经济计量学精要

图书标准信息

• 作者 [美]古扎拉蒂、[美]波特 著；张涛 译
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2010-06
• 版次 1
• ISBN 9787111308171
• 定价 49.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 413页
• 字数 100千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

　　《经济计量学精要（第4版）（2010年最新版）》旨在向读者介绍经济计量理论和技术，力求通过大量实例、翔实解释和丰富习题帮助学生理解经济计量技术。根据学生和教师的建议，第4版的框架进行了重新调整，增加了许多新例子，并恰如其分地给出了各种软件的计算机输出结果。
　　《经济计量学精要（第4版）（2010年最新版）》重点面向经济学和管理类专业本科生以及MBA学员，也适用于涉及经济计量分析，尤其是回归分析的其他社会科学和行为科学专业的学生。

【作者简介】

　　达莫达尔 N.古扎拉蒂（Damodar N.Gujarati），达莫达尔N.古扎拉蒂曾执教于纽约城市大学（25年多）和西点军事学院社会科学系（17年）。古扎拉蒂博士于1960年获孟买大学商学硕士学位，1963年获芝加哥大学MBA硕士学位，1965年获芝加哥大学博士学位。古扎拉蒂曾在Review of Economics and Statistics.Economic Journal，Journal of Financial and Quantitative Analysis，Journal of Business等国际著名杂志上发表多篇论文。古扎拉蒂博士曾任Journal of Quantitative Economics和官方刊物Indian Econometric Society的编委会成员。古扎拉蒂博士代表著作有《退休金与纽约市的财政危机》（Pensions and New York City Fiscal Crisis American Enterprise Institute，1978），《政府和企业》（Government and Business McGraw-Hill，1984）和《经济计量学》（Basic Econometrics。5th ed.McGraw-Hill，2009）。古扎拉蒂博士在经济计量学领域的著作已被译成多种文字出版。
　　古扎拉蒂博士曾是英国谢菲尔德大学的访问教授（1970～1971年），富布莱特项目访问教授（印度，1981-1982年），新加坡国立大学访问教授（1985-1986年），澳大利亚新南威尔士大学经济计量学访问教授（1988年夏）。古扎拉蒂博士曾先后在澳大利亚、中国、孟加拉国、德国、印度、以色列、毛里求斯、韩国等讲授宏观和微观经济学专题。
　　道恩.C.波特（Dawn C.Porter），于2006年秋季开始担任南加州大学马歇尔商学院信息和运营管理系助理教授，为本科生、MBA和研究生讲授统计学课程。此前，道恩曾任乔治敦大学麦克多诺商学院助理教授，纽约大学艺术和科学研究生院心理学系客座教授，纽约大学斯特恩商学院讲师。道恩在纽约大学斯特恩商学院获得统计学博士学位，在康奈尔大学获数学学士学位。
　　道恩博士的研究领域涉及范畴分析、契约度量、多变量建模以及这些方法在心理学 方面的应用，现在重点关注的是从统计学角度研究在线拍卖模型。道恩博士曾在Joint Statistical Meetings、Decision Sciences Institute：Meetings、International Conference on Information Systems会议上发表学术演讲，并参加了伦敦经济学院、纽约大学等高校，以 及各种电子商务和统计研讨会。道恩博士还合著出版了《商业统计精要》（第2版） （Essentials of Business Statistics）以及《经济计量学》（第5版）（Basic Econometrics）。
　　此外，道恩博士还担任毕马威公司、美国政府国民抵押贷款协会、反斗城玩具公司、 IBM公司、Cosmaire公司、纽约大学媒体中心等多家公司的统计咨询顾问。

【目录】

前言
作者简介
教学建议
第1章 经济计量学的特征及研究范围
1.1 什么是经济计量学
1.2 为什么要学习经济计量学
1.3 经济计量学方法论
1.4 全书结构
关键术语和概念 问题习题
附录1A 互联网上的经济数据

第一部分 线性回归模型
第2章 线性回归的基本思想双变量模型
2.1 回归的含义
2.2 总体回归函数（PRF）:假想一例
2.3 总体回归函数的统计或随机设定
2.4 随机误差项的性质
2.5 样本回归函数
2.6 “线性”回归的特殊含义
2.7 从双变量回归到多元线性回归
2.8 参数估计：普通最小二乘法
2.9 综合
2.10 一些例子
2.11 小结
关键术语和概念 问题习题 选作题
附录2A 最小二乘估计值的推导

第3章 双变量模型：假设检验
3.1 古典线性回归模型
3.2 普通最小二乘估计量的方差与标准误
3.3 为什么使用OLS？OLS估计量的性质
3.4 OLS估计量的抽样分布或概率分布
3.5 假设检验
3.6 拟合回归直线的优度：判定系数
3.7 回归分析结果的报告
3.8 数学S.A.T一例的计算机输出结果
3.9 正态性检验
3.10 综合实例：美国商业部门工资和生产率的关系（1959-2006年）
3.11 预测
3.12 小结
关键术语和概念 问题习题

第4章 多元回归：估计与假设检验
4.1 三变量线性回归模型
4.2 多元线性回归模型的若干假定
4.3 多元回归参数的估计
4.4 估计多元回归的拟合优度多元判定系数R2
4.5 古董钟拍卖价格一例
4.6 多元回归的假设检验
4.7 对偏回归系数进行假设检验
4.8 检验联合假设：B2=B3=或R2=0
4.9 从多元回归模型到双变量模型：设定误差
4.10 比较两个R2值：校正的判定系数
4.11 什么时候增加新的解释变量
4.12 受限最小二乘
4.13 若干实例
4.14 小结
关键术语和概念 问题习题
附录4A.1 式（4-20）至（4-22）中OLS估计量的推导
附录4A.2 式（4-31）的推导
附录4A.3 式（4-50）的推导
附录4A.4 古董钟拍卖价格一例的EViews输出结果

第5章 回归模型的函数形式
5.1 如何度量弹性：双对数模型
5.2 比较线性和双对数回归模型
5.3 多元对数线性回归模型
5.4 如何预测增长率：半对数模型
5.5 线性一对数模型：解释变量是对数形式
5.6 倒数模型
5.7 多项式回归模型
5.8 过原点的回归
5.9 关于度量比例和单位的说明
5.10 标准化变量的回归
5.11 函数形式小结
5.12 小结
关键术语和概念 问题习题
附录5A 对数

第6章 虚拟变量回归模型
6.1 虚拟变量的性质
6.2 ANCOVA模型：包含一个定量变量、一个两分定性变量的回归
6.3 包含一个定量变量、一个多分定性变量的回归
6.4 包含一个定量变量和多个定性变量的回归
6.5 比较两个回归
6.6 虚拟变量在季节分析中的应用
6.7 应变量也是虚拟变量的情形：线性概率模型（LPM）
6.8 小结
关键术语和概念 问题习题

第二部分 实践中的回归分析
第7章 模型选择：标准与检验
7.1 “好的”模型具有的性质
7.2 设定误差的类型
7.3 遗漏相关变量：“过低拟合模型”
7.4 包括不相关变量：“过度拟合模型”
7.5 不正确的函数形式
7.6 度量误差
7.7 诊断设定误差：设定误差的检验
7.8 小结
关键术语和概念 问题习题

第8章 多重共线性：解释变量相关会有什么后果
8.1 多重共线性的性质：完全多重共线性的情形
8.2 近似或者不完全多重共线性的情形
8.3 多重共线性的理论后果
8.4 多重共线性的实际后果
8.5 多重共线性的诊断
8.6 多重共线性必定不好吗
8.7 扩展一例：1960-1982年期间美国的鸡肉需求
8.8 如何解决多重共线性：补救措施
8.9 小结
关键术语和概念 问题习题

第9章 异方差：如果误差方差不是常数会有什么结果
9.1 异方差的性质
9.2 异方差的后果
9.3 异方差的诊断：如何知道存在异方差问题
9.4 观察到异方差该怎么办：补救措施
9.5 怀特异方差校正后的标准误和统计量
9.6 若干异方差实例
9.7 小结
关键术语和概念 问题习题

第10章 自相关：如果误差项相关会有什么结果
10.1 自相关的性质
10.2 自相关的后果
10.3 自相关的诊断
10.4 补救措施
10.5 如何估计
10.6 校正OLS标准误的大样本
方法：纽维-韦斯特（Newey-West）方法
10.7 小结
关键术语和概念 问题习题
附录10A游程检验
附录10B自相关的一般性检验：布鲁
尔什-戈弗雷（BG）检验

第三部分 絮满科群商级专题
第11章 联立方程模型
11.1 联立方程模型的性质
11.2 联立方程的偏误：OLS估计量的非一致性
11.3 间接最小二乘法
11.4 间接最小二乘：一则实例
11.5 模型识别问题
11.6 识别规则：识别的阶条件
11.7 过度识别方程的估计：两阶段最小二乘法
11.8 2SLS：一个数字例子
11.9 小结
关键术语和概念 问题习题
附录11A OLS估计量的非一致性

第12章 单方程回归模型的几个专题
12.1 动态经济模型：自回归和分布滞后模型
12.2 伪回归现象：非平衡时间序列
12.3 平稳性检验
12.4 协整时间序列
12.5 随机游走模型
12.6 分对数模型
12.7 小结
关键术语和概念 问题习题

附录 概率论与统计学基础
附录A 统计学回顾概率与概率分布
附录B 概率分布的特征
附录C 一些重要的概率分布
附录D 统计推断：估计与假设检验
附录E 统计表
附录F EViews、MINITAB、Excel和STATA的计算机输出结果
参考文献