●第1章 計量經濟學導論
1.1 為什麼要學習計量經濟學?
1.2 計量經濟學研究什麼?
1.3 計量經濟模型
1.4 數據是如何生成的?
1.5 經濟數據類型
1.6 研究過程
1.7 實證研究論文的寫作
1.8 經濟數據的來源
概率入門
學習目標
關鍵詞
P.1 隨機變量
P.2 概率分布
P.3 聯合、邊際和條件概率
P.4 求和符號
P.5 概率分布的性質
P.6 條件依存
P.7 正態分布
P.8 練習
第2章 簡單線性回歸模型
學習目標
關鍵詞
2.1 經濟模型
2.2 計量經濟模型
2.3 估計回歸參數
2.4 評估最小二乘估計量
2.5 高斯-馬爾可夫定理
2.6 最小二乘估計量的概率分布
2.7 估計隨機誤差項的方差
2.8 估計非線性關繫
2.9 指示變量回歸模型
2.10 自變量
2.11 練習
附錄2A 最小二乘估計法的推導
附錄2B b2的離差形式的表達式
附錄2C b2是一個線性估計量
附錄2D 推導b2的理論表達式
附錄2E 推導b2的條件方差
附錄2F 證明高斯-馬爾可夫定理
附錄2G 第2.10節介紹的結果證明
附錄2H 蒙特卡羅模擬
第3章 區間估計與假設檢驗
學習目標
關鍵詞
3.1 區間估計
3.2 假設檢驗
3.3 特定備擇假設的拒絕域
3.4 假設檢驗的實例
3.5 p值
3.6 參數的線性組合
3.7 練習
附錄3A t分布的推導
附錄3B H1下的t統計量的分布
附錄3C 蒙特卡羅模擬
第4章 預測、擬合優度和建模問題
學習目標
關鍵詞
4.1 最小二乘預測
4.2 衡量擬合優度
4.3 建模問題
4.4 多項式模型
4.5 對數-線性模型
4.6 雙對數模型
4.7 練習
附錄4A 預測區間的推導
附錄4B 總離差平方和的分解
附錄4C 均方誤差:估計和預測
第5回歸模型
學習目標
關鍵詞
5.1 引言
5.2 回歸模型的參數
5.3 最小二乘估計的樣本特性
5.4 區間估計
5.5 假設檢驗
5.6 非線性關繫
5.7 最小二乘估計量的大樣本特性
5.8 練習
附錄5A 最小二乘估計量的推導
附錄5B 增量法
附錄5C 蒙特卡羅模擬
附錄5D 自助法
第6回歸模型中的進一步推斷
學習目標
關鍵詞
6.1 檢驗聯合假設
6.2 非樣本信息的應用
6.3 模型設定
6.4 預測
6.5 質量差的數據共線性和非顯著性
6.6 非線性最小二乘
6.7 練習
附錄6A F檢驗的統計效力
附錄6B FWL定理的進一步結果
第7章 使用指示變量
學習目標
關鍵詞
7.1 指示變量
7.2 應用指示變量
7.3 對數-線性模型
7.4 線性概率模型
7.5 處理效應
7.6 處理效應和因果模型
7.7 練習
附錄7A 對數-線性模型解釋的細節
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