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出版者:Harvard University Press

作者:Arthur S. Goldberger

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:1998-09-20

价格:USD 69.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780674461079

丛书系列:

图书标签:

Econometrics
计量经济学
经济学
统计学
回归分析
时间序列分析
面板数据
因果推断
模型构建
数据分析
经济计量模型

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具体描述

This is a textbook for the standard undergraduate econometrics course. Its only prerequisites are a semester course in statistics and one in differential calculus. Arthur Goldberger views the subject as a tool of empirical enquiry rather than as a collection of arcane procedures. The central issue in such an inquiry is how one variable is related to one or more others. Goldberger takes this to mean "how does the average values of one variable vary with one or more others?", and so takes the population conditional mean function as the target of empirical research. To help students master the tools of econometrics, Goldberger provides many theoretical and empirical exercises and, on an accompanying diskette, real micro- and macroeconomic data sets. The data sets deals with earnings and education, money demand, firm investment, stock prices, compensation and productivity, and the Phillips curve.

《经济计量方法导论》本书是一本旨在为读者提供经济计量学基础知识和实践技能的入门级教材。经济计量学作为一门结合经济理论、数学工具和统计方法的交叉学科，在理解和分析经济现象方面扮演着至关重要的角色。通过对现实世界经济数据的系统性检验，经济计量学能够帮助我们量化经济关系，检验经济理论的有效性，并为政策制定提供科学依据。本书内容编排严谨，逻辑清晰，力求使初学者能够循序渐进地掌握经济计量学的核心概念和常用方法。我们将从最基本的回归分析入手，逐步深入到更复杂的模型和技术。核心内容概述： 1. 引言与基础概念：经济计量学的定义与目的：阐述经济计量学在经济学研究中的地位和作用，以及其在理论检验、预测和政策分析中的价值。经济数据类型：介绍不同类型的经济数据，包括横截面数据、时间序列数据和面板数据，并讨论它们各自的特点和适用范围。概率与统计基础回顾：简要回顾概率论和数理统计中的关键概念，如随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、假设检验和置信区间等，为后续的经济计量分析奠定基础。 2. 简单线性回归模型：模型设定与假设：引入简单线性回归模型，即描述一个因变量与一个自变量之间线性关系的模型。详细解释模型中的误差项及其关键假设（如零均值、同方差、无自相关等）。普通最小二乘法 (OLS)：详细讲解 OLS 的原理，即如何通过最小化残差平方和来估计模型参数（截距项和斜率系数）。推导 OLS 估计量的性质，包括无偏性、有效性和一致性。参数估计与模型检验：介绍如何计算和解释 OLS 估计量，以及如何评估模型的拟合优度（如决定系数 $R^2$）。讲解如何进行参数的统计检验，如 t 检验，以判断自变量是否对因变量有显著影响。预测与置信区间：说明如何利用估计出的模型进行预测，并解释预测区间和置信区间的含义。 3. 多元线性回归模型：模型扩展：将简单线性回归模型推广到包含多个自变量的情况。讨论模型中引入多个解释变量的必要性和优势。 OLS 估计的推广：解释 OLS 如何应用于多元回归模型，并讨论多重共线性问题及其对估计结果的影响。模型检验：介绍 F 检验，用于检验所有解释变量是否联合显著，以及如何检验子集约束。虚拟变量：学习如何使用虚拟变量来处理定性（分类）解释变量，并解释其在回归模型中的作用。 4. 回归模型中的常见问题与修正：异方差性：识别异方差（误差项方差不恒定）的迹象，并讨论其对 OLS 估计量的影响（估计量仍然无偏但不再有效，标准误估计失效）。介绍加权最小二乘法 (WLS) 和异方差稳健标准误等修正方法。自相关：识别自相关（误差项之间存在相关性），尤其在时间序列数据中常见。讨论自相关对 OLS 估计量的影响，并介绍使用广义差分法或自相关稳健标准误等方法进行修正。多重共线性：深入分析多重共线性（解释变量之间高度相关）的识别和后果。虽然 OLS 估计量仍然无偏，但其方差会增大，导致参数估计不稳定且检验结果不可靠。讨论应对策略，如变量选择、数据收集或岭回归等（视教材深度而定）。 5. 模型选择与诊断：模型设定检验：介绍各种检验方法，用于检查模型设定的合理性，例如 RESET 检验用于检验函数形式的错误。残差分析：通过分析残差图来诊断模型存在的问题，如非线性关系、异方差或异常值。信息准则：学习使用 AIC (Akaike Information Criterion) 和 BIC (Bayesian Information Criterion) 等信息准则来比较和选择不同模型的模型。本书的特点：理论与实践并重：本书不仅会深入讲解经济计量学的理论基础，还会通过大量的实际案例和练习，引导读者运用所学知识解决实际经济问题。易于理解的语言：采用清晰、简洁的语言，避免过多的专业术语，力求使初学者能够轻松入门。循序渐进的学习路径：内容从基础模型逐步推进到更复杂的模型和问题，为读者构建扎实的经济计量学知识体系。统计软件的应用指导：（如果教材包含软件应用的部分）本书可能会结合常用的统计软件（如 Stata, R, EViews 等）介绍如何实现经济计量模型，让读者掌握实际操作技能。通过学习本书，读者将能够理解经济学理论背后的实证基础，掌握分析经济数据的方法，并能够独立地进行基本的经济计量分析，从而更深入地理解经济世界的运行规律，并为未来的经济学研究和实践打下坚实的基础。