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第1部分 线性回归模型1

第1章 引言3

1.1计量经济学3

例1.1行为模型与诺贝尔经济学奖获得者4

1.2计量经济建模5

例1.2凯恩斯消费函数5

1.3数据与方法论7

1.4计量经济学的实践8

1.5本书的结构安排9

第2章 经典多元线性回归模型10

2.1引言10

2.2线性回归模型10

例2.1凯恩斯消费函数11

例2.2工资与受教育程度13

2.3经典线性回归模型的假定13

例2.3美国汽油市场15

例2.4转换对数模型16

例2.5短秩17

2.4归纳与总结21

关键术语与概念21

第3章 最小二乘法23

3.1引言23

3.2最小二乘回归23

3.3分块回归和偏回归29

3.4偏回归和偏相关系数31

例3.1偏相关系数33

3.5拟合优度与方差分析34

例3.2拟合消费函数36

例3.3投资方程的方差分析37

3.6归纳与总结40

关键术语与概念41

习题41

应用43

第4章 最小二乘估计的统计特性44

4.1引言44

4.2最小二乘估计的动机46

4.3无偏估计47

例4.1最小二乘估计的抽样分布48

4.4最小二乘估计的方差与高斯-马尔可夫定理49

例4.2两变量回归模型中的抽样方差49

4.5随机回归元的含义50

4.6估计最小二乘估计的方差51

4.7正态分布假设与基本统计推断52

例4.3工资方程54

例4.4汽油需求收入弹性的置信区间55

例4.5工资方程的F检验57

4.8最小二乘估计的有限样本特性58

例4.6 Longley数据中的多重共线性60

4.9最小二乘估计的大样本特性64

例4.7参数的非线性方程组:delta方法68

例4.8参数的非线性函数:Krinsky和Robb方法70

例4.9 gamma回归模型71

4.10归纳与总结74

关键术语与概念75

习题75

应用77

第5章 推断与预测79

5.1引言79

5.2约束与嵌套模型79

5.3假设检验的两种方法81

例5.1约束投资方程84

例5.2生产函数88

5.4非正态干扰和大样本检验90

5.5检验非线性约束93

例5.3长期边际消费倾向94

5.6预测96

例5.4投资预测96

5.7归纳与总结99

关键术语与概念99

习题99

应用100

第6章 函数形式与结构变化103

6.1引言103

6.2使用二值变量103

例6.1工资方程中的二值变量104

例6.2协方差分析106

6.3非线性变量109

例6.3非线性成本函数的函数形式111

例6.4本质线性回归115

例6.5 CES生产函数116

6.4结构突变的建模与检验117

例6.6世界卫生报告120

例6.7汽油市场的结果突变122

6.5归纳与总结124

关键术语与概念124

习题125

应用126

第7章 设定分析与模型选择129

7.1引言129

7.2设定分析与建模129

例7.1遗漏变量130

7.3非嵌套模型之间的选择133

例7.2消费函数的J检验136

例7.3使用王氏检验法检验消费函数138

7.4模型选择准则138

7.5模型选择139

例7.4经典估计量的贝叶斯均值141

7.6归纳与总结142

关键术语与概念142

习题143

应用143

第2部分广义回归模型145

第8章 广义回归模型和异方差性147

8.1引言147

8.2最小二乘估计148

8.3使用广义最小二乘法的有效估计152

8.4异方差性156

例8.1异方差回归157

例8.2怀特估计量162

8.5检验异方差性162

例8.3异方差性检验164

8.6 Ω已知时的加权最小二乘165

8.7 Ω含有未知参数时的估计167

8.8应用168

例8.4多维异方差模型168

例8.5群组异方差性171

归纳与总结173

关键术语与概念173

习题174

应用175

第9章 面板数据模型177

9.1引言177

9.2面板数据模型177

9.3混合回归模型182

例9.1工资方程183

例9.2工资方程的稳健估计量186

例9.3协方差分析与世界卫生组织数据189

9.4固定效应模型190

例9.4固定效应工资方程195

9.5随机效应197

例9.5随机效应检验202

例9.6估计随机效应模型203

例9.7固定效应与随机效应的豪斯曼检验205

例9.8固定效应与随机效应的变量附加检验206

9.6非球形分布和稳健协方差估计206

9.7随机效应模型的扩展209

例9.9州内生产力211

例9.10不动产销售的空间自相关215

例9.11保健支出的空间滞后217

9.8参数差异性218

例9.12随机系数模型220

例9.13生产函数的最小模拟平方和估计223

例9.14 Cornwell和Rupert工资方程的两步估计226

例9.15房地美227

例9.16房价分层线性模型229

例9.17工资混合线性模型230

例9.18动态面板数据模型234

例9.19发展中国家混合固定增长模型238

9.9动态面板数据模型的一致性估计240

9.10归纳与总结241

关键术语与概念242

习题243

应用245

第10章 回归方程组247

10.1引言247

例10.1 Munnell州际产品数据249

10.2似不相关回归模型250

例10.2估计区域产出的SUR模型254

例10.3 SUR模型的假设检验257

例10.4跨方程相关性检验260

10.3面板数据应用262

例10.5电力和天然气的需求263

例10.6医院支出265

10.4需求方程组:奇异方程组267

例10.7斯通（Stone）的支出方程组267

例10.8美国制造业的一个成本函数273

10.5归纳与总结275

关键术语与概念275

习题276

应用277

第11章 非线性回归模型280

11.1引言280

11.2非线性回归模型280

例11.1 CES生产函数281

例11.2转换对数需求体系281

例11.3非线性模型的一阶条件283

例11.4线性化回归284

11.3应用288

例11.5非线性消费函数的分析288

例11.6非线性回归中的多重共线性290

例11.7可变成本函数291

11.4假设检验与参数约束293

例11.8非线性模型的假设检验295

11.5非线性方程组295

11.6两阶段非线性最小二乘估计297

例11.9信用评分模型的两阶段估计299

11.7面板数据应用301

例11.10医护使用302

例11.11含固定效应的指数模型304

11.8归纳与总结306

关键术语与概念306

习题306

应用307

第3部分工具变量与联立方程模型309

第12章 工具变量估计311

12.1引言311

例12.1最小二乘不一致的模型311

12.2模型的假设312

12.3估计314

例12.2溪流作为工具变量317

例12.3劳动供给模型318

12.4 Hausman和Wu的理论阐释、工具变量估计的检验和应用319

例12.3（续）劳动供给模型321

例12.4消费函数的Hausman检验322

12.5测量误差323

例12.5收入与教育关系的研究——以双胞胎研究为例327

12.6广义模型的回归估计330

12.7非线性工具变量估计331

例12.6消费函数的工具变量估计333

12.8面板数据应用334

例12.7教育投资回报336

例12.8动态劳动供给方程345

12.9弱工具347

12.10归纳与总结349

关键术语与概念349

习题350

应用350

第13章 联立方程组模型352

13.1引言352

13.2联立方程组模型中的基本问题353

例13.1一个小宏观经济模型354

例13.2克莱因模型I355

例13.3结构式与缩简式358

13.3识别问题359

例13.4观测上的等价性360

例13.5识别362

例13.6克莱因的模型I的识别367

13.4估计方法368

13.5单方程:有限信息估计方法368

13.6方程组估计法376

13.7用克莱茵模型I对各种方法加以比较380

13.8设定检验382

例13.7检验过度识别约束384

13.9动态模型的性质384

例13.8动态模型388

13.10归纳与总结390

关键术语与概念390

习题391

应用392

第4部分估计方法393

第14章 计量经济学的估计框架395

14.1引言395

14.2参数估计与统计推断397

例14.1线性回归模型398

例14.2随机前沿模型399

例14.3一对事件计数的联合建模402

14.3半参数估计402

例14.4柯布-道格拉斯生产函数的LAD估计405

例14.5局部线性转换对数成本函数407

例14.6二值选择模型的半参数估计408

例14.7一个假日支出模型409

14.4非参数估计411

例14.8一个非参数平均成本函数415

14.5估计量的性质417

14.6归纳与总结422

关键术语与概念422

习题423

应用423

第15章 最小距离估计和广义矩法424

15.1引言424

例15.1欧拉方程组与生命周期消费模型424

15.2一致估计:矩法426

例15.2 N[μ，σ2]的矩估计量427

例15.3逆高斯（Wald）分布428

例15.4混合正态分布428

例15.5伽马分布429

15.3最小距离估计433

例15.6一个医院成本方程的最小距离估计量435

15.4广义矩估计量（GMM）438

例15.7伽马分布参数的GMM估计441

例15.8工具变量的经验矩方程443

15.5 GMM框架中的假设检验447

例15.9过度识别约束447

15.6计量经济模型的GMM估计450

例15.10地方政府支出的一个动态面板数据模型的GMM估计468

15.7归纳与总结472

关键术语与概念473

习题473

第16章 极大似然估计475

16.1引言475

16.2似然函数与参数识别475

例16.1参数的识别477

16.3有效估计:极大似然原理478

例16.2正态分布的对数似然函数和似然方程479

16.4极大似然估计量的性质480

例16.3正态分布的信息矩阵485

例16.4 MLE的方差估计量488

16.5有条件的似然估计、计量经济模型和GMM估计量489

16.6三个渐近等价的检验程序490

16.7两阶段极大似然估计499

例16.5两阶段ML估计501

16.8准极大似然估计量和稳健的渐近协方差矩阵502

16.9极大似然估计的应用508

例16.6乘数异方差515

例16.7货币需求等式的自相关518

例16.8表面不相关回归模型的ML估计523

例16.9随机边界模型530

例16.10拜访医生的几何分布模型533

例16.11极大似然估计和工资等式的FGLS估计537

例16.12随机效应几何分布回归模型541

例16.13固定效应和随机效应几何回归模型545

例16.14学分积的潜在阶数模型547

例16.15 学分积的潜在阶数回归模型550

例16.16卫生保健事业的潜在阶数模型553

16.10归纳与总结555

关键术语与概念555

习题556

应用558

第17章 模拟估计与推断560

17.1引言560

17.2随机数据生成561

17.3蒙特卡罗积分563

例17.1断尾正态分布的分数矩563

例17.2估计对数正态分布均值566

例17.3连续型对数正态分布的均值568

17.4蒙特卡罗研究570

例17.4对均值与中位数的蒙特卡罗研究571

17.5模拟估计576

例17.5几何回归的随机效应579

例17.6一个二值选择模型的极大似然模拟估计579

17.6自举法583

例17.7自举中位数变量584

17.7归纳与总结585

关键术语与概念585

习题586

应用586

第18章 贝叶斯估计与推断587

18.1引言587

18.2贝叶斯定理和后验密度588

例18.1贝叶斯估计概率589

18.3经典回归模型的贝叶斯分析590

例18.2估计共轭先验594

例18.3边际消费倾向的贝叶斯估计值595

18.4贝叶斯推断596

例18.4经典回归模型的后验几率比599

18.5后验分布和吉布斯抽样法601

例18.5从正态分布中吉布斯抽样602

18.6应用:二项式概率模型603

例18.6概率模型的吉布斯抽样605

18.7面板数据应用:个别效应模型606

18.8随机参数模型的层级贝叶斯估计608

18.9归纳与总结610

关键术语与概念611

习题611

应用612