現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（上冊(cè)）

推薦序一
推薦序二
譯者序
教學(xué)建議
前言
上冊(cè)
第1章 什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)
1.1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模的第一個(gè)例子：財(cái)政援助與家庭收入
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典1-1 經(jīng)典老歌. 經(jīng)典名曲與流行金曲
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典1-2 為上大學(xué)付費(fèi)
1.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模的第二個(gè)例子：消費(fèi)與收入
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典1-3 收入如何影響需求：恩格爾定律
1.3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的組織框架
小結(jié)
討論
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第2章 估計(jì)量的選擇：直覺(jué)與蒙特卡羅方法
2.1 如何讓人們接受計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)
2.2 估計(jì)一個(gè)總體均值
2.3 估計(jì)一條沒(méi)有截距的直線的斜率：均值族
2.4 過(guò)原點(diǎn)直線斜率的自然而然的估計(jì)量
2.5 數(shù)據(jù)生成過(guò)程
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典2-1 恩格爾對(duì)價(jià)格彈性的研究
2.6 蒙特卡羅比較計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典2-2 弗里德曼的持久收入假說(shuō)
2.7 εi的選擇與現(xiàn)實(shí)世界
2.8 βg1. βg2和βg3的比較
2.9 βg1. βg2和βg3的其他比較
2.10 蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)的圖示結(jié)論
小結(jié)
討論
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第3章 線性估計(jì)量與高斯—馬爾科夫定理
3.1 線性估計(jì)量
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典3-1 資本資產(chǎn)定價(jià)模型
3.2 線性無(wú)偏估計(jì)量
3.3 線性估計(jì)量的方差
3.4 一個(gè)更有效的線性估計(jì)量
3.5 高斯—馬爾科夫定理初步
3.6 用隨機(jī)的X取代固定的X
3.7 應(yīng)用：一個(gè)美國(guó)經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)函數(shù)
3.8 計(jì)量經(jīng)濟(jì)軟件輸出結(jié)果
小結(jié)
討論
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
附錄3A 求過(guò)原點(diǎn)直線斜率的最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量
附錄3B 回歸. 線性估計(jì)量和線性無(wú)偏估計(jì)量的矩陣表述
第4章 直線斜率和截距的最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量
4.1 截距未知直線的數(shù)據(jù)生成過(guò)程計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典4-1 菲利普斯曲線
4.2 線性估計(jì)量的期望值和方差
4.3 直線斜率和截距的最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)
4.4 β0和β1也是有直覺(jué)吸引力的估計(jì)量
4.5 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的對(duì)數(shù)
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典4-2 價(jià)格如何影響需求
小結(jié)
討論
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
附錄4A 截距未知時(shí)求直線斜率的最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量
附錄4B 矩陣代數(shù)與截距未知時(shí)直線斜率的估計(jì)
附錄4C 求和的一些常用性質(zhì)
第5章 殘差
5.1 估計(jì)σ2
5.2 β1和β0的方差和協(xié)方差
5.3 高斯—馬爾科夫定理和給定X下y的期望值
5.4 置信區(qū)間和預(yù)測(cè)區(qū)間
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典5-1 柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)
5.5 應(yīng)用：一個(gè)美國(guó)經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)函數(shù)
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典5-2 CES生產(chǎn)函數(shù)
5.6 估計(jì)線的擬合優(yōu)度
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典5-3 世界資本市場(chǎng)的流動(dòng)性之差令人吃驚
5.7 最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量的殘差的兩個(gè)性質(zhì)
5.8 普通最小二乘法
小結(jié)
討論
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
附錄5A s2偏性
附錄5B β0的方差與線性估計(jì)量之間的協(xié)方差
附錄5C 矩陣代數(shù)與OLS殘差的性質(zhì)
第6章 多元回歸
6.1 回歸模型的數(shù)據(jù)生成過(guò)程
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典6-1 大學(xué)生行為不檢與啤酒的價(jià)格..
6.2 多元回歸模型中的最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典6-2 毒品需求
6.3 一個(gè)應(yīng)用：工資方程
6.4 估計(jì)σ2
6.5 普通最小二乘法
6.6 多元回歸模型中的R2
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典6-3 新老索洛模型
6.7 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中“線性”的四個(gè)用法
小結(jié)
討論
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
附錄6A 使用隨機(jī)回歸元的數(shù)據(jù)生成過(guò)程的最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)
附錄6B 矩陣代數(shù)與多元回歸
第7章 對(duì)回歸模型中的單個(gè)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)
7.1 拒絕和不能拒絕假設(shè)
7.2 假設(shè)檢驗(yàn)的六個(gè)步驟
7.3 再議自由度
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典7-1 再論資本資產(chǎn)定價(jià)模型
7.4 一個(gè)應(yīng)用：再議資本資產(chǎn)定價(jià)模型
7.5 檢驗(yàn)回歸系數(shù)的線性組合
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典7-2 對(duì)歧視的更進(jìn)一步考查
小結(jié)
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習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第8章 冗余變量. 遺漏變量. 多重共線性與二值變量
8.1 包含冗余變量蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)8-1 遺漏變量的前奏
8.2 遺漏相關(guān)變量
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典8-1 附加預(yù)期的菲利普斯曲線
8.3 多重共線性
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典8-2 誰(shuí)需要SAT分?jǐn)?shù)
8.4 工資例子的擴(kuò)展：再論虛擬變量
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典8-3 理性預(yù)期革命
小結(jié)
討論
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
附錄8A 截距未知時(shí)求直線斜率的最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量
第9章 檢驗(yàn)多重假設(shè)
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典9-1 人生幾何, 當(dāng)喝好酒
9.1 聯(lián)合使用t-統(tǒng)計(jì)量的錯(cuò)誤
9.2 F-檢驗(yàn)：直覺(jué)
9.3 對(duì)回歸系數(shù)多重線性約束的F-檢驗(yàn)
9.4 放松假定
9.5 一個(gè)應(yīng)用：線性系數(shù)約束與黑人的工資方程
9.6 一個(gè)應(yīng)用：一個(gè)赤字模型中的線性系數(shù)約束
9.7 體制轉(zhuǎn)換的另外兩種檢驗(yàn)
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典9-2 出乎意料的貨幣政策
小結(jié)
討論
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
附錄9A 矩陣代數(shù)與假設(shè)檢驗(yàn)
第10章 異方差干擾
10.1 想象異方差性
蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)10-1 異方差性的前奏
10.2 異方差性對(duì)普通最小二乘估計(jì)量的影響
10.3 異方差檢驗(yàn)
10.4 存在異方差干擾時(shí)的最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典10-1 完備的需求方程組
10.5 一個(gè)應(yīng)用：租金一收入關(guān)系的廣義最小二乘估計(jì)
10.6 可行的廣義最小二乘法
10.7 懷特異方差一一致標(biāo)準(zhǔn)誤
10.8 對(duì)數(shù)與異方差性
小結(jié)
討論
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
附錄10A 矩陣代數(shù)與廣義最小二乘法I
第11章 自回歸干擾
11.1 序列相關(guān)的數(shù)據(jù)生成過(guò)程
11.2 序列相關(guān)對(duì)普通最小二乘估計(jì)量的影響
11.3 序列相關(guān)檢驗(yàn)
計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)典11-1 公共支出具有生產(chǎn)性嗎
11.4 一個(gè)存在一階自回歸干擾的數(shù)據(jù)生成過(guò)程
11.5 干擾一階自回歸時(shí)的最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)
11.6 序列相關(guān)與異方差性并存
小結(jié)
討論
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
附錄11A 矩陣代數(shù)與廣義最小二乘法II