高级计量经济学

出版时间：1970-1  出版社：上海财大  作者：雨宫健  页数：412  
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前言

　　在研究生层次的计量经济学教材中，两本日本学者撰写的教材非常有影响。一本是林文夫的《计量经济学》（Fumio Hayashi Econometrics，Princeton University Press，2000）；另一本就是雨宫健的《高级计量经济学》。从教材内容而言，两本计量经济学的教材都反映了计量经济学的最新进展。林文夫的《计量经济学》从一般矩法（Generalized Method ofMoments）的视角介绍计量经济学的基本理论，从而成为流行于欧美国家知名大学的教材之一。雨宫健的《高级计量经济学》侧重介绍微观计量经济分析的定性反应模型，兼顾博士研究生的计量经济理论的教学需要，属于权威性的高级计量经济理论的著作之一。　　《高级计量经济学》是雨宫健教授在长年担任Joural of Econmometrics主编之后编写的研究生层次的计量经济学教材，融合了计量经济理论研究的方法和技巧，也是一本值得计量经济学的专业人员认真阅读的计量经济学著作。在计量经济学理论研究的学术论文中，《高级计量经济学》是一本被广泛引用的参考文献，迄今为止的累计引用数高达3200次以上。本书着重讨论微观计量经济学涉及的各种理论问题，特别是在微观计量分析的定性模型的详细讨论中融入了作者的研究心得经验。本书从经典最小二乘法出发，结合拓展的各种回归分析方法，说明计量经济理论涉及的大样本理论，利用大样本理论讨论微观计量分析出现的极值统计量的性质及各种微观计量模型的统计推断问题。考虑到计量经济理论体系的完整性，本书也适当介绍了时间序列分析、一般最小二乘法、线性与非线性的联立方程模型，提供了计量经济分析常用的矩阵代数与统计分布函数的附录。为帮助学生进一步地理解消化正文的内容，各章配备大量练习题。由于本书作者设想读者已经具备中级计量经济学的知识，因而内容叙述严谨独特，简洁扼要的定理证明富有特色，有助于读者深入理解辨别各种容易混淆的概念。

内容概要

　　《高级计量经济学》是雨宫健教授在长年担任Joural of Econmometrics主编之后编写的研究生层次的计量经济学教材，融合了计量经济理论研究的方法和技巧，也是一本值得计量经济学的专业人员认真阅读的计量经济学著作。在计量经济学理论研究的学术论文中，《高级计量经济学》是一本被广泛引用的参考文献，迄今为止的累计引用数高达3 200次以上。《高级计量经济学》着重讨论微观计量经济学涉及的各种理论问题，特别是在微观计量分析的定性模型的详细讨论中融入了作者的研究心得经验。《高级计量经济学》从经典最小二乘法出发，结合拓展的各种回归分析方法，说明计量经济理论涉及的大样本理论，利用大样本理论讨论微观计量分析出现的极值统计量的性质及各种微观计量模型的统计推断问题。考虑到计量经济理论体系的完整性，《高级计量经济学》也适当介绍了时间序列分析、一般最小二乘法、线性与非线性的联立方程模型，提供了计量经济分析常用的矩阵代数与统计分布函数的附录。为帮助学生进一步地理解消化正文的内容，各章配备大量练习题。由于《高级计量经济学》作者设想读者已经具备中级计量经济学的知识，因而内容叙述严谨独特，简洁扼要的定理证明富有特色，有助于读者深入理解辨别各种容易混淆的概念。

书籍目录

译者序前言1 经典最小二乘估计理论1.1 线性回归模型1.2 最小二乘理论1.3 正态分布假设的模型11.4 带线性约束的模型11.5 检验线性假设1.6 预测2 回归分析的最新发展2.1 选择回归变量2.2 岭回归和Stein估计量2.3 稳健性回归3 大样本理论3.1 随机变量和分布函数3.2 不同收敛方式3.3 大数定律和中心极限定理3.4 limE、AE和plim的关系3.5 最小二乘估计量的相合性和渐近正态性4 极值估计量的渐近性质4.1 一般结论4.2 极大似然估计量4.3 非线性最小二乘估计量4.4 迭代方法4.5 渐近检验及相关问题4.6 最小绝对偏差估计量5 时间序列分析5.1 简介5.2 自回归模型5.3 残差为移动平均的自回归模型5.4 自回归模型的最小二乘估计量和极大似然估计量的渐近性质5.5 预测5.6 分布滞后模型6 广义最小二乘理论6.1 已知协方差矩阵6.2 协方差矩阵未知6.3 系列相关6.4 似不相关回归模型6.5 异方差性6.6 误差成分模型6.7 随机系数模型7 线性联立方程模型7.1 模型和识别7.2 完全信息极大似然估计量7.3 有限信息模型7.4 三阶段最小二乘估计量7.5 前沿性论题8 非线性联立方程模型8.1 单方程估计8.2 方程组估计8.3 假设检验、预测和计算9 定性反应模型9.1 简介9.2 单维二分变量模型9.3 多分模型9.4 多元模型9.5 基于选择的抽样9.6 任意分布法9.7 面板数据QR模型10 Tobit模型10.1 简介10.2 标准Tobit模型(第一类ToNt模型)10.3 实证事例10.4 标准假设的估计量的性质10.5 非标准假设的Tobit极大似然估计量的性质10.6 广义Tobit模型10.7 第二类Tobit模型：P(y10，y2)10.8 第三类Tobit模型：P(y1