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内容简介
本书抛弃复杂的数学计算及繁琐的推导和证明，通过丰富的宏、微观经济实例向初学者通俗、形象地介绍了经济计量学基本理论，并从概率论基础到单方程技术，再到联立方程技术，全面反映了经济计量学研究的内容和最新成果。是一本标准、畅销的教科书。本书作者古亚拉提为国际知名教授，曾在纽约大学任教28年，并担任印度大学、新加坡国立大学等多所大学客座教授，现任美国西点军校经济学教授，著作等身。
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顾客评论
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目录
目 录 译者序前言第1章 经济计量学的特征及研究范围 11.1 什么是经济计量学 11.2 为什么要学习经济计量学 11.3 经济计量学的方法论 21.4 全书结构 8习题 9附录1A 万维网上的经济数据 10第一部分 概率与统计基础第2章 基本统计概念的回顾 142.1 一些符号 142.2 试验. 样本空间. 样本点和事件 152.3 随机变量 162.4 概率 172.5 随机变量与概率密度函数 202.6 多元随机变量的概率密度函数 232.7 概率密度的特征 262.8 从总体到样本 342.9 小结 37参考文献 38习题 38第3章 一些重要的概率分布 423.1 正态分布 423.2 样本均值X_的抽样分布或概率分布 483.3 c2分布 533.4 t分布 543.5 F分布 573.6 t分布. F分布. c2分布与正态分布的关系 593.7 小结 59习题 59第4章 统计推断：估计与假设检验 624.1 统计推断的含义 624.2 估计和假设检验：统计推断的两个孪生分支 624.3 参数估计 634.4 点估计量的性质 654.5 统计推断：假设检验 684.6 小结 76习题 76第二部分 线性回归模型第5章 线性回归的基本思想：双变量模型 805.1 回归的含义 805.2 总体回归函数：一个假设的例子 815.3 总体回归函数误差的设定 825.4 随机误差项的性质 835.5 样本回归函数 845.6 “线性”回归的特殊含义 865.7 从双变量回归到多元线性回归 875.8 参数的估计：普通最小二乘法 885.9 实例 925.10 小结 94习题 95附录5A 最小二乘估计量的推导 98第6章 双变量模型：假设检验 996.1 古典线性回归模型 996.2 普通最小二乘估计量的方差与标准差 1016.3 普通最小二乘估计量的性质 1036.4 OLS估计量的抽样分布或概率分布 1046.5 假设检验 1056.6 拟合优度的检验：判定系数r2 1106.7 回归分析结果的报告 1136.8 正态性检验 1146.9 关于计算：回归分析的软件 1156.10 实例：美国进口支出 1166.11 预测 1196.12 实例 1206.13 小结 122习题 122第7章 多元回归：估计与假设检验 1277.1 三变量线性回归模型 1277.2 多元线性回归模型的若干假定 1297.3 多元回归参数的估计 1307.4 实例：未偿付抵押贷款债务 1327.5 估计的多元回归方程的拟合优度：多元判定系数R2 1337.6 多元回归的假设检验：一般的解释 1347.7 对回归参数进行假设检验 1357.8 对联合假设的检验 1377.9 从多元回归模型到双变量模型：设定误差 1407.10 两个不同的R2的比较：校正的判定系数 1407.11 什么时候增加新的解释变量 1417.12 回归模型的结构稳定性检验：Chow检验 1417.13 实例 1447.14 小结 147习题 147附录7A.1 OLS估计量的推导 151附录7A.2 式 7-31 的推导 151附录7A.3 式 7-53 的推导 151附录7A.4 EVIEWS计算结果 抵押贷款债务一例 152第8章 回归方程的函数形式 1538.1 如何度量弹性：对数线性模型 1548.2 线性模型与对数线性模型的比较 1568.3 多元对数线性回归模型 1578.4 如何测度增长率：半对数模型 1608.5 线性对数模型：解释变量是对数形式 1638.6 双曲函数模型 1658.7 多项式回归模型 1678.8 不同函数形式模型小结 1688.9 小结 169习题 169附录8A 对数 174第9章 包含虚拟变量的回归模型 1769.1 虚拟变量的性质 1769.2 包含一个定量变量, 一个两分定性变量的回归模型 1799.3 虚拟变量有多种分类的情况 1829.4 包含一个定量变量, 两个定性变量的回归模型 1839.5 模型的推广 1849.6 回归模型中的结构稳定性：虚拟变量法 1859.7 虚拟变量在季节分析中的应用 1899.8 小结 192习题 192第三部分 实践中的回归分析第10章 多重共线性 20010.1 多重共线性的性质：完全多重共线性的情况 20010.2 接近或者不完全多重共线性的情形 20210.3 多重共线性的理论后果 20410.4 多重共线性的实际后果 20410.5 多重共线性的测定 20610.6 多重共线性必定不好吗 20810.7 一个扩充例子：1960至1982年期间美国的鸡肉需求 20910.8 如何对付多重共线性：补救措施 21110.9 小结 215习题 215第11章 异方差 21911.1 异方差的性质 21911.2 异方差的后果 22411.3 异方差的检验：如何知道存在异方差问题 22511.4 观察到异方差该怎么办：补救措施 23111.5 White异方差校正后的标准差和t 统计量 23511.6 实例 23611.7 小结 238习题 238第12章 自相关 24412.1 自相关的性质 24412.2 自相关的后果 24712.3 自相关的诊断 24712.4 补救措施 25312.5 如何估计r 25412.6 小结 257习题 258第13章 模型选择：标准与检验 26213.1 “好的”模型具有的特性 26213.2 设定误差的类型 26313.3 诊断设定误差：设定误差的检验 26913.4 用于预测的模型选择 27313.5 小结 274习题 275第14章 单方程回归模型：几个补充专题 28014.1 有限最小二乘法 28014.2 动态经济模型：自回归模型和分布滞后模型 28314.3 用于分布滞后模型的夸克方法 28714.4 解释变量是虚拟变量的情形 28914.5 分对数模型 29214.6 伪回归现象 29614.7 小结 303习题 304第四部分 联立方程模型简介第15章 联立方程模型 31015.1 联立方程模型的性质 31115.2 联立方程的偏误：普通最小二乘估计量的不一致性 31215.3 间接最小二乘法 31315.4 实例 31415.5 模型识别问题 31515.6 模型识别的判定规则：识别的阶条件 32015.7 对过度识别方程的估计：两阶段最小二乘法 32015.8 2SLS：一个数字例子 32115.9 小结 323习题 323附录15A OLS估计量的不一致性 325附 录附录A 统计表 328附录B 部分习题答案 343参考文献 347
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