計量經(jīng)濟學(xué)方法

內(nèi)容概要

　　本書初版于1963年，其后大約每隔10年再版一次，以跟上計量經(jīng)濟學(xué)的發(fā)展。數(shù)十年來，本書已成為各國名牌大學(xué)廣泛采用的教材。 本版本的主要寫作目標(biāo)有兩個：其一是提供一份綜合易懂可用的計量經(jīng)濟方法手冊；二是通過應(yīng)用一些真實數(shù)據(jù)集來說明這些方法。這些數(shù)據(jù)由本書的配套數(shù)據(jù)磁盤給出，因而，讀者可以重復(fù)操作一追課文中的應(yīng)用案例，實驗一下章末所提出的一些問題，再對自己選擇的方法進行進一步的分析。因此，本書幾乎是全部重寫井增加了對一些新專題的介紹，包括：漸進理論，時間序列，模型評價，廣義矩法，密集計算法，微觀計量經(jīng)濟學(xué)。　　附贈一個數(shù)據(jù)盤。

作者簡介

　　J.約翰斯頓，是加利福尼亞大學(xué)的計量經(jīng)濟學(xué)名譽教授。在轉(zhuǎn)入俄爾文之前，他擔(dān)任曼徹斯特大學(xué)的斯坦利·杰文斯計量經(jīng)濟學(xué)教授。J.約翰斯頓教授也曾任教于紐約市立大學(xué)、埃莫立大學(xué)，哈佛大學(xué)，安大略皇后大學(xué)，威爾士大學(xué)，威斯康辛-麥迪遜厭這。他還是計量經(jīng)濟學(xué)會的資深會員。其作品有《統(tǒng)計成本分析》及《計量經(jīng)濟學(xué)方法》的前三版?！　.迪納爾多，是加利福尼亞大學(xué)的經(jīng)濟學(xué)副教授，并為國民經(jīng)濟研究所的研究員。在轉(zhuǎn)入俄爾文之前，他曾擔(dān)任蘭德的研究助理。作為一名勞動經(jīng)濟學(xué)家和應(yīng)用計量經(jīng)濟學(xué)家，他曾執(zhí)教于麻省理工大學(xué)和普林頓大學(xué)。他最近的作品刊登在《計量經(jīng)濟學(xué)》雜志、《政治經(jīng)濟學(xué)》雜志、以及《經(jīng)濟學(xué)雜志》季刊上。本書是他所著的第一本書。		　　

書籍目錄

致我們的中文讀者To Our Chinese Readers譯者的話前言第一章　兩個變量之間的關(guān)系1.1　雙變量關(guān)系示例1.1.1　雙變量頻數(shù)分布1.2　相關(guān)系數(shù)1.2.1　雙變量頻數(shù)分布的相關(guān)系數(shù)1.2.2　r的范圍1.2.3　無謂相關(guān)及其他問題1.2.4　一個案例研究1.3　雙變量概率模型1.3.1　離散的雙變量概率分布1.3.2　雙變量正態(tài)分布1.4　雙變量線性回歸模型1.4.1　一個條件模型1.4.2　估計值和估計量1.4.3　最小二乘估計量1.4.4　平方和的分解1.4.5　一個數(shù)值例子1.5　兩變量最小二乘模型中的推斷1.5.1　LS估計量的性質(zhì)1.5.2　高斯—馬爾科夫定理1.5.3　推斷程序1.5.4　數(shù)值例子（續(xù)1.4.5節(jié)中的例子）1.6　兩變量回歸模型的方差分析1.7　雙變量回歸模型中的預(yù)測1.8　汽油消費：一個初步分析附錄附錄1.1　證明Var（b）=a2／Σ x２附錄1.2　推導(dǎo)?的抽樣分布的均值和方差附錄1.3　推導(dǎo)cov（a，b）附錄1.4　高斯—馬爾科夫定理附錄1.5　推導(dǎo)var（e0）習(xí)題第二章　雙變量關(guān)系的其他方面2.1　時間作為回歸元2.1.1　恒定增長曲線2.1.2　數(shù)值例子2.2　變量變換2.2.1　雙對數(shù)變換2.2.2　半對數(shù)變換2.2.3　倒數(shù)變換2.3　非線性關(guān)系的一個實例：美國的通貨膨脹和失業(yè)2.4　滯后因變量作為回歸元2.4.1　漸近理論簡介2.4.2　依概率收斂2.4.3　依分布收斂2.4.4　自回歸方程2.5　平穩(wěn)和非平穩(wěn)序列2.5.1　單位根2.5.2　數(shù)值例證2.6　自回歸方程的最大似然估計2.6.1　最大似然估計量2.6.2　最大似然估計量的性質(zhì)附錄附錄2.1　密度函數(shù)中的變量變換附錄2.2　AR（1）模型的最大似然估計量習(xí)題第三章　k元線性方程3.1　k—變量模型的矩陣表達(dá)式3.1.1　最小二乘法的代數(shù)表達(dá)式3.1.2　平方和分解3.1.3　方程的離差形式3.2　偏相關(guān)系數(shù)3.2.1　解釋平方和的序貫形成3.2.2　偏相關(guān)系數(shù)和復(fù)回歸系數(shù)3.2.3　偏相關(guān)系數(shù)和復(fù)回歸系數(shù)的一般處理3.3　最小二乘法的幾何意義3.4　k元方程的推斷3.4.1　假定條件3.4.2　b的均值和方差3.4.3　σ2的估計3.4.4　高斯—馬爾可夫定理3.4.5　檢驗關(guān)于盧的線性假設(shè)3.4.6　受約束和無約束的回歸3.4.7　擬合受約束回歸方程3.5　預(yù)測附錄附錄3.1　證明r12.3=（r12--r13r）／√▔▔▔▔√▔▔▔▔1—r213　 1—r223附錄3.2　在多元回歸中，求解單一個回歸系數(shù)附錄3.3　證明當(dāng)約束Xa=c時，最小化aa將得到a=X（XX）-1c附錄3.4　受約束估計量b。的推導(dǎo)習(xí)題第四章　k元線性方程設(shè)定錯誤的若干檢驗4.1　設(shè)定錯誤4.1.1　關(guān)于u的可能問題4.1.2　關(guān)于X的可能問題4.1.3　關(guān)于β的可能問題4.2　模型評估與診斷檢驗4.3　參數(shù)不變性的檢驗4.3.1　鄒（至莊）預(yù)測檢驗4.3.2　漢森檢驗4.3.3　遞歸估計檢驗4.3.4　向前一步預(yù)測誤差4.3.5　累積和與平方累積和檢驗4.3.6　設(shè)定錯誤的一個更一般的檢驗：拉姆齊檢驗4.4　數(shù)值例證4.5　結(jié)構(gòu)變化的檢驗4.5.1　一個結(jié)構(gòu)變化的檢驗4.5.2　對斜率系數(shù)的檢驗4.5.3　對截距項的檢驗4.5.4　小結(jié)4.5.5　數(shù)值例子4.5.6　推廣4.6　虛擬變量4.6.1　簡介4.6.2　季節(jié)虛擬變量4.6.3　定性變量4.6.4　多于兩組的虛擬變量4.6.5　數(shù)值例子附錄附錄　4.1　證明：var（d）＝[1：+X2（X1X1）”X¨習(xí)題第五章　最大似然估計，廣義最小二乘法及工具變量估計5.1　最大似然估計量5.1.1　最大似然估計量的性質(zhì)5.2　線性模型的ML估計5.3　似然比、沃爾德與拉格朗日乘數(shù)檢驗5.3.1　似然比檢驗5.3.2　沃爾德檢驗5.3.3　拉格朗日乘數(shù)檢驗5.4　有非球形干擾項的線性模型的ML估計5.4.1　廣義最小二乘法5.5　工具變量估計量5.5.1　特例5.5.2　兩階段最小二乘法（2SLS）5.5.3　工具的選擇5.5.4　線性約束條件的檢驗附錄附錄5.1　密度函數(shù)中的變量代換附錄5.2　中心和非中心的R2附錄5.3　證明e?*X（X?X）—1X?e*=e′e*－ee習(xí)題第六章　異方差性和自相關(guān)6.1　OLS估計量的性質(zhì)6.2　對異方差性的檢驗6.2.1　懷特檢驗6.2.2　布羅施—帕甘伐弗雷檢驗6.2.3　戈德菲爾德—匡特檢驗6.2.4　戈德菲爾德—匡特檢驗的擴展6.3　異方差性下的估計6.3.1　對分組數(shù)據(jù)的估計6.3.2　對異方差關(guān)系式的估計6.4　自相關(guān)干擾6.4.1　自相關(guān)的形式：自回歸和移動平均模式6.4.2　自相關(guān)干擾的原因6.5　OLS和自相關(guān)干擾6.6　自相關(guān)干擾的檢驗6.6.1　德賓—沃森檢驗6.6.2　沃利斯四階自回歸檢驗6.6.3　回歸含有因變量滯后值的德賓檢驗6.6.4　布羅施—戈弗雷檢驗6.6.5　博克斯—皮爾斯—楊統(tǒng)計量6.7　對具有自相關(guān)干擾的關(guān)系式的估計6.8　出現(xiàn)自相關(guān)干擾時的預(yù)測6.9　自回歸條件異方差性附錄附錄6.1　乘積性異方差性的LM檢驗附錄6.2　對群塊同方差性的LR檢驗附錄6.3　ARCH（1）過程的性質(zhì)習(xí)題第七章　單變量時間序列建模7.1　進行單變量分析的根本原因7.1.1　滯后算子7.1.2　ARMA建模7.2　AR、MA和ARMA過程的性質(zhì)7.2.I　AR（1）過程7.2.2 AR（2）過程7.2.3 MA過程7.2.4　ARMA過程7.3　平穩(wěn)性檢驗7.3.1　圖視法7.3.2　單積（或單整）序列7.3.3　趨勢平穩(wěn)（TS）和差分子穩(wěn)（DS）序列7.3.4　單位根檢驗7.3.5　數(shù)值例子7.4　ARIMA模型的識別、估計和檢驗7.4.1　識別7.4.2　估計7.4.3　診斷檢驗7.5　預(yù)測7.5.1　MA（1）過程7.5.2　ARMA（1，1）過程7.5.3　ARMA（1，1，0）過程7.6　季節(jié)性7.7　一個數(shù)值例子：每月新住房動工習(xí)題第八章　自回歸分布滯后關(guān)系8.1　自回歸分布滯后關(guān)系8.1.1　恒定彈性關(guān)系8.1.2　參數(shù)重組8.1.3　動態(tài)均衡8.1.4　單位彈性8.1.5　推廣8.2　設(shè)定與檢驗8.2.1　一般到簡單與簡單到一般8.2.2　估計與檢驗8.2.3　外生性8.2.4　外生性檢驗8.2.5　武—豪斯曼檢驗8.3　非平穩(wěn)回歸元8.4　一個數(shù)值例子8.4.1　平穩(wěn)性8.4.2　協(xié)積8.4.3　重新設(shè)定關(guān)系式8.4.4　一個一般的ADL關(guān)系8.4.5　參數(shù)重組8.5　非嵌套模型附錄附錄8.1　對方程中的變量作非奇異線性變換附錄8.2　證明（8.37）式與（8.41）式的檢驗統(tǒng)計量相等習(xí)題第九章　多方程模型9.1　向量自回歸9.1.1　一個簡單的VAR9.1.2　三變量VAR9.1.3　高階系統(tǒng)9.2　VAR的估計9.2.1　檢驗VAR的階數(shù)9.2.2　葛蘭杰因果檢驗9.2.3　預(yù)測、脈沖反應(yīng)函數(shù)和方差分解9.2.4　脈沖響應(yīng)函數(shù)9.2.5　正交新生值9.2.6　方差分解9.3　向量誤差糾正模型9.3.1　檢驗協(xié)積秩9.3.2　協(xié)積向量估計9.3.3　向量誤差糾正模型的估計9.4　　聯(lián)立結(jié)構(gòu)方程模型9.5　識別條件9.6　結(jié)構(gòu)方程的估計9.6.1　非平穩(wěn)變量9.6.2　估計的系統(tǒng)方法附錄附錄9.1　似無關(guān)回歸附錄9.2　高階VAR習(xí)題第十章　廣義矩法（GMM）10.1　矩法10.2　OLS作為一個矩問題10.3　工具變量作為一個矩問題10.4　GMM和正交性條件10.5　GMM估計量的分布10.6　應(yīng)用10.6.1　兩階段最小二乘法和過度識別約束條件的檢驗10.6.2　重溫武—豪斯曼檢驗10.6.3　最大似然法10.6.4　歐拉方程10.7　關(guān)于參考書習(xí)題第十一章　密集計算法選講第十二章　縱列數(shù)據(jù)第十三章　離散和限值固變量模型附錄A　矩陣代數(shù)附錄B　統(tǒng)計學(xué)附錄C　數(shù)據(jù)盤統(tǒng)計學(xué)用表索　引

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