1．1 什麼是計量經濟學
1．2 經驗經濟分析的步驟
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
第一篇 橫截麵數據的迴歸分析
第2章 簡單迴歸模型
2．1 簡單迴歸模型的定義
2．2 普通最小二乘法的推導
2．3 0LS對任一樣本數據的性質
2．4 度量單位和函數形式
2．5 0LS估計量的期望值和方差
2．6 過原點迴歸及對常數迴歸
第3章 多元迴歸分析：估計
3．1 使用多元迴歸的動因
3．2 普通最小二乘法的操作和解釋
3．3 0LS估計量的期望值
3．4 0LS估計量的方差
3．5 0LS的有效性：高斯一馬爾科夫定理
3．6 對多元迴歸分析語言的一些說明
第4章 多元迴歸分析：推斷
4．1 0LS估計量的抽樣分布
4．2 檢驗對單個總體參數的假設：t檢驗
4．3 置信區間
4．4 檢驗關於參數的一個綫性組閤假設
4．5 對多個綫性約束的檢驗：F檢驗
4．6 報告迴歸結果
第5章 多元迴歸分析：OLS的漸近性
5．1 一緻性
5．2 漸近正態和大樣本推斷
5．3 0LS的漸近有效性
第6章 多元迴歸分析：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 擬閤優度和迴歸元選擇的進一步探討
6．4 預測和殘差分析
第7章 含有定性信息的多元迴歸分析：二值（或虛擬）變量
7．1 對定性信息的描述
7．2 隻有一個虛擬自變量
7．3 使用多類彆虛擬變量
7．4 涉及虛擬變量的交互作用
7．5 二值因變量：綫性概率模型
7．6 對政策分析和項目評價的進一步討論
7．7 離散因變量的迴歸結果解釋
第8章 異方差性
8．1 異方差性對OLS所造成的影響
8．2 0LS估計後的異方差一穩健推斷
8．3 對異方差性的檢驗
8．4 加權最小二乘估計
8．5 再議綫性概率模型
第9章 模型設定和數據問題的深入探討
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
……
第二篇 時間序列數據的迴歸分析
第三篇 高級專題
第四篇 附錄
參考文獻
術語錶
譯後記
· · · · · · (收起)
具體描述
第六版保留瞭第五版的總體結構。《計量經濟學導論：現代觀點（第6版）/經濟科學譯叢》區彆於絕大多數其他教科書的顯著的特徵是，它的篇章結構是根據分析數據的類型而劃分的。這與傳統方法明顯不同，因為傳統分析總是先提齣一個綫性模型，並列齣以後分析中可能需要的所有假定，然後在與那些假定之間的聯係不甚清晰的情況下，證明或得齣一些結論。我的方法是：在第一篇中，開篇就在隨機抽樣昀假定下，用橫截麵數據討論多元迴歸分析。因為學過初級統計學課程的學生都熟悉從總體中隨機抽樣的方法，所以這種安排比較自然。重要的是，它使得我們能夠將對潛在總體迴歸模型的假定（具有經濟或行為含義的假定）與數據抽取方式的假定區分開來。在學生很好地掌握瞭使用隨機樣本的多元迴歸模型之後，可以直觀地討論非隨機抽樣的後果。
現代計量經濟學的一個重要特徵是：解釋變量（與因變量一起）被作為隨機變量的結果來處理。對社會科學而言，引入隨機解釋變量比傳統假定中的非隨機解釋變量要現實得多。一個明顯的好處就是，總體模型或隨機抽樣方法減少瞭學生必須接受和理解的假定數量。反之，古典迴歸分析法把解釋變量視為重復樣本中的固定迴歸元，這種方法隻能適用於試驗背景中搜集來的數據，但它在初級教科書中仍非常盛行。此外，因陳述和解釋模型假定而産生的種種麯解可能讓學生産生混淆。
用戶評價
##中級計量經濟學教材
評分##經典！值得反復讀，仔細嚼！ 之前讀過英文版第三版幾遍。第六版中文版很精彩。
評分##經典！值得反復讀，仔細嚼！ 之前讀過英文版第三版幾遍。第六版中文版很精彩。
評分##這半年就泡在裏麵瞭
評分##這半年就泡在裏麵瞭
評分##救命????
評分##沒讀完就棄瞭，不好打分，但是看的時候體驗很不好 太囉嗦瞭，而且數學過程也不詳細，自己學抓不住重點，前後串不起來
評分##????
評分##對於計量思路的梳理非常之清晰，一度在學習過程中茅塞頓開，但計量果然是一個學習與實踐不斷結閤纔能提高的學科，我想這仍是以後會不斷迴顧與翻閱的一本書，力薦！
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