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计量经济学导论清华经济学系列英文版教材·计量经济学导论：现代观点一般指本词条
【计量经济学导论】《计量经济学导论》是2009年7月清华大学出版社出版的图书，作者是(美国)杰弗里·伍德里奇 。
基本介绍书名：计量经济学导论
作者：(美国)杰弗里·伍德里奇
ISBN：9787302204732
定价：59.00 元
出版社：清华大学出版社
出版时间： 2009年07月
开本：16开
内容简介《计量经济学导论:现代观点(第4版)》用简洁、準确的语言阐述了计量经济学研究的最新特点 。与传统的教材不同，在陈述和解释假定时，作者完全放弃了非随机的或在重複样本中加以固定的回归元假定 。这种方法更便于读者对计量经济学的理解和运用，是对传统计量经济学教学和研究的一个突破 。《计量经济学导论:现代观点(第4版)》含有大量例题，许多是取自或受启发于套用经济学或其他领域的最新作品 。《计量经济学导论：现代观点（第4版）》适合各大专院校经济管理类专业本科生用作教材，也可供经济管理类教师及科研人员用作参考书 。作者简介杰弗里·M.伍德里奇 密西根州立大学经济学教授，曾在国际知名期刊发表学术论文三十余篇，参与过多种书籍的写作 。他获得过Alfred PSloan研究员基金、套用计量经济学期刊的R.Stone爵士奖等奖项 。他还是《商业与经济统计学》杂誌（Joumal of Business and Economic Statistics）的编委，并供职于《计量经济学》杂誌（Journal of Econometrics）和《经济统计学评论》（Review of Economics and Statistics）的编委会 。图书目录第1章 计量经济学的性质与经济数据第1部分 横截面数据的回归分析第2章 简单回归模型第3章 多元回归分析：估计第4章 多元回归分析：推断第5章 多元回归分析：OLS的渐近性第6章 多元回归分析：其他问题第7章 含有定性信息的多元回归分析：二值(或虚拟)变数第8章 异方差性第9章 模型设定和数据问题的深入探讨第2部分 时间序列数据的回归分析第10章 时间序列数据的基本回归分析第11章 用时间序列数据计算0LS的其他问题第12章 时间序列回归中的序列相关和异方差第3部分 高级专题讨论第13章 跨时横截面的混合：简单综列数据方法第15章 工具变数估计与两阶段最小二乘法第16章 联立方程模型第19章 一个经验项目的实施附录附录E 矩阵形式的线性回归模型附录F 各章习题解答附录G 统计学用表参考文献术语表……图书信息书 名: 计量经济学导论作 者：（美）伍德里奇，费剑平 改编
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出版社： 高等教育出版社出版时间： 2005-4-1ISBN: 9787040171396开本： 16开定价: 39.00元内容简介本书从计量经济学的使用者的视角来讲授计量经济学的基础知识 。全书按照所分析数据的类型不同而把计量经济学分为横截面数据篇和时间序列数据篇 。本书的第一篇，便是在随机抽样的假定下，对横截面数据进行多元回归分析的问题 。在第2章简要介绍简单回归模型之后，便直接开始进行多元回归分析 。多元回归分析也是从估计和推断的基本程式出发，逐步过渡到对OLS的渐近性质、回归元的选择、定性因变数模型等专题的讨论，最后又对异方差性、模型误设和数据缺失等违背经典假定的极端情形进行了深入探讨，从而使学生能深刻理解在各种複杂的研究环境中如何利用多元回归分析技术 。本书语言简明，计量理论与实际案例配合得当，非常适用于经济学、管理学、政治学、社会学等人文社会科学专业本科生一学期计量经济学课程教材 。作者简介杰弗瑞·M·伍德里奇（Jeffrey M．wooldridge），1982年在加州大学伯克利分校获计算机科学与经济学学士学位，1986年在加州大学圣地亚哥分校获经济学博士学位 。博士毕业后被麻省理工学院聘为经济学助教，5年间有3次获得MIT年度优秀研究生教师的荣誉，并获得斯隆研究奖及《计量经济理论》和《套用计量经济学》杂誌颁发的优秀论文奖 。自1991年受聘密西根州立大学学校杰出教授以来，在计量经济学期刊上发表专业论文20多篇，出版两本颇有影响的教材（另一本是《横截面数据与综列数据的计量分析》） 。图书目录Chapter 1 The Nature of EconometriCS and Economic Data1.1 What Is Econometrics?1.2 Steps in Empirical Economic Analysis1.3 The Structure of Economic DataCross—Sectional DataTime SeriesDataPooled Cross SectionsPanel or LongitudinoZ DataA Comment on Data Structures1.4 Causality and the Notion of CetefiS Paribus in EconometricAnalysisSummaryKey TelTIISChapter 2 The Simple Regression Model2.1 Definition of the Simple Regression Model2.2 Deriving the Ordinary Least Squares EstimatesA Note on Terminology2.3 Mechanics Of oLSFitted Values and ResidualsAlgebraic Properties of oLS StatisticsGoodness—of-Fit 4O2.4 Units Of Measurement and Functional FormThe Effects ofChanging Units ofMeasurement on oLsStatisticsIncorporating Nonlinearities in Simple RegressionThe Meaning of“Linear”Regression2.5 Expected Values and Vances of the OLS Estimators Unbiasedness of oLSVariances ofthe OLs EstimatorsEstimating the Error VaHance2.6 Regression Through the OriginSummaryKey TermsProblemsComputer ExercisesAppendix 2AChapter 3 Multiple Regression Analysis：Estimation3.1 Motivation for Multiple Regressione Modef wmO Independent VariablesTheModelwfth kIndependent Variables3.2 Mechanics and Interpretation of Ordinary Least SquaresObtaining the oLs EstimatesInterpreting the oLS Regression EquationOn the Meaning of“Holding Other Factors Fixed”in MultipleRegressionChanging More than One Independent Variable SimultaneouslyoLs Fitted Values and ResidualsA“Partialling Out”Interpretation ofMultiple RegressionComparison ofSimple and Multiple Regression EstimatesGoodness—of-FitRegression Through the Origin3.3 The Expected Value of the OLS EstimatorsIncluding Irrelevant Variables in a Regression ModelOmitted Variable BiaJ?The Simple CaseOmitted Variable Bins：More General Cases3.4 The VAlriance of the OLS EstimatorsThe Components of the OLS[riances：MulticollinearityVariances fn Misspecified MolsEstimating G2：Standard Errors ofthe oLs Estimators3.5 Efficiency of OLS：The Gauss.Markov TheoremSummaryKeyTermsProblems Computer ExercisesAppendix 3AChapter 4 Multiple Regression Analysis：Inference4.1 Sampling Distributions of the OLS Estimators4.2 Testing Hypotheses About a Single Population Parameter：The t TestTesting Against One.Sided AlternativesTwO.Sided AlternativesTesting Other Hypotheses About，ComputingP—Valuesfort TestsA Reminder on the Language of Classical Hypothesis TestingEconomic，or Practical,versus Statistical Sign~ficance4.3 Confidence Intervals4.4 Testing Hypotheses About a Single Linear Combination of theParameters4.5 Testing Multiple Linear Restrictions：The F TestChapter 5 Multiple Regression Analysis：OLS AsymptoticsChapter 6 Muttipte Regression Analysis：Further IssuesChapter 7 Multipie Regression Analysis with Qualitative Information：Chapter 8 HeteroskedastieityChapter 9 More O11 Speification and Data ProblemSChapter 10 Basic Regression Analysis with Time Series DataChapter 1l Further Issues in Using OLS with Time Series DataChapter 12 Seriat Correlation and Heteroskedasticity in TimeComputer ExercisesAppendix A Answers to Chapter QuestionsAppendix B Statistical TablesGlossary3图书信息基本信息书名:计量经济学导论图书编号:1387581出版社:清华大学出版社定价:29.0ISBN:730212699作者:王升 出版日期:2006-04-07版次:1开本:其它简介本书内容包括：计量经济学概述、计量经济学的基础工具、一元回归分析、多元回归分析、经验回归问题、时间序列回归模型、计量经济学实验等 。目录第1章 计量经济学概述1.1什幺是计量经济学1.2计量经济学的研究内容及其方法1.3计量经济模型的建立1.3.1计量经济学的建模方法1.3.2计量经济模型的类型1.4研究文章写作建议1.5研究文章写作建议思考与练习第2章 计量经济学的基础工具2.1矩阵2.1.1矩阵的定义2.1.2矩阵的计算及其性质2.1.3复矩阵的定义和性质2.1.4特徵值与特徵向量2.2机率与统计初步2.2.1基本概念2.2.2机率密度函式2.2.3样本与样本空问2.2.4机率分布简介2.3统计推断2.3.1估计2.3.2假设检验2.4最最佳化理论基础2.4.1线性规划的最最佳化条件2.4.2单纯形法2.4.3 Kuhn—Tucker条件思考与练习第3章 一元回归分析3.1回归模型的估计法3.1.1普通最小二乘法3.1.2广义最小二乘法3.1.3最大似然估计法3.2一元线性回归分析3.3回归方程检验3.3.1拟合优度检验3.3.2回归报告3.3.3正态性检验3.4回归方程3.4.1对数线性模型3.4.2半对数模型3.4.3双曲函式模型3.5方差分析模型思考与练习第4章 多元回归分析4.1 多元计量经济模型4.1.1完全弹性模型4.1.2半弹性模型4.1.3非线性模型4.1.4虚拟变数模型4.2二元回归方程的最小二乘估计量4.2.1随机扰动项假设4.2.2解释变数之间的相关性假设4.2.3最小二乘法估计量4.3回归方程检验4.3.1回归方程的拟合优度4.3.2回归方程的参数假设检验4.3.3回归模型结构稳定性检验4.4回归方程最小二乘估计量的矩阵方法4.4.1普通最小二乘估计量4.4.2假设检验的矩阵表示思考与练习第5章 经验回归问题5.1多重共线性问题5.1.1多重共线性与统计解释能力5.1.2多重共线性的诊断5.1.3多重共线性的处置5.2异方差问题5.2.1导致异方差的原因 5.2.2存在异方差的最小二乘估计量的性质及后果5.2.3如何诊断异方差5.2.4异方差问题的处理5.3自相关问题5.3.1自相关存在的回归问题5.3.2自相关问题的识别5.3.3自相关问题处理5.3.4条件异方差思考与练习第6章 时间序列回归模型6.1时间序列自回归模型6.1.1时间序列数据分布的滞后现象6.1.2分布滞后模型的估计6.1.3自回归模型的估计6.1.4自回归与分布滞后模型的Granger因果检验6.2时间序列回归检验6.2.1时间序列数据的平稳随机过程6.2.2平稳检验的相关图法6.2.3单位根检验6.2.4协积检验6.3 ARIMA模型6.3.1 B—J方法6.3.2 ARIMA(p，d，g)的参数p，d，a的识别或确定6.3.3 ARIMA(p，d,q)的估计、最佳化与预测6.4联立方程与向量自回归模型6.4.1联立方程模型6.4.2向量自回归模型思考与练习第7章 计量经济学实验7.1数字特徵实验练习7.2基本机率密度函式分布实验练习7.3统计推断实验练习7.4一元回归分析实验练习7.5多元回归分析实验练习7.6共线性问题实验练习7.7异方差问题实验练习7.8自相关问题实验练习7.9时间序列回归实验练习7.10时间序列预测实验练习附录a 标準常态分配附录b x的平方分布的临界值变化规律附录c t分布的临界值变化规律附录d F分布的临界值变化规律附录e Durbin-watson的d检验的临界边界附录f 游程检验的临界值判断参考文献