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    【作者】 傑弗裡·M·伍德裡奇 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  經濟管理類圖書  經濟  經濟學理論  其他經濟學理論 
    【出版社】中國人民大學出版社 
    【ISBN】9787300208152
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787300208152
    作者:傑弗裡·M·伍德裡奇

    出版社:中國人民大學出版社
    出版時間:2015年05月 

        
        
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    內容簡介
    本書是一本經典的初級計量經濟學教材,語言通俗易懂,且輔以恰到好處的案例指導學生學習和運用計量方法。與傳統的教材不同,本書在陳述和解釋假定時,作者完全放棄了非*的或在重復樣本中加以固定假定。這種方法更便於讀者對計量經濟學的理解和應用,是對傳統計量經濟學教學和研究的一個突破。本書的主要特點是: 

    (1)不需要具備高深的數學知識,讀者隻要掌握大學所學的線性代數和概率統計基礎知識即可。 

    (2)強調計量經濟學在實際問題中的應用。 

    (3)含有大量例題和練習題。章末習題和計算機習題多著重於經驗研究而非復雜的推導。要求學生能根據所學知識仔細地推理。 

    (4)課程安排比較靈活。教師可以根據教學需要合理挑選章節進行講授,而不會影響教學的連續性。 

    (5)本書英文原版書配有內容豐富的網絡教學資源,包括教學手冊、多媒體教學課件、試題庫等。 

    本書適合各高等院校經濟管理類專業本科生作為計量經濟學教材,還可供經濟管理類教師及科研人員作為參考書使用。
    作者簡介
    傑弗裡·M·伍德裡奇是密歇根州立大學經濟學特聘教授,1991年以來一直在該校任教。1986—1991年,伍德裡奇博士曾是麻省理工學院的經濟學助教。他予1982年在加州大學伯克利分校獲得計算機科學與經濟學學士學位,並於1986年在加州大學聖迭戈分校獲經濟學博士學位。伍德裡奇博士曾在國際知名期刊上發表了30多篇學術論文,參與過多部著作中的篇章寫作。他還是《橫截面與面板數據的計量經濟分析》(Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data)一書的作者。他所獲的獎項包括:斯隆(Alfred P.Sloan)研究獎,《計量經濟理論》(Econometric Theory)的Plura Scripsit獎,《應用計量經濟學雜志》(Journal of Applied Econometrics)的斯通(Richard Stone)爵士獎,以及在MIT三次獲得研究生教學年度優秀教師獎。他還是計量經濟學會(Econometric Society)和《計量經濟學雜志》 (Journal of Econometric)的資深會員。
    目錄
    目錄:
    第1章 計量經濟學的性質與經濟數據
    1.1 什麼是計量經濟學
    1.2 經驗經濟分析的步驟
    1.3 經濟數據的結構
    1.4 計量經濟分析中的因果關繫和其他條件不變的概念
    本章小結
    關鍵術語
    習題
    計算機練習

    篇 橫截面數據的回歸分析
    第2章 簡單回歸模型
    2.1 簡單回歸模型的定義目錄: 

    第1章 計量經濟學的性質與經濟數據 

    1.1 什麼是計量經濟學 

    1.2 經驗經濟分析的步驟 

    1.3 經濟數據的結構 

    1.4 計量經濟分析中的因果關繫和其他條件不變的概念 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



    篇 橫截面數據的回歸分析 

    第2章 簡單回歸模型 

    2.1 簡單回歸模型的定義 

    2.2 普通小二乘法的推導 

    2.3 OLS的操作技巧 

    2.4 度量單位和函數形式 

    2.5 OLS估計量的期望值和方差 

    2.6 過原點回歸及對常數回歸 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



    第3回歸分析:估計 

    3.1 回歸的動因 

    3.2 普通小二乘法的操作和解釋 

    3.3 OLS估計量的期望值 

    3.4 OLS估計量的方差 

    3.5 OLS的有效性:高斯馬爾科夫定理 

    3.6回歸分析語言的一些說明 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



    第4回歸分析:推斷 

    4.1 OLS估計量的抽樣分布 

    4.2 檢驗對單個總體參數的假設:t檢驗 

    4.3 置信區間 

    4.4 檢驗關於參數的一個線性組合假設 

    4.5 對多個線性約束的檢驗:F檢驗 

    4.6 報告回歸結果 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



    第5回歸分析:OLS的漸近性 

    5.1 一致性 

    5.2 漸近正態和大樣本推斷 

    5.3 OLS的漸近有效性 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



    第6回歸分析:深入專題 

    6.1 數據的測度單位對OLS統計量的影響 

    6.2 對函數形式的進一步討論 

    6.3 擬合優度選擇的進一步探討 

    6.4 預測和殘差分析 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



    第7章 含有定性信回歸分析:二值(或虛擬)變量 

    7.1 對定性信息的描述 

    7.2 隻有一個虛擬自變量 

    7.3 使用多類別虛擬變量 

    7.4 涉及虛擬變量的交互作用 

    7.5 二值因變量:線性概率模型 

    7.6 對政策分析和項目評價的進一步討論 

    7.7 離散因變量的回歸結果解釋 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



    第8章 異方差性 

    8.1 異方差性對OLS所造成的影響 

    8.2 OLS估計後的異方差—穩健推斷 

    8.3 對異方差性的檢驗 

    8.4 加權小二乘估計 

    8.5 再議線性概率模型 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



    第9章 模型設定和數據問題的深入探討 

    9.1 函數形式誤設 

    9.2 對無法觀測解釋變量使用代理變量 

    9.3 隨機斜率模型 

    9.4 有測量誤差時OLS的性質 

    9.5 數據缺失、非隨機樣本和異常觀測 

    9.6 小離差估計 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



    第二篇 時間序列數據的回歸分析 

    第10章 時間序列數據的基本回歸分析 

    10.1 時間序列數據的性質 

    10.2 時間序列回歸模型的例子 

    10.3 經典假設下OLS的有限樣本性質 

    10.4 函數形式、虛擬變量和指數 

    10.5 趨勢和季節性 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



    第11章 OLS用於時間序列數據的其他問題 

    11.1 平穩和弱相關時間序列 

    11.2 OLS的漸近性質 

    11.3 回歸分析中使用高度持續性時間序列 

    11.4 動態完備模型和無序列相關 

    11.5 時間序列模型的同方差假定 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



    第12章 時間序列回歸中的序列相關和異方差性 

    12.1 含序列相關誤差時OLS的性質 

    12.2 序列相關的檢驗 

    12.3嚴格外生時序列相關的修正 

    12.4 差分和序列相關 

    12.5 在OLS後的序列相關—穩健推斷 

    12.6 時間序列回歸中的異方差性 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



    第三篇 高級專題討論 

    第13章 跨時橫截面的混合:簡單面板數據方法 

    13.1 跨時獨立橫截面的混合 

    132利用混合橫截面做政策分析 

    13.3 兩時期面板數據分析 

    13.4 用兩期面板數據做政策分析 

    13.5 多於兩期的差分法 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



    第14章 高級的面板數據方法 

    14.1 固定效應估計法 

    14.2 隨機效應模型 

    14.3 相關隨機效應方法 

    14.4 把面板數據方法用於其他的數據結構 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



    第15章 工具變量估計與兩階段小二乘法 

    15.1 動機:簡單回歸模型中的遺漏變量 

    15.回歸模型的IV估計 

    15.3 兩階段小二乘 

    15.4 變量誤差問題的IV解決方法 

    15.5 內生性檢驗與過度識別約束檢驗 

    15.6.異方差條件下的2SLS 

    15.7 2SLS應用於時間序列方程 

    15.8 2SLS應用於混合橫截面和面板數據 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



    第16章 聯立方程模型 

    16.1 聯立方程模型的性質 

    16.2 OLS中的聯立性偏誤 

    16.3 結構方程的識別和估計 

    16.4 多於兩個方程的繫統 

    16.5 利用時間序列的聯立方程模型 

    16.6 利用面板數據的聯立方程模型 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



    第17章 限值因變量模型和樣本選擇糾正 

    17.1 二值響應的對數單位和概率單位模型 

    17.2 用於角點解響應的托賓模型 

    17.3 泊松回歸模型 

    17.4 刪截和斷尾回歸模型 

    17.5 樣本選擇糾正 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



    第18章 時間序列高級專題 

    18.1 無限分布滯後模型 

    18.2 單位根檢驗 

    18.3 偽回歸 

    18.4 協整和誤差修正模型 

    18.5 預測 

    本章小結 

    關鍵術語 

    習題 

    計算機練習 



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