計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

前言

　　計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)能成為一門(mén)使老師和學(xué)生都覺(jué)得有趣的課程。有關(guān)經(jīng)濟(jì)、企業(yè)和政府的現(xiàn)實(shí)世界是一個(gè)復(fù)雜混亂的地方，充滿了需要回答的沖突和問(wèn)題。例如，是通過(guò)頒布嚴(yán)厲的法律還是增加酒類稅收對(duì)付酒后駕車更有效？你在股票市場(chǎng)上是買入價(jià)格相對(duì)收入較低的股票，還是遵照股票價(jià)格隨機(jī)游走理論建議的不采取任何行動(dòng)而只是觀望，哪一個(gè)能賺錢呢？我們是通過(guò)減小班級(jí)規(guī)模，還是只是讓我們的孩子每天聽(tīng)十分鐘莫扎特音樂(lè)來(lái)提高小學(xué)教育呢？計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)幫助我們從瘋狂的思想中挑選出合理的思想，找出重要定量問(wèn)題的定量答案。她為我們打開(kāi)了一扇窗，讓我們看到了復(fù)雜世界里的人、企業(yè)和政府作決策時(shí)依據(jù)的因素之間的關(guān)系?！　”窘滩氖菍楸究朴?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)設(shè)計(jì)的入門(mén)課程。我們的經(jīng)驗(yàn)是要在初級(jí)課程中注重計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與應(yīng)用的關(guān)聯(lián)性，即感興趣的應(yīng)用必定會(huì)推動(dòng)理論，而理論必須與應(yīng)用相匹配。這一簡(jiǎn)單原理是本教材和老一代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課本的重大區(qū)別，老的課本中的理論模型和假設(shè)與應(yīng)用不匹配。造成某些學(xué)生在花費(fèi)大量時(shí)間學(xué)習(xí)假設(shè)后發(fā)現(xiàn)這些假設(shè)是不現(xiàn)實(shí)的，于是他們必須學(xué)習(xí)與應(yīng)用不符的這些假設(shè)導(dǎo)致的“問(wèn)題”的“解決方法”，無(wú)怪乎他們會(huì)對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的關(guān)聯(lián)性感到疑惑。我們認(rèn)為最好從具體應(yīng)用出發(fā)引入所需的方法，然后給出與該應(yīng)用相匹配的一些假設(shè)。由于理論與應(yīng)用直接對(duì)應(yīng)，因此該處理方法使計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)變得栩栩如生。

內(nèi)容概要

《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》（第二版）屬于本科層面的融理論與實(shí)踐于一體的優(yōu)秀教科書(shū)，也可作為研究生層次的入門(mén)教材，國(guó)外院校普遍采用此書(shū)。本書(shū)充分利用實(shí)證分析的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題與數(shù)據(jù)，通過(guò)簡(jiǎn)潔明晰的處理方式架起統(tǒng)計(jì)方法與經(jīng)濟(jì)解釋之間的橋梁，明確突出計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)用方法，幫助學(xué)生全面理解計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本內(nèi)容，不僅包括回歸分析、最小二乘法、異方差、序列相關(guān)、工具變量等傳統(tǒng)內(nèi)容，還涉及弱工具變量、項(xiàng)目評(píng)估、面板數(shù)據(jù)方法、時(shí)間序列分析等最新計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究成果。    《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》（第二版）繼承第一版的傳統(tǒng)，繼續(xù)采用普通的、完全可操作的、現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)證分析事例說(shuō)明計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法與理論，這些“有趣”的事例包括教育經(jīng)濟(jì)學(xué)、住宅貸款市場(chǎng)的種族歧視、香煙需求與宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)等。

作者簡(jiǎn)介

詹姆斯·H.斯托克，加州大學(xué)伯克利分校經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，曾任教于加州大學(xué)伯克利分校及哈佛大學(xué)肯尼迪政府學(xué)院。研究領(lǐng)域?yàn)榻?jīng)濟(jì)計(jì)算方法、宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、貨幣政策等，曾發(fā)表論文90項(xiàng)多篇，并出版若干其他專著。

書(shū)籍目錄

前言第一篇　導(dǎo)論與復(fù)習(xí)  1　經(jīng)濟(jì)問(wèn)題和數(shù)據(jù)    1.1　我們研究的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題    1.2　因果效應(yīng)和理想化試驗(yàn)    1.3　數(shù)據(jù)：來(lái)源和類型      本章小結(jié)      重要術(shù)語(yǔ)      內(nèi)容復(fù)習(xí)  2　概率論復(fù)習(xí)　　2.1　隨機(jī)變量和概率分布　　2.2　期望值、均值和方差　　2.3　二維隨機(jī)變量    　　2.4　正態(tài)分布、卡方分布、學(xué)生t分布和F分布　　2.5　隨機(jī)抽樣和樣本均值的分布　　2.6　抽樣分布的大樣本近似　    本章小結(jié) 　   重要術(shù)語(yǔ)  　  內(nèi)容復(fù)習(xí)   　 習(xí)題    　　附錄2.1　重要概念2.3中結(jié)論的推導(dǎo)　3　統(tǒng)計(jì)學(xué)復(fù)習(xí)　　3.1　總體均值的估計(jì)　　3.2　有關(guān)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)　　3.3　總體均值的置信區(qū)間　　3.4　不同總體的均值比較　　3.5　基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)的因果效應(yīng)的均值之差估計(jì)　　3.6　樣本容量較小時(shí)使用t統(tǒng)計(jì)量　　3.7　散點(diǎn)圖、樣本協(xié)方差和樣本相關(guān)系數(shù)　    本章小結(jié)  　  重要術(shù)語(yǔ)  　  內(nèi)容復(fù)習(xí)　    習(xí)題  　  實(shí)證練習(xí)  　　  附錄3.1　美國(guó)當(dāng)前人口調(diào)查    　　附錄3.2　y是μy的最小二乘估計(jì)量的兩種證明方法　　    附錄3.3　樣本方差一致性的證明第二篇  回歸分析基礎(chǔ)　4　一元線性回歸   　　4.1　線性回歸模型   　　4.2　線性回歸模型的系數(shù)估計(jì)    　　4.3　擬合優(yōu)度　　4.4　最小二乘假設(shè)　　4.5　OLS估計(jì)量的抽樣分布　　4.6　結(jié)論　    本章小結(jié)  　  重要術(shù)語(yǔ)       　 內(nèi)容復(fù)習(xí)        　習(xí)題        　實(shí)證練習(xí)    　　    附錄4.1　加利福尼亞測(cè)試成績(jī)數(shù)據(jù)集　　    附錄4 2　OLS估計(jì)量的推導(dǎo)　……  5 一元線性回歸：假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間  6 多元線性回歸  7 多元回歸中的假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間  8 非線性回歸涵數(shù)  9 基于多元回歸的評(píng)估研究第三篇 回歸分析與深入專題  10 面板數(shù)據(jù)回歸  11 二元因變量回歸  12 工具變量回歸  13 試驗(yàn)和準(zhǔn)試驗(yàn)第四篇 經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的回歸分析  14 時(shí)間序回歸和預(yù)測(cè)導(dǎo)論  15 動(dòng)態(tài)因果效應(yīng)的估計(jì)  16 時(shí)間序列回歸的其他專題第五篇 回歸分析的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論  17 一元線性回歸理論  18 多元回歸理論附錄參考文獻(xiàn)部分答案術(shù)語(yǔ)表

章節(jié)摘錄

　　小學(xué)教育有各種各樣的目的，如培養(yǎng)社交能力，但對(duì)大多數(shù)家長(zhǎng)和教育家們而言，其最重要的目的是閱讀、寫(xiě)作和初等數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)學(xué)科學(xué)習(xí)。一項(xiàng)關(guān)于改善這些基礎(chǔ)學(xué)習(xí)最突出的提議是縮小小學(xué)的班級(jí)規(guī)模。理由是班級(jí)的學(xué)生人數(shù)越少，則每個(gè)學(xué)生就能得到老師越多的關(guān)注，學(xué)習(xí)進(jìn)度也就加快了，學(xué)生的學(xué)習(xí)效率也就提高了，成績(jī)也就進(jìn)步了?！　〉牵s小班級(jí)規(guī)模對(duì)小學(xué)教育的影響到底有多大？縮小班級(jí)規(guī)模需要費(fèi)用，如需要雇用更多的教師，如果學(xué)?？捎媒淌以缫堰_(dá)到飽和，那么需要新建更多的教室。決策者必須權(quán)衡成本和收益。因此決策者必須對(duì)可能的收益有精確的定量的了解。縮小班級(jí)規(guī)模對(duì)小班基礎(chǔ)教育的有利影響有多大？是否存在這樣一種可能性，即縮小班級(jí)規(guī)模實(shí)際上對(duì)初等教育并無(wú)影響？　　雖然常識(shí)和日常經(jīng)驗(yàn)或許告訴我們學(xué)生人數(shù)越少時(shí)學(xué)生能學(xué)到的知識(shí)會(huì)更多，但常識(shí)無(wú)法精確地告訴我們縮小班級(jí)規(guī)模究竟對(duì)初等教育有多大的影響？為了回答這個(gè)問(wèn)題，我們必須研究有關(guān)班級(jí)規(guī)模和初等教育之間的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，即基于數(shù)據(jù)的證據(jù)。　　我們?cè)诒緯?shū)中利用了1998年從加利福尼亞420個(gè)學(xué)區(qū)收集到的數(shù)據(jù)，來(lái)研究班級(jí)人數(shù)和基礎(chǔ)學(xué)習(xí)之間的關(guān)系。在該數(shù)據(jù)中，小班規(guī)模的學(xué)區(qū)相比大班規(guī)模的學(xué)區(qū)而言，其學(xué)生在標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試中的表現(xiàn)往往更好些。雖然這個(gè)事實(shí)和班級(jí)規(guī)模越小成績(jī)?cè)胶玫挠^點(diǎn)相吻合，但這也許只是反映了小班學(xué)區(qū)的學(xué)生在其他方面比大班學(xué)區(qū)的學(xué)生有更多的優(yōu)勢(shì)。例如，小班學(xué)區(qū)的居民往往比大班學(xué)區(qū)的居民更富有，因此小班學(xué)區(qū)的學(xué)生比大班學(xué)區(qū)的學(xué)生有更多的課外學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)?？赡苷怯捎谶@種額外的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)而不是較小的班級(jí)規(guī)模使得他們能取得較好的成績(jī)。在第二篇中，我們將利用多元回歸分析分離出班級(jí)規(guī)模變化和其他一些因素如學(xué)生的經(jīng)濟(jì)狀況等對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)的影響。　　1.1.2 問(wèn)題2：住房貸款市場(chǎng)中存在種族歧視嗎？　　大多數(shù)老百姓通過(guò)抵押（即由住房?jī)r(jià)值作抵押擔(dān)保的一大筆貸款）購(gòu)買住房。按相關(guān)法律規(guī)定，美國(guó)的主要機(jī)構(gòu)不能出于種族因素決定同意還是拒絕購(gòu)房者抵押貸款申請(qǐng)，即如果兩個(gè)申請(qǐng)者除了種族不同外其他方面都相同，則他們的抵押貸款申請(qǐng)被批準(zhǔn)的可能性也應(yīng)該相同。那么從理論上講，在抵押貸款中不存在種族歧視?！　∨c這個(gè)理論結(jié)論相反的是，波士頓聯(lián)邦儲(chǔ)備銀行的研究員們發(fā)現(xiàn)（基于1990年初以來(lái)的數(shù)據(jù)），在申請(qǐng)抵押貸款時(shí)，黑人申請(qǐng)者中有28％的人被拒，而白人中只有9％的人被拒。這些數(shù)據(jù)是否表明事實(shí)上在抵押貸款中存在種族歧視？如果存在，這種歧視有多嚴(yán)重？

媒體關(guān)注與評(píng)論

　　《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》(第二版)中介紹的各種推動(dòng)經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法發(fā)展的簡(jiǎn)單事例十分吸引學(xué)生?！　　狤lena Pesavento，艾莫雷大學(xué)　　我喜愛(ài)討論當(dāng)前的各種政策問(wèn)題和計(jì)量技術(shù)的實(shí)證分析方面的應(yīng)用事例。對(duì)于講授強(qiáng)調(diào)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用課程的本人而言，斯托克和沃森的《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》(第二版)是一本適合學(xué)生與教師需求的好教材。　　——Carolyn J.Heinrich，威斯康星大學(xué)麥迪遜分校　　書(shū)中的“內(nèi)容復(fù)習(xí)”與“習(xí)題”部分所提供的問(wèn)題非常出色。這些問(wèn)題的難易程度搭配合理，它們不僅能很好地聯(lián)系各章的內(nèi)容，還有利于培養(yǎng)學(xué)生考慮適當(dāng)?shù)膶?shí)證分析問(wèn)題與細(xì)節(jié)的能力?！　　狢harles S.Wassell.Jr. 華盛頓中央大學(xué)

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