全书共分8章。第1章绪论,介绍计量经济学的概念、学科地位、发展概况以及研究步骤;第2章简要回顾计量经济学所涉及的相关统计学基础知识,为计量经济学学习打下良好基础;第3章和第4章主要介绍经典单方程计量经济学模型的理论方法及应用;第5章介绍了违背基本假设的计量经济学模型;第6章主要讲述联立方程模型的基本概念、识别条件、参数估计方法;第7章和第8章重点介绍现代的非经典时间序列计量模型。
第1章 绪论
1.1 什么是计量经济学
1.2 计量经济学的研究对象和方法
1.3 计量经济学的内容体系
1.4 计量经济学的历史和发展简评
思考与练习
第2章 相关统计学基础知识
2.1 随机变量和概率分布
2.2 概率分布的特征
2.3 统计推断
思考与练习
第3章 一元线性回归模型
3.1 一元线性回归模型的基本概念
3.2 一元线性回归模型参数估计
3.3 一元线性回归模型的检验
3.4 一元线性回归模型预测及案例
思考与练习
第4章 多元线性回归模型
4.1 元线性回归模型及假定
4.2 多元线性回归模型的参数估计与统计性质
4.3 显著性检验
思考与练习
第5章 违背基本假设的计量经济学模型
5.1 异方差性
5.2 自相关性
5.3 多重共线性
5.4 随机解释变量
思考与练习
第6章 联立方程模型
6.1 联立方程模型的基本概念
6.2 联立方程模型的识别
6.3 联立方程模型的估计
6.4 案例分析
思考与练习
第7章 时间序列计量经济学模型
7.1 时间序列的基本概念
7.2 序列相关
7.3 动态计量经济模型
7.4 协整与误差修正模型
思考与练习
第8章 面板数据模型
8.1 面板数据模型基本原理
8.2 模型形式设定检验
8.3 变截距模型
8.4 变系数模型
8.5 实例分析
思考与练习
参考文献
《当代经济与管理跨学科新著丛书:计量经济学》:
2.3.2 参数估计方法
在数理统计中,遇到的随机变量(总体)往往是分布类型大致知道,但确切的形式并不清楚,也就是总体的参数未知。因此,只有根据样本估计出总体的参数后,才能通过其分布来计算概率,这类问题称为参数估计。它通常有两种方法:一种是点估计,就是以样本的某一函数值作为总体中未知参数的估计值;另一种是区间估计,就是把总体数字特征(待估计的参数)确定在某一范围内。
1.点估计
点估计就是用样本统计量的观察值直接作为总体参数的估计值,即用样本均值x直接作为总体均值μ的估计值,用样本比例p直接作为总体比例π的估计值,等等。比如,我们从某大学随机抽取了200名学生进行观察,发现有176人爱好文体活动,他们的平均身高为178.2 cm。据此,我们推断该校大学生的平均身高为178.2 cm,有88%(即176/200)的学生爱好文体活动,这就是点估计。
在上述点估计问题上,为了顾及该校大学生的平均身高,我们是用样本均值作点估计的,这里能否利用样本中某个学生的身高,或者用样本身高的中位数作点估计呢?实际上,我们在对具体问题的估计中总是希望使用估计效果最好的估计量,而数理统计证明,一个好的估计量一定满足以下几个评价标准:
(1)无偏性。
无偏性是指样本统计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数。这表明,就一次抽样结果来看,样本估计值与总体参数可能存在误差,但结合抽样分布的情况,所有估计量的平均数等于总体参数实际值,即平均来讲估计是无偏的。
可以说样本均值x和样本比例p分别是总体均值μ和总体比例π的无偏估计量,即E(x)=μ和E(p)=π。
……