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计量经济理论和方法-沈根详 译

丛书名:新世纪高校计量经济学教材译丛
著(译)者:沈根详 译
资源下载:无资源下载
责任编辑:麻俊生
字       数:962千字
开       本:16 开
印       张:45
出版版次:1-1
出版年份:2006-04-01
书       号:7-81098-454-3/F.409
纸书定价:75.00元   教师会员可用500积分申请样书

本书是一本在北美和欧洲不同层次的计量经济学教学中采用的优秀教材,除了其内容的详细程度和自封性表明是一本教材外,其涉及问题的难度及深度,更像是一本专著。    本书使具有一般数学基础的读者从更深层次上学习计量经济学的现代内容成为可能。本书的起点低,除了在第一章对基本的概率论和数理统计知识进行介绍之外,对书中用到的

  • 本书是一本在北美和欧洲不同层次的计量经济学教学中采用的优秀教材,除了其内容的详细程度和自封性表明是一本教材外,其涉及问题的难度及深度,更像是一本专著。
       本书使具有一般数学基础的读者从更深层次上学习计量经济学的现代内容成为可能。本书的起点低,除了在第一章对基本的概率论和数理统计知识进行介绍之外,对书中用到的一些常用的数学方法也进行了不厌其烦的介绍,如函数的泰勒级数展开、矩阵、逆矩阵的定义和性质等等。当然这些介绍以够用为限,往往在用到的时候给出。与同类教材相比,本书对有关内容的处理更加详细,对于常用的一些方法给出了有关的理论推导。例如White检验方法、单位根检验和协整理论等。本书常常通过简单的例子阐释复杂的理论。作者凭借对计量经济学精深的理解和多年教学的经验,恰如其分地给出很多经典例子,使读者对一些抽象定理和理论的理解豁然开朗。例如在讲解两种不同类型的极大似然估计量时,通过大家熟知的均匀分布把两种估计量的区别以及在不同场合的用途讲解得很清楚。书中大量的图形和几何解释也有助于初学者对理论的理解和把握。
       本书使有一定计量经济学基础的读者能够在较短时间内处于计量经济研究的前沿。本书内容新颖,很多方法都是第一次在此类教科书中出现。例如模拟矩方法(SMM)、间接推断方法(Indirect inference method)、OPG回归、双倍长度人工回归等。书中参考文献引用以近年发表的论文居多,最新的文献引用截至2004年。
       与现有的同类著作相比,本书在很多地方有其鲜明的特点,其中包括:(1)用一章的篇幅(第二章)介绍线性回归的几何理论,以投影为工具,使得古典线性回归模型有关理论的处理非常简洁和直观。FWL定理的使用,使许多问题的处理大为简化,而且更容易看出这些方法的实质。例如对季节调整的处理、虚拟变量作用的解释以及异常观测对回归结果的影响能力的分析等等。(2)自助法的应用。现代计量经济学以大样本理论为基础,而现实中样本的缺少往往使大样本理论有关结论的有效性大为降低。自助法的应用能够大大改善大样本结论的有限样本性质。同时,自助法的应用也很容易实现。自助法的应用贯穿本书始终,成为区别于同类教材的一个显著特点。(3)人工回归的采用。同FWL定理一样,人工回归的巧妙采用,使很多复杂问题的处理大为简化,尤以牛顿—高斯回归最为典型。(4)置信区间的处理不同于传统方法。第5章中置信区间和置信区域的求法,采用假设检验反推的方法给出,理解起来也许有些别扭。采用从假设检验反推置信区间的目的,是为了在置信区间中采用自助法。考虑到这一点,就不难理解为什么作者采用这种处理方法。
       本书练习中用到的数据可以从作者指定的网页上自由下载,为读者进行有关实际问题模拟提供了宝贵资源。
       在本书的翻译中,常用并熟知的数学家,尤其是作为某些重要定理和理论名称的数学家名字按固定译法译出,如牛顿,高斯,毕达哥拉斯等,其余的作者名字在译文中则保留西文。对术语的翻译参考了科学出版社1982年版的《英汉数学词汇》和清华大学出版社2005版的《英汉数学词汇》。对于容易引起歧义的术语翻译,给出译者注释。
  • 译者的话1
    中文版序1
    前言1
    数据、习题解答和更正1

    1 回归模型   1
     1.1 引言 1
     1.2 分布、密度、矩 3
     1.3 回归模型设定 12
     1.4 矩阵代数 18
     1.5 矩估计方法 24
     1.6 关于练习 29
     1.7 练习 30
    2 线性回归的几何学   35
     2.1 引言 35
     2.2 向量空间几何学 36
     2.3 OLS估计的几何学 44
     2.4 FrischWaughLovell定理 51
     2.5 FWL定理的应用 57
     2.6 观测影响的杠杆作用 62
     2.7 结语 67
     2.8 练习 68

    3 最小二乘的统计性质   72
     3.1 引言 72
     3.2 参数的OLS估计量是无偏的吗 74
     3.3 参数的OLS估计量是一致的吗 77
     3.4 OLS参数估计的协方差矩阵 81
     3.5 OLS估计量的有效性 87
     3.6 残差和误差 90
     3.7 线性回归模型的错误设定 93
     3.8 拟合优度的度量 97
     3.9 结语 99
     3.10 练习 100

    4 线性回归模型的假设检验   104
     4.1 引言 104
     4.2 基本思想 105
     4.3 几种常见分布 110
     4.4 古典正态线性模型的精确检验 117
     4.5 线性回归模型的大样本检验 123
     4.6 模拟基础上的检验 131
     4.7 假设检验的势 140
     4.8 结语 145
     4.9 练习 146

    5 置信区间   150
     5.1 引言  150
     5.2 精确置信区间和渐近置信区间 151
     5.3 自助置信区间 157
     5.4 置信区域 161
     5.5 异方差一致的协方差矩阵估计 167
     5.6 德耳塔方法 172
     5.7 结语 177
     5.8 练习 178

    6 非线性回归   182
     6.1 引言  182
     6.2 非线性模型的矩法估计量 184
     6.3 非线性最小二乘 191
     6.4 NLS估计量的计算 195
     6.5 高斯—牛顿回归 202
     6.6 一步估计 205
     6.7 假设检验 208
     6.8 异方差稳健检验 215
     6.9 结语 217
     6.10 练习 217

    7 广义最小二乘及相关主题   222
     7.1 引言  222
     7.2 GLS估计量 223
     7.3 GLS估计的计算 225
     7.4 可行广义最小二乘 228
     7.5 异方差 230
     7.6 自回归和移动平均过程 233
     7.7 序列相关检验 237
     7.8 自回归误差项模型的估计 245
     7.9 设定检验和序列相关 252
     7.10 面板数据模型 256
     7.11 结语 263
     7.12 练习 263
    8 工具变量估计   268
     8.1 引言 268
     8.2 误差项和回归因子的相关性 269
     8.3 工具变量估计 271
     8.4 IV估计量的有限样本性质 279
     8.5 假设检验 283
     8.6 过度识别约束检验 289
     8.7 DurbinWuHausman检验 291
     8.8 自助检验 294
     8.9 非线性模型的IV估计 296
     8.10 结语 298
     8.11 练习 299
    9 广义矩方法   303
     9.1 引言 303
     9.2 线性回归模型的GMM估计量 304
     9.3 HAC协方差矩阵估计 311
     9.4 以GMM准则函数为基础的检验 314
     9.5 非线性模型的GMM估计量 318
     9.6 模拟矩方法 329
     9.7 结语 337
     9.8 练习 338

    10 极大似然方法   343
     10.1 引言 343
     10.2 极大似然估计的基本概念 344
     10.3 ML估计量的渐进性质 350
     10.4 ML估计量的协方差矩阵 356
     10.5 假设检验 360
     10.6 三种古典检验的渐近理论 368
     10.7 具有自回归误差项模型的ML估计 373
     10.8 因变量变换 374
     10.9 结语 380
     10.10 练习 380

    11 离散因变量和受限因变量   387
     11.1 引言 387
     11.2 二值响应模型:估计 388
     11.3 二值响应模型:推断 394
     11.4 多于两个值的离散响应模型 399
     11.5 计数数据模型 406
     11.6 删失数据模型和截尾数据模型 411
     11.7 样本选择性 415
     11.8 持续模型 418
     11.9 结语 423
     11.10 练习 423

    12 多变量模型   429
     12.1 引言 429
     12.2 似不相关线性回归 430
     12.3 非线性回归系统 443
     12.4 线性联立方程模型 446
     12.5 极大似然估计 454
     12.6 非线性联立方程模型 461
     12.7 结语 464
     12.8 附录: FIML和LIML的详细结论 464
     12.9 练习 469
    13 平稳时间序列数据方法   475
     13.1 引言 475
     13.2 自回归和移动平均过程 476
     13.3 AR、MA和ARMA模型的估计 483
     13.4 单方程动态模型 490
     13.5 季节性 494
     13.6 自回归条件异方差 500
     13.7 向量自回归 506
     13.8 结语 510
     13.9 练习 510
    14 单位根和协整   516
     14.1 引言  516
     14.2 随机游动和单位根 517
     14.3 单位根检验 522
     14.4 序列相关和单位根检验 529
     14.5 协整 532
     14.6 协整检验 542
     14.7 结语 549
     14.8 练习 549

    15 计量经济模型设定检验   555
     15.1 引言 555
     15.2 以人工回归为基础的设定检验 556
     15.3 非嵌套假设检验 568
     15.4 信息准则基础上的模型选择 576
     15.5 非参数估计 578
     15.6 结语 590
     15.7 附录:人工回归中的检验回归因子 591
     15.8 练习 593
    参考文献   599
    术语对照表  620

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