高級計量經濟學（簡體書）

由洪永淼編著的《高級計量經濟學》用一個統一的分析框架，系統介紹了現代計量經濟學的基本理論與方法。首先，詳細介紹了經典線性回歸模型的有限樣本理論；然後逐一放寬經典回歸模型的假設限制，采用大樣本分析方法，將線性回歸模型推廣到獨立同分布隨機樣本與時間序列隨機樣本，介紹了回歸擾動項存在條件異方差、自相關以及解釋變量存在內生性等各種情形下的線性回歸模型理論；最後，介紹了涵蓋線性與非線性回歸模型及各種條件矩模型的廣義矩方法，以及條件概率模型的最大似然估計法與擬最大似然估計法。
本書強調計量經濟學理論與方法的直觀解釋，以幫助讀者更加深刻地理解計量經濟學的理論實質。同時，每章還提供了經濟學、金融學的典型啟發性例子，說明相關計量經濟學理論與方法的重要作用及用途。每章的習題也是緊扣主要內容，這些習題有助于消化、理解各章所介紹的計量經濟學理論與方法。此外，本書在介紹計量經濟學理論時融會了大樣本分析的基本訓練，以幫助讀者培養從事計量經濟學理論研究的能力。
《高級計量經濟學》可作為經濟學、金融學、統計學、應用數學、管理學以及相關學科博士研究生的高級計量經濟學課程教材，也可作為從事計量經濟學教學和研究的教師與學者的參考書。

洪永淼，1993年獲得美國加州大學聖地亞哥校區經濟學博士學位，同年成為康奈爾大學經濟學助理教授，1998年獲得終身教職，2001年成為終身教授，現為Ernest S.Liu經濟學與國際研究講座教授。2002年起，擔任清華大學經濟管理學院特聘教授，2005年起擔任廈門大學王亞南經濟研究院與廈門大學計量經濟學教育部重點實驗室“長江學者”講座教授。他是第十屆中國數量經濟學會副理事長，中國留美經濟學會會長（2009—2010）。研究興趣包括計量經濟學理論、時間序列分析、金融計量經濟學、中國經濟和金融市場實證研究，在國際主流經濟學、金融學、統計學期刊上發表過幾十篇學術論文。趙西亮，2005年畢業于清華大學經濟管理學院，獲得經濟學博士學位，同年應聘為廈門大學經濟學系助理教授，2009年晉升為副教授。2009年9月至2010年8月赴美國康奈爾大學經濟學系從事研究訪問，2010年9月至2011年1月赴加拿大西安大略大學經濟學系從事研究訪問。研究興趣包括應用計量經濟學、實證金融學和教育經濟學。在《經濟學動態》、《數量經濟與技術經濟研究》等國內重要期刊上發表學術論文十余篇。吳吉林，2010年6月畢業于廈門大學王亞南經濟研究院，獲得經濟學博士學位，同年應聘為山東大學經濟研究院助理教授。2007年9月至2009年9月獲國家留學基金委中外聯合培養博士項目的資助，赴美國密蘇里州立大學哥倫比亞校區R0bert J.TruLaske，Sr商學院學習。主要研究興趣包括金融計量經濟學和資產定價，在《世界經濟》、《管理科學學報》、《中國管理科學》等國內重要期刊上發表數篇論文。

市場經濟充滿不確定性和風險。現代經濟學旨在研究在充滿不確定性的市場條件下有限資源如何配置的問題。作為分析不確定性事件的一個通用工具，概率論與統計學在經濟學、金融學研究中起著重要的作用。計量經濟學是對經濟金融數據的統計分析，它已經成為現代經濟管理學科的一項基本訓練。由洪永淼編著的《高級計量經濟學》比較系統地介紹了現代計量經濟學的基本理論和方法，它可作為經濟學、金融學、統計學、應用數學、管理學以及相關學科博士研究生的高級計量經濟學課程教材，也可作為從事計量經濟學教學和研究的教師與學者的參考書。

第一章 計量經濟學導論
第一節 引言
第二節 現代經濟學的定量分析特征
第三節 數學建模
第四節 經驗驗證
第五節 說明性實例
第六節 計量經濟學的局限性
第七節 小結
練習題
第二章 一般回歸分析和模型設定
第一節 條件概率分布
第二節 條件均值與回歸分析
第三節 線性回歸建模
第四節 條件均值的模型設定
第五節 小結
練習題二
第三章 經典線性回歸模型
第一節 假設
第二節 普通最小二乘估計
第三節 擬合優度和模型選擇準則
第四節 OLS估計量的無偏性和有效性
第五節 OLS估計量的抽樣分布
第六節 OLS估計量的方差-協方差矩陣的估計
第七節 參數假設檢驗
第八節 應用及重要特例
第九節 廣義最小二乘估計
第十節 小結
練習題三
第四章 獨立同分布隨機樣本的線性回歸模型
第一節 漸近理論導論
第二節 線性回歸模型假設
第三節 OLS估計量的一致性
第四節 0LS估計量的漸近正態性
第五節 漸近方差估計量
第六節 參數假設檢驗
第七節 條件異方差檢驗
第八節 小結
練習題四
第五章 平穩時間序列的線性回歸模型
第一節 時間序列分析導論
第二節 平穩時間序列線性回歸模型假設
第三節 OLS估計量的一致性
第四節 OLS估計量的漸近正態性
第五節 漸近方差-協方差估計
第六節 參數假設檢驗
第七節 條件異方差和自回歸條件異方差檢驗
第八節 序列相關檢驗
第九節 小結
練習題五
第六章 具有條件異方差和自相關擾動項的線性回歸模型
第一節 問題的提出
第二節 時間序列線性回歸模型假設
第三節 長期方差-協方差估計
第四節 OLS估計量的一致性
第五節 OLS估計量的漸近正態性
第六節 參數假設檢驗
第七節 檢驗是否需要估計長期方差-協方差
第八節 Cochrane-Orcutt方法
第九節 小結
練習題六
第七章 工具變量回歸分析
第一節 問題的提出
第二節 假設
第三節 兩階段最小二乘估計
第四節 2SLS的一致性
第五節 2SLS的漸近正態性
第六節 方差-協方差矩陣的解釋與估計
第七節 參數假設檢驗
第八節 Hausman檢驗
第九節 小結和討論
練習題七
第八章 廣義矩方法
第一節 矩估計方法導論
第二節 廣義矩方法
第三節 GMM估計量的一致性
第四節 GMM估計量的漸近正態性
第五節 漸近有效性
第六節 兩階段GMM最優估計
第七節 漸近方差估計量
第八節 參數假設檢驗
第九節 模型設定檢驗
第十節 小結
練習題八
第九章 最大似然估計和擬最大似然估計
第一節 問題的提出
第二節 最大似然估計和擬最大似然估計
第三節 MLE/QMLE的一致性
第四節 條件概率分布模型正確設定及其含義
第五節 MLE的漸近分布
第六節 MLE漸近方差-協方差的一致估計
第七節 正確模型設定下的參數假設檢驗
第八節 條件概率分布模型誤設及其含義
第九節 QMLE的漸近分布
第十節 QMLE的漸近方差-協方差估計
第十一節 模型誤設下的參數假設檢驗
第十二節 條件概率分布模型設定檢驗
第十三節 小結
練習題九
第十章 總結
參考文獻