作者:
James H.Stock
/
Mark W. Watson
译者: 张涛 / 巩书欣
出版社: 中国人民大学出版社
出版年: 2014-4
ISBN: 9787300184678
页数: 69.00元
装帧: 平装
定价: 69.00元
原作名: Introduction to Econometrics (3/e)
丛书: 经济科学译丛
译者: 张涛 / 巩书欣
出版社: 中国人民大学出版社
出版年: 2014-4
ISBN: 9787300184678
页数: 69.00元
装帧: 平装
定价: 69.00元
原作名: Introduction to Econometrics (3/e)
丛书: 经济科学译丛
内容简介 · · · · · ·
《计量经济学导论(第3版国际版)》的两位作者詹姆斯·H·斯托克与马克·W·沃森都是计量经济学领域的权威,尤其以时间序列的研究最为出众。本书分五篇全面系统地介绍了计量经济学的基本知识,包括:导论与复习、回归分析基础、回归分析的深入专题、时间序列数据的回归分析、回归分析的计量经济学理论。
与其他同类教材相比,《计量经济学导论(第3版国际版)》具有以下几个显著特点:第一,将现实世界的问题和数据与理论的发展联系起来,并且认真对待实证分析中大量的重要发现。第二,所选取的内容反映了现代理论和实践的发展。第三,给出的理论和假设都与应用相符。本书的写作目的是能够指导学生在与初级课程相应的数学水平上熟练的应用计量经济学,可作为本科阶段计量经济学的入门课程来学习使用。
计量经济学导论(第三版)的创作者
· · · · · ·
-
张涛 译者
作者简介 · · · · · ·
詹姆斯·H·斯托克,哈佛大学经济系教授,加州大学伯克利分校经济学博士。曾任教于加州大学伯克利分校及哈佛大学肯尼迪政府学院。他的研究领域为经济计量方法、宏观经济预测、货币政策等,是计量经济学领域的权威,尤其擅长时间序列分析的研究。
马克·W·沃森,普林斯顿大学经济系教授,加州大学圣地亚哥分校经济学博士。他的研究领域主要包括:计量经济学的时间序列分析、实证宏观经济学、宏观经济预测等。
目录 · · · · · ·
第1篇 导论与复习
第1章 经济问题和数据
1.1 我们研究的经济问题
1.2 因果效应和理想化实验
1.3 数据:来源和类型
本章小结
关键词语
练习A
第2章 概率论综述
2.1 随机变量和概率分布
2.2 期望值、均值和方差
2.3 二维随机变量
2.4 正态分布、χ²分布、学生t分布和F分布
2.5 随机抽样与样本均值分布
2.6 抽样分布的大样本近似
本章小结
关键词语
练习A
练习B
附录2.1 重要概念2.3中的结果推导
第3章 统计学综述
3.1 总体均值的估计
3.2 关于总体均值的假设检验
3.3 总体均值的置信区间
3.4 不同总体间的均值比较
3.5 利用实验数据的因果效应的均值之差进行估计
3.6 当样本容量较小时使用t统计量
3.7 散点图、样本协方差和样本相关系数
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录3.1 美国《当前人口调查》
附录3.2 Y是μY最小二乘估计量的两种证明方法
附录3.3 样本方差一致性的证明
第2篇 回归分析基础
第4章 一元线性回归
4.1 线性回归模型
4.2 线性回归模型的系数估计
4.3 拟合优度
4.4 最小二乘假设
4.5 OLS估计量的抽样分布
4.6 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录4.1 加利福尼亚州测试成绩数据集
附录4.2 OLS估计量的推导
附录4.3 OLS估计量的抽样分布
第5章 一元线性回归:假设检验与统计推断
5.1 关于某个回归系数的假设检验
5.2 回归系数的置信区间
5.3 X为二元变量时的回归
5.4 异方差和同方差
5.5 普通最小二乘的理论基础
5.6 样本容量较小时,统计量在回归中的应用
5.7 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录5.1 OLS标准误差的公式
附录5.2 高斯–马尔可夫条件和高斯–马尔可夫定理的证明
第6章 多元线性回归
6.1 遗漏变量偏差
6.2 多元线性回归模型
6.3 多元回归的OLS估计量
6.4 多元回归的拟合优度
6.5 多元回归的最小二乘假设
6.6 多元回归中OLS估计量的分布
6.7 多重共线性
6.8 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录6.1 式(6.1)的推导
附录6.2 包含两个回归变量且误差同方差时OLS估计量的分布
附录6.3 菲里希–沃定理
第7章 多元回归中的假设检验和置信区间
7.1 单个系数的假设检验和置信区间
7.2 联合假设的检验
7.3 涉及多个系数的单约束检验
7.4 多个系数的置信集
7.5 多元回归的模型设定
7.6 对测试成绩数据集的分析
7.7 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录7.1 联合假设的邦弗伦尼检验
附录7.2 条件均值独立性
第8章 非线性回归函数
8.1 非线性回归函数的一般建模方法
8.2 一元非线性函数
8.3 解释变量的交互作用
8.4 学生教师比对测试成绩的非线性效应
8.5 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录8.1 参数非线性的回归函数
附录8.2 非线性回归函数的斜率和弹性
第9章 基于多元回归的评估研究
9.1 内部有效性和外部有效性
9.2 多元回归分析中内部有效性的威胁
9.3 利用回归进行预测时的内部有效性和外部有效性
9.4 实例:测试成绩和班级规模
9.5 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录9.1 马萨诸塞州的小学测试数据
第3篇 回归分析的深入专题
第10章 面板数据回归
10.1 面板数据
10.2 两时期面板数据:“事前事后”的比较
10.3 固定效应回归
10.4 时间固定效应回归
10.5 固定效应回归假设和固定效应回归的标准误差
10.6 关于酒驾的法律和交通死亡事故
10.7 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录10.1 州交通死亡事故数据集
附录10.2 固定效应回归的标准误差
第11章 二元被解释变量回归
11.1 二元被解释变量和线性概率模型
11.2 probit和logit回归
11.3 logit模型和probit模型的估计与推断
11.4 在波士顿HMDA数据中的应用
11.5 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录11.1 波士顿HMDA数据集
附录11.2 最大似然估计
附录11.3 其他的受限被解释变量模型
第12章 工具变量回归
12.1 单个回归变量和单个工具变量的工具变量估计量
12.2 一般工具变量回归模型
12.3 检验工具变量有效性
12.4 在香烟需求案例中的应用
12.5 有效工具变量从何而来?
12.6 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录12.1 香烟消费的面板数据集
附录12.2 式(12.4)中TSLS估计量公式的推导
附录12.3 TSLS估计量的大样本分布
附录12.4 当工具非有效时TSLS估计量的大样本分布
附录12.5 弱工具时的工具变量分析
附录12.6 含有控制变量的TSLS
第13章 实验和准实验
13.1 潜在结果、因果效应和理想化实验
13.2 对实验有效性的威胁
13.3 班级规模缩减效应的实验估计
13.4 准实验
13.5 准实验的潜在问题
13.6 异质性总体的实验和准实验估计
13.7 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录13.1 STAR项目数据集
附录13.2 个体因果效应不同的工具变量估计
附录13.3 分析实验数据的潜在结果框架
第4篇 时间序列数据的回归分析
第14章 时间序列回归及预测概论
14.1 运用回归模型进行预测
14.2 时间序列数据和序列相关
14.3 自回归
14.4 含有其他预测变量的时间序列回归和自回归分布滞后模型
14.5 基于信息准则的滞后长度选择
14.6 非平稳性Ⅰ:趋势
14.7 非平稳性Ⅱ:突变
14.8 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录14.1 第14章中用到的时间序列数据
附录14.2 AR(1)模型的平稳性
附录14.3 滞后算子
附录14.4 ARMA模型
附录14.5 BIC滞后长度估计量的一致性
第15章 动态因果效应的估计
15.1 橙汁数据初探
15.2 动态因果效应
15.3 含外生解释变量的动态因果效应的估计
15.4 异方差和自相关一致的标准误差
15.5 模型中含严格外生变量时的动态因果效应估计
15.6 橙汁价格和寒冷天气
15.7 外生性合理吗?几个例子
15.8 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录15.1 橙汁价格数据集
附录15.2 用滞后算子符号表示的ADL模型和广义最小二乘法
第16章 时间序列回归中的其他专题
16.1 向量自回归
16.2 多期预测
16.3 单整阶数和DF-GLS单位根检验
16.4 协整
16.5 波动集群性和自回归条件异方差模型
16.6 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录16.1 第16章用到的美国金融数据
第5篇 回归分析的计量经济学理论
第17章 一元线性回归理论
17.1 加强版的最小二乘假设和OLS估计量
17.2 渐近分布理论基础
17.3 OLS估计量和统计量的渐近分布
17.4 误差服从正态分布时的精确抽样分布
17.5 加权最小二乘
本章小结
关键词语
练习A
练习B
附录17.1 正态分布、相关分布以及连续型随机变量的矩
附录17.2 两个不等式
第18章 多元回归理论
18.1 用矩阵语言表示的多元线性回归模型和OLS估计量
18.2 OLS估计量和统计量的渐近分布
18.3 联合假设的检验
18.4 正态误差下回归统计量的分布
18.5 误差同方差时OLS估计量的效率
18.6 广义最小二乘
18.7 工具变量和广义矩估计
本章小结
关键词语
练习A
练习B
附录18.1 矩阵代数概要
附录18.2 多维分布
附录18.3 β的渐近正态分布的推导过程
附录18.4 正态误差下OLS检验统计量的精确分布推导
附录18.5 多元回归模型的高斯–马尔可夫定理的证明过程
附录18.6 IV和GMM估计中部分结论的证明过程
附录
参考文献
术语表
译后记
· · · · · · (收起)
第1章 经济问题和数据
1.1 我们研究的经济问题
1.2 因果效应和理想化实验
1.3 数据:来源和类型
本章小结
关键词语
练习A
第2章 概率论综述
2.1 随机变量和概率分布
2.2 期望值、均值和方差
2.3 二维随机变量
2.4 正态分布、χ²分布、学生t分布和F分布
2.5 随机抽样与样本均值分布
2.6 抽样分布的大样本近似
本章小结
关键词语
练习A
练习B
附录2.1 重要概念2.3中的结果推导
第3章 统计学综述
3.1 总体均值的估计
3.2 关于总体均值的假设检验
3.3 总体均值的置信区间
3.4 不同总体间的均值比较
3.5 利用实验数据的因果效应的均值之差进行估计
3.6 当样本容量较小时使用t统计量
3.7 散点图、样本协方差和样本相关系数
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录3.1 美国《当前人口调查》
附录3.2 Y是μY最小二乘估计量的两种证明方法
附录3.3 样本方差一致性的证明
第2篇 回归分析基础
第4章 一元线性回归
4.1 线性回归模型
4.2 线性回归模型的系数估计
4.3 拟合优度
4.4 最小二乘假设
4.5 OLS估计量的抽样分布
4.6 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录4.1 加利福尼亚州测试成绩数据集
附录4.2 OLS估计量的推导
附录4.3 OLS估计量的抽样分布
第5章 一元线性回归:假设检验与统计推断
5.1 关于某个回归系数的假设检验
5.2 回归系数的置信区间
5.3 X为二元变量时的回归
5.4 异方差和同方差
5.5 普通最小二乘的理论基础
5.6 样本容量较小时,统计量在回归中的应用
5.7 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录5.1 OLS标准误差的公式
附录5.2 高斯–马尔可夫条件和高斯–马尔可夫定理的证明
第6章 多元线性回归
6.1 遗漏变量偏差
6.2 多元线性回归模型
6.3 多元回归的OLS估计量
6.4 多元回归的拟合优度
6.5 多元回归的最小二乘假设
6.6 多元回归中OLS估计量的分布
6.7 多重共线性
6.8 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录6.1 式(6.1)的推导
附录6.2 包含两个回归变量且误差同方差时OLS估计量的分布
附录6.3 菲里希–沃定理
第7章 多元回归中的假设检验和置信区间
7.1 单个系数的假设检验和置信区间
7.2 联合假设的检验
7.3 涉及多个系数的单约束检验
7.4 多个系数的置信集
7.5 多元回归的模型设定
7.6 对测试成绩数据集的分析
7.7 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录7.1 联合假设的邦弗伦尼检验
附录7.2 条件均值独立性
第8章 非线性回归函数
8.1 非线性回归函数的一般建模方法
8.2 一元非线性函数
8.3 解释变量的交互作用
8.4 学生教师比对测试成绩的非线性效应
8.5 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录8.1 参数非线性的回归函数
附录8.2 非线性回归函数的斜率和弹性
第9章 基于多元回归的评估研究
9.1 内部有效性和外部有效性
9.2 多元回归分析中内部有效性的威胁
9.3 利用回归进行预测时的内部有效性和外部有效性
9.4 实例:测试成绩和班级规模
9.5 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录9.1 马萨诸塞州的小学测试数据
第3篇 回归分析的深入专题
第10章 面板数据回归
10.1 面板数据
10.2 两时期面板数据:“事前事后”的比较
10.3 固定效应回归
10.4 时间固定效应回归
10.5 固定效应回归假设和固定效应回归的标准误差
10.6 关于酒驾的法律和交通死亡事故
10.7 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录10.1 州交通死亡事故数据集
附录10.2 固定效应回归的标准误差
第11章 二元被解释变量回归
11.1 二元被解释变量和线性概率模型
11.2 probit和logit回归
11.3 logit模型和probit模型的估计与推断
11.4 在波士顿HMDA数据中的应用
11.5 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录11.1 波士顿HMDA数据集
附录11.2 最大似然估计
附录11.3 其他的受限被解释变量模型
第12章 工具变量回归
12.1 单个回归变量和单个工具变量的工具变量估计量
12.2 一般工具变量回归模型
12.3 检验工具变量有效性
12.4 在香烟需求案例中的应用
12.5 有效工具变量从何而来?
12.6 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录12.1 香烟消费的面板数据集
附录12.2 式(12.4)中TSLS估计量公式的推导
附录12.3 TSLS估计量的大样本分布
附录12.4 当工具非有效时TSLS估计量的大样本分布
附录12.5 弱工具时的工具变量分析
附录12.6 含有控制变量的TSLS
第13章 实验和准实验
13.1 潜在结果、因果效应和理想化实验
13.2 对实验有效性的威胁
13.3 班级规模缩减效应的实验估计
13.4 准实验
13.5 准实验的潜在问题
13.6 异质性总体的实验和准实验估计
13.7 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录13.1 STAR项目数据集
附录13.2 个体因果效应不同的工具变量估计
附录13.3 分析实验数据的潜在结果框架
第4篇 时间序列数据的回归分析
第14章 时间序列回归及预测概论
14.1 运用回归模型进行预测
14.2 时间序列数据和序列相关
14.3 自回归
14.4 含有其他预测变量的时间序列回归和自回归分布滞后模型
14.5 基于信息准则的滞后长度选择
14.6 非平稳性Ⅰ:趋势
14.7 非平稳性Ⅱ:突变
14.8 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录14.1 第14章中用到的时间序列数据
附录14.2 AR(1)模型的平稳性
附录14.3 滞后算子
附录14.4 ARMA模型
附录14.5 BIC滞后长度估计量的一致性
第15章 动态因果效应的估计
15.1 橙汁数据初探
15.2 动态因果效应
15.3 含外生解释变量的动态因果效应的估计
15.4 异方差和自相关一致的标准误差
15.5 模型中含严格外生变量时的动态因果效应估计
15.6 橙汁价格和寒冷天气
15.7 外生性合理吗?几个例子
15.8 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录15.1 橙汁价格数据集
附录15.2 用滞后算子符号表示的ADL模型和广义最小二乘法
第16章 时间序列回归中的其他专题
16.1 向量自回归
16.2 多期预测
16.3 单整阶数和DF-GLS单位根检验
16.4 协整
16.5 波动集群性和自回归条件异方差模型
16.6 结论
本章小结
关键词语
练习A
练习B
练习C
附录16.1 第16章用到的美国金融数据
第5篇 回归分析的计量经济学理论
第17章 一元线性回归理论
17.1 加强版的最小二乘假设和OLS估计量
17.2 渐近分布理论基础
17.3 OLS估计量和统计量的渐近分布
17.4 误差服从正态分布时的精确抽样分布
17.5 加权最小二乘
本章小结
关键词语
练习A
练习B
附录17.1 正态分布、相关分布以及连续型随机变量的矩
附录17.2 两个不等式
第18章 多元回归理论
18.1 用矩阵语言表示的多元线性回归模型和OLS估计量
18.2 OLS估计量和统计量的渐近分布
18.3 联合假设的检验
18.4 正态误差下回归统计量的分布
18.5 误差同方差时OLS估计量的效率
18.6 广义最小二乘
18.7 工具变量和广义矩估计
本章小结
关键词语
练习A
练习B
附录18.1 矩阵代数概要
附录18.2 多维分布
附录18.3 β的渐近正态分布的推导过程
附录18.4 正态误差下OLS检验统计量的精确分布推导
附录18.5 多元回归模型的高斯–马尔可夫定理的证明过程
附录18.6 IV和GMM估计中部分结论的证明过程
附录
参考文献
术语表
译后记
· · · · · · (收起)
原文摘录 · · · · · · ( 全部 )
-
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
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丛书信息
· · · · · ·
经济科学译丛(共236册),
这套丛书还有
《微观经济学原理》《克鲁格曼《宏观经济学(第二版)》学习手册》《金融学(第2版)》《经济地理学》《经济学中的数学》
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沈根祥、孙燕《计量经济学》翻译错误举例
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1 有用 过期黄桃罐头 2021-12-07 09:20:42
平平无奇
1 有用 深白 2016-04-19 10:56:41
这本书对计量思想的解释更为凝练。。确实是一本可与古扎拉蒂和伍德里奇相媲美的书。
0 有用 綺雲 2018-01-18 20:11:40
这个翻译还可以的
0 有用 Heathcliff 2019-08-27 19:47:19
相对凝练的入门书,不过如果数理统计的基础不牢有些部分可能会蛮辛苦的。不过仅依靠这本书补上计量经济学基础是不现实的事情,回头还是得把伍德里奇那本现代观点拿来看看。
0 有用 查拉图斯特拉 2021-11-08 12:40:02
很好的入门读物,直接读伍德里奇是不太现实的🤔