计量经济学导论(第4版)(杰弗里.M.伍德里奇)(2)

2012-10-31

　　《计量经济学导论(第4版)》主要是根据实际经验应用来理解和解释计量经济学中的假定，它用简洁、准确的语言闸释了计量经济学研究的最新特点。与传统的教材不同，存陈述和解释假定时，作者完全放弃了非随机的或在重复样本中加以固定的回归元假定。

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		计量经济学导论(第4版)(杰弗里.M.伍德里奇)
		计量经济学导论(第4版)(杰弗里.M.伍德里奇)

习题
计算机习题

第11章 OLS用于时间序列数据的其他问题
11.1 平稳和弱相关时间序列
11.2 OLS的渐近性质
11.3 回归分析中使用高度持续性时间序列
11.4 动态完备模型和无序列相关
11.5 时间序列模型的同方差假定
小结
关键术语
习题
计算机习题

第12章时间序列回归中的序列相关和异方差
12.1 含序列相关误差时OLS的性质
12.2 序列相关的检验
12.3 回归元严格外生时序列相关的修正
12.4 差分和序列相关
12.5 在OLS后的序列相关一稳健推断
12.6 时间序列回归中的异方差性
小结
关键术语
习题
计算机习题
高深专题讨论

第3篇高深专题讨论
第13章跨时横截面的混合：简单面板数据方法
13.1 跨时独立横截面的混合
13.2 利用混合横截面作政策分析
13.3 两时期面板数据分析
13.4 用两期面板数据作政策分析
13.5 多于两期的差分法
小结
关键术语
……
第14章高深的面板数据方法
第15章工具变量估计与两阶段最小二乘法
第16章联立方程模型
第17章限值因变量模型和样本选择纠正
第18章时间序列高深专题
第19章一个经验项目的实施
附录A 基本数学工具
附录B 概率论基础
附录C 数理统计基础
附录D 矩阵代数概述
附录E 矩阵形式的线性回归模型
附录F 各章问题解答
附录G 统计用表

序言

我之所以编写《计量经济学导论》的第一版，是因为我看到本科生开设的计量经济学与经验研究者所考虑和应用的计量经济模型之间，存在着相当大的差距。我越来越相信，从计量经济学专业人士的视角来讲授计量经济学导论，不仅使这个学科更有意思，而且实际上讲解起来更加简单。
从读者对前三版的肯定来看，我的直觉是正确的。尽管背景和兴趣各异，所教的学生也千差万别，但越来越多的教师开始信奉本书所倡导的计量经济学现代视角。我们仍然强调计量经济学在实际问题中的应用。每个计量经济方法都是研究者在分析非实验数据时所遇到的某个特定问题激发而来。本书的主要内容是，根据实际经验应用来理解和解释计量经济学中的假定；本书所需要的数学不超过大学所学的线性代数和基础概率统计。适合于目前计量经济学教师的组织结构.第四版保留了第三版的总体结构。本书区别于绝大多数其他教科书最显著的特征是，它的篇章结构是根据分析数据的类型而进行划分的。这与传统方法明显不同，因为传统分析总是先提出一个线性模型，并列出以后分析中可能需要的所有假定，然后在与那些假定之间的联系不甚清晰的情况下，证明或得出一些结论。我的方法是，在第1篇中，首先在随机抽样的假定下，用横截面数据讨论多元回归分析。

后记

近年来，计量经济学在中国的教学和科研领域都取得重大进展。不需要太过高深的经济理论，通过对所研究课题的资料搜集，特别是适当的数据样本，利用计量经济学的分析工具就能相对可靠地进行分析，甚至还能得到一些相当新颖的结论。国内的专业杂志也十分认同经验分析，相对于空洞的理论和文字上费力地论述，这种“用数据说话”的范式似乎具有更严密的逻辑。即便英文期刊上发表的文章，近20年来也以经验研究为主，即使理论上有所突破，辅以实证检验也更显完美。
面对计量经济学在中国的快速发展，教材建设则十分落后，国内出版的提纲式教材或一些小册子，不仅学习起来晦涩难懂，更扼杀了学生深入学习和实践演练的应有热情。2000年前后，中国人民大学出版社和梁晶工作室策划引进英文版计量经济学教材，《计量经济学基础》、《计量经济学导论》和《计量经济分析》，立即成为备受学生欢迎的资料，被很多学校选作教材。这些教材各有特色，大大丰富了国内经济学和非经济学专业的本科生及研究生学习和使用计量经济学教材的选择余地。
本书2000年初版，在第一版的中文版付印之际，便出版了英文版的第二版，但当时我们了解到2006年将出版第三版，因此先让第一版与国内读者见面，现在便迎来了第四版。第四版与第一版的主要内容和写作风格相差不大，只是修正了一些错误，精确了一些表述，让数据更加直接可用。本书最重要的特点是以实际应用研究案例指导学生学习和运用计量经济理论和方法，这一直都是本书十分畅销的根本原因。当然，作者深厚的研究素养和优秀的教学方法（三次获得MIT年度优秀教师称号），以及作者殚精竭虑地为学生着想，使用大量恰到好处的习题，更使得本书特别适合于初学者。

文摘

插图：

通货膨胀率和国内生产总值等重要宏观经济变量的预测。尽管对经济指标的预测随处可见而又广为流传，但计量经济方法也可用于那些与宏观经济预测无关的经济领域。比如，我们可以研究政治竞选支出对投票结果的影响，还可以考虑教育领域学校支出对学生成绩的影响。此外，我们还将了解如何使用计量方法来预测经济时间序列。
由于计量经济学主要考虑在搜集和分析非实验经济数据时的固有问题，计量经济学已从数理统计分离出来并演化成一门独立学科。非实验数据并非从对个人、企业或经济系统中的某些部分的控制实验而得来。[非实验数据有时被称为观测数据或回顾数据，以强调研究者只是被动的数据搜集者这一事实。]自然科学中的实验数据通常是在实验环境中获得的，但在社会科学中要得到这些实验数据则困难得多。虽然也可以设计一些社会实验，但为解决经济问题所需要实施的各种控制实验，要么行不通，要么代价高昂而让人望而却步，要么在道德上让人极为反感。在1.4节我们给出一些特殊的例子，来说明实验数据与非实验数据之间的区别。
当然，只要有可能，计量经济学家总会借用数理统计学家的一些方法。多元回归分析方法虽然在上述两个领域都是主要支柱，但其着眼点和解释可以极为不同。此外，经济学家已想出许多新方法，来处理经济数据的复杂性和检验经济理论所预测的结果。
计量经济方法几乎在应用经济学的每一个分支中都相当重要。要么在我们有一个经济理论需要检验的时候，要么在我们的脑海中有一种关系，而在这一关系对商业决策或政策分析又相当重要的时候，我们便开始使用计量方法。经验分析就是利用数据来检验某个理论或估计某种关系。
应该如何构建一个经验经济分析呢？虽然看上去十分明显，但仍值得强调，任何一个经验分析的第一步，都是对所关心问题的详细阐述。问题可能涉及到对一个经济理论某特定方面的检验，或者对政府政策效果的检验。原则上，计量经济方法可用来回答诸多方面的问题。