经济教材译丛：经济计量学精要（第4版）（2010年最新版）

《经济计量学精要（第4版）（2010年最新版）》旨在向读者介绍经济计量理论和技术，力求通过大量实例、翔实解释和丰富习题帮助学生理解经济计量技术。根据学生和教师的建议，第4版的框架进行了重新调整，增加了许多新例子，并恰如其分地给出了各种软件的计算机输出结果。
《经济计量学精要（第4版）（2010年最新版）》重点面向经济学和管理类专业本科生以及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。

达莫达尔 N.古扎拉蒂（Damodar N.Gujarati），达莫达尔N.古扎拉蒂曾执教于纽约城市大学（25年多）和西点军事学院社会科学系（17年）。古扎拉蒂博士于1960年获孟买大学商学硕士学位，1963年获芝加哥大学MBA硕士学位，1965年获芝加哥大学博士学位。古扎拉蒂曾在Review of Economics and Statistics.Economic Journal，Journal of Financial and Quantitative Analysis，Journal of Business等国际著名杂志上发表多篇论文。古扎拉蒂博士曾任Journal of Quantitative Economics和官方刊物Indian Econometric Society的编委会成员。古扎拉蒂博士代表著作有《退休金与纽约市的财政危机》（Pensions and New York City Fiscal Crisis American Enterprise Institute，1978），《政府和企业》（Government and Business McGraw-Hill，1984）和《经济计量学》（Basic Econometrics。5th ed.McGraw-Hill，2009）。古扎拉蒂博士在经济计量学领域的著作已被译成多种文字出版。
古扎拉蒂博士曾是英国谢菲尔德大学的访问教授（1970～1971年），富布莱特项目访问教授（印度，1981-1982年），新加坡国立大学访问教授（1985-1986年），澳大利亚新南威尔士大学经济计量学访问教授（1988年夏）。古扎拉蒂博士曾先后在澳大利亚、中国、孟加拉国、德国、印度、以色列、毛里求斯、韩国等讲授宏观和微观经济学专题。
道恩.C.波特（Dawn C.Porter），于2006年秋季开始担任南加州大学马歇尔商学院信息和运营管理系助理教授，为本科生、MBA和研究生讲授统计学课程。此前，道恩曾任乔治敦大学麦克多诺商学院助理教授，纽约大学艺术和科学研究生院心理学系客座教授，纽约大学斯特恩商学院讲师。道恩在纽约大学斯特恩商学院获得统计学博士学位，在康奈尔大学获数学学士学位。
道恩博士的研究领域涉及范畴分析、契约度量、多变量建模以及这些方法在心理学 方面的应用，现在重点关注的是从统计学角度研究在线拍卖模型。道恩博士曾在Joint Statistical Meetings、Decision Sciences Institute：Meetings、International Conference on Information Systems会议上发表学术演讲，并参加了伦敦经济学院、纽约大学等高校，以 及各种电子商务和统计研讨会。道恩博士还合著出版了《商业统计精要》（第2版） （Essentials of Business Statistics）以及《经济计量学》（第5版）（Basic Econometrics）。
此外，道恩博士还担任毕马威公司、美国政府国民抵押贷款协会、反斗城玩具公司、 IBM公司、Cosmaire公司、纽约大学媒体中心等多家公司的统计咨询顾问。

古扎拉蒂博士的《经济计量学精要》既介绍了经典的计量经济基础知识，又着眼于计量经济学科的发展前沿，内容完整、丰富，是一部关于经济计量学基础理论的经典著作！
——中国社会科学院数量经济与技术经济研究所所长 汪同三
《经济计量学精要》深入浅出，通过大量有趣的经济学实例来阐述计量经济学的基本理论及其应用，更难得的是。通过介绍常用统计软件和提供网上数据资源库，培养学生动手进行数据处理和实证分析的能力，是一本优秀的计量经济学入门读物。
——美国康奈尔大学经济学系终身教授，厦门大学王亚南经济研究院长江学者讲座教授 洪永淼
这是一本将计量经济学理论方法与应用融为一体的好教材！
——清华大学经济管理学院教授 李子奈
这是一本适于初学者的好教材。在书前先介绍统计推断。很有特色！
——南开大学经济学院教授、数量经济研究所所长 张晓峒

前言
作者简介
教学建议
第1章 经济计量学的特征及研究范围
1.1 什么是经济计量学
1.2 为什么要学习经济计量学
1.3 经济计量学方法论
1.4 全书结构
关键术语和概念 问题习题
附录1A 互联网上的经济数据

第一部分 线性回归模型
第2章 线性回归的基本思想双变量模型
2.1 回归的含义
2.2 总体回归函数（PRF）:假想一例
2.3 总体回归函数的统计或随机设定
2.4 随机误差项的性质
2.5 样本回归函数
2.6 “线性”回归的特殊含义
2.7 从双变量回归到多元线性回归
2.8 参数估计：普通最小二乘法
2.9 综合
2.10 一些例子
2.11 小结
关键术语和概念 问题习题 选作题
附录2A 最小二乘估计值的推导

第3章 双变量模型：假设检验
3.1 古典线性回归模型
3.2 普通最小二乘估计量的方差与标准误
3.3 为什么使用OLS？OLS估计量的性质
3.4 OLS估计量的抽样分布或概率分布
3.5 假设检验
3.6 拟合回归直线的优度：判定系数
3.7 回归分析结果的报告
3.8 数学S.A.T一例的计算机输出结果
3.9 正态性检验
3.10 综合实例：美国商业部门工资和生产率的关系（1959-2006年）
3.11 预测
3.12 小结
关键术语和概念 问题习题

第4章 多元回归：估计与假设检验
4.1 三变量线性回归模型
4.2 多元线性回归模型的若干假定
4.3 多元回归参数的估计
4.4 估计多元回归的拟合优度多元判定系数R2
4.5 古董钟拍卖价格一例
4.6 多元回归的假设检验
4.7 对偏回归系数进行假设检验
4.8 检验联合假设：B2=B3=或R2=0
4.9 从多元回归模型到双变量模型：设定误差
4.10 比较两个R2值：校正的判定系数
4.11 什么时候增加新的解释变量
4.12 受限最小二乘
4.13 若干实例
4.14 小结
关键术语和概念 问题习题
附录4A.1 式（4-20）至（4-22）中OLS估计量的推导
附录4A.2 式（4-31）的推导
附录4A.3 式（4-50）的推导
附录4A.4 古董钟拍卖价格一例的EViews输出结果

第5章 回归模型的函数形式
5.1 如何度量弹性：双对数模型
5.2 比较线性和双对数回归模型
5.3 多元对数线性回归模型
5.4 如何预测增长率：半对数模型
5.5 线性一对数模型：解释变量是对数形式
5.6 倒数模型
5.7 多项式回归模型
5.8 过原点的回归
5.9 关于度量比例和单位的说明
5.10 标准化变量的回归
5.11 函数形式小结
5.12 小结
关键术语和概念 问题习题
附录5A 对数

第6章 虚拟变量回归模型
6.1 虚拟变量的性质
6.2 ANCOVA模型：包含一个定量变量、一个两分定性变量的回归
6.3 包含一个定量变量、一个多分定性变量的回归
6.4 包含一个定量变量和多个定性变量的回归
6.5 比较两个回归
6.6 虚拟变量在季节分析中的应用
6.7 应变量也是虚拟变量的情形：线性概率模型（LPM）
6.8 小结
关键术语和概念 问题习题

第二部分 实践中的回归分析
第7章 模型选择：标准与检验
7.1 “好的”模型具有的性质
7.2 设定误差的类型
7.3 遗漏相关变量：“过低拟合模型”
7.4 包括不相关变量：“过度拟合模型”
7.5 不正确的函数形式
7.6 度量误差
7.7 诊断设定误差：设定误差的检验
7.8 小结
关键术语和概念 问题习题

第8章 多重共线性：解释变量相关会有什么后果
8.1 多重共线性的性质：完全多重共线性的情形
8.2 近似或者不完全多重共线性的情形
8.3 多重共线性的理论后果
8.4 多重共线性的实际后果
8.5 多重共线性的诊断
8.6 多重共线性必定不好吗
8.7 扩展一例：1960-1982年期间美国的鸡肉需求
8.8 如何解决多重共线性：补救措施
8.9 小结
关键术语和概念 问题习题

第9章 异方差：如果误差方差不是常数会有什么结果
9.1 异方差的性质
9.2 异方差的后果
9.3 异方差的诊断：如何知道存在异方差问题
9.4 观察到异方差该怎么办：补救措施
9.5 怀特异方差校正后的标准误和统计量
9.6 若干异方差实例
9.7 小结
关键术语和概念 问题习题

第10章 自相关：如果误差项相关会有什么结果
10.1 自相关的性质
10.2 自相关的后果
10.3 自相关的诊断
10.4 补救措施
10.5 如何估计
10.6 校正OLS标准误的大样本
方法：纽维-韦斯特（Newey-West）方法
10.7 小结
关键术语和概念 问题习题
附录10A游程检验
附录10B自相关的一般性检验：布鲁
尔什-戈弗雷（BG）检验

第三部分 絮满科群商级专题
第11章 联立方程模型
11.1 联立方程模型的性质
11.2 联立方程的偏误：OLS估计量的非一致性
11.3 间接最小二乘法
11.4 间接最小二乘：一则实例
11.5 模型识别问题
11.6 识别规则：识别的阶条件
11.7 过度识别方程的估计：两阶段最小二乘法
11.8 2SLS：一个数字例子
11.9 小结
关键术语和概念 问题习题
附录11A OLS估计量的非一致性

第12章 单方程回归模型的几个专题
12.1 动态经济模型：自回归和分布滞后模型
12.2 伪回归现象：非平衡时间序列
12.3 平稳性检验
12.4 协整时间序列
12.5 随机游走模型
12.6 分对数模型
12.7 小结
关键术语和概念 问题习题

附录 概率论与统计学基础
附录A 统计学回顾概率与概率分布
附录B 概率分布的特征
附录C 一些重要的概率分布
附录D 统计推断：估计与假设检验
附录E 统计表
附录F EViews、MINITAB、Excel和STATA的计算机输出结果
参考文献

（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。

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。


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