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第19章 含滞后变量的模型607

19.1 引言607

19.2 动态回归模型608

19.2.1 动态模型中的滞后效应609

19.2.2 滞后与差分算子611

19.2.3 滞后长度的设定搜索613

19.3 简单的分布滞后模型614

19.3.1 有限分布滞后模型615

19.3.2 无限滞后模型：几何滞后模型616

19.4 自回归分布滞后模型621

19.4.1 ARDL模型的估计621

19.4.2 ARDL模型中滞后权重的计算623

19.4.3 动态方程的稳定性623

19.4.4 预报626

19.5 动态模型分析的方法论问题629

19.5.1 一个误差修正模型629

19.5.2 自相关631

19.5.3 设定分析633

19.5.4 共同因子约束634

19.6 向量自回归637

19.6.1 模型形式638

19.6.2 估计639

19.6.3 检验程序640

19.6.4 外生性642

19.6.5 格兰杰因果关系检验643

19.6.6 冲击响应函数645

19.6.7 结构VAR646

19.6.8 应用：用VAR进行政策分析647

19.6.8.a 宏观经济变量的一个VAR模型647

19.6.8.b 牺牲率648

19.6.8.c 结构VAR模型的识别和估计649

19.6.8.d 推断651

19.6.8.e 经验结果651

19.6.9 微观计量经济学中的VAR653

19.7 要点与结论656

第20章 时间序列模型661

20.1 引言661

20.2 平稳随机过程662

20.2.1 自回归移动平均过程662

20.2.2 平稳性和可逆性664

20.2.3 一个平稳随机过程的自相关667

20.2.4 平稳随机过程的偏自相关669

20.2.5 单变量时间序列建模672

20.2.6 单变量时间序列的参数估计673

20.2.7 频域677

20.2.7.a 理论结果677

20.2.7.b 经验结果680

20.3 非平稳过程与单位根683

20.3.1 单整过程与差分683

20.3.2 随机游走、趋势和谬误回归686

20.3.3 经济数据中的单位根检验688

20.3.4 迪基-富勒检验689

20.3.5 长期记忆模型699

20.4 协整701

20.4.1 共同趋势705

20.4.2 误差纠正和VAR表述706

20.4.3 协整检验707

20.4.4 估计协整关系710

20.4.5 应用：德国货币需求710

20.4.5.a 协整分析和长期理论模型711

20.4.5.b 模型的非稳定性检验712

20.5 要点与结论713

第21章 离散选择模型718

21.1 引言718

21.2 离散选择模型719

21.3 二值选择模型720

21.3.1 回归方法721

21.3.2 潜回归——指标函数模型724

21.3.3 随机效用模型725

21.4 二值选择模型的估计与推断726

21.4.1 稳健协方差矩阵的估计728

21.4.2 边际效应729

21.4.3 假设检验733

21.4.4 二值选择模型的设定检验735

21.4.4.a 遗漏变量735

21.4.4.b 异方差性736

21.4.4.c 非嵌套模型的设定检验——分布检验738

21.4.5 拟合优度的度量739

21.4.6 比例数据分析742

21.5 二值选择模型的扩展745

21.5.1 面板数据的随机效应和固定效应模型745

21.5.1.a 随机效应模型746

21.5.1.b 固定效应模型750

21.5.2 半参数分析756

21.5.3 最大得分估计量757

21.5.4 半参数估计759

21.5.5 非参数回归函数的核估计量761

21.5.6 动态二值选择模型763

21.6 二元和多元概率单位模型765

21.6.1 极大似然估计765

21.6.2 检验零相关767

21.6.3 边际效应768

21.6.4 样本选择769

21.6.5 多元概率单位模型769

21.6.6 应用：文理学院中的性别经济学课程770

21.7 多重选择的对数单位模型774

21.7.1 多选项对数单位模型776

21.7.2 条件对数单位模型778

21.7.3 独立于无关选项779

21.7.4 嵌套对数单位模型780

21.7.5 异方差对数单位模型782

21.7.6 基于正态分布的多选项模型783

21.7.7 一个随机参数模型784

21.7.8 应用：旅行方式选择的条件对数单位模型785

21.8 有序数据792

21.9 计数数据模型796

21.9.1 度量拟合优度798

21.9.2 过度散布检验799

21.9.3 异质性与负二项式回归模型800

21.9.4 应用：泊松回归模型801

21.9.5 面板数据的泊松模型803

21.9.6 栅栏模型与零变泊松模型805

21.10 要点与结论808

第22章 受限因变量与期限模型817

22.1 引言817

22.2 断尾818

22.2.1 断尾分布818

22.2.2 断尾分布的矩819

22.2.3 断尾回归模型821

22.3 截取数据823

22.3.1 截取正态分布823

22.3.2 截取回归（托宾）模型825

22.3.3 估计829

22.3.4 某些设定问题830

22.3.4.a 异方差性830

22.3.4.b Prob［y*＜0］的误设832

22.3.4.c 非正态性833

22.3.4.d 条件矩检验834

22.3.5 计数模型中的截取和断尾836

22.3.6 应用：托宾和泊松回归模型中的截取837

22.4 样本选择模型844

22.4.1 二元分布中的从属断尾844

22.4.2 选择模型中的回归845

22.4.3 估计847

22.4.4 处理效应851

22.4.5 正态性假定852

22.4.6 定性响应模型中的选择853

22.5 期限数据模型853

22.5.1 期限数据854

22.5.2 具有回归特征的方法：期限数据的参数模型855

22.5.2.a 理论背景855

22.5.2.b 风险函数模型856

22.5.2.c 极大似然估计858

22.5.2.d 外生变量859

22.5.2.e 异质性860

22.5.3 其他方法861

22.6 要点与结论864

附录A 矩阵代数869

A.1 术语869

A.2 矩阵的代数运算870

A.2.1 矩阵相等870

A.2.2 转置871

A.2.3 矩阵加法871

A.2.4 向量乘法872

A.2.5 矩阵行和列的表示872

A.2.6 矩阵乘法与数乘872

A.2.7 求和874

A.2.8 一个有用的幂等矩阵875

A.3 矩阵几何877

A.3.1 向量空间877

A.3.2 向量的线性组合与基向量878

A.3.3 线性相关880

A.3.4 子空间881

A.3.5 矩阵的秩882

A.3.6 矩阵的行列式884

A.3.7 最小二乘问题886

A.4 线性方程组的解888

A.4.1 线性方程组888

A.4.2 逆矩阵889

A.4.3 非齐次方程组891

A.4.4 求解最小二乘问题891

A.5 分块矩阵891

A.5.1 分块矩阵的加法与乘法892

A.5.2 分块矩阵的行列式892

A.5.3 分块矩阵的逆893

A.5.4 到均值的离差893

A.5.5 克罗内克积894

A.6 特征根与特征向量894

A.6.1 特征方程895

A.6.2 特征向量895

A.6.3 特征根与特征向量的一般结论896

A.6.4 对角化与矩阵的谱分解897

A.6.5 矩阵的秩897

A.6.6 矩阵的条件数898

A.6.7 矩阵的迹899

A.6.8 矩阵的行列式900

A.6.9 矩阵的幂900

A.6.10 幂等矩阵902

A.6.11 矩阵的因式分解902

A.6.12 矩阵的广义逆903

A.7 二次型与定矩阵905

A.7.1 非负定矩阵906

A.7.2 幂等二次型906

A.7.3 矩阵比较907

A.8 微积分与矩阵代数908

A.8.1 微分与泰勒级数908

A.8.2 最优化911

A.8.3 约束优化913

A.8.4 变换916

附录B 概率与分布理论919

B.1 引言919

B.2 随机变量919

B.2.1 概率分布920

B.2.2 累积分布函数921

B.3 随机变量的期望921

B.4 一些特殊的概率分布924

B.4.1 正态分布924

B.4.2 x2,t和F分布926

B.4.3 大自由度分布928

B.4.4 粒度分布：对数正态分布929

B.4.5 伽马和指数分布930

B.4.6 贝塔分布930

B.4.7 逻辑斯蒂分布930

B.4.8 离散随机变量931

B.5 随机变量函数的分布931

B.6 概率分布的表述934

B.7 联合分布935

B.7.1 边缘分布936

B.7.2 联合分布中的期望936

B.7.3 协方差和相关系数937

B.7.4 二元随机变量函数的分布938

B.8 二元分布中的条件作用940

B.8.1 回归：条件均值940

B.8.2 条件方差941

B.8.3 边缘矩与条件矩之间的关系941

B.8.4 方差分析943

B.9 二元正态分布943

B.10 多元分布944

B.10.1 矩944

B.10.2 线性函数组945

B.10.3 非线性函数946

B.11 多元正态分布947

B.11.1 边缘正态分布与条件正态分布948

B.11.2 经典正态线性回归模型949

B.11.3 正态向量的线性函数949

B.11.4 标准正态向量中的二次型950

B.11.5 F分布952

B.11.6 满秩二次型952

B.11.7 线性形式与二次型的独立性953

附录C 估计与推断955

C.1 引言955

C.2 样本与随机抽样955

C.3 描述统计量956

C.4 作为估计量的统计量——抽样分布960

C.5 参数的点估计值963

C.5.1 有限样本中的估计963

C.5.2 有效无偏估计966

C.6 区间估计969

C.7 假设检验971

C.7.1 古典检验程序971

C.7.2 基于置信区间的检验974

C.7.3 设定检验975

附录D 大样本分布理论976

D.1 引言976

D.2 大样本分布理论976

D.2.1 依概率收敛977

D.2.2 其他收敛形式与大数定律980

D.2.3 函数的收敛983

D.2.4 收敛于随机变量985

D.2.5 依分布收敛：极限分布986

D.2.6 中心极限定理989

D.2.7 德尔塔法993

D.3 渐近分布994

D.3.1 非线性函数的渐近分布996

D.3.2 渐近期望997

D.4 序列与序列的阶数998

附录E 计算与优化1001

E.1 引言1001

E.2 数据输入与生成1002

E.2.1 生成伪随机数1002

E.2.2 从一个标准均匀分布总体中取样1003

E.2.3 从连续分布中取样1003

E.2.4 从一个多元正态分布中取样1004

E.2.5 从离散总体中取样1004

E.2.6 吉布斯取样器1005

E.3 蒙特卡罗研究1005

E.4 自助法与刀切法1007

E.5 计量经济学中的一些计算1008

E.5.1 积分计算1008

E.5.2 标准正态累积分布函数1009

E.5.3 伽马及有关函数1010

E.5.4 通过求积法近似积分1011

E.5.5 蒙特卡罗积分1012

E.5.6 多元正态概率与模拟矩1015

E.5.7 导数计算1016

E.6 优化1017

E.6.1 算法1018

E.6.2 梯度法1020

E.6.3 极大似然估计的性质1023

E.6.4 约束优化1024

E.6.5 一些实际层面的考虑1026

E.6.6 例子1027

附录F 应用研究中所用的数据集1033

附录G 统计用表1044

参考文献1053

作者人名索引1112

索引1137

译后记1235