《計量經濟學(第2版)》屬於本科層面的融理論與實踐於一體的優秀教科書，也可作為研究生層次的入門教材，國外院校普遍採用此書。《計量經濟學(第2版)》充分利用實證分析的現實問題與數據，通過簡潔明晰的處理方式架起統計方法與經濟解釋之間的橋樑，明確突出計量經濟學的實用方法，幫助學生全面理解計量經濟學的基本內容，不僅包括回歸分析、最小二乘法、異方差、序列相關、工具變數等傳統內容，還涉及弱工具變數、項目評估、面板數據方法、時間序列分析等最新計量經濟學的研究成果。
《計量經濟學(第2版)》繼承第一版的傳統，繼續採用普通的、完全可操作的、現實世界的實證分析事例說明計量經濟學的方法與理論，這些“有趣”的事例包括教育經濟學、住宅貸款市場的種族歧視、香菸需求與巨觀經濟預測等。
基本介紹
- 書名：當代經濟學系列叢書·當代經濟學教學參考書系·計量經濟學
- 頁數：600頁
- 出版社：格致出版社，上海三聯書店，上海人民出版社; 第1版
- 出版時間：2009年8月1日
- 裝幀：平裝
圖書信息,作者簡介,內容簡介,媒體評論,目錄,
圖書信息
正文語種: 簡體中文
開本: 16
ISBN: 754321444X, 9787543214446
條形碼: 9787543214446
尺寸: 25.7 x 18.5 x 2.8 cm
重量: 1 Kg
作者簡介
作者：(美國)詹姆斯·H.斯托克(Stock.J.H.) (美國)馬克·W.沃森(Watson.M.W.) 譯者：孫燕 叢書主編：陳昕
詹姆斯·H.斯托克——哈佛大學經濟系教授
加州大學伯克利分校經濟學博士，曾任教於加州大學伯克利分校及哈佛大學甘迺迪政府學院。研究領域為經濟計量方法、巨觀經濟預測、貨幣政策等.曾發表論文90多篇，並出版若干其他專著。
馬克·W.沃森——普林斯頓大學經濟系教授
馬克·W.沃森與詹姆斯·H.斯托克兩位都是計量經濟學領域中的權威，尤其以時間序列的研究最為出眾。
內容簡介
顯著特色
新增實證分析事例
包括估計教育的經濟收益、量化收入的性別差異、預測股票市場和模型化股票市場的波動。
詳細說明計量經濟理論
核心的回歸分析的章節從第一版的兩章增加到本版的四章。
增加高難度內容
具體包括非線性參數的回歸函式、面板數據回歸的聚類標準誤差、弱工具變數的探測處理的詳細說明、廣義矩估計法的介紹等。
媒體評論
《計量經濟學》(第二版)中介紹的各種推動經濟計量方法發展的簡單事例十分吸引學生。
——Elena Pesavento，艾莫雷大學
我喜愛討論當前的各種政策問題和計量技術的實證分析方面的套用事例。對於講授強調計量經濟學套用課程的本人而言，斯托克和沃森的《計量經濟學》(第二版)是一本適合學生與教師需求的好教材。
——Carolyn J.Heinrich，威斯康星大學麥迪遜分校
書中的“內容複習”與“習題”部分所提供的問題非常出色。這些問題的難易程度搭配合理，它們不僅能很好地聯繫各章的內容，還有利於培養學生考慮適當的實證分析問題與細節的能力。
——Charles S.Wassell.Jr. 華盛頓中央大學
目錄
前方
第一篇 導論與複習
1 經濟問題和數據
1.1 我們研究的經濟問題
1.2 因果效應和理想化試驗
1.3 數據：來源和類型
本章小結
重要術語
內容複習
2 機率論複習
2.1 隨機變數和機率分布
2.2 期望值、均值和方差
2.3 二維隨機變數
2.4 常態分配、卡方分布、學生t分布和F分布
2.5 隨機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
重要術語
內容複習
習題
附錄 2.1重要概念2.3 中結論的推導
3 統計學複習
3.1 總體均值的估計
3.2 有關總體均值的假設檢驗
3.3 總體均值的置信區間
3.4 不同總體的均值比較
3.5 基於試驗數據的因果效應的均值之差估計
3.6 樣本容量較小時使用t統計量
3.7 散點圖、樣本協方差和樣本相關係數
本章小結
重要術語
內容複習
習題
實證練習
附錄 3.1美國當前人口調查
附錄 3.2Y是uy的最小二乘估計量的兩種證明方法
附錄 3.3樣本方差一致性的證明
第二篇 回歸分析基礎
4 一元線性回歸
4.1 線性回歸模型
4.2 線性回歸模型的係數估計
4.3 擬合優度
4.4 最小二乘假設
4.5 OLS估計量的抽樣分布
4.6 結論
本章小結
重要術語
內容複習
習題
實證練習
附錄 4.1加利福尼亞測試成績數據集
附錄 4.2OLS估計量的推導
附錄 4.3OLS估計量的抽樣分布
5 一元線性回歸：假設檢驗和置信區間
5.1 關於某個回歸係數的假設檢驗
5.2 回歸係數的置信區間
5.3 X為二元變數時的回歸
5.4 異方差和同方差
5.5 普通最小二乘的理論基礎
5.6 樣本容量較小時t統計量在回歸中的運用
5.7 結論
本章小結
重要術語
內容複習
習題
實證練習
附錄 5.1OLS標準誤差的公式
附錄 5.2GausS-Markov條件和Gauss-Markov定理的證明
6 多元線性回歸
6.1 遺漏變數偏差
6.2 多元回歸模型
6.3 多元回歸的OLS估計量
6.4 多元回歸的擬合優度
6.5 多元回歸的最小二乘假設
6.6 多元回歸中OLS估計量的分布
6.7 多重共線性
6.8 結論
本章小結
重要術語
內容複習
習題
實證練習
附錄 6.1(6.1)式的推導
附錄 6.2含兩個回歸變數且誤差同方差時OLS估計量的分布
7 多元回歸中的假設檢驗和置信區間
7.1 單個係數的假設檢驗和置信區間
7.2 聯合假設的檢驗
7.3 涉及多個係數的單個約束的檢驗
7.4 多個係數的置信集
7.5 多元回歸的模型設定
7.6 測試成績數據集分析
7.7 結論
本章小結
重要術語
內容複習
習題
實證練習
附錄 7.1聯合假設的BOnferroni檢驗
8 非線性回歸函式
8.1 非線性回歸函式的一般建模方法
8.2 一元非線性函式
8.3 自變數的互動作用
8.4 學生/教師比對測試成績的非線性效應
8.5 結論
本章小結
重要術語
內容複習
習題
實證練習
附錄 8.1參數非線性的回歸函式
9 基於多元回歸的評估研究
9.1 內部和外部有效性
9.2 多元回歸分析的內部有效性威脅
9.3 利用回歸進行預測時的內部和外部有效性
9.4 實例：測試成績和班級規模
9.5 結論
本章小結
重要術語
內容複習
習題
實證練習
……
第三篇 回歸分析的深入專題
第四篇 經濟時間序列數據的回歸分析
第五篇 回歸分析的計量經濟學理論
