精彩书摘:
1.5 计量经济学的工作方法和步骤
利用计量经济学这一工具进行研究工作，要先对问题有比较深入的了解，同时考虑经济理论是怎样阐述这一问题的。比如：研究某地区信息消费水平这一问题。根据经济学的理论，消费主要受收入水平的制约，基于此，我们就可以进行经济计量方面的工作。1.5.1 理论或假说的陈述在上面的例子中，关于消费和收入之间的经济理论是：消费随收入的增长而增长，那么可以推知信息消费的增长也是随着收入的增长而增长的，二者之间一定存在一定的数量关系。换句话说，收入对信息消费的影响是正相关的。1.5.2 数据收集根据研究的目的，需要关于收入和信息消费方面的资料。一般来说，有3种统计数据可用于实践分析。（1）时间序列数据
.这种数据是按照时间序列和一定间隔排列收集得到的，比如1978-2002年的国民生产总值（GDP）、失业人口、货币供给、政府赤字。时间序列数据有按照日提供的，如股票；有按照月份提供的，如货币供给；有按照季度提供的，如国民生产总值（GDP）；有按照年提供的，如政府预算。除了这些定量方面的数据外，定性方面的数据也非常重要，比如性别、婚姻、职业等。（2）横截面数据这种数据是指一个或多个变量在某一时点上的数据的集合。例如人口普查时×年×月×日的数据；重庆市40个区县2000年末的国民生产总值（GDP）。
（3）合并数据（时间序列数据与横截面数据的联合）
这类数据中既有时间序列数据又有横截面数据，例如：重庆市40个区县：1991-2002年的国民生产总值（GDP）数据的集合。其中，某一个区县12年间的国民生产总值（GDP）的集合是时间序列数据，而某一年40个不同区县的国民生产总值（GDP）又是一组横截面数据。
在合并数据中有一类特殊的数据称为panel数据，又称纵向数据，即同一个横截面单位，比如家庭或公司在不同时间的调查数据。
内容简介：
《计量经济学原理与操作》内容分为基础篇和提高篇。基础篇为前10章的内容，主要包括：计量经济学产生的背景、研究对象、工作原理和步骤、应用范围以及它的方法变迁；符合经典假设的一元和多元经济计量模型；违反经典假设的异方差、序列相关、多重共线性和随机解释变量等模型；虚拟变量、模型设定误差、系统变参数、非线性回归、联立方程模型；需求函数、投资函数、生产函数、简单宏观计量模型。提高篇为后9章的内容，主要包括：时间序列中的趋势预测模型、滞后变量模型、平稳时间序列模型、向量自回归模型、条件异方差模型、面板数据模型和结构方程模型。在每一章中，《计量经济学原理与操作》都利用实例进行讲解，之后又利用案例进行操作示范，力求理论与实践的结合。
目录：
第1章绪论
1.1计量经济学的产生和发展
1.2计量经济学的学科特点
1.3计量经济学研究的内容
1.4计量经济学建模方法的发展
1.5计量经济学的工作方法和步骤
人物小记
第2章一元线性回归模型
2.1回归模型的基本知识
2.2一元线性回归的模型的形式及假设
2.3参数的估计
2.4模型的检验
2.5回归系数的置信区间
2.6一元线性回归模型的运用
2.7案例操作
本章小结
第3章多元线性回归模型
3.1模型的形式与假设
3.2参数的估计
3.3模型的检验
3.4回归系数的置信区间
3.5预测
3.6案例操作
本章小结
第4章异方差
4.1异方差性
4.2异方差产生的原因
4.3异方差问题的后果
4.4异方差问题的检验
4.5异方差问题的修正
4.6案例操作
本章小结
第5章序列相关性
5.1序列相关问题的概念
5.2序列相关问题产生的原因
5.3序列相关问题的后果
5.4序列相关问题的检验
5.5序列相关问题的修正
5.6案例操作
本章小结
第6章多重共线性
6.1多重共线性的概念
6.2实际经济问题中的多重共线性
6.3多重共线性问题的后果
6.4多重共线性问题的检验
6.5多重共线性问题的解决
6.6案例操作
本章小结
第7章随机解释变量
7.1随机解释变量问题的概念
7.2实际经济问题中的随机解释变量
7.3随机解释变量的后果
7.4随机解释变量的检验（内生性）
7.5随机解释变量的解决
7.6案例操作
本章小结
第8章经典单方程模型的专门问题
8.1虚拟变量模型
8.2模型设定偏误问题
8.3系统变参数模型
8.4简单的非线性单方程模型
本章小结
第9章联立方程模型的理论与方法
9.1联立方程模型的提出
9.2有关联立方程的基本概念
9.3联立方程模型的分类
9.4联立方程模型的识别
9.5联立方程模型的估计
9.6联立方程模型若干问题的讨论
9.7案例分析
本章小结
第10章几种典型计量经济模型的应用.
10.1生产函数模型
10.2需求函数模型
10.3消费函数模型
10.4投资函数模型
10.5简单宏观计量经济学模型
本章小结
第11章时问序列趋势分析
11.1趋势变量模型
11.2移动平均方法
11.3季节调整
本章小结
第12章滞后变量模型
12.1滞后效应及其产生的原因
12.2滞后变量模型
12.3分布滞后模型的估计
12.4自回归滞后模型的构建
12.5自回归滞后模型的估计
本章小结
第13章平稳时问序列模型
13.1时间序列模型产生的背景
13.2数据的平稳性、协整性和因果性
13.3平稳时间序列数据AR，MA和ARMA模型
13.4AR，MA和ARMA模型的识别
13.5AR，MA和ARMA模型的参数估计
13.6时间序列模型的检验
13.7AR，MA和ARMA模型的预测
本章小结
第14章向量自回归模型
14.1VAR模型的背景及数学表达式
14.2VAR模型的估计
14.3VAR模型的诊断
14.4VAR模型具体案例操作及原理
14.5VAR脉冲响应与方差分解
本章小结
第15章条件异方差
15.1自回归条件异方差模型
15.2非对称的ARCH模型
15.3成分ARCH模型
15.4案例操作
本章小结
第16章静态面板数据模型
16.1面板数据模型建模的基本原理
16.2固定效应变截距模型
16.3固定效应变截距模型另外两种估计方法
16.4随机效应变截距模型
16.5变系数回归模型
16.6案例分析
本章小结
第17章动态面板数据模型
17.1动态面板数据模型
17.2面板数据的单位根检验
17.3面板数据的协整检验
17.4面板Gfanger因果检验
17.5案例分析
本章小结
第18章离散选择模型和受限因变量模型
18.1概述
18.2二元因变量模型
18.3排序选择模型
18.4受限因变量模型
18.5计数模型
18.6案例操作
本章小结
第19章结构方程模型
19.1结构方程简介
19.2结构方程模型的基本概念介绍
19.3结构方程的数学模型及含义
19.4案例操作
本章小结
参考文献
2591325828
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