計量經濟學方法

致我們的中文讀者
To Our Chinese Readers
譯者的話
前言
第一章  兩個變量之間的關系
  1.1  雙變量關系示例
    1.1.1  雙變量頻數分布
  1.2  相關系數
    1.2.1  雙變量頻數分布的相關系數
    1.2.2  r的范圍
    1.2.3  無謂相關及其他問題
    1.2.4  一個案例研究
  1.3  雙變量概率模型
    1.3.1  離散的雙變量概率分布
    1.3.2  雙變量正態(tài)分布
  1.4  雙變量線性回歸模型
    1.4.1  一個條件模型
    1.4.2  估計值和估計量
    1.4.3  最小二乘估計量
    1.4.4  平方和的分解
    1.4.5  一個數值例子
  1.5  兩變量最小二乘模型中的推斷
    1.5.1  LS估計量的性質
    1.5.2  高斯—馬爾科夫定理
    1.5.3  推斷程序
    1.5.4  數值例子(續(xù)1.4.5節(jié)中的例子)
  1.6  兩變量回歸模型的方差分析
  1.7  雙變量回歸模型中的預測
  1.8  汽油消費：一個初步分析
  附錄
  附錄1.1  證明Var(b)=a2／Σ x２
  附錄1.2  推導∂的抽樣分布的均值和方差
  附錄1.3  推導cov(a，b)
  附錄1.4  高斯—馬爾科夫定理
  附錄1.5  推導var(e0)
  習題
第二章  雙變量關系的其他方面
  2.1  時間作為回歸元
    2.1.1  恒定增長曲線
    2.1.2  數值例子
  2.2  變量變換
    2.2.1  雙對數變換
    2.2.2  半對數變換
    2.2.3  倒數變換
  2.3  非線性關系的一個實例：美國的通貨膨脹和失業(yè)
  2.4  滯后因變量作為回歸元
    2.4.1  漸近理論簡介
    2.4.2  依概率收斂
    2.4.3  依分布收斂
    2.4.4  自回歸方程
  2.5  平穩(wěn)和非平穩(wěn)序列
    2.5.1  單位根
    2.5.2  數值例證
  2.6  自回歸方程的最大似然估計
    2.6.1  最大似然估計量
    2.6.2  最大似然估計量的性質
  附錄
  附錄2.1  密度函數中的變量變換
  附錄2.2  AR(1)模型的最大似然估計量
  習題
第三章  k元線性方程
  3.1  k—變量模型的矩陣表達式
    3.1.1  最小二乘法的代數表達式
    3.1.2  平方和分解
    3.1.3  方程的離差形式
  3.2  偏相關系數
    3.2.1  解釋平方和的序貫形成
    3.2.2  偏相關系數和復回歸系數
    3.2.3  偏相關系數和復回歸系數的一般處理
  3.3  最小二乘法的幾何意義
  3.4  k元方程的推斷
    3.4.1  假定條件
    3.4.2  b的均值和方差
    3.4.3  σ2的估計
    3.4.4  高斯—馬爾可夫定理
    3.4.5  檢驗關于盧的線性假設
    3.4.6  受約束和無約束的回歸
    3.4.7  擬合受約束回歸方程
  3.5  預測
  附錄
  附錄3.1  證明r12.3=(r12--r13r)／√▔▔▔▔√▔▔▔▔
                                1—r213   1—r223
  附錄3.2  在多元回歸中，求解單一個回歸系數
  附錄3.3  證明當約束X'a=c時，最小化a'a
  將得到a=X(X'X)-1c
  附錄3.4  受約束估計量b。的推導
  習題 
第四章  k元線性方程設定錯誤的若干檢驗
  4.1  設定錯誤
    4.1.1  關于u的可能問題
    4.1.2  關于X的可能問題
    4.1.3  關于β的可能問題
  4.2  模型評估與診斷檢驗
  4.3  參數不變性的檢驗
    4.3.1  鄒(至莊)預測檢驗
    4.3.2  漢森檢驗
    4.3.3  遞歸估計檢驗
    4.3.4  向前一步預測誤差
    4.3.5  累積和與平方累積和檢驗
    4.3.6  設定錯誤的一個更一般的檢驗：拉姆齊檢驗
  4.4  數值例證
  4.5  結構變化的檢驗
    4.5.1  一個結構變化的檢驗
    4.5.2  對斜率系數的檢驗
    4.5.3  對截距項的檢驗
    4.5.4  小結
    4.5.5  數值例子
    4.5.6  推廣
  4.6  虛擬變量
    4.6.1  簡介
    4.6.2  季節(jié)虛擬變量
    4.6.3  定性變量
    4.6.4  多于兩組的虛擬變量
    4.6.5  數值例子
  附錄
  附錄  4.1  證明：var(d)＝[1：+X2(X1X1)”X¨
  習題
第五章  最大似然估計，廣義最小二乘法及工具變量估計
  5.1  最大似然估計量
    5.1.1  最大似然估計量的性質
  5.2  線性模型的ML估計
  5.3  似然比、沃爾德與拉格朗日乘數檢驗
    5.3.1  似然比檢驗
    5.3.2  沃爾德檢驗
    5.3.3  拉格朗日乘數檢驗
  5.4  有非球形干擾項的線性模型的ML估計
    5.4.1  廣義最小二乘法
  5.5  工具變量估計量
    5.5.1  特例
    5.5.2  兩階段最小二乘法(2SLS)
    5.5.3  工具的選擇
    5.5.4  線性約束條件的檢驗
  附錄
  附錄5.1  密度函數中的變量代換
  附錄5.2  中心和非中心的R2
  附錄5.3  證明e΄*X(X΄X)—1X΄e*=e´e*－e'e
  習題
第六章  異方差性和自相關
  6.1  OLS估計量的性質
  6.2  對異方差性的檢驗
    6.2.1  懷特檢驗
    6.2.2  布羅施—帕甘伐弗雷檢驗
    6.2.3  戈德菲爾德—匡特檢驗
    6.2.4  戈德菲爾德—匡特檢驗的擴展
  6.3  異方差性下的估計
    6.3.1  對分組數據的估計
    6.3.2  對異方差關系式的估計
  6.4  自相關干擾
    6.4.1  自相關的形式：自回歸和移動平均模式
    6.4.2  自相關干擾的原因
  6.5  OLS和自相關干擾
  6.6  自相關干擾的檢驗
    6.6.1  德賓—沃森檢驗
    6.6.2  沃利斯四階自回歸檢驗
    6.6.3  回歸含有因變量滯后值的德賓檢驗
    6.6.4  布羅施—戈弗雷檢驗
    6.6.5  博克斯—皮爾斯—楊統(tǒng)計量
  6.7  對具有自相關干擾的關系式的估計
  6.8  出現(xiàn)自相關干擾時的預測
  6.9  自回歸條件異方差性
  附錄
  附錄6.1  乘積性異方差性的LM檢驗
  附錄6.2  對群塊同方差性的LR檢驗
  附錄6.3  ARCH(1)過程的性質
  習題
第七章  單變量時間序列建模
  7.1  進行單變量分析的根本原因
    7.1.1  滯后算子
    7.1.2  ARMA建模
  7.2  AR、MA和ARMA過程的性質
    7.2.I  AR(1)過程
    7.2.2 AR(2)過程
    7.2.3 MA過程
    7.2.4  ARMA過程
  7.3  平穩(wěn)性檢驗
    7.3.1  圖視法
    7.3.2  單積(或單整)序列
    7.3.3  趨勢平穩(wěn)(TS)和差分子穩(wěn)(DS)序列
    7.3.4  單位根檢驗
    7.3.5  數值例子
  7.4  ARIMA模型的識別、估計和檢驗
    7.4.1  識別
    7.4.2  估計
    7.4.3  診斷檢驗
  7.5  預測
    7.5.1  MA(1)過程
    7.5.2  ARMA(1，1)過程
    7.5.3  ARMA(1，1，0)過程
  7.6  季節(jié)性
  7.7  一個數值例子：每月新住房動工
  習題
第八章  自回歸分布滯后關系
  8.1  自回歸分布滯后關系
    8.1.1  恒定彈性關系
    8.1.2  參數重組
    8.1.3  動態(tài)均衡
    8.1.4  單位彈性
    8.1.5  推廣
  8.2  設定與檢驗
    8.2.1  一般到簡單與簡單到一般
    8.2.2  估計與檢驗
    8.2.3  外生性
    8.2.4  外生性檢驗
    8.2.5  武—豪斯曼檢驗
  8.3  非平穩(wěn)回歸元
  8.4  一個數值例子
    8.4.1  平穩(wěn)性
    8.4.2  協(xié)積
    8.4.3  重新設定關系式
    8.4.4  一個一般的ADL關系
    8.4.5  參數重組
  8.5  非嵌套模型
  附錄
  附錄8.1  對方程中的變量作非奇異線性變換
  附錄8.2  證明(8.37)式與(8.41)式的檢驗統(tǒng)計量相等
  習題
第九章  多方程模型
  9.1  向量自回歸
    9.1.1  一個簡單的VAR
    9.1.2  三變量VAR
    9.1.3  高階系統(tǒng)
  9.2  VAR的估計
    9.2.1  檢驗VAR的階數
    9.2.2  葛蘭杰因果檢驗
    9.2.3  預測、脈沖反應函數和方差分解
    9.2.4  脈沖響應函數
    9.2.5  正交新生值
    9.2.6  方差分解
  9.3  向量誤差糾正模型
    9.3.1  檢驗協(xié)積秩
    9.3.2  協(xié)積向量估計
    9.3.3  向量誤差糾正模型的估計
  9.4    聯(lián)立結構方程模型
  9.5  識別條件
  9.6  結構方程的估計
    9.6.1  非平穩(wěn)變量
    9.6.2  估計的系統(tǒng)方法
  附錄
  附錄9.1  似無關回歸
  附錄9.2  高階VAR
  習題
第十章  廣義矩法(GMM)
  10.1  矩法
  10.2  OLS作為一個矩問題
  10.3  工具變量作為一個矩問題
  10.4  GMM和正交性條件
  10.5  GMM估計量的分布
  10.6  應用
    10.6.1  兩階段最小二乘法和過度識別約束條件的檢驗
    10.6.2  重溫武—豪斯曼檢驗
    10.6.3  最大似然法
    10.6.4  歐拉方程
    10.7  關于參考書
  習題
第十一章  密集計算法選講
第十二章  縱列數據
第十三章  離散和限值固變量模型
附錄A  矩陣代數
附錄B  統(tǒng)計學
附錄C  數據盤
統(tǒng)計學用表
索  引