标题：计量经济模型与经济预测
基本信息
作　者：（美）平狄克（Pindyck），鲁宾费尔德（Rubinfeld） 著 钱小军 等 译 
丛 书 名：经济教材译丛 
出 版 社：机械工业出版社
ISBN  ：97 
出版时间：1999-11-01 
版　次：4 
页　数：394 
装　帧：平装 
开　本：16开 
所属分类：图书 > 经济 > 通俗读物
内容简介
《计量经济模型与经济预测》（第4版）分为4部分，每一部分主要讨论一种类型的模型。第1部分和第2部分讨论的是最基本的模型，即单方程回归模型。为建造单方程回归模型而发展出来的计量经济方法，以及这些方法的变化形式，将被用于多方程模型以及时间序列模型的建造。第3部分多方程模型的讨论十分重要。第3部分的每1章是关于联立方程模型估计方法的讨论，包括模型的确认问题以及诸如两阶段和三阶段最小二乘估方法。第4部分专门用来讨论时间序列模型。 
目录
译者序 
前言 
引言 
第1部分 回归分析基础 
第1章 回归模型介绍 2 
1.1 曲线的拟合 2 
1.2 最小二乘估计法的推导 4 
附录1.1 求和算子的运用 8 
附录1.2 最小二乘参数估计的推导 10 
第2章 统计基础知识复习 12 
2.1 随机变量 12 
2.1.1 期望值 13 
2.1.2 随机变量的联合分布 13 
2.1.3 独立与相关 14 
2.2 估计 15 
2.2.1 均值、方差和协方差的估计 15 
2.2.2 中心极限定理 17 
2.3 估计量的有用性质 17 
2.3.1 无偏差 18 
2.3.2 有效性 18 
.2.3.3 最小平均偏差平方 18 
2.3.4 一致性 19 
2.4 概率分布 20 
2.4.1 正态分布 20 
2.4.2 c2分布 21 
2.4.3 t分布 21 
2.4.4 f分布 22 
2.5 假设检验与置信区间 23 
2.5.1 第一类错误和第二类错误 25 
2.5.2 p值 25 
2.5.3 检验的势 26 
2.6 描述统计学 27 
附录2.1 期望算子的性质 29 
附录2.2 极大似然估计 31 
第3章 一元线性回归模型 34 
3.1 模型 34 
3.2 最佳线性无偏估计 36 
3.3 假设检验和置信区间 39 
回归系数的检验 40 
3.4 方差分析和相关性 42 
3.4.1 拟合优度 42 
3.4.2 相关 44 
3.4.3 检验回归方程 44 
附录3.1 斜率最小二乘估计的方差 48 
附录3.2 最小二乘残差的一些性质 49 
第4章 多元线性回归模型 51 
4.1 模型 51 
4.2 回归统计量 52 
4.3 f检验、r2和调整的r2 53 
4.4 多重共线性 57 
4.4.1 完全共线性 57 
4.4.2 多重共线的后果 57 
4.4.3 多重共线的标志 58 
4.5 标准化系数和弹性系数 59 
4.5.1 标准化系数 59 
4.5.2 弹性系数 59 
4.6 偏相关系数和逐步回归 59 
附录4.1 最小二乘参数估计 63 
附录4.2 回归系数 64 
附录4.3 多元回归模型的矩阵形式 65 
第2部分 单方程回归模型 
第5章 多元回归模型的应用 72 
5.1 一般线性模型 72 
5.2 虚拟变量的使用 75 
5.3 用t检验和f检验对多参数假设 
进行检验 79 
5.3.1 多个回归系数的联合检验 79 
5.3.2 关于回归系数线性函数的检验 81 
5.3.3 有关不同回归模型的系数是否 
相等的检验 82 
5.4 分段线性回归 83 
变更回归方法 84 
5.5 具有随机解释变量的多元回归模型 85 
附录 有关虚拟变量系数的检验 86 
第6章 序列相关和异方差性 90 
6.1 异方差性 90 
6.1.1 异方差性的修正 92 
6.1.2 异方差的检验 94 
6.2 序列相关性 98 
6.2.1 序列相关的修正 99 
6.2.2 序列相关性的检验 102 
6.2.3 有滞后因变量时对序列相关性 
的检验 104 
附录 广义最小二乘估计法 106 
第7章 工具变量法和 
模型的确认 111 
7.1 自变量与误差项相关 111 
7.2 变量的测量误差 112 
7.2.1 情形i：y具有测量误差 112 
7.2.2 情形ii：x具有测量误差 112 
7.2.3 情形iii：x和y都具有测量误差 113 
7.2.4 工具变量估计法 113 
7.3 确认失误 114 
7.3.1 被忽略的变量 114 
7.3.2 不相干变量的存在 115 
7.3.3 非线性 116 
7.3.4 建模时的有效与有偏 116 
7.4 回归诊断 118 
7.4.1 学生氏残差 118 
7.4.2 dfbetas 119 
7.5 确认检验 120 
7.5.1 关于变量是否应当从线性回归模型中 
去掉的检验 121 
7.5.2 关于是否存在测量误差的检验 121 
附录 工具变量估计法的矩阵形式 124 
第8章 单方程回归模型预测 126 
8.1 无条件预测 127 
8.1.1 预测误差 127 
8.1.2 预测的评价 130 
8.2 误差项序列相关情形下的预测 133 
8.3 有条件预测 136 
附录 多元回归模型预测 139 
第9章 单方程估计：高级问题 142 
9.1 分布滞后模型 142 
9.1.1 几何滞后 143 
9.1.2 几何滞后模型的估计 145 
9.1.3 多项式分布滞后模型 146 
9.1.4 滞后项数的选择 147 
9.2 因果关系检验 150 
9.3 观测的丢失 152 
9.4 平行数据的使用 155 
9.4.1 平行数据的模型估计 155 
9.4.2 固定效应模型 156 
9.4.3 随机效应模型 157 
9.4.4 时间序列自相关模型 159 
附录 长期弹性系数的区间估计 162 
第10章 非线性估计与 
极大似然估计 165 
10.1 非线性估计 165 
10.1.1 非线性估计的计算方法 166 
10.1.2 非线性回归方程的评价 167 
10.1.3 非线性回归方程的预测 168 
10.2 极大似然估计法 169 
10.2.1 极大似然估计法 170 
10.2.2 似然比检验 171 
10.2.3 一个应用：box-cox模型 172 
10.2.4 拉格朗日乘数检验法 174 
10.2.5 wald检验、似然比检验和拉格朗 
日乘数检验的比较 175 
10.3 arch与garch模型 177 
附录 广义矩估计法 182 
第11章 分类选择模型 185 
11.1 二元选择模型 185 
11.1.1 线性概率模型 186 
11.1.2 probit 模型 188 
11.1.3 logit 模型 190 
11.1.4 预测：拟合优度 196 
11.2 多元选择模型 197 
11.2.1 线性概率模型 197 
11.2.2 logit 模型 198 
11.2.3 有序probit 模型 200 
11.3 censored 回归模型 201 
附录 logit模型和probit模型的极大 
似然估计法 205 
第3部分 联立方程模型 
第12章 联立方程模型的 
估计方法 210 
12.1 联立方程模型概述 210 
联立方程系统 210 
12.2 模型识别问题 213 
12.3 参数的一致估计 215 
12.4 两阶段最小二乘法 217 
12.4.1 估计方法 217 
12.4.2 联立性检验 220 
12.5 具有序列相关和滞后因变量的 
联立方程模型的估计 221 
12.6 更高级的估计方法 223 
12.6.1 似无关模型 223 
12.6.2 方程组的估计方法 223 
12.6.3 不同估计量的比较 227 
附录12.1 矩阵形式的模型识别问题 228 
附录12.2 矩阵形式的两阶段最小二乘法 232 
附录12.3 矩阵形式的似无关回归估计法 234 
第13章 模拟模型介绍 238 
13.1 模拟过程 239 
13.2 模拟模型的评价 241 
13.3 模拟的实例 244 
13.4 模型的估计 247 
13.5 非结构化模型：向量自回归模型 249 
13.6 数据受限制的模型构造方法 254 
第14章 模拟模型的动态行为 261 
14.1 模型的稳定性和振荡性 261 
14.1.1 线性模型 262 
14.1.2 更大模型的分析 265 
14.2 模型的行为：乘数和动态反应 266 
14.2.1 动态乘数 267 
14.2.2 动态弹性 269 
14.3 脉冲响应函数和向量自回归模型 273 
14.4 模拟模型的调试 277 
14.5 随机模拟 279 
附录 一个小宏观经济模型 281 
第4部分 时间序列模型 
第15章 时间序列的 
平滑和外推 295 
15.1 简单外推模型 295 
15.1.1 简单外推方法 296 
15.1.2 移动平均模型 300 
15.2 平滑和季节调整 301 
15.2.1 平滑技术 302 
15.2.2 季节调整 304 
第16章 随机时间序列的特性 309 
16.1 随机时间序列模型简介 309 
16.1.1 随机游走 309 
16.1.2 平稳和非平稳时间序列 311 
16.1.3 平稳过程的性质 312 
16.2 刻划时间序列的自相关函数 312 
16.2.1 齐次非平稳过程 314 
16.2.2 平稳性和自相关函数 315 
16.2.3 季节性和自相关函数 317 
16.3 随机游走的检验 319 
16.4 协整时间序列 324 
附录 平稳过程的自相关函数 326 
第17章 线性时间序列模型 329 
17.1 移动平均模型 329 
17.2 自回归模型 332 
17.2.1 自回归模型的性质 332 
17.2.2 偏自相关函数 336 
17.3 混合自回归－移动平均模型 337 
17.4 齐次非平稳过程：arima模型 339 
17.5 arima模型的确认 341 
附录 平稳性、可逆性和齐次性 344 
第18章 时间序列模型的 
估计和预测 347 
18.1 模型估计 347 
18.1.1 序列的初始值 348 
18.1.2 模型参数的非线性估计 348 
18.1.3 参数值的初始选择 349 
18.2 诊断检验 350 
18.3 最小均方误差预测 353 
18.4 预测值的计算 354 
18.5 预测误差 355 
18.6 预测的置信区间 356 
18.7 预测的性质 356 
18.7.1 ar(1)过程 356 
18.7.2 ma(1)过程 357 
18.7.3 arma(1,1)过程 358 
18.7.4 ari(1,1,0)过程 358 
18.7.5 ari(1,1,0)预测的置信区间 360 
18.8 两个例子 361 
第19章 时间序列模型的应用 366 
19.1 建模过程回顾 366 
19.2 经济变量模型：库存投资 367 
19.3 季节性电话数据的预测 370 
19.4 时间序列和回归分析组合模型： 
转移函数模型 372 
19.5 用回归－时间序列组合模型预测 
短期储蓄存款流量 373 
19.6 预测利率的回归－时间序列组合 
模型 376 
统计数表 381 
部分练习参考答案 389