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第3篇 计量经济学专题 525

目录 525

第14章 非线性回归模型 527

§14.1 本质上的线性和非线性回归模型 527

§14.2 线性和非线性回归模型的估计 529

§14.3 估计非线性回归模型：试错法 529

§14.4 估计非线性回归模型的方法 531

直接搜索或试错法或不用求导的方法 531

§14.5 说明性的例子 532

直接最优化 532

迭代线性化方法 532

§14.6 要点与结论 535

习题 536

附录14A 538

14A.1 方程（14.2.4）和（14.2.5）的推导 538

14A.2 线性化方法 539

14A.3 对（14.2.2）中指数函数的线性近似 540

§15.1 定性响应模型的性质 543

第15章 定性响应回归模型 543

§15.2 线性概率模型 545

干扰项ui的非正态性 546

干扰项ui的异方差性 547

0≤E（Yi｜Xi）≤1不被满足 548

可疑的拟合优度：R2值 548

§15.3 LPM的应用 551

§15.4 LPM以外的其他方法 555

§15.5 LOGIT模型 556

§15.6 LOGIT模型的估计 558

个体水平上的数据 558

群组或重复观测数据 559

§15.7 群组LOGIT模型：一个数值例子 561

Logit模型的估计值的解释 561

§15.8 非群组或个体数据的LOGIT模型 564

§15.9 Probit模型 568

使用群组数据的probit估计：gprobit 570

非群组或个体数据的probit模型 573

在各种回归模型中某一个回归元的值变化一个单位的边际效应 574

§15.10 LOGIT和PROBIT模型 574

§15.11 TOBIT模型 576

Tobit模型的举例说明：费尔的婚外变模型 577

§15.12 对计数数据建模：泊松回归模型 580

§15.13 定性响应回归模型的其他专题 582

序数1ogit和probit模型 582

持续时间模型 583

多项logit和probit模型 583

§15.14 要点与结论 584

习题 585

附录15A 593

15A.1 个体（非群组）数据LOGIT和PROBIT模型的最大似然估计 593

第16章 综列数据回归模型 599

§16.1 为什么使用综列数据？ 600

§16.2 综列数据：一个解释性的例子 601

§16.3 综列数据回归模型的估计：固定效应方法 603

2．斜率系数不变而截距随个体而变化：固定效应或最小二乘虚拟变量回归模型 604

1．所有系数都不随时间和个体而变化 604

3．斜率系数不变而截距随个体和时间而变化 606

4．所有系数都随个体而变化 607

§16.4 综列数据回归模型的估计：随机效应方法 609

§16.5 固定效应与随机效应模型的比较 611

§16.6 综列数据回归：一些结论性的意见 612

§16.7 要点与结论 613

习题 614

第17章 动态计量经济模型：自回归与分布滞后模型 619

§17.1 “时间”或“滞后”在经济学中的作用 620

§17.2 滞后的原因 624

§17.3 分布滞后模型的估计 625

分布滞后模型的现式估计法 625

§17.4 分布滞后模型的考伊克方法 626

中位滞后 629

平均滞后 629

§17.5 考伊克模型的合理化：适应性预期模型 631

§17.6 考伊克模型理性化的另一形式：存量调整或部分调整模型 633

§17.7 适应性预期与部分调整模型的组合 635

§17.8 自回归模型的估计 635

§17.9 工具变量法 637

§17.10 在自回归模型中侦察自相关：德宾h检验 638

§17.11 一个数值例子：加拿大的货币需求，1979年第1季度至1988年第4季度 639

§17.12 说明性例子 642

§17.13 分布滞后模型的阿尔蒙方法：阿尔蒙或多项式分布滞后 646

§17.14 经济学中的因果关系：格兰杰检验 653

格兰杰检验 654

＊关于因果关系和外生性的一个注解 658

§17.15 要点与结论 659

习题 660

附录17A 工具有效性的萨根检验 669

第4篇 联立方程模型 675

第18章 联立方程模型 677

§18.1 联立方程模型的性质 677

§18.2 联立方程模型举例 678

§18.3 联立方程偏误：OLS估计量的非一致性 684

§18.4 联立方程偏误：一个数值例子 686

§18.5 要点与结论 688

习题 689

第19章 识别问题 695

§19.1 符号与定义 695

§19.2 识别问题 698

不足识别 698

恰好或恰可识别 701

过度识别 704

§19.3 识别规则 705

可识别性的阶条件 705

可识别性的秩条件 707

＊§19.4 联立性检验 710

豪斯曼设定检验 710

＊§19.5 外生性检验 712

§19.6 要点与结论 713

习题 713

§20.1 估计的方法 719

第20章 联立方程方法 719

§20.2 递归模型与普通最小二乘法 720

§20.3 恰可识别方程的估计：间接最小二乘法 722

一个说明性例子 723

ILS估计量的性质 725

§20.4 过度识别方程的估计：二阶最小二乘法 726

§20.5 2SLS：一个数值例子 729

§20.6 说明性例子 731

§20.7 要点与结论 739

习题 739

附录20A 743

20A.1 间接最小二乘估计量的偏误 743

20A.2 2SLS估计量的标准误的估计 744

第21章 时间序列计量经济学：一些基本概念 748

§21.1 选看美国经济的一些时间序列 749

§21.2 主要概念 751

平稳随机过程 752

§21.3 随机过程 752

非平稳随机过程 753

§21.4 单位根随机过程 755

§21.5 趋势平稳和差分平稳随机过程 757

§21.6 单积随机过程 759

单积序列的性质 759

§21.7 谬误回归现象 760

2．自相关函数和相关图 761

1．图形分析 761

§21.8 平稳性的检验 761

§21.9 单位根检验 766

增广迪基－富勒检验 769

对不止一个系数的显著性进行检验：F检验 770

菲利普斯－佩龙单位根检验 770

对单位根检验的批评 770

§21.10 对非平稳时间序列进行变换 771

差分平稳过程 771

趋势平稳过程 772

§21.11 协积：将一个单位根时间序列对另一个单位根时间序列进行回归 773

对协积的检验 774

协积与误差纠正机制 775

§21.12 在经济学中的一些应用 776

§21.13 要点与结论 779

习题 780

第22章 时间序列计量经济学：预测 788

联立方程回归模型 789

单方程回归模型 789

指数平滑法 789

§22.1 经济预测方法 789

ARIMA模型 790

VAR模型 790

§22.2 时间序列数据的AR、MA和ARIMA建模 790

自回归过程 791

移动平均过程 791

自回归与移动平均过程 792

自回归求积移动平均过程 792

§22.3 博克斯－詹金斯方法论 793

§22.4 识别 794

§22.5 ARIMA模型的估计 798

§22.6 诊断检查 798

§22.7 预测 798

§22.8 BJ方法论的其他方面 800

§22.9 向量自回归 800

VAR的估计 801

VAR建模的一些问题 804

VAR与因果性 804

用VAR做预测 804

VAR的一个应用：得克萨斯州经济的一个VAR模型 805

§22.10 度量金融时间序列中的波动性：ARCH和GARCH模型 807

美英汇率：一个例子 808

纽约证券交易所的价格变化 811

出现ARCH时怎么办 812

对德宾－沃森d和ARCH效应的一句忠告 812

对GARCH模型的一个注解 812

§22.11 总结性例子 813

§22.12 要点与结论 814

习题 815

附录A 统计学中的若干概念复习 820

§A.1 总和与乘积运算子 820

§A.2 样本空间、样本点与事件 821

§A.3 概率与随机变量概率 822

随机变量 822

连续随机变量的概率密度函数 823

离散随机变量的概率密度函数 823

§A.4 概率密度函数 823

联合概率密度 824

边际概率密度函数 825

统计独立性 826

§A.5 概率分布的特征值 828

期望值 828

期望值的性质 829

方差 830

协方差 831

方差的性质 831

协方差的性质 832

相关系数 832

条件期望与条件方差 834

条件期望和条件方差的性质 834

概率分布的高阶矩 835

§A.6 若干重要的理论概率分布 837

正态分布 837

X2分布 839

“学生”t分布 840

F分布 841

贝努里二项式分布 842

二项式分布 843

泊松分布 843

§A.7 统计推断 844

点估计 844

区间估计 845

估计方法 846

小样本性质 847

大样本性质 850

§A.8 统计推断：假设检验 852

置信区间法 853

显著性检验方法 857

参考文献 858

§B.1 定义 860

矩阵 860

附录B 矩阵代数初步 860

列向量 861

行向量 861

转置 861

子矩阵 862

§B.2 矩阵的类型 862

方阵 862

对角（矩）阵 862

零矩阵 863

对称矩阵 863

恒等或单位矩阵 863

纯量（矩）阵 863

零向量 864

相等矩阵 864

§B.3 矩阵运算 864

矩阵加法 864

矩阵减法 864

纯量乘法 865

矩阵乘法 865

矩阵乘法的性质 866

矩阵转置 867

矩阵求逆 867

§B.4 行列式 868

行列式的计算 868

行列式的性质 869

矩阵的秩 870

§B.5 求一个方阵的逆阵 871

余因子 871

子式 871

§B.6 矩阵微分法 873

参考文献 874

附录C 线性回归模型的矩阵方法 875

§C.1 K变量线性回归模型 875

§C.2 用矩阵表示的关于经典线性回归模型的假定 877

§C.3 OLS估计 879

一个说明 881

β的方差一协方差矩阵 882

OLS向量β的性质 884

§C.4 用矩阵表示的判定系数R2 884

§C.5 相关矩阵 885

§C.6 关于个别回归系数的假设检验的矩阵表示 886

§C.7 检验回归的总显著性：用矩阵表示的方差分析 886

§C.8 检验线性约束：用矩阵表示的一般F检验法 887

§C.9 用复回归做预测：矩阵表述 888

均值预测 888

个值预测的方差 889

均值预测的方差 889

个值预测 889

§C.10 矩阵方法总结：一个说明性例子 890

§C.11 广义最小二乘法 895

§C.12 要点与结论 896

习题 896

附录CA 903

CA.1 k个正规或联立方程的推导 903

CA.2 正规方程的矩阵推导 903

CA.3 β的方差一协方差矩阵 903

CA.4 OLS估计量的BLUE性质 904

附录D 统计学用表 907

附录E 互联网上的经济数据 925

参考文献 928

人名索引 933

标题索引 941

译后记 977

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