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《計量經濟分析方法與建模:EViews應用及實例(第4版)初級》

高鐵梅、王金明、康書隆、王亞芬、孔憲麗、劉玉紅 (編者)

基本信息

? 出版社: 清華大學出版社; 第4版 (2020年9月1日)
? 叢書名: 數量經濟學系列叢書
? 平裝: 256頁
? 語種： 簡體中文
? 開本: 16
? ISBN: 9787302551560
? 條形碼: 9787302551560
? 品牌: 清華大學出版社
? ASIN: B002AQTQ70

概況

20世紀80年代，我國部分高等學校的經濟管理類專業雖已陸續開設計量經濟學課程，但只有少數專業將其作為必修課程，而其他專業多數是選修課程。1998年，經教育部高等學校經濟學學科教學指導委員會討論決定，把計量經濟學確定為經濟學類所有專業必修的核心課程。此后全國各高校不僅經濟學類各專業普遍開設了計量經濟學，而且一些管理類專業也開設了這門課程。隨后陸續出版了一批國外著名計量經濟學教材和我國學者自己編寫的適應中國高等院校經濟類學科的計量經濟學教材，促進了計量經濟學課程的建設。

近年來，隨著大數據的發展，在經濟領域涌現出各類數據庫，包含了大量的宏觀時間序列數據、不同類型的面板數據、定期的微觀調查橫截面數據（企業、家戶或個人）、越來越廣泛和細分的產業等數據信息，這些豐富的數據信息極大地推動了計量經濟學的快速發展，拓展了計量經濟學的研究范圍，增加了計量經濟學研究的實用性，給計量經濟學研究提供了更大的空間、更新的視角，注入了新的動力。目前，計量經濟學、微觀經濟學與宏觀經濟學一起構成了中國經濟類、管理類本科生和研究生必修的三門經濟學核心課程，同時計量經濟模型在經濟理論研究和經濟問題分析中已經被廣泛應用，并取得了豐碩的成果。這些都有力地推動了計量經濟學的發展。現在，計量經濟學已經成為我國經濟類各專業最受關注和歡迎的課程之一。

數量經濟學是一門實踐性很強的學科，要求學生具有將經濟學知識、統計學與計量經濟學方法和統計軟件應用相結合的綜合素質。目前的計量經濟學課程注重理論方法的介紹，但是對如何應用模型分析實際的經濟問題討論較少。在計量經濟學教學中，軟件的使用仍然是薄弱的環節。學生學習了不少估計和檢驗的方法，卻不知道怎樣應用，對計算的結果也不能作出合理的解釋，缺乏運用計量模型進行分析的實際能力。因此需要培養學生將所學習到的計量經濟方法與實際經濟問題相結合，利用統計和計量軟件進行建模、模擬和分析的能力。

隨著計量經濟學理論和方法的不斷發展，內容越來越豐富，需要分層次進行教學，以便本科生、碩士研究生和博士研究生可以循序漸進地實現從初級計量經濟學基礎向中高級計量經濟學理論與方法過渡。2005年，編者在6年來教學實踐的基礎上，組織了科研課題組的幾位年輕教師，當時也是數量經濟學專業的博士研究生，為研究生教學編寫了這本教材的第1版。15年過去了，這本教材幾經修改和再版，這些年輕教師也在教學和科研中不斷成長，有半數以上作者已成為博士生導師，并且都具有了高級職稱。本書出版后受到廣大讀者，尤其是研究生的廣泛歡迎。在使用過程中，許多教師與學生通過各種方式對本書提出了許多寶貴的意見和建議，這些意見和建議我們都及時進行了相應的修改，并在第4版中加以吸收。本書第4版分為初級版和中高級版兩冊，初級版是適合本科生的教材，其中也有一些略難的計量經濟學方法的內容，可供讀者有選擇地學習； 中高級版是適合研究生的教材，包含了前沿的計量經濟學理論和方法。

本書的主要特色是融理論方法與應用為一體，即理論、方法與建模應用相結合。本書全面、系統地介紹了計量經濟學的基本理論和方法，尤其是21世紀以來的許多重要和最新的發展，并將它們納入一個完整、清晰的體系之中。本書中的實際案例大多數是國內外的經典實例和作者在實踐中運用的實例，并基于EViews軟件介紹實際應用，具有很強的可操作性。

本書初級部分分為7章：
第1章，概率與統計基礎。主要介紹在計量經濟學中使用的概率與統計學的基礎知識，有相關基礎的讀者可直接從第2章開始學習。

第2章，基本回歸模型。是計量經濟學的基礎和重點，介紹了單方程計量經濟學模型的基本理論和方法、系數估計量的統計性質和各種檢驗方法，介紹了幾種回歸方程的函數形式和虛擬變量的使用，以及模型設定的檢驗和預測。

第3章，其他回歸方法。介紹存在異方差問題、解釋變量與隨機擾動項相關時帶來的內生解釋□量問題的后果，介紹各種檢驗方法以及改進估計方法，如加權最小二乘法（WLS）、二階段最小二乘法（TSLS）、廣義矩方法（GMM）、多項式分布滯后模型等。

第4章，時間序列模型。平穩時間序列的建模方法屬于動態計量經濟學的范疇。通常是運用時間序列的滯后值、當期值及滯后隨機擾動項的加權和建立模型，來“解釋”時間序列的□化規律。第4章首先通過討論回歸方程隨機擾動項通常會存在的序列相關性問題，介紹如何應用時間序列數據的建模方法修正隨機擾動項序列的自相關性。隨后討論平穩時間序列的概念，以及時間序列的自回歸移動平均模型（ARMA模型），并且討論它們的具體形式、識別及估計方法。

第5章，離散因變量模型。經濟決策中經常面臨選擇問題，如消費者對商品的購買決策、求職者對職業的選擇決策、投票人對候選人的投票決策、銀行對客戶的貸款決策等。不同于一般計量模型中因變量滿足連續性的假設，這些決策結果經常是離散的，因此在實際經濟分析中，作為研究對象的因變量的觀測值是離散的。本章介紹二元選擇模型和排序因變量模型這兩種離散因變量模型的建立、估計和檢驗。

第6章，面板數據模型。面板數據含有個體、時期和變量三維信息，利用面板數據模型可以構造比以往單獨使用橫截面數據或時間序列數據更為真實的行為方程，進行更加深入的分析。基于實際經濟分析的需要，面板數據模型已經成為近年來計量經濟學理論方法的重要發展分支。第6章介紹了面板數據模型的基本原理、模型設定檢驗及各類模型的估計方法，介紹了確定變截距模型設定方式的Hausman檢驗方法。

第7章，聯立方程模型的估計與模擬。單方程模型只適用于單一經濟現象的研究。但是，在很多情況下，經濟系統是極為復雜的，其中經濟變量之間的關系是相互影響、互為因果的，單方程模型無法準確地描述這種具有相互依存關系的經濟現象，這時，就必須用一組聯立方程模型才能描述清楚。第7章分為兩個部分：
第一部分介紹了聯立方程系統的基本原理、建立和識別方法，以及對未知參數的各種估計方法；
第二部分介紹了基于已知參數的聯立方程模型對經濟問題進行政策模擬、情景分析以及預測的研究方法。

本書的初級版是針對本科生和計量經濟學初學者的教材，涵蓋了本科生教材的基本知識。書中理論和方法的論述力求嚴謹、簡潔、易懂。每章附加了習題，習題中還有相應的實習題。每一章的最后一節給出了EViews軟件的相應操作。各章的相關實例的原始數據（Excel表）、EViews工作文件、習題的數據等的電子版可掃描如下二維碼下載。為了便于教師教學，每章還配有教學課件和習題答案，教學課件中還提供了EViews軟件基本操作的介紹各章的教授內容與EViews軟件操作分為兩個課件，教師可以教授完一章或一節后講相應的操作和實習，也可以把教授內容和實習分開，最后講操作和實習。要告訴學生，不能把計量軟件的結果直接復制粘貼到作業或論文里，而是要利用計量經濟學規范的方程和圖表把模型結果清晰地表達出來，并加以解釋和分析。書中各章的例子給出了示范。

美國IHS公司2017年推出EViews 10.0版本軟件，我們購買了該版本軟件。本書的EViews軟件操作部分都采用EViews 10.0版本軟件。
本書由下列人員完成本書第1版和第2版的主要作者梁云芳教授因病于2013年10月去世，她所承擔章節［本書中高級的第2章2.2節、第8章、第11章（與王亞芬合作）］的修改、增補等工作由其他作者來完成，不再標出。
初級版： 第1、2、3章，王金明； 第4章，康書隆； 第5章，王亞芬； 第6章，孔憲麗； 第7章，劉玉紅。
中高級版： 第1、8章，陳飛； 第2章，康書隆； 第3章，王金明； 第4章，張同斌； 第5、7章，劉玉紅； 第6、11章，王亞芬； 第9章，孔憲麗； 第10章，高鐵梅。

編者簡介

高鐵梅，東北財經大學教授、博士生導師、數量經濟研究所所長。主要研究方向:宏觀經濟分析與政策模擬、經濟周期波動分析與預測方法。

目錄

第1章概率與統計基礎
1.1隨機變量
1.1.1概率分布
1.1.2隨機變量的數字特征
1.1.3隨機變量的聯合分布
1.1.4從總體到樣本
1.2一些重要的概率分布
1.2.1正態分布
1.2.2χ2分布
1.2.3t分布
1.2.4F分布
1.3統計推斷
1.3.1參數估計
1.3.2估計量性質
1.3.3假設檢驗
1.4EViews軟件的相關操作
1.4.1單序列的統計量
1.4.2多序列的顯示和統計量
1.4.3分布函數
1.4.4假設檢驗
1.5習題
第2章基本回歸模型
2.1古典線性回歸模型
2.1.1回歸分析基本概念
2.1.2一元線性回歸模型和基本假定
2.1.3最小二乘法
2.1.4多元線性回歸模型
2.1.5系數估計量的性質
2.1.6線性回歸模型的檢驗
2.1.7AIC準則和Schwarz準則
2.1.8多重共線性問題
2.1.9樣本容量問題
2.2回歸方程的函數形式
2.2.1雙對數線性模型
2.2.2半對數模型
2.2.3雙曲函數模型
2.2.4多項式回歸模型
2.2.5BoxCox轉換
2.3包含虛擬變量的回歸模型
2.3.1回歸中的虛擬變量
2.3.2季節調整的虛擬變量方法
2.4模型設定和假設檢驗
2.4.1系數檢驗
2.4.2殘差檢驗
2.4.3模型穩定性檢驗
2.5方程模擬與預測
2.5.1預測誤差與方差
2.5.2預測評價
2.6EViews軟件的相關操作
2.6.1設定回歸方程形式和估計方程
2.6.2方程輸出結果
2.6.3與回歸方程有關的操作
2.6.4模型設定和假設檢驗
2.6.5預測
2.7習題
第3章其他回歸方法
3.1加權最小二乘法
3.1.1異方差的概念
3.1.2異方差的后果
3.1.3異方差檢驗
3.1.4加權最小二乘估計
3.1.5存在異方差時參數估計量的一致協方差
3.2內生解釋變量和二階段最小二乘法
3.2.1內生解釋變量
3.2.2工具變量法
3.2.3二階段最小二乘法
3.3廣義矩方法（GMM）
3.3.1矩法估計量
3.3.2廣義矩估計
3.4解釋變量內生性檢驗與工具變量的檢驗
3.4.1過度識別約束檢驗
3.4.2工具變量外生性檢驗
3.4.3解釋變量內生性檢驗
3.4.4弱工具變量檢驗
3.5多項式分布滯后(PDLS)模型
3.5.1分布滯后模型的概念
3.5.2多項式分布滯后模型方法
3.6EViews軟件的相關操作
3.6.1異方差檢驗
3.6.2加權最小二乘法估計
3.6.3White異方差一致協方差和NeweyWest異方差
自相關一致協方差
3.6.4二階段最小二乘法估計
3.6.5GMM估計
3.6.6解釋變量內生性檢驗與工具變量檢驗
3.6.7估計包含PDLs的模型
3.7習題
第4章時間序列模型
4.1序列相關及其檢驗
4.1.1序列相關及其產生的原因和后果
4.1.2序列相關的檢驗方法
4.1.3廣義最小二乘估計與序列相關的修正
4.2平穩時間序列建模
4.2.1平穩時間序列的概念
4.2.2ARMA模型
4.2.3ARMA模型的平穩性
4.2.4ARMA模型的識別
4.2.5ARMA模型的估計及預測
4.3EViews軟件的相關操作
4.3.1檢驗序列相關性
4.3.2修正序列相關
4.3.3ARMA(p，q)模型的估計
4.4習題
第5章離散因變量模型
5.1二元選擇模型
5.1.1線性概率模型及二元選擇模型的形式
5.1.2二元選擇模型的估計
5.1.3二元選擇模型變量的假設檢驗
5.2排序因變量模型
5.2.1排序因變量模型的形式
5.2.2排序因變量模型的估計
5.3EViews軟件的相關操作
5.3.1二元選擇模型
5.3.2排序因變量模型
5.4習題
第6章面板數據模型
6.1面板數據模型的基本原理
6.1.1面板數據模型概述
6.1.2面板數據模型分類
6.2模型形式設定檢驗
6.3變截距模型
6.3.1固定影響變截距模型
6.3.2隨機影響變截距模型
6.3.3Hausman檢驗
6.4變系數模型
6.4.1固定影響變系數模型
6.4.2隨機影響變系數模型
6.5EViews軟件的相關操作
6.5.1含有Pool對象的工作文件
6.5.2Pool對象中數據處理
6.5.3Pool對象的模型估計
6.5.4Hausman檢驗的實現
6.6習題
第7章聯立方程模型的估計與模擬
7.1聯立方程系統概述
7.1.1聯立方程系統的基本概念
7.1.2聯立方程系統的識別
7.1.3一個中國小型宏觀經濟聯立方程模型
7.2聯立方程系統的估計方法
7.2.1單方程估計方法
7.2.2系統估計方法
7.3聯立方程模型的模擬
7.3.1聯立方程模型概述
7.3.2模型模擬的分類
7.3.3模型的評估
7.3.4情景分析
7.4EViews軟件的相關操作
7.4.1聯立方程系統的基本操作
7.4.2聯立方程模型的模擬與預測
7.4.3聯立方程模型的求解
7.4.4聯立方程模型的數據操作
7.5習題
參考文獻
附錄A統計分布表
A1標準正態分布表
A2χ2分布表
A3t分布表
A4F分布表
附錄BEViews軟件的常用函數
B1公式中的運算符號及其含義
B2時間序列函數及其含義
B3序列描述性統計量的@函數及其含義
B4三角函數
B5統計函數
B6回歸統計量的@函數及其含義