数据的回归分析
第10章 时间序列数据的基本回归分析
第11章 用时间序列数据计算OLS的其他问题
第12章 时间序列回归中的序列相关和异方差
第3篇 高深专题讨论
第13章 跨时横截面的混合,简单综列数据方法
第14章 高深的综列数据方法
第15章 工具变量估计与两阶段最小二乘法
第16章 联立方程模型
第17章 限值因变量模型和样本选择纠正
第18章 时间序列的深入讲座讨论
第19章 一个经验项目的实施
附录A 基本数学工具
附录B 概率论基本知识
附录C 数理统计基础
附录D 矩阵代数概述
附录E 矩阵形式的线性回归模型
附录F 各章习题解答
附录G 统计学用表
参考文献
术语表
索引
译后记
作者简介 · · · · · ·
杰弗里·M·伍德里奇,密歇根州立大学经济学特聘教授,1991年以来一直在该校任教。1986—1991年,伍德里奇博士曾担任麻省理工学院的经济学助理教授。他于1982年在加州大学伯克利分校获得计算机科学与经济学学士学位,并于1986年在加州大学圣迭戈分校获得经济学博士学位。伍德里奇博士曾在国际知名期刊上发表学术论文30多篇,参与过多部著作的写作,他还是《横截面与面板数据的计量经济分析》一书的作者。他的获奖项目包括:斯隆(Alfred P Sloan)研究奖,《计量经济理论》的Plurla Scripsit奖,《应用计量经济学杂志》的斯通(Richard Stone)爵士奖,以及在MIT三次获得研究生教学年度优秀教师奖。他还是计量经济学会和《计量经济学杂志》的资深会员。
目录 · · · · · ·
第1篇 横截面数据的回归分析
第2章 简单回归模型
第3章 多元回归分析:估计
第4章 多元回归分析:推断
……
第2篇 时间序列数据的回归分析
第10章 时间序数据的基本回归分析
第11章 用时间序列数据计算OLS的其他问题
第12章 时间序列回归中的序列相关和异方差
第3篇 高深专题讨论
第13章 跨时横截面的混合,简单综列数据方法
第14章 高深的综列数据方法
第15章 工具变量估计与两阶段最小二乘法
……
附录A 基本数学工具
附录B 概率论基本知识
附录C 数理统计基础
……
参考文献
术语表
索引
译后记
· · · · · · (收起)
原文摘录 · · · · · · ( 全部 )
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经济时间序列数据经常在取对数值或取对数值的差分之后进行分析,这样做的一个原因是许多经济时间序列呈现近似指数增长的态势,即平均而言,长期中的序列增长率每年保持在一个固定的百分比。这一点意味着,序列的对数值近似线性增长。这样做的另一个原因是,许多经济时间序列变量的标准差大约与它的水平值成正比。这也意味着,序列对数值的标准差近似于一个常数。 (查看原文) —— 引自章节:14 时间序回归和预测导论 -
似然函数( likelihood function)是抽样的联合概率分布,是未知系数的函数。未知系数的最大似然估计量( maximum likelihood estimator,MLE)是使似然函数达到最大时所计算得到的系数值。由于最大似然估计量选择了使似然函数即联合概率分布达到最大的未知系数,故实际上最大似然估计量选择的是使n个样本数据被抽中的概率达到最大的系数值。在这个意义上,MLE是那些“最可能”生成这些数据的系数值。 (查看原文) —— 引自章节:11 二元因变量回归
> 全部原文摘录
丛书信息
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0 有用 小红 2021-08-27 22:55:57
@2012-03-05 22:24:26
0 有用 $unflower阿难 2020-02-15 06:00:17
@2008-10-12 20:00:19
0 有用 麦饭石 2008-10-28 11:23:38
被迫苦啃 貌似我读的是中级计量 书呢 书呢
1 有用 斗妞童靴 2015-06-25 08:57:34
翻译你出来,我不打你,“结婚增益下降符合越是能干的男子----为一个更高的非观测效应ai所刻画----就越可能是结了婚的那种想法。”
0 有用 沈鹤凫仝咼 2019-07-17 16:09:24
比Angrist的好懂,翻译闭着眼睛瞎jb翻,我建议不要看中文版。