经济计量学精要（英文原书第4版）

图书标准信息

• 作者 [美]达莫达尔N.古扎拉蒂、道恩C.波特 著；张涛 译
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2010-08
• 版次 1
• ISBN 9787111313366
• 定价 65.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 544页

【内容简介】

《经济计量学精要》旨在向读者介绍经济计量理论和技术，力求通过大量的实例、翔实的解释和丰富的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。
本书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】

作者：（美国）达莫达尔N.古扎拉蒂（DamodarN.Gujarati）（美国）道恩C.波特（DawnC.Porter）注译：张涛

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ReviewofEconomicsandStatistics，Economic．Journal，JournalofFinancialandQuantitativeAnalysis，JournalofBusiness等国际著名杂志上发表多篇论文。

古扎拉蒂博士曾任JournalofQuantitativeEconomics和官方刊物IndianEconometricSociety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》(PensionsandNewYorkCityFiscalCrisis，AmericanEnterpriseInstitute，1978)，《政府和企业》(GovernmentandBusiness，McGraw-Hill，1984)和《经济计量学》(BasicEconometrics，5thed，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(DawnC．Porter)

道恩C．波特，于2006年秋季开始担任南加利福尼亚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~D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JointStatisticalMeetings、DecisionSciencesInstituteMeetings、InternationalConferenceonInformationSystems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)(EssentialsofBusinessStatistics)以及《经济计量学》(第5版)(BasicEconometrics)。

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】

出版说明
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普通最小二乘法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
3.4OLS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γ2
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：82=83=0或R2=0
4.9从多元回归模型到双变量模型：设定误差
4.10比较两个尺’值：校正的判定系数
4.11什么时候增加新的解释变量
4.12受限最小二乘法
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
6.2ANCOVA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τ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p
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
第三部分经济计量学高级专题
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间接最小二乘法：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
11.82SLS：一个数字例子
11.9小结
关键术语和概念问题习题
附录11AOLS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FEViews、MONITAB、Excel和STATA的计算机输出结果
参考文献