應(yīng)用計量經(jīng)濟學

前言

在我國高校，用英語或雙語教授專業(yè)課程（以下簡稱：英／雙語教學）始于改革開放引進熱潮，歷經(jīng)30年，雖發(fā)展不快，仍在緩慢推進。20世紀80年代，改革開放后留學歸來的教育界學者們不僅引進了各學科先進的研究成果，也隨之引進了西方高校的教材。以清華大學出版社為領(lǐng)軍的國內(nèi)出版社適時地引進了西方優(yōu)秀教材的影印版，推動了一些高校開始在專業(yè)課程中開展英／雙語教學。2007年以來，國家教育質(zhì)量工程專設(shè)的“國家高校雙語教學示范課程建設(shè)點”的評定項目被視為政府教育發(fā)展的政策風向標，正有力地推動著高校英／雙語教學的發(fā)展。但對英／雙語教學的必要性，我國高校內(nèi)部一直爭議不斷。爭議首先圍繞著中國人用英語教學的必要性。在公認英語是目前世界通用語言的前提下，英／雙語教學的必要性取決于我國高校師生是否有必要及時汲取世界最新的知識和研究成果。答案是不言而喻的。況且英／雙語教學省卻了翻譯過程，可以避免常見的信息減損和曲解問題。不過，信息發(fā)布者——教師的英語演講能力和信息接收者——學生的英語解讀能力不足又成為開展英／雙語教學的障礙。因而常見的反對意見是，開展英／雙語教學，課堂教學內(nèi)容就會縮水，因為講授者和聽眾都得花費精力和時間解譯內(nèi)容。如此看來，我國開展英／雙語教學的高校教師必須應(yīng)對挑戰(zhàn)，洞察在我國現(xiàn)有條件下用英文原版教材開展英／雙語教學的利和弊，并找到可行的揚長避短的路徑。在經(jīng)濟開放和全球化的大趨勢推動下，我國中小學英語教學分量加重，英語普及程度逐年提高，高校新生的英語基礎(chǔ)愈益扎實；教師的英語能力也隨著師資的新陳代謝而日見增強。這一趨勢無疑在為英／雙語教學營造越來越有利的條件。盡管如此，不同于以英語為主要語言或官方語言的一些國家，英語在我國的普及率仍較低。在青少年中，英語的普及程度和英語應(yīng)用能力還僅處于初級水平；高校中能用英語演講的教師尚屬少數(shù)，且熟練程度還有待大幅提高。這樣的師生英語基礎(chǔ)，使得英／雙語教學面臨巨大的挑戰(zhàn)。同時，在多數(shù)的中國高校課堂里，教學任務(wù)多被視為逐章講解某本教材的內(nèi)容。本土中文教材通常是400～500頁的32開本，含理論框架、主要知識點、計算方法和習題，但案例和故事不在其中，多由教師在講解時添加，以演示和詮釋理論要點。迄今仍然普遍盛行的“填鴨式”、“滿堂灌”的傳統(tǒng)教學法側(cè)重于傳授知識，從多數(shù)評教指標可見，只要學生感覺教師講得精彩、有條理、能解惑，就算教學成功。

內(nèi)容概要

本書結(jié)合實際案例和線性回歸方程分析練習為讀者解析計量經(jīng)濟學的實用性及應(yīng)用方法。具體內(nèi)容包括：計量經(jīng)濟學基本知識、回歸分析和回歸方程及其應(yīng)用；普通最小二乘法對于回歸模型的應(yīng)用，回歸方程的質(zhì)量評價；回歸分析應(yīng)用的展開步驟及注意事項；經(jīng)典模型中的假設(shè)、抽樣分布、定理、屬性及標準符號解析；假設(shè)檢驗基本情況及檢驗屬性、示例分析和局限性；選擇解釋變量的設(shè)定；常數(shù)項、函數(shù)形式、滯后解釋變量、虛擬變量等函數(shù)形式選擇問題；多重共線性的完全性、推論、檢測和補救；序列相關(guān)的純粹性、推論、檢驗及補救；異方差的純粹性、推論、檢測和補救；回歸應(yīng)用步驟解析；時間序列模型；虛擬應(yīng)變量技術(shù)；聯(lián)立方程組相關(guān)問題解析；預(yù)測問題及模型；實驗數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)及相關(guān)效應(yīng)；統(tǒng)計原則問題?！　”緯⒅貙嵱眯灾笇?dǎo)，在解析理論的同時，增強實際操作能力和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，通過大量的知識、練習及案例的擴展，幫助讀者更好地理解和學習相關(guān)內(nèi)容。

作者簡介

作者：（美國）施圖德蒙德（A.H.Studenmund）

書籍目錄

序言 第1章 回歸分析概述 第2章 普通最小二乘法 第3章 學會運用回歸分析 第4章 經(jīng)典模型 第5章 假設(shè)檢驗 第6章 模型設(shè)定：選擇解釋變量 第7章 設(shè)定：選擇函數(shù)形式 第8章 多重共線性 第9章 序列相關(guān) 第10章 異方差 第11章 回歸運用練習 第12章 時間序列模型 第13章 虛擬應(yīng)變量技術(shù) 第14章 聯(lián)立方程組 第15章 預(yù)測 第16章 實驗數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù) 第17章 統(tǒng)計原則 附錄a 習題答案 附錄b 統(tǒng)計表 索引

章節(jié)摘錄

插圖：The emphasis in this text is on estimating behavioral equations, those thatdescribe the behavior of economic entities. We focus on selecting independentvariables based on the economic theory concerning that behavior. An explanatory variable is chosen because it is a theoretical determinant of the dependentvariable; it is expected to explain at least part of the variation in the dependentvariable. Recall that regression gives evidence but does not prove economiccausality. Just as an example does not prove the rule, a regression result doesnot prove the theory.There are dangers in specifying the wrong independent variables. Our goalshould be to specify only relevant explanatory variables, those expected theoretically to assert a substantive influence on the dependent variable. Variablessuspected of having little effect should be excluded unless their possible impact on the dependent variable is of some particular （e.g, policy） interest.For example, an equation that explains the quantity demanded of a consumption good might use the price of the product and consumer income orwealth as likely variables. Theory also indicates that complementary and substitute goods are important. Therefore, you might decide to include the pricesof complements and substitutes, but which complements and substitutes？ Ofcourse, selection of the closest complements and/or substitutes is appropriate, but how far should you go？ The choice must be based on theoreticaljudgment, and such judgments are often quite subjective.When researchers decide, for example, that the prices of only two othergoods need to be included, they are said to impose their priors （i.e, previoustheoretical belief） or their working hypotheses on the regression equation.Imposition of such priors is a common practice that determines the numberand kind of hypotheses that the regression equation has to test. The danger isthat a prior may be wrong and could diminish the usefulness of the estimated regression equation. Each of the priors therefore should be explainedand iustified in detail.

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