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经济计量学精要(第4版)(2010年最新版)(达莫达尔.N.古扎拉蒂著) |  |
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经济计量学精要(第4版)(2010年最新版)(达莫达尔.N.古扎拉蒂著) | |
与前几版一样，《经济计量学精要》第4版最主要的目的是向读者通俗易懂地介绍经济计量学的理论和技术。本书主要面向经济学和工商管理专业的本科生以及MBA学员，也适用于涉及经济计量分析，尤其是回归分析的其他社会科学和行为科学专业的学生。本书力求通过大量的实例、翔实的解释和丰富的习题帮助学生理解经济计量技术。
虽然我已年过80，但是对于经济计量学的热爱丝毫未减，并努力跟踪这个领域的最新进展。我的助手，南加州大学洛杉矶分校马歇尔商学院统计学助理教授道恩博士（也是本书的作者之一）给了我极大的支持与帮助。本书第4版凝结了我们的坚持与付出。本版特点
在介绍本书内容变更之前，首先提醒读者关注本版的一些特点：
（1）为了直接进入线性回归这个核心内容，本版把统计学基础知识放在了附录部分，这样可以随时翻阅附录回顾统计学知识。
（2）本版案例中的数据都进行了更新。
（3）本版增加了一些新例子。
（4）在某些章节还对原版的例子进行了扩展。
（5）本版还给出了一些例子的计算机输出结果。大多数例子都是基于EViews6、STATA和MINITAB实现的。（6）本版还提供了一些新图形。（7）本版引入了新的数据集。
（8）为了简约版面，本版仅罗列出一些小样本数据，大样本数据在网上教材中给出。当然，网上教材提供了书中使用到的所有数据。
插图：
（7）检验源自模型的假设。
（8）利用模型进行预测。
为了阐明经济计量学方法论，不妨考虑这样一个问题：经济形势会影响人们进入劳动力市场的决策吗？也就是说，经济形势是否对人们的工作意愿有影响？假设用失业率（UNR）度量经济形势，用劳动力参与率（LFPR）度量劳动力参与，UNR和LFPR的数据由政府按时公布。我们按上述步骤回答这个问题。
1.3.1建立一个理论假说
首先要了解经济理论对这一问题是怎样阐述的。在劳动力经济学中，关于经济形势对人们工作意愿的影响有两个互相对立的假说。受挫-工人假说（效应）认为当经济形势恶化时（表现为较高的失业率），许多失业工人放弃寻找工作的愿望并退出劳动力市场。增加-工人假说（效应）认为当经济形势恶化时，许多尚未进入劳动力市场的后备工人（比如带孩子的母亲）可能会由于养家的人失去工作而决定进入劳动力市场，即使这些工作的报酬很低，只要可以弥补由于养家的人失去工作而造成的收入损失就行。
总而言之，劳动力参与率的增加或减少取决于增加-工人效应和受挫-工人效应的强弱对比。如果增加-工人效应占主导，则LFPR将升高，即使是在失业率很高的情况下。相反，如果是受挫-工人效应占主导，那么LYPR将会下降。如何得到这一结果呢？这就成了一个实证问题。
1.3.2收集数据
因此，在实证分析中需要这两个变量的定量信息。一般来说，有三类数据可用于实证分析：
（1）时间序列数据。
（2）截面数据。
（3）合并数据（时间序列数据与截面数据的组合）。
时间序列数据（times series data）是按时间跨度收集得到的。比如GDP、失业、就业、货币供给、政府赤字等，这些数据是按照规则的时间间隔收集得到的——每天（比如股票价格）、每周（比如货币供给）、每月（比如失业率）、每季度（比如GDP）或每年（比如政府预算）。这些数据可能是定量的（比如价格、收入、货币供给等），也可能是定性的（比如男或女、失业或就业、已婚或未婚、白人或黑人等）。你会发现，定性变量（又称为虚拟变量或分类变量）与定量变量同样重要。
截面数据（cross-sectional data）是指一个或多个变量在某一时点上的数据集合。例如美国人口调查局每十年进行的人口普查（最近一次是在2000年4月1日进行的），密执安大学进行的消费者支出调查以及Gallup、Harris和其他投票组织进行的民意测验等。
合并数据（pooled data）既包括时间序列数据又包括截面数据。例如，如果要收集20年间10个国家的失业率数据，那么这个数据集就是一个合并数据——每个国家20年间的失业率构成时间序列数据，而10个不同国家每年的失业率又组成截面数据。在合并数据中，共有200个观察值——10个国家20年间的失业率数据。
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