應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

前言

在我國(guó)高校，用英語(yǔ)或雙語(yǔ)教授專業(yè)課程（以下簡(jiǎn)稱：英／雙語(yǔ)教學(xué)）始于改革開放引進(jìn)熱潮，歷經(jīng)30年，雖發(fā)展不快，仍在緩慢推進(jìn)。20世紀(jì)80年代，改革開放后留學(xué)歸來(lái)的教育界學(xué)者們不僅引進(jìn)了各學(xué)科先進(jìn)的研究成果，也隨之引進(jìn)了西方高校的教材。以清華大學(xué)出版社為領(lǐng)軍的國(guó)內(nèi)出版社適時(shí)地引進(jìn)了西方優(yōu)秀教材的影印版，推動(dòng)了一些高校開始在專業(yè)課程中開展英／雙語(yǔ)教學(xué)。2007年以來(lái)，國(guó)家教育質(zhì)量工程專設(shè)的“國(guó)家高校雙語(yǔ)教學(xué)示范課程建設(shè)點(diǎn)”的評(píng)定項(xiàng)目被視為政府教育發(fā)展的政策風(fēng)向標(biāo)，正有力地推動(dòng)著高校英／雙語(yǔ)教學(xué)的發(fā)展。但對(duì)英／雙語(yǔ)教學(xué)的必要性，我國(guó)高校內(nèi)部一直爭(zhēng)議不斷。爭(zhēng)議首先圍繞著中國(guó)人用英語(yǔ)教學(xué)的必要性。在公認(rèn)英語(yǔ)是目前世界通用語(yǔ)言的前提下，英／雙語(yǔ)教學(xué)的必要性取決于我國(guó)高校師生是否有必要及時(shí)汲取世界最新的知識(shí)和研究成果。答案是不言而喻的。況且英／雙語(yǔ)教學(xué)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(yǔ)演講能力和信息接收者——學(xué)生的英語(yǔ)解讀能力不足又成為開展英／雙語(yǔ)教學(xué)的障礙。因而常見的反對(duì)意見是，開展英／雙語(yǔ)教學(xué)，課堂教學(xué)內(nèi)容就會(huì)縮水，因?yàn)橹v授者和聽眾都得花費(fèi)精力和時(shí)間解譯內(nèi)容。如此看來(lái)，我國(guó)開展英／雙語(yǔ)教學(xué)的高校教師必須應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，洞察在我國(guó)現(xiàn)有條件下用英文原版教材開展英／雙語(yǔ)教學(xué)的利和弊，并找到可行的揚(yáng)長(zhǎng)避短的路徑。在經(jīng)濟(jì)開放和全球化的大趨勢(shì)推動(dòng)下，我國(guó)中小學(xué)英語(yǔ)教學(xué)分量加重，英語(yǔ)普及程度逐年提高，高校新生的英語(yǔ)基礎(chǔ)愈益扎實(shí)；教師的英語(yǔ)能力也隨著師資的新陳代謝而日見增強(qiáng)。這一趨勢(shì)無(wú)疑在為英／雙語(yǔ)教學(xué)營(yíng)造越來(lái)越有利的條件。盡管如此，不同于以英語(yǔ)為主要語(yǔ)言或官方語(yǔ)言的一些國(guó)家，英語(yǔ)在我國(guó)的普及率仍較低。在青少年中，英語(yǔ)的普及程度和英語(yǔ)應(yīng)用能力還僅處于初級(jí)水平；高校中能用英語(yǔ)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(yǔ)基礎(chǔ)，使得英／雙語(yǔ)教學(xué)面臨巨大的挑戰(zhàn)。同時(shí)，在多數(shù)的中國(guó)高校課堂里，教學(xué)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(yè)的32開本，含理論框架、主要知識(shí)點(diǎn)、計(jì)算方法和習(xí)題，但案例和故事不在其中，多由教師在講解時(shí)添加，以演示和詮釋理論要點(diǎn)。迄今仍然普遍盛行的“填鴨式”、“滿堂灌”的傳統(tǒng)教學(xué)法側(cè)重于傳授知識(shí)，從多數(shù)評(píng)教指標(biāo)可見，只要學(xué)生感覺教師講得精彩、有條理、能解惑，就算教學(xué)成功。

內(nèi)容概要

本書結(jié)合實(shí)際案例和線性回歸方程分析練習(xí)為讀者解析計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)用性及應(yīng)用方法。具體內(nèi)容包括：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基本知識(shí)、回歸分析和回歸方程及其應(yīng)用；普通最小二乘法對(duì)于回歸模型的應(yīng)用，回歸方程的質(zhì)量評(píng)價(jià)；回歸分析應(yīng)用的展開步驟及注意事項(xiàng)；經(jīng)典模型中的假設(shè)、抽樣分布、定理、屬性及標(biāo)準(zhǔn)符號(hào)解析；假設(shè)檢驗(yàn)基本情況及檢驗(yàn)屬性、示例分析和局限性；選擇解釋變量的設(shè)定；常數(shù)項(xiàng)、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(cè)和補(bǔ)救；序列相關(guān)的純粹性、推論、檢驗(yàn)及補(bǔ)救；異方差的純粹性、推論、檢測(cè)和補(bǔ)救；回歸應(yīng)用步驟解析；時(shí)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(cè)問題及模型；實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)及相關(guān)效應(yīng)；統(tǒng)計(jì)原則問題?！　”緯⒅貙?shí)用性指導(dǎo)，在解析理論的同時(shí)，增強(qiáng)實(shí)際操作能力和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，通過大量的知識(shí)、練習(xí)及案例的擴(kuò)展，幫助讀者更好地理解和學(xué)習(xí)相關(guān)內(nèi)容。

作者簡(jiǎn)介

作者：（美國(guó)）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(xué)會(huì)運(yùn)用回歸分析 第4章 經(jīng)典模型 第5章 假設(shè)檢驗(yàn) 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(yùn)用練習(xí) 第12章 時(shí)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(cè) 第16章 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù) 第17章 統(tǒng)計(jì)原則 附錄a 習(xí)題答案 附錄b 統(tǒng)計(jì)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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