第一部分 导论与复习

第1章 经济问题与数据

1.1我们研究的经济问题

问题1减少班级人数能否改善初等教育效果

问题2住房贷款市场是否存在种族歧视

问题3烟草税能够多大程度地减少吸烟

问题4明年的通货膨胀率为多少

定量问题与定量解答者

1.2因果效应与理想实验

估计因果效应

预测与因果性

1.3数据：来源与种类

实验数据与观察数据

横截面数据

时间序列数据

面板数据

第2章 概率论复习

2.1随机变量与概率分布

概率、样本空间与随机变量

离散随机变量的概率分布

连续随机变量的概率分布

2.2期望值、均值与方差

随机变量的期望值

方差与标准差

随机变量的线性函数的均值与方差

概率分布形状的其他度量方法

2.3双随机变量

联合分布与边缘分布

条件分布

独立性

协方差与相关

随机变量总和的均值与方差

2.4正态分布、x2分布、t分布与F分布

正态分布

x2分布

t分布

F分布

2.5随机抽样与样本均值的分布

随机抽样

样本均值的抽样分布

2.6抽样分布的大样本近似

大数定律与一致性

中心极限定律

附录2.1主要概念2.3的推导结果

第3章 统计学复习

3.1母体均值的估计

估计量及其性质

Y的性质

随机抽样的重要性

3.2母体均值的假设检验

原假设与对立假设

p值

计算σY已知的p值

样本方差、样本标准差与标准误差

计算σY未知的p值

t统计量

预定置信水平的假设检验

单侧对立假设

3.3母体均值的置信区间

3.4比较不同母体的均值

两个均值差异的假设检验

两个母体均值差异的置信区间

3.5利用实验数据估计因果效应的均值差异

均值差异的因果效应

依据均值差异估计因果效应

3.6小样本的t统计量的使用

t统计量与常规t统计量

常规t统计量的实际运用

3.7散布图、样本方差与样本相关

散布图

样本协方差与相关

附录3.1美国人口普查

附录3.2 Y为μY的最小二乘估计量的两种证明

附录3.3样本方差的一致性证明

第二部分 回归分析基础

第4章 单回归量的线性回归（一元线性回归）

4.1线性回归模型

4.2估计线性回归模型的系数

最小二乘估计量

考试成绩与师生比率关系的最小二乘估计值

为何使用最小二乘估计量

4.3拟合的测度

R2

回归的标准误差

考试成绩数据的运用

4.4最小二乘法假定

假定1已知Xi时ui的条件分布具有零均值

假定2（Xi，Yi），i=1，…，n服从独立同分布

假定3不出现奇怪的离群值

最小二乘法假定的利用

4.5 OLS估计量的样本分布

OLS估计量 的样本八布

4.6结论

附录4.1加利福尼亚州的考试成绩数据

附录4.2 OLS估计量的推导

附录4.3 OLS估计量的样本分布

第5章 单回归量的线性回归：假设检验与置信区间

5.1单个回归系数的假设检验

β1的双侧假设

β1的单侧假设

截距β0的假设检验

5.2回归系数的置信区间

5.3 X为两元变量的回归

回归系数的解释

5.4异方差与同方差

何谓异方差与同方差

同方差的数学含义

异方差与同方差的实践含义

5.5最小二乘法的理论基础

线性条件无偏估计量与Gauss-Markov定理

非OLS的回归估计量

5.6小样本回归的t统计量的使用

t统计量与常规t统计量

常规t统计量的实际运用

5.7结论

附录5.1 OLS标准误差的公式

附录5.2 Gauss-Markov条件与Gauss-Markov定理的证明

第6章 多回归量线性回归

6.1遗漏变量偏倚

遗漏变量偏倚的定义

遗漏变量偏倚的公式

通过数据分组表示遗漏变量偏倚

6.2多元回归模型

母体回归线

母体多元回归模型

6.3多元回归的OLS估计量

OLS估计量

考试成绩与师生比率的应用

6.4衡量多元回归的拟合度

回归的标准误差

R2

调整R2

考试成绩数据的运用

6.5多元回归的最小二乘法假定

假定1已知Xli，X2i，…，Xki时ui的条件分布具有零均值

假定2 （X1i，X2i，…，Xki，Yi），i=1，2，…，n服从独立同分布

假定3不出现奇怪的离群值

假定4不存在完全共线性

6.6多元回归的OLS估计量的分布

6.7共线性

完全共线性的例子

不完全共线性

6.8结论

附录6.1公式（6.1）的推导

附录6.1两个回归量与同方差误差项的OLS估计量的分布

第7章 多元回归的假设检验与置信区间

7.1单个系数的假设检验与置信区间

OLS估计量的标准方差

单个系数的假设检验

单个系数的置信区间

考试成绩与师生比率的应用

7.2复合假设检验

两个或更多系数的假设检验

F统计量

考试成绩与师生比率的应用

7.3检验涉及多个系数的单一约束条件

7.4多个系数的置信集合

7.5多元回归的模型设定

多元回归的遗漏变量偏倚

模型设定的理论与实践

R2与调整R2的实践解释

7.6分析考试成绩数据

7.7结论

附录7.1复合假设的Bonferroni检验

第8章 非线性回归函数

8.1非线性回归函数模型化的一般策略

考试成绩与地区收入

非线性模型设定的X的变化给予Y的影响

利用多元回归的非线性模型化的一般方法

8.2单自变量的非线性函数

多项式

对数式

考试成绩与地区收入的多项式模型与对数式的模型

8.3自变量之间的相互作用

两个两元变量的相互作用

连续变量与两元变量的相互作用

两个连续变量的相互作用

8.4师生比率与考试成绩之间的非线性效应

讨论回归结果

总结研究发现

8.5结论

附录8.1参数之间存在非线性关系的回归函数

第9章 基于多元回归的研究评价

9.1内部有效性与外部有效性

威胁内部有效性的因素

威胁外部有效性的因素

9.2威胁多元回归分析的内部有效性的因素

遗漏变量偏倚

回归函数的形式的误定

变量误差

样本选择

联立因果性

OLS标准误差的不一致性源泉

9.3利用多元回归分析预测的内部有效性与外部有效性

利用回归模型预测

回归模型预测的有效性评价

9.4事例：考试成绩与班级规模

外部有效性

内部有效性

讨论与含义

9.5结论

附录9.1马萨诸塞州的小学考试成绩数据

第三部分 回归分析的深入讨论

第10章 面板数据的回归

10.1面板数据

案例：交通死亡与酒税

10.2两期面板数据：“前后”比较

10.3固定效应回归

固定效应回归模型

估计与推断

交通死亡的应用

10.4时间固定效应回归

只存在时间效应

个体效应与时间效应的共存

10.5固定效应回归的假设与回归标准差

固定效应回归的假设

固定效应回归的标准差

10.6饮酒驾车规律与交通事故死亡

10.7结论

附录10.1美国各州交通事故数据

附录10.2伴随序列相关误差的固定效应回归的标准误差

第11章 两元因变量的回归

11.1两元因变量与线性概率模型

两元因变量

线性概率模型

11.2 Probit与Logit回归

Probit回归

Logit回归

比较线性概率、Probit回归与Logit回归

11.3 Probit模型与Logit模型的估计与推断

非线性最小二乘估计

最大似然估计

拟合的测度

11.4波士顿HDMA数据的应用例

11.5总结

附录11.1波士顿HDMA数据集

附录11.2最大似然估计

附录10.2其他受限因变量模型

第12章 工具变量回归

12.1单回归量与单工具变量的IV估计量

IV模型与假定

两阶段最小二乘法估计量

IV回归的作用机制

TSLS估计量的样本分布

香烟需求的应用

12.2一般IV回归模型

一般IV回归模型的TSLS

一般IV回归模型的工具变量的相关性与外生性

IV回归假定与TSLS估计量的样本分布

利用TSLS估计量的推断

香烟需求的应用

12.3校验工具变量的有效性

假定1工具变量的相关性

假定2工具变量的外生性

12.4香烟需求的应用

12.5有效工具变量的来源

三个案例

12.6结论

附录12.1香烟消费的面板数据集

附录12.2方程（12.4）的TSLS估计量推导

附录12.3 TSLS估计量的大样本分布

附录12.4工具变量无效的TSLS估计量的大样本分布

附录12.5弱工具变量的工具变量分析

第13章 实验与拟实验

13.1理想实验与因果效应

理想的随机控制实验

差分估计量

13.2实施实验的潜在问题

威胁内部有效性的因素

威胁外部有效性的因素

13.3利用实验数据的因果效应的回归估计量

增加回归量的差分估计量

差分的差分估计量

不同群体的因果效应的估计

存在部分应允（compliance）的估计

检验随机化

13.4缩小班级规模的效应的实验估计

实验设计

STAR数据的分析

班级规模效应的观察估计值与实验估计值的比较

13.5拟实验

案例

分析拟实验的计量经济学方法

13.6拟实验的潜在问题

威胁内部有效性的因素

威胁外部有效性的因素

13.7不同母体的实验与拟实验的估计值

母体的异质性：谁的因果效应

不同因果效应的OLS

不同因果效应的IV回归

13.8结论

附录13.1 STAR项目的数据集

附录13.2差分的差分估计量的多期模型的扩展

附录13.3条件均值的独立性

附录13.4个体因果效应不同的IV估计

第四部分 经济时间序列的回归分析

第14章 时间序列回归与预测的导论

14.1利用回归模型预测

14.2时间序列数据与序列相关的导论

美国的通货膨胀率与失业率

滞后、一阶差分、对数与增长率

自相关

其他经济时间序列数据的例子

14.3自回归

一阶自回归模型

p阶自回归模型

14.4增加预测量的时间序列回归与自回归滞后分布模型

利用过去的失业率预测通货膨胀率的变化

平稳性

多预测量的时间序列回归

预测的不确定性与预测区间

14.5利用信息准则选择滞后长度

确定自回归的阶数

多预测量的时间序列回归的滞后长度选择

14.6非平稳性Ⅰ：趋势

何谓趋势

随机趋势导致的问题

发现随机趋势：AR模型的单位根检验

避免随机趋势导致的问题

14.7非平稳性Ⅱ：突变

何谓突变

检验突变

伪样本外推预测

避免突变导致的问题

14.8结论

附录14.1第14章的时间序列数据

附录14.2 AR（1）模型的平稳性

附录14.3滞后算子符号

附录14.4 ARMA模型

附录14.5 BIC滞后长度估计量的一致性

第15章 动态因果效应的估计

15.1橘子汁原味的数据

15.2动态因果效应

因果效应与时间序列数据

两种类型的外生性

15.3利用外生回归量估计动态效应

滞后分布模型假定

自相关ut、标准误差与推断

动态乘数与累积动态乘数

15.4异方差的标准误差与自相关的一致标准误差

存在自相关误差项的OLS估计量的分布

HAC标准误差

15.5利用严格外生回归量估计动态效应

存在AR（1）误差项的滞后分布模型

ADL模型的OLS估计

GLS估计

添加滞后项与AR（p）误差项的滞后分布模型

15.6橘子汁价格与凉爽气候

15.7外生性是否可信？部分事例

美国收入与澳大利亚出口

石油价格与通货膨胀

货币政策与通货膨胀

Phillips曲线

15.8结论

附录15.1橘子汁数据

附录15.1 ADL模型与滞后算子符号表示的一般最小二乘法

第16章 时间序列回归的补充内容

16.1向量自回归

VAR模型

通货膨胀率与失业率的VAR模型

16.2多期预测

迭代多期预测

直接多期预测

应该使用哪种方法？

16.3积分阶数与DF-GLS单位根检验

其他趋势模型与积分阶数

单位根的DF-GLS检验

为何单位根检验具有非正态分布

16.4协整

协整与误差修正

如何判断两个变量是否存在协整

估计协整系数

多元协整变量的扩展

利率的应用

16.5变动性聚类与自回归条件异方差

变动性聚类

自回归条件异方差

股价变动的应用

16.6结论

附录16.1第16章使用的美国金融数据

第五部分 回归分析的计量经济理论

第17章 单回归量线性回归的理论

17.1扩展的最小二乘法假定与OLS估计量

扩展的最小二乘法假定

OLS估计量

17.2渐近分布理论的基础

概率收敛与大数定理

中心极限定理与分布收敛

Slutsky定理与连续映射定理

基于样本均值的t统计量应用

17.3 OLS估计量与t统计量的渐近分布

OLS估计量的一致性与渐近正态性

异方差稳健的标准误差的一致性

异方差稳健的t统计量的渐近正态性

17.4正态分布误差项的精确样本分布

正态误差项的β1的分布

只存在同方差的t统计量的分布

17.5加权最小二乘法

已知异方差的WLS

已知异方差的函数形式的WLS

异方差稳健标准误差还是WLS

附录17.1连续随机变量的正态及相关分布与矩

附录17.2两个不等式

第18章 多元回归的理论

18.1线性多元回归模型与矩阵形式的OLS估计量

多元回归模型矩阵表示

扩展的最小二乘法假定

OLS估计量

18.2OLS估计量与t统计量的渐近分布

多元中心极限定理

^β的渐近正态性

异方差稳健的标准误差

预测的置信区间

t统计量的渐近分布

18.3复合假设的检验

矩阵表示的复合假设

F统计量的渐近分布

多系数的置信集合

18.4正态误差项的回归统计量的分布

OLS回归统计量的矩阵表示

正态误差项的^β的分布

Su2的分布

只存在同方差的标准误差

t统计量的分布

F统计量的分布

18.5同方差误差项的OLS估计量的有效性

多元回归的Gauss-Markov条件

线性条件无偏估计量

多元回归的Gauss-Markov定理

18.6一般最小二乘法

GLS假定

Ω已知的GLS

含未知参数的GLS

零条件均值假设与GLS

18.7工具变量与一般矩法估计

工具变量的矩阵表示

TSLS估计量的渐近分布

同方差的TSLS的性质

线性模型的一般矩法估计

附录18.1矩阵代数概要

附录18.2多元分布

附录18.3^β的渐近分布的推导

附录18.4正态误差项的OLS检验统计量的精确分布的推导

附录18.5多元回归的Gauss-Markov定理的证明

附录18.6 IV和GMM的部分结论证明

附录

参考文献

“概念复习”问题的解答

术语表

索引