商品簡介
作者簡介
杰弗裡?M.伍德裡奇，密歇根州立大學經濟學特聘教授。他於1982年在加州大學伯克利分校獲得計算機科學與經濟學學士學位，並於1986年在加州大學聖迭戈分校獲經濟學博士學位。伍德裡奇博士曾在國際知名期刊上發表了30多篇學術論文。他還是《橫截面與面板數據的計量經濟分析》(Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data)一書的作者。他所獲的獎項包括：斯隆(Alfred P．Sloan)研究獎，《計量經濟理論》(Econometric Theory)的PluraScripsit獎，《應用計量經濟學雜志》(Journal of Applied Econometrics)的斯通(Richard Stone)爵士獎，以及在MIT三次獲得研究生教學年度優秀教師獎。他還是計量經濟學會(Econometric Society)和《計量經濟學雜志》 (Journal of Econometric)的資深會員。
塗海洋，王文佳，中國人民大學博士研究生，鄒炬伸，北京大學博士研究生。張成思，現任中國人民大學貨幣金融系系副主任，曾執教於香港中文大學，研究方向為宏觀金融與金融時間序列分析等。
目次
第1章 計量經濟學的性質與經濟數據
1.1 什麼是計量經濟學
1.2實證經濟分析的步驟
1.3經濟數據的結構
1.4計量經濟分析中的因果關係和其他條件不變的概念
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第一部分 橫截面數據的回歸分析
第2章 簡單回歸模型
2.1 簡單回歸模型的定義
2.2普通最小二乘法的推導
2.3 OLS的性質
2.4度量單位和函數形式
2.5 OLS估計量的期望值和方差
2.6過原點回歸及對常數回歸
2.7對二值變量回歸
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
附錄2A最小化殘差平方和
第3章 多元回歸分析：估計
3.1使用多元回歸的動因
3.2普通最小二乘法的操作和解釋
3.3 OLS估計量的期望值
3.4 OLS估計量的方差
3.5 OLS的有效性：高斯馬爾科夫定理
3.6對多元回歸分析語言的一些說明
3.7一些應用多元回歸的場景
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第4章 多元回歸分析：推斷
4.1OLS估計量的抽樣分布
4.2對單個總體參數的假設檢驗：t檢驗
4.3置信區間
4.4關於參數的一個線性組合的假設檢驗
4.5對多個線性約束的檢驗：F檢驗
4.6報告回歸結果
4.7對因果效應和政策分析的再次討論
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第5章 多元回歸分析：OLS的漸近性
5.1一致性
5.2漸近正態和大樣本推斷
5.3 OLS的漸近有效性
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
附錄5A
第6章 多元回歸分析：深入專題
6.1數據的測度單位對OLS統計量的影響
6.2對函數形式的進一步討論
6.3擬合優度和回歸元選擇的進一步探討
6.4預測和殘差分析
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第6章附錄
第7章 含有定性信息的多元回歸分析
7.1對定性信息的描述
7.2只有一個虛擬自變量
7.3使用多類別虛擬變量
7.4涉及虛擬變量的交互作用
7.5二值因變量：線性概率模型
7.6對政策分析和項目評價的進一步討論
7.7離散因變量的回歸結果解釋
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第8章 異方差性
8.1異方差性對OLS所造成的影響
8.2 OLS估計後的異方差穩健推斷
8.3對異方差性的檢驗
8.4加權最小二乘估計
8.5再議線性概率模型
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第9章 模型設定和數據問題的進一步討論
9.1函數形式誤設
9.2對無法觀測解釋變量使用代理變量
9.3隨機斜率模型
9.4有測量誤差時OLS的性質
9.5數據缺失、非隨機樣本和異常觀測
9.6最小絕對離差估計
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第二部分 時間序列數據回歸分析
第10章 時間序列數據的基本回歸分析
10.1時間序列數據的性質
10.2時間序列回歸模型的例子
10.3經典假設下OLS的有限樣本性質
10.4函數形式、虛擬變量和指數
10.5趨勢和季節性
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第11章OLS用於時間序列數據的其他問題
11.1平穩和弱相關時間序列
11.2 OLS的漸近性質
11.3回歸分析中使用高度持續性時間序列
11.4動態完備模型和無序列相關
11.5時間序列模型的同方差假設
本章小結
關鍵術語
習題
計算機練習
第12章 時間序列回歸中的序列相關和異方差性
12.1含序列相關誤差時OLS的性質
12.2在OLS回歸後的序列相關穩健推斷
12.3序列相關性檢驗
12.4回歸元嚴格外生時序列相關的修正
12.5差分和序列相關
12.6時間序列回歸中的異方差性
本章小結
計算機練習
第三部分 高級專題
第13章 跨時橫截面的混合：簡單面板數據方法
13.1跨時獨立橫截面的混合
13.2利用混合橫截面做政策分析
13.3兩時期面板數據分析
13.4用兩期面板數據做政策分析
13.5多於兩
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