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計量經濟學是社會科學研究的重要研究方法，因此也是社會科學研究者一門必修的功課。此書是任何想進入計量經濟學領域的人都必須研讀的入門書。新版的內容為計量經濟學提供了更為清楚的說明，對於研習大學部計量經濟學課程的同學，選讀這本書有助於了解計量經濟學的原理與原則，也有助於資料的分析與運用。對於研究所的同學，充分了解本書有助於選擇與應用適當計量模型以完成學位論文。對於從事研究工作的在職人員，利用本書所提供的知識也能提升研究報告結果的可信度。
具親和力的敘述：全書以還原英文原版的原則翻譯，深入淺出，故同學自修或教師授課均將事半功倍。
精闢的實務範例：每個單元均提供深入淺出的範例，讀者可以學習更深入的專業內容，並了解如何應用所學的計量經濟模型。
實用的練習題：讀者可以藉章末練習題應用課程內容，檢視自己了解的程度。
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計量經濟學 作者：R. Carter Hill,William E. Griffiths,Guay C. Lim ／ 譯者：黃智聰、梁儀盈 出版社：雙葉書廊有限公司 出版日期：2021-10-27 語言：繁體書 |
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圖書介紹 - 資料來源：博客來
圖書名稱：計量經濟學(二版)
內容簡介
作者介紹
譯者簡介
黃智聰
現職：國立政治大學財政學系專任特聘教授
學歷：國立臺灣大學經濟學系學士、碩士
美國西雅圖華盛頓大學經濟學博士
研究領域 財政學、中國大陸經濟、地方財政、租稅研究、勞動與家庭經濟、兩岸經貿、應用計量經濟。所著之中英文學術論著數十篇，並擔任許多國際頂尖學術期刊之副主編、編輯委員與審查委員。
梁儀盈
現職：Colliers International Limited Taiwan Branch研究部董事
學歷：國立政治大學地政學系學士
美國西雅圖華盛頓大學都市設計與計畫碩士
研究領域：不動產趨勢分析、不動產開發及管理策略、不動產財務分析
黃智聰
現職：國立政治大學財政學系專任特聘教授
學歷：國立臺灣大學經濟學系學士、碩士
美國西雅圖華盛頓大學經濟學博士
研究領域 財政學、中國大陸經濟、地方財政、租稅研究、勞動與家庭經濟、兩岸經貿、應用計量經濟。所著之中英文學術論著數十篇，並擔任許多國際頂尖學術期刊之副主編、編輯委員與審查委員。
梁儀盈
現職：Colliers International Limited Taiwan Branch研究部董事
學歷：國立政治大學地政學系學士
美國西雅圖華盛頓大學都市設計與計畫碩士
研究領域：不動產趨勢分析、不動產開發及管理策略、不動產財務分析
目錄
第01章 計量經濟學導論
1.1 為何要學習計量經濟學
1.2 何謂計量經濟學
1.3 計量經濟模型
1.4 資料是如何產生的
1.5 經濟資料的種類
1.6 研究的過程
1.7 撰寫一份實證研究論文
1.8 經濟資料的來源
第02章 簡單線性迴歸模型
2.1 經濟模型
2.2 計量經濟模型
2.3 估計迴歸參數
2.4 評估最小平方估計式
2.5 Gauss-Markov 定理
2.6 最小平方估計式的機率分配
2.7 估計誤差項的變異數
2.8 非線性關係的估計
2.9 迴歸中的指標變數
2.10 獨立變數
2.11 練習題
附錄 2A 最小平方估計值的推導
附錄 2B b2 的離均差形式
附錄 2C b2 為線性估計式
附錄 2D b2 的理論表達推導
附錄 2E 推導 b2 的條件變異數
附錄 2F Gauss-Markov 定期的證明
附錄 2G 2.10 節結果之證明
附錄 2H Monte Carlo 模擬法
第03章 區間估計與假設檢定
3.1 區間估計
3.2 假設檢定
3.3 特定對立假設的拒絕域
3.4 假設檢定的範例
3.5 p 值
3.6 參數的線性組合
3.7 練習題
附錄 3A t 分配的推導
附錄 3B 在對立假設 H1 下的 t 統計量分配
附錄 3C Monte Carlo 模擬
第04章 預測、配適度與模型建立
4.1 最小平方預測
4.2 配適度的衡量
4.3 模型建立之問題
4.4 多項式模型
4.5 對數線性模型
4.6 對數對數模型
4.7 練習題
附錄 4A 預測區間的推導
附錄 4B 平方和分解式
附錄 4C 均方誤差：估計與預測
第05章 多元迴歸模型
5.1 導論
5.2 估計多元迴歸模型的參數
5.3 最小平方估計式的有限抽樣特性
5.4 區間估計
5.5 假設檢定
5.6 非線性關係
5.7 最小平方估計式的大樣本特性
5.8 練習題
附錄 5A 最小平方估計式的推導
附錄 5B 角形法
附錄 5C Monte Carlo 模擬
附錄 5D 拔靴法
第06章 多元迴歸模型的進一步推論
6.1 檢定聯合假設：F 檢定
6.2 非樣本資訊的使用
6.3 模型設定
6.4 預測
6.5 不良的資料、共線性與不具顯著性
6.6 非線性最小平方法
6.7 練習題
附錄 6A F 檢定的檢定力
附錄 6B FWL 定理的進一步結果
第07章 指標變數的使用
7.1 指標變數
7.2 指標變數的應用
7.3 對數線性模型
7.4 線性機率模型
7.5 處理效果
7.6 處理效果與建立因果模型
7.7 練習題
附錄 7A 對數線性模型的詳細解釋
附錄 7B 異中求異估計式的推導
附錄 7C 重疊假定：細節
第08章 異質變異
8.1 異質變異的本質
8.2 多元迴歸中的異質變異
8.3 異質性頑強變異數估計式
8.4 一般化最小平方估計法：已知的變異數形式
8.5 一般化最小平方估計法：未知形式的變異數
8.6 檢測異質變異
8.7 線性機率模型中的異質變異
8.8 練習題
附錄 8A 最小平方估計式的性質
附錄 8B 針對異質變異的 Lagrange 乘數檢定
附錄 8C 最小平方殘差的性質
附錄 8D 替代的頑強夾擠估計式
附錄 8E Monte Carlo 證據：OLS、GLS 與 FGLS
第09章 時間序列資料的迴歸：定態變數
9.1 前言
9.2 定態與弱相依
9.3 預測
9.4 序列相關誤差檢定
9.5 針對政策分析的時間序列迴歸
9.6 練習題
附錄 9A Durbin-Watson 檢定
附錄 9B AR(1) 誤差的特性
第10章 內生性解釋變數與動差估計
10.1 有內生解釋變數之最小平方估計
10.2 x 與 e 具同期相關性的範例
10.3 基於動差法的估計式
10.4 模型設定的檢定
10.5 練習題
附錄 10A 針對弱工具變數的檢定
附錄 10B Monte Carlo 模擬
第11章 聯立方程式模型
11.1 供給與需求模型
11.2 縮減式方程式
11.3 最小平方估計法的失敗
11.4 判定的問題
11.5 兩階段最小平方估計法
11.6 練習題
附錄 11A 2SLS 的替代方案
第12章 時間序列資料的迴歸：非定態變數
12.1 定態與非定態變數
12.2 隨機趨勢的結果
12.3 定態的單根檢定
12.4 共整合
12.5 無共整合的迴歸
12.6 結論
12.7 練習題
第13章 向量誤差修正與向量自我迴歸模型
13.1 VEC 與 VAR 模型
13.2 估計向量誤差修正模型
13.3 估計 VAR 模型
13.4 衝擊反應與變異數分解
13.5 練習題
附錄 13A 判定問題
第14章 依時變動的波動與 ARCH 模型
14.1 ARCH 模型
14.2 依時變動的波動
14.3 檢定、估計與預測
14.4 延伸
14.5 練習題
第15章 追蹤資料模型
15.1 追蹤資料迴歸函數
15.2 固定效果估計式
15.3 追蹤資料迴歸誤差假定
15.4 隨機效果估計式
15.5 練習題
附錄 15A 群聚頑強標準誤：一些細節
附錄 15B 誤差組成之估計
第16章 質化與受限依變數模型
16.1 介紹具有二元依變數的模型
16.2 建構二元選擇模型
16.3 多項 logit 模型
16.4 條件 logit 模型
16.5 有序選擇模型
16.6 計數資料模型
16.7 受限依變數
16.8 練習題
附錄 16A probit 邊際影響：細節
附錄 16B 隨機效用模型
附錄 16C 使用潛在變數
附錄 16D 一項 Tobit 的 Monte Carlo 實驗
附錄Ｄ 統計表
索引
1.1 為何要學習計量經濟學
1.2 何謂計量經濟學
1.3 計量經濟模型
1.4 資料是如何產生的
1.5 經濟資料的種類
1.6 研究的過程
1.7 撰寫一份實證研究論文
1.8 經濟資料的來源
第02章 簡單線性迴歸模型
2.1 經濟模型
2.2 計量經濟模型
2.3 估計迴歸參數
2.4 評估最小平方估計式
2.5 Gauss-Markov 定理
2.6 最小平方估計式的機率分配
2.7 估計誤差項的變異數
2.8 非線性關係的估計
2.9 迴歸中的指標變數
2.10 獨立變數
2.11 練習題
附錄 2A 最小平方估計值的推導
附錄 2B b2 的離均差形式
附錄 2C b2 為線性估計式
附錄 2D b2 的理論表達推導
附錄 2E 推導 b2 的條件變異數
附錄 2F Gauss-Markov 定期的證明
附錄 2G 2.10 節結果之證明
附錄 2H Monte Carlo 模擬法
第03章 區間估計與假設檢定
3.1 區間估計
3.2 假設檢定
3.3 特定對立假設的拒絕域
3.4 假設檢定的範例
3.5 p 值
3.6 參數的線性組合
3.7 練習題
附錄 3A t 分配的推導
附錄 3B 在對立假設 H1 下的 t 統計量分配
附錄 3C Monte Carlo 模擬
第04章 預測、配適度與模型建立
4.1 最小平方預測
4.2 配適度的衡量
4.3 模型建立之問題
4.4 多項式模型
4.5 對數線性模型
4.6 對數對數模型
4.7 練習題
附錄 4A 預測區間的推導
附錄 4B 平方和分解式
附錄 4C 均方誤差：估計與預測
第05章 多元迴歸模型
5.1 導論
5.2 估計多元迴歸模型的參數
5.3 最小平方估計式的有限抽樣特性
5.4 區間估計
5.5 假設檢定
5.6 非線性關係
5.7 最小平方估計式的大樣本特性
5.8 練習題
附錄 5A 最小平方估計式的推導
附錄 5B 角形法
附錄 5C Monte Carlo 模擬
附錄 5D 拔靴法
第06章 多元迴歸模型的進一步推論
6.1 檢定聯合假設：F 檢定
6.2 非樣本資訊的使用
6.3 模型設定
6.4 預測
6.5 不良的資料、共線性與不具顯著性
6.6 非線性最小平方法
6.7 練習題
附錄 6A F 檢定的檢定力
附錄 6B FWL 定理的進一步結果
第07章 指標變數的使用
7.1 指標變數
7.2 指標變數的應用
7.3 對數線性模型
7.4 線性機率模型
7.5 處理效果
7.6 處理效果與建立因果模型
7.7 練習題
附錄 7A 對數線性模型的詳細解釋
附錄 7B 異中求異估計式的推導
附錄 7C 重疊假定：細節
第08章 異質變異
8.1 異質變異的本質
8.2 多元迴歸中的異質變異
8.3 異質性頑強變異數估計式
8.4 一般化最小平方估計法：已知的變異數形式
8.5 一般化最小平方估計法：未知形式的變異數
8.6 檢測異質變異
8.7 線性機率模型中的異質變異
8.8 練習題
附錄 8A 最小平方估計式的性質
附錄 8B 針對異質變異的 Lagrange 乘數檢定
附錄 8C 最小平方殘差的性質
附錄 8D 替代的頑強夾擠估計式
附錄 8E Monte Carlo 證據：OLS、GLS 與 FGLS
第09章 時間序列資料的迴歸：定態變數
9.1 前言
9.2 定態與弱相依
9.3 預測
9.4 序列相關誤差檢定
9.5 針對政策分析的時間序列迴歸
9.6 練習題
附錄 9A Durbin-Watson 檢定
附錄 9B AR(1) 誤差的特性
第10章 內生性解釋變數與動差估計
10.1 有內生解釋變數之最小平方估計
10.2 x 與 e 具同期相關性的範例
10.3 基於動差法的估計式
10.4 模型設定的檢定
10.5 練習題
附錄 10A 針對弱工具變數的檢定
附錄 10B Monte Carlo 模擬
第11章 聯立方程式模型
11.1 供給與需求模型
11.2 縮減式方程式
11.3 最小平方估計法的失敗
11.4 判定的問題
11.5 兩階段最小平方估計法
11.6 練習題
附錄 11A 2SLS 的替代方案
第12章 時間序列資料的迴歸：非定態變數
12.1 定態與非定態變數
12.2 隨機趨勢的結果
12.3 定態的單根檢定
12.4 共整合
12.5 無共整合的迴歸
12.6 結論
12.7 練習題
第13章 向量誤差修正與向量自我迴歸模型
13.1 VEC 與 VAR 模型
13.2 估計向量誤差修正模型
13.3 估計 VAR 模型
13.4 衝擊反應與變異數分解
13.5 練習題
附錄 13A 判定問題
第14章 依時變動的波動與 ARCH 模型
14.1 ARCH 模型
14.2 依時變動的波動
14.3 檢定、估計與預測
14.4 延伸
14.5 練習題
第15章 追蹤資料模型
15.1 追蹤資料迴歸函數
15.2 固定效果估計式
15.3 追蹤資料迴歸誤差假定
15.4 隨機效果估計式
15.5 練習題
附錄 15A 群聚頑強標準誤：一些細節
附錄 15B 誤差組成之估計
第16章 質化與受限依變數模型
16.1 介紹具有二元依變數的模型
16.2 建構二元選擇模型
16.3 多項 logit 模型
16.4 條件 logit 模型
16.5 有序選擇模型
16.6 計數資料模型
16.7 受限依變數
16.8 練習題
附錄 16A probit 邊際影響：細節
附錄 16B 隨機效用模型
附錄 16C 使用潛在變數
附錄 16D 一項 Tobit 的 Monte Carlo 實驗
附錄Ｄ 統計表
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