计量经济学

作者简介

本书融计量经济学理论、方法与应用为一体：以中级水平内容为主，适当吸收初级和高级水平的内容；以经典线性模型为主，适当介绍一些适用的非经典模型。全书形成了一个独具特色的内容体系。

全书详细论述了经典的单方程计量经济学模型的理论方法，适当介绍了联立方程计量经济学模型和时间序列计量经济学模型的理论方法，并引入了几类扩展的单方程计量经济学模型。在计量经济学应用模型中，本书着重讨论了模型类型选择、模型变量选择、模型函数关系设定和模型变量性质设定的原则和方法。在详细介绍线性回归模型的数学过程的基础上，各章的重点不是理论方法的数学推导与证明，而是对实际应用中出现的实际问题的处理，并尽可能与中国的模型实例相结合。

本书既包含了由教育部经济学学科教学指导委员会制定的高等学校经济学科本科计量经济学课程教学基本要求的全部内容，又为学有余力者提供了进一步学习的指南。该书适合于作为各类高等院校经济、管理学科本科生的教材或教学参考书，也可供具有一定数学、经济学和经济统计学基础的经济管理人员和研究人员阅读和参考。

书籍目录

绪论

§1.1 计量经济学

§1.2 建立经典单方程计量经济学模型的步骤和要点

§1.3 计量经济学模型的应用

本章练习题

第二章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型

§2.1 回归分析概述

§2.2 一元线性回归模型的基本假设

§2.3 一元线性回归模型的参数估计

§2.4 一元线性回归模型的统计检验

§2.5 一元线性回归分析的应用：预测问题

§2.6 实例及时间序列问题

本章练习题

第三章 经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型

§3.1 多元线性回归模型

§3.2 多元线性回归模型的参数估计

§3.3 多元线性回归模型的统计检验

§3.4 多元线性回归模型的预测

§3.5 可化为线性的多元非线性回归模型

§3.6 受约束回归

本章练习题

第四章 经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型

§4.1 异方差性

§4.2 序列相关性

§4.3 多重共线性

§4.4 随机解释变量问题

本章练习题

第五章 经典单方程计量经济学模型：专门问题

§5.1 虚拟变量模型

§5.2 滞后变量模型

*§5.3 模型设定偏误问题

本章练习题

第六章 联立方程计量经济学模型：理论与方法

§6.1 联立方程计量经济学模型的提出

§6.2 联立方程计量经济学模型的若干基本概念

§6.3 联立方程计量经济学模型的识别

§6.4 联立方程计量经济学模型的估计

§6.5 联立方程计量经济学模型若干问题的讨论

本章练习题

第七章 扩展的单方程计量经济学模型

§7.1 选择性样本计量经济学模型

§7.2 二元离散选择模型

§7.3 平行数据计量经济学模型

本章练习题

第八章 时间序列计量经济学模型

§8.1 时间序列的平稳性及其检验

§8.2 随机时间序列分析模型

§8.3 协整与误差修正模型

本章练习题

第九章 计量经济学应用模型

§9.1 计量经济学应用模型类型设定

§9.2 计量经济学应用模型总体回归模型设定

§9.3 计量经济学应用模型函数关系设定

§9.4 计量经济学应用模型变量性质设定”

本章练习题

附录 统计分布表

一、标准正态分布表

二、γ2布表

四、F分布表

五、D.W.检验上下界表

六、协整检验临界值表

参考文献

编辑推荐

《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•面向21世纪课程教材•高等学校经济学类核心课程教材:计量经济学(第3版)》既包含了由教育部经济学学科教学指导委员会制定的高等学校经济学科本科计量经济学课程教学基本要求的全部内容，又为学有余力者提供了进一步学习的指南。《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•面向21世纪课程教材•高等学校经济学类核心课程教材:计量经济学(第3版)》适合于作为各类高等院校经济、管理学科本科生的教材或教学参考书，也可供具有一定数学、经济学和经济统计学基础的经济管理人员和研究人员阅读和参考。

内容概要

李子奈，清华大学经管学院经济系教授。1970年获清华大学工程物理系学士，1981年获清华大学核能技术研究院硕士。主要讲授课程包括：计量经济学、高等计量经济学。

研究领域包括计量经济学理论、方法与应用，宏观经济模型与政策，“三农”问题。主持过多个国家自然科学基金、社会科学基金、科技部、财政部、教育部、国家开发银行等资助研究项目。在Journal of Econometrics， Frontiers of Economics in China等国际期刊和《中国社会科学》、《经济研究》、《管理世界》、《数量经济技术经济研究》、《经济学动态》、《世界经济》、《统计研究》、《财政研究》等国内期刊发表百余篇学术论文。曾获得国家、北京市、教育部等奖励10余项，其中包括：国家精品课程奖、北京市精品课程奖、高等教育国家级教学成果二等奖、北京市高等教育教学成果一等奖、教育部优秀教材一等奖、北京市高校教学名师奖、宝钢教育基金优秀教师奖等。

目前担任教育部经济学学科教学指导委员会委员、中国数量经济学会副理事长、北京经济学总会副会长。

潘文卿， 清华大学经管学院经济系副教授。1999年获中国人民大学经济学博士学位，1992年获兰州大学管理学硕士学位，1987年本科毕业于西北师范大学数学系。之后任教于兰州大学经济系，并于1999-2001年间任职于清华大学经济管理学院博士后工作站，2001年起任教于经济管理学院经济系至今。主要讲授课程包括：经济统计学、计量经济学、高级计量经济学、投入产出分析。

主持多项国家自然科学基金课题。在《中国社会科学》、《经济研究》、《数量经济技术经济研究》、《统计研究》、《系统工程理论与实践》等国内学术期刊上发表论文多篇。

目前担任中国数量经济学会理事以及中国投入产出研究学会副理事长。

章节摘录

版权页：   插图：    随机误差项μ的条件零均值假设意味着μ的期望不依赖于X的变化而变化，且总为常数零。该假设表明μ与X不存在任何形式的相关性，因此该假设成立时也往往称X为外生解释变量（exogenous explanatory variable），否则称X为内生解释变量（endogenous explanatory variable）。该假设最为重要，只有该假设成立时，总体回归函数的随机形式（2.1.7）式才能等价于非随机形式（2.1.4）式。 随机误差项μ的条件同方差假设意味着μ的方差不依赖于X的变化而变化，且总为常数α2。在μ的条件零均值与条件同方差假设下，总体回归函数可显示为图2.2.1。 需要注意的是，当随机误差项μ的条件零均值假设成立时，根据期望迭代法刚（lnaw of iterated exDectation）一定有如下非条件零均值性质： 同样地，随机误差项μ的条件同方差假设成立时，根据期望迭代法则一定有如下非条件同方差性质。

图书封面

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