计量经济学导论

图书标准信息

• 作者 [美]伍德里奇 著；费剑平 改编
• 出版社 高等教育出版社
• 出版时间 2005-04
• 版次 1
• ISBN 9787040171396
• 定价 39.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 438页
• 字数 630千字

【内容简介】

本书从计量经济学的使用者的视角来讲授计量经济学的基础知识。全书按照所分析数据的类型不同而把计量经济学分为横截面数据篇和时间序列数据篇。本书的第一篇，便是在随机抽样的假定下，对横截面数据进行多元回归分析的问题。在第2章简要介绍简单回归模型之后，便直接开始进行多元回归分析。多元回归分析也是从估计和推断的基本程序出发，逐步过渡到对OLS的渐近性质、回归元的选择、定性因变量模型等专题的讨论，最后又对异方差性、模型误设和数据缺失等违背经典假定的*情形进行了深入探讨，从而使学生能深刻理解在各种复杂的研究环境中如何利用多元回归分析技术。

   本书语言简明，计量理论与实际案例配合得当，非常适用于经济学、管理学、政治学、社会学等人文社会科学专业本科生一学期计量经济学课程教材。

【作者简介】

杰弗瑞·M·伍德里奇（Jeffrey M．wooldridge），1982年在加州大学伯克利分校获计算机科学与经济学学士学位，1986年在加州大学圣地亚哥分校获经济学博士学位。博士毕业后被麻省理工学院聘为经济学助教，5年间有3次获得MIT年度优秀研究生教师的荣誉，并获得斯隆研究奖及《计量

【目录】

Chapter 1 The Nature of EconometriCS and Economic Data 

　1.1 What Is Econometrics? 

　1.2 Steps in Empirical Economic Analysis 

　1.3 The Structure of Economic Data 

　　Cross—Sectional Data 

　　Time SeriesData 

　　Pooled Cross Sections 

　　Panel or LongitudinoZ Data 

　　A Comment on Data Structures 

　1.4 Causality and the Notion of CetefiS Paribus in Econometric

　　Analysis 

　　Summary 

　　Key TelTIIS 

Chapter 2 The Simple Regression Model 

　2.1 Definition of the Simple Regression Model 

　2.2 Deriving the Ordinary Least Squares Estimates 

　　A Note on Terminology 

　2.3 Mechanics Of oLS 

　　Fitted Values and Residuals 

　　Algebraic Properties of oLS Statistics 

　　Goodness—of-Fit 4O

　2.4 Units Of Measurement and Functional Form 

　　The Effects ofChanging Units ofMeasurement on oLs

　　Statistics 

　　Incorporating Nonlinearities in Simple Regression 

　　The Meaning of“Linear”Regression 

　2.5 Expected Values and Vances of the OLS Estimators 

　　Unbiasedness of oLS 

　　Variances ofthe OLs Estimators 

　　Estimating the Error VaHance 

　2.6 Regression Through the Origin 

　　Summary 

　　Key Terms 

　　Problems 

　　Computer Exercises 

　　Appendix 2A 

Chapter 3 Multiple Regression Analysis：Estimation 

　3.1 Motivation for Multiple Regression 

　　e Modef wmO Independent Variables 

　　TheModelwfth kIndependent Variables 

　3.2 Mechanics and Interpretation of Ordinary Least Squares 

　　Obtaining the oLs Estimates 

　　Interpreting the oLS Regression Equation 

　　On the Meaning of“Holding Other Factors Fixed”in MultipleRegression 

　　Changing More than One Independent Variable Simultaneously 

　　oLs Fitted Values and Residuals 

　　A“Partialling Out”Interpretation ofMultiple Regression 

　　Comparison ofSimple and Multiple Regression Estimates 

　　Goodness—of-Fit 

　　Regression Through the Origin 

　3.3 The Expected Value of the OLS Estimators 

　　Including Irrelevant Variables in a Regression Model 

　　Omitted Variable BiaJ?The Simple Case 

　　Omitted Variable Bins：More General Cases 

　3.4 The VAlriance of the OLS Estimators 

　　The Components of the OLS[riances：Multicollinearity 

　　Variances fn Misspecified Mols 

　　Estimating G2：Standard Errors ofthe oLs Estimators 

　3.5 Efficiency of OLS：The Gauss.Markov Theorem 

　　Summary 

　　KeyTerms 

　　Problems 

　　Computer Exercises 

　　Appendix 3A 

Chapter 4 Multiple Regression Analysis：Inference 

　4.1 Sampling Distributions of the OLS Estimators 

　4.2 Testing Hypotheses About a Single Population Parameter：The t Test 

　　Testing Against One.Sided Alternatives 

　　TwO.Sided Alternatives 

　　Testing Other Hypotheses About，ComputingP—Valuesfort Tests 

　　A Reminder on the Language of Classical Hypothesis Testing 

　　Economic，or Practical,versus Statistical Sign~ficance 

　4.3 Confidence Intervals 

　4.4 Testing Hypotheses About a Single Linear Combination of theParameters 

　4.5 Testing Multiple Linear Restrictions：The F Test 

Chapter 5 Multiple Regression Analysis：OLS Asymptotics 

Chapter 6 Muttipte Regression Analysis：Further Issues 

Chapter 7 Multipie Regression Analysis with Qualitative Information：

Chapter 8 Heteroskedastieity 

Chapter 9 More O11 Speification and Data ProblemS

Chapter 10 Basic Regression Analysis with Time Series Data 

Chapter 1l Further Issues in Using OLS with Time Series Data 

Chapter 12 Seriat Correlation and Heteroskedasticity in TimeComputer Exercises 

Appendix A Answers to Chapter Questions 

Appendix B Statistical Tables 

Glossary