计量经济学_(美)布鲁斯·E.汉森著_9787543237469

计量经济学是现代经济学实证研究的基石与通用语言，它衔接着经济理论与现实数据，是经济学从思辨哲学迈向可检验科学的关键桥梁。在读者已经掌握基本回归工具的基础上，本书转向更复杂的现实研究场景，系统介绍适用于多样化数据结构与因果识别挑战的进阶方法。内容涵盖多方程建模、工具变量策略、广义矩估计等处理内生性问题的关键技术，并深入探讨时间序列动态关系与面板数据分析，涵盖从平稳过程到协整、从固定效应模型到动态模型的主流思想与方法。本书强调方法背后的逻辑及其在真实经济问题中的实际应用，帮助读者在复杂数据环境中进行稳健推断与政策评估，是初中级学习者的进阶指南。

█ 简明目录

第1章导言

▌弟一部分多方程模型
第2章多变量回归
第3章工具变量
第4章广义矩方法

▌第二部分相关数据和面板数据
第5章时间序列
第6章多变量时间序列
第7章非平稳时间序列
第8章面板数据
第9章双重差分

附录A 矩阵代数
附录B 有用的不等式
参考文献

译后记

█ 详细目录

001第1章导言
0011.1什么是计量经济学？
0021.2计量经济学的概率思想
0031.3计量经济学术语
0041.4观测数据
0041.5标准的数据结构
0061.6计量经济学软件
0071.7可复制性
0081.8本书的数据文件
0101.9阅读须知

▌弟一部分多方程模型
013第2章多变量回归
0132.1引言
0132.2回归方程组
0152.3蕞小二乘估计量
0162.4蕞小二乘估计量的期望和方差
0172.5渐近分布
0192.6协方差矩阵的估计
0202.7似无关回归
0222.8似无关回归和蕞小二乘估计的
等同性
0222.9极大似然估计量
0232.10有约束的估计
0242.11降秩回归
0272.12主成分分析法
0292.13因子模型
0312.14近似因子模型
0342.15包括其他自变量的因子模型
0342.16因子辅助回归
0362.17多变量正态
0382.18课后习题

040第3章工具变量
0403.1引言
0403.2概述
0413.3示例
0443.4内生自变量
0453.5工具变量
0463.6示例：住大学附近
0473.7简约型方程
0493.8识别
0503.9工具变量估计量
0523.10去均值
0533.11沃尔德估计量
0543.12两阶段蕞小二乘法
0573.13有限信息极大似然估计
0603.14分拆样本工具变量和刀切法工具变量估计量
0623.15两阶段蕞小二乘估计量的一致性
0633.16两阶段蕞小二乘估计量的渐近分布
0643.17两阶段蕞小二乘估计量的方差的行列式
0653.18协方差矩阵的估计
0663.19有限信息极大似然估计量的渐近分布
0683.20参数的函数
0693.21假设检验
0703.22有限样本理论
0703.23两阶段蕞小二乘估计中的自举法
0733.24自举两阶段蕞小二乘标准误的误用
0743.25聚类相关
0753.26生成自变量
0783.27包含预期误差的回归
0803.28控制函数回归
0833.29内生性检验
0863.30部分变量的内生性检验
0873.31过度识别检验
0903.32部分工具变量的过度识别检验
0933.33自举过度识别检验
0943.34局部平均处理效应
0973.35不可识别
0993.36弱工具变量
1023.37多工具变量
1063.38弱工具变量检验
1133.39k2>1时的弱工具变量检验
1163.40示例：Acemoglu， Johnson和Robinson（2001）
1173.41示例：Angrist和Krueger（1991）
1203.42代码
1213.43课后习题

128第4章广义矩方法
1284.1引言
1284.2矩方程模型
1294.3矩估计量
1304.4过度识别的矩方程
1314.5线性矩模型
1324.6广义矩估计量
1324.7广义矩估计量的分布
1334.8有效广义矩
1344.9有效广义矩估计量与两阶段蕞小二乘估计量
1344.10有效加权矩阵的估计
1354.11迭代广义矩估计
1364.12协方差矩阵的估计
1374.13聚类相关
1384.14沃尔德检验
1384.15有约束的广义矩方法
1404.16有非线性约束的广义矩方法
1414.17有约束的回归
1414.18多变量回归
1424.19距离检验
1444.20连续更新的广义矩
1444.21过度识别检验
1454.22部分工具变量的过度识别检验
1464.23内生性检验
1464.24部分工具变量的内生性检验
1474.25非线性广义矩方法
1484.26广义矩估计中的自举法
1494.27条件矩方程模型
1504.28相关证明
1524.29课后习题

▌第二部分相关数据和面板数据
161第5章时间序列
1615.1引言
1615.2示例
1635.3差分和增长率
1645.4平稳性
1665.5平稳过程的变换
1665.6收敛序列
1675.7遍历性
1685.8遍历性定理
1695.9以信息集为条件
1715.10鞅差分序列
1735.11鞅差分序列的中心极限定理
1745.12混合
1755.13非独立观测的中心极限定理
1775.14线性投影
1775.15白噪声
1785.16沃尔德分解
1795.17滞后算子
1795.18自回归式表达式
1805.19线性模型
1815.20移动平均过程
1825.21无穷阶移动平均过程
1825.22一阶自回归过程
1865.23单位根和爆发性AR（1）过程
1875.24二阶自回归过程
1895.25AR（p）过程
1905.26脉冲响应函数
1925.27自回归移动平均过程和差分自回归移动平均过程
1925.28线性过程的混合性质
1935.29识别
1965.30自回归模型的估计
1965.31蕞小二乘估计量的渐近分布
1975.32同方差条件下的分布
1985.33一般相关性下的渐近分布
1995.34协方差矩阵的估计
1995.35一般相关性条件下的协方差矩阵估计
2015.36对无序列相关的假设检验
2025.37对遗漏序列相关性的检验
2035.38模型选择
2045.39示例
2065.40时间序列回归模型
2075.41静态模型、分布滞后模型和自回归分布滞后模型
2085.42时间趋势
2115.43示例
2125.44格兰杰因果关系
2135.45回归模型中序列相关的检验
2145.46自举法在时间序列模型中的应用
2165.47相关证明
2255.48课后习题

229第6章多变量时间序列
2296.1引言
2296.2多方程时间序列模型
2306.3线性投影
2316.4多元沃尔德分解
2326.5脉冲响应
2346.6一阶向量自回归模型
2346.7p阶向量自回归模型
2346.8回归表示法
2356.9估计
2366.10渐近分布
2376.11协方差矩阵估计
2386.12滞后长度的选择
2386.13示例
2396.14用于预测的回归
2406.15脉冲响应估计
2426.16局部投影估计量
2426.17对残差的回归
2446.18正交化冲击
2456.19正交化脉冲响应函数
2456.20正交化脉冲响应的估计
2466.21示例
2476.22预测误差的分解
2486.23递归向量自回归模型的识别
2496.24油价冲击
2516.25结构性向量自回归模型
2546.26结构性向量自回归模型的识别
2556.27长期约束
2576.28示例：Blanchard和Quah（1989）
2596.29外生工具变量
2606.30动态因子模型
2616.31相关证明
2636.32课后习题

267第7章非平稳时间序列
2677.1引言
2677.2部分求和过程与泛函收敛
2697.3贝弗里奇纳尔逊分解
2717.4泛函中心极限定理
2727.5单整的阶数
2737.6均值、局部均值和趋势
2757.7去均值和去趋势
2777.8随机积分
2787.9一阶自回归模型的估计
2817.10有截距的一阶自回归模型的估计
2827.11单整且平稳的过程的样本协方差
2837.12有单位根的p阶自回归模型
2847.13单位根检验
2887.14KPSS平稳性检验
2917.15伪回归
2967.16非平稳向量自回归模型
2977.17协整
3007.18截距和趋势的作用
3017.19协整回归
3047.20向量误差修正模型的估计
3067.21向量误差修正模型中的协整检验
3107.22相关证明
3187.23课后习题

321第8章面板数据
3218.1引言
3228.2时间下标和非平衡面板
3238.3符号表示
3238.4混合回归
3258.5单项误差成分模型
3268.6随机效应
3288.7固定效应模型
3308.8组内变换
3328.9固定效应估计量
3338.10差分估计量
3358.11虚拟变量回归
3368.12固定效应协方差矩阵估计
3388.13Stata中的固定效应估计
3398.14组间估计量
3408.15可行的广义蕞小二乘法
3418.16固定效应回归中的截距
3428.17固定效应的估计
3438.18从广义矩估计法看固定效应
3448.19固定效应模型的识别
3458.20固定效应估计量的渐近分布
3468.21非平衡面板模型中的渐近分布
3488.22异方差稳健协方差矩阵的估计
3508.23非平衡面板模型的异方差稳健估计
3508.24随机效应和固定效应的豪斯曼检验
3518.25随机效应还是固定效应？
3518.26时间趋势
3528.27双向误差成分模型
3548.28工具变量
3558.29工具变量的识别
3568.30固定效应两阶段蕞小二乘估计量的渐近分布
3578.31线性广义矩估计
3578.32当模型包含不随时间推移而改变的自变量时的估计
3598.33豪斯曼泰勒模型
3618.34刀切法协方差矩阵的估计
3628.35面板自举法
3638.36动态面板模型
3638.37固定效应估计的偏误
3658.38安德森萧估计量
3668.39阿雷利亚诺邦德估计量
3688.40弱工具变量
3698.41包含前定自变量的动态面板模型
3718.42布伦德尔邦德估计量
3738.43前向正交变换
3758.44实证示例
3768.45课后习题

379第9章双重差分
3799.1引言
3799.2新泽西州的蕞低小时工资
3829.3识别
3849.4多个单位
3859.5警察能减少犯罪吗？
3879.6趋势的设定
3889.7蓝色法律会影响酒类销售吗？
3909.8检查你的代码：堕胎会影响犯罪吗？
3919.9推断
3939.10课后习题

396附录A矩阵代数
396A.1符号表示
398A.2复数矩阵
398A.3矩阵加法
398A.4矩阵乘法
399A.5迹
400A.6矩阵的秩和矩阵的逆
401A.7正交矩阵和标准正交矩阵
402A.8行列式
403A.9特征值
404A.10正定矩阵
404A.11幂等矩阵
405A.12奇异值
406A.13矩阵分解
406A.14广义特征值
408A.15二次型的极值
409A.16楚列斯基分解
410A.17QR分解
411A.18解线性方程组
413A.19算法矩阵求逆
413A.20矩阵微积分
415A.21克罗内克积和向量化运算
416A.22向量范数
416A.23矩阵范数

419附录B有用的不等式
419B.1实数的不等式
420B.2向量不等式
421B.3矩阵的不等式
421B.4概率不等式
426B.5相关证明

440参考文献
451译后记

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