詹姆斯·H.斯托克

前言
第1篇導論與知識回顧
第1章經濟問題和資料/2
1.1我們研究的經濟問題/2
1.2因果效應和理想化隨機對照實驗/5
1.3數據：來源和類型/6
本章小結/9
重要術語/10
內容複習/10
第2章概率論知識回顧/11
2.1隨機變數和概率分佈/12
2.2期望值、均值和方差/15
2.3二維隨機變數/19
專欄2-12015年美國的收入分佈情況/24
2.4正態分佈、χ2分佈、學生t分佈及F分佈/26
專欄2-2華爾街糟糕的一天/28
2.5隨機抽樣與樣本均值的抽樣分佈/30
專欄2-3投資分散化和資產組合/33
2.6抽樣分佈的大樣本近似/33
本章小結/38
重要術語/38
內容複習/39
習題/39
實證練習/43
附錄2A重要概念2-3中結果的推導/44
附錄2B條件均值是實現最小均方誤差的預測值/45
第3章統計學知識回顧/46
3.1總體均值的估計/47
專欄3-1蘭頓獲勝/50
3.2關於總體均值的假設檢驗/50
3.3總體均值的置信區間/56
3.4不同總體間的均值比較/57
專欄3-2美國大學畢業生收入的性別差異/59
3.5基於實驗資料估計因果效應/60
專欄3-3刺激退休儲蓄的新方法/60
3.6樣本容量較小時的t統計量/61
3.7散點圖、樣本協方差和樣本相關係數/63
本章小結/66
重要術語/66
內容複習/67
習題/67
實證練習/71
附錄3A美國當前人口調查/73
附錄3BY是μY的最小二乘估計量的兩種證明方法/73
附錄3C樣本方差一致性的證明/74

第2篇回歸分析基礎
第4章一元線性回歸/76
4.1線性回歸模型/77
4.2線性回歸模型的係數估計/79
專欄4-1股票的“貝塔”值/82
4.3擬合優度與預測精度/83
4.4因果推斷的最小二乘假設/85
4.5OLS估計量的抽樣分佈/89
4.6結論/91
本章小結/91
重要術語/92
內容複習/92
習題/92
實證練習/94
附錄4A加利福尼亞州的測試成績資料集/96
附錄4BOLS估計量的推導/96
附錄4COLS估計量的抽樣分佈/96
附錄4D預測的最小二乘假設/98
第5章一元線性回歸：假設核對總和置信區間/100
5.1關於某個回歸係數的假設檢驗/100
5.2回歸係數的置信區間/104
5.3X為二元變數時的回歸/105
5.4異方差和同方差/107
專欄5-1一年教育的經濟價值：是同方差還是異方差/110
5.5普通最小二乘法的理論基礎/111
5.6樣本容量較小時的t統計量應用/112
5.7結論/113
本章小結/114
重要術語/115
內容複習/115
習題/115
實證練習/118
附錄5AOLS標準誤公式/119
附錄5B高斯-瑪律科夫條件和高斯-瑪律科夫定
理的證明/120
第6章多元線性回歸/122
6.1遺漏變數偏差/122
專欄6-1莫札特效應：遺漏變數偏差/125
6.2多元回歸模型/126
6.3多元回歸的OLS估計量/128
6.4多元回歸的擬合優度/130
6.5多元回歸中因果推斷的最小二乘假設/132
6.6多元回歸模型中OLS估計量的分佈/134
6.7多重共線性/134
6.8控制變數和條件均值獨立/137
6.9結論/138
本章小結/139
重要術語/139
內容複習/140
習題/140
實證練習/143
附錄6A式（6-1）的推導/144
附錄6B包含兩個解釋變數且誤差項為同方差時的OLS估計量的分佈/144
附錄6CFrisch-Waugh定理/144
附錄6D多元回歸預測的最小二乘假設/145
附錄6E包含控制變數的多元回歸的OLS估計量的分佈/146
第7章多元回歸中的假設核對總和置信區間/147
7.1單個係數的假設核對總和置信區間/147
7.2聯合假設的檢驗/150
7.3涉及多個係數的單約束檢驗/154
7.4多個係數的置信集/155
7.5多元回歸的模型設定/156
7.6對測試成績資料集的分析/158
7.7結論/161
本章小結/161
重要術語/162
內容複習/162
習題/162
實證練習/164
附錄7A聯合假設的Bonferroni檢驗/165
第8章非線性回歸函數/167
8.1非線性回歸函數的一般建模方法/168
8.2一元非線性函數/173
8.3解釋變數的交互項/180
專欄8-1教育回報與性別差距/185
專欄8-2經濟學期刊的需求/187
8.4學生-教師比對測試成績的非線性效應/189
8.5結論/193
本章小結/194
重要術語/194
內容複習/194
習題/195
實證練習/198
附錄8A參數非線性的回歸函數/200
附錄8B非線性回歸函數的斜率和彈性/202
第9章多元回歸分析有效性的評估/204
9.1內部有效性和外部有效性/204
9.2多元回歸分析的內部有效性威脅/206
專欄9-1股票共同基金跑贏市場了嗎/211
9.3利用回歸模型進行預測時的內部有效性和外部有效性/214
9.4實例：測試成績和班級規模/215
9.5結論/221
本章小結/222
重要術語/222
內容複習/222
習題/222
實證練習/224
附錄9A麻塞諸塞州的小學測試資料/225

第3篇回歸分析的高級專題
第10章面板資料回歸/228
10.1面板數據/229
10.2兩期的面板數據：“前後”比較/231
10.3固定效應回歸/233
10.4時間固定效應回歸/236
10.5固定效應回歸假設和固定效應回歸的標準誤/238
10.6關於酒駕的法律規定和交通事故死亡人數/240
10.7結論/243
本章小結/243
重要術語/244
內容複習/244
習題/244
實證練習/245
附錄10A州交通死亡事故資料集/246
附錄10B固定效應回歸的標準誤/246
第11章二元被解釋變數回歸/250
11.1二元被解釋變數與線性概率模型/251
11.2probit回歸和logit回歸/254
11.3logit模型和probit模型的估計與推斷/258
11.4在波士頓HMDA資料中的應用/261
11.5結論/265
專欄11-1諾貝爾經濟學獎得主詹姆斯•赫克曼和丹尼爾•麥克法登/266
本章小結/267
重要術語/267
內容複習/267
習題/267
實證練習/269
附錄11A波士頓HMDA資料/271
附錄11B最大似然估計/271
附錄11C其他受限被解釋變數模型/272
第12章工具變數回歸/275
12.1單個引數和單個工具變數的IV估計量/275
專欄12-1誰發明了工具變數回歸/279
12.2一般IV回歸模型/282
12.3檢驗工具變數有效性/287
專欄12-2第一次IV回歸/289
12.4在香煙需求例子中的應用/291
專欄12-3吸煙的外部性/292
12.5如何尋找有效的工具變數/294
12.6結論/297
本章小結/297
重要術語/298
內容複習/298
習題/298
實證練習/300
附錄12A香煙消費面板資料集/302
附錄12B式（12-4）中TSLS估計量公式的推導/302
附錄12CTSLS估計量的大樣本分佈/302
附錄12D工具變數非有效時TSLS估計量的大樣本分佈/303
附錄12E存在潛在弱工具變數時的工具變數分析方法/304
附錄12F含有控制變數的TSLS/305
第13章實驗和准實驗/307
13.1潛在結果、因果效應和理想化實驗/308
13.2實驗的有效性威脅/310
專欄13-1霍桑效應/311
13.3減小班級規模效應的實驗估計/313
13.4准實驗/319
13.5准實驗的潛在問題/323
13.6異質性總體下的實驗和准實驗估計/324
13.7結論/328
本章小結/328
重要術語/329
內容複習/329
習題/330
實證練習/332
附錄13ASTAR項目資料集/333
附錄13B異質性因果效應的IV估計/333
附錄13C分析實驗資料的潛在結果框架/333
第14章多元回歸和大資料預測/335
14.1什麼是“大數據”/336
14.2多元預測問題與OLS/337
14.3嶺回歸/342
14.4Lasso回歸/345
14.5主成分/348
14.6使用多個預測因數預測學校測試成績/352
14.7結論/356
專欄14-1文本資料/356
本章小結/357
重要術語/357
內容複習/358
習題/358
實證練習/361
附錄14A加州學校考試成績資料集/362
附錄14Bk=1時式（14-4）的推導/362
附錄14Ck=1時的嶺回歸估計量/362
附錄14Dk=1時的Lasso估計量/362
附錄14E在標準化回歸模型中計算樣本外預測/363

第4篇經濟時間序列資料的回歸分析
第15章時間序列回歸和預測導論/366
15.1時間序列資料和序列相關介紹/367
15.2平穩性和均方預測誤差/371
專欄15-1你能戰勝市場嗎/373
15.3自回歸/374
15.4包含其他預測變數的時間序列模型和自回歸分佈滯後模型/377
15.5MSFE的估計和預測區間/380
專欄15-2血河/383
15.6運用資訊準則選擇滯後階數/383
15.7非平穩性Ⅰ：趨勢/386
15.8非平穩性Ⅱ：突變/391
15.9結論/396
本章小結/396
重要術語/397
內容複習/397
習題/397
實證練習/400
附錄15A第15章使用的時間序列資料/402
附錄15BAR（1）模型的平穩性/402
附錄15C滯後運算元符號/403
附錄15DARMA模型/403
附錄15EBIC滯後階數估計量的一致性/404
第16章動態因果效應估計/405
16.1橙汁資料的初步分析/406
16.2動態因果效應/408
16.3使用外生解釋變數估計動態因果效應/411
16.4異方差和自相關一致標準誤/413
16.5嚴格外生解釋變數的動態因果效應估計/416
16.6橙汁價格和霜凍天氣/420
專欄16-1遷徙中的柳丁樹/424
專欄16-2新聞速遞：商品交易員通過迪士尼樂園
傳遞寒流/425
16.7外生性合理嗎/425
16.8結論/427
本章小結/427
重要術語/427
內容複習/428
習題/428
實證練習/431
附錄16A橙汁資料集/432
附錄16B使用滯後運算元表示的ADL模型及廣義最小二乘法/432
第17章時間序列回歸的其他專題/435
17.1向量自回歸/436
17.2多期預測/438
17.3單整階數和單位根檢驗統計量的非正態性/442
17.4協整/445
17.5波動集群性和自回歸條件異方差/447
17.6使用動態因數模型和主成分進行包含多個預測變數的預測/451
專欄17-1時間序列計量經濟學的諾貝爾獎獲得者/457
17.7結論/458
本章小結/458
重要術語/458
內容複習/459
習題/459
實證練習/461
附錄17A美國季度宏觀資料集/461

第5篇回歸分析的計量經濟學理論
第18章一元線性回歸理論/464
18.1擴展的最小二乘假設和OLS估計量/465
18.2漸近分佈理論基礎/466
18.3OLS估計量和t統計量的漸近分佈/470
18.4誤差項服從正態分佈時的精確抽樣分佈/472
18.5加權最小二乘法/474
本章小結/477
重要術語/477
內容複習/478
習題/478
附錄18A正態分佈及其相關分佈和連續型隨機變數的矩/480
附錄18B兩個不等式/482
第19章多元線性回歸理論/483
19.1多元回歸模型和OLS估計量的矩陣形式/484
19.2OLS估計量和t統計量的漸近分佈/486
19.3聯合假設檢驗/489
19.4正態誤差項假設下回歸統計量的分佈/490
19.5誤差項為同方差時OLS估計量的有效性/492
19.6廣義最小二乘法/494
19.7工具變數和廣義矩估計/497
本章小結/503
重要術語/503
內容複習/504
習題/504
附錄19A矩陣代數概要/508
附錄19B多元分佈/510
附錄19C推導β^的漸近分佈/511
附錄19D推導正態誤差項下OLS檢驗統計量的精確分佈/511
附錄19E多元回歸模型的高斯-瑪律科夫定理的證明過程/512
附錄19FIV和GMM估計中部分結論的證明/513
附錄19G包含多個預測因數的回歸：MPSE、嶺回歸和主成分分析/515
附錄/519
參考文獻/527