經濟科學譯叢--計量經濟學(上下) 內容簡介
古扎拉蒂是美國芝加哥大學的經濟學博士，他對計量經濟學的研究造詣很深。由他所著的《計量經濟學》暢銷美國，並流行於英國及其他英語國家。該書十分重視基礎知識的教學及訓練，內容深入淺出。該書的特點之一是：充分考慮了學科發展的前沿，使微觀計量經濟學的定性與限值應變數方法和巨觀計量經濟學的時間序列分析都占有相當篇幅。同時，本書突出強調了計量經濟學對經濟和金融數據的套用分析。經濟科學譯叢--計量經濟學(上下) 本書前言
《計量經濟學》Basic Econometrics第三版的主要目的和前兩版一樣，是用不越過初等水平的矩陣代數、微積分或統計學，對計量經濟學作了一個初等而全面的介紹。
在本版中，我力圖把1988年第二版問世以來計量經濟學理論與實踐中所出現的某些進展容納進來。此外，本修訂版也給了我機會，使前版中原先的某些論題的討論得以簡化，同時對某些論題補充了新的內容。本版的主要變化如下：
1． 在第1章中我們擴充了用於計量經濟的數據性質和來源的討論。鑒於經濟分析中日益增多的時間序列數據的使用，我很早就引進了平穩時間序列(stationary time series)的概念------一個涉及經濟時間序列的數據分析中的關鍵性概念。
2． 在第3章中我們對經典線性回歸模型(CLRM)的假定(assumptions)作了一個更廣闊的討論。CLRM是計量經濟學的基礎，在本章中我還討論了蒙特卡羅(Monte Carlo)模擬試驗。
3． 在第5章中，關於假設檢驗，我引進了檢驗量的P值(Pvalue)或精確顯著性水平的概念。在本章中我還討論了雅克---貝拉正態性試驗(jarque Bera test of onrmality)。
4． 在第8章中，關於復回歸模型的假設檢驗，我已試圖將其討論平易化。本章還包括線上性和對數線性兩回歸模型之間作選擇的討論，在本章的附錄中，我在一個初等水平上討論了似然比假設檢驗(likelihood ratio(LR)test of hypothesis)。
5． 在第10章中，關於多重共線性，我現在對微數缺測性(micronumerosity)(樣本會計師的微薄性)這一來自A戈德伯格(Arthur Goldberger)的概念給予了平等對待。我還引進偵察多重共線性的容許度(tolerance)和膨脹方差(inflationvariance)手段。
6． 在第11章中，關於異方差性，我現在已把布勞殊一培乾一戈弗雷(B-P-G)和懷特(White)的異方差性檢驗包括進來。我還討論了懷特的異方差性相一致的(heteroscedasticity-consistent)OLS估計量的方差和標準誤。
7． 在第12章中，關於自相關，我已把自相關的漸近檢驗，布勞殊一戈弗雷(Breusch-Godfrey)高階自相關檢驗和貝倫布魯特一韋布(Berenblut-Webb)檢驗包括進來。本章還包括了金融經濟學中使用日漸頻繁的自回歸條件異方差(ARCH)模型。
8． 第13章關於模型的建立，討論了在有數據開採(data mining)情形時的名義和真實顯著性水平，以及在駕歸模型中增加變數時的拉格朗日乘數(LM)檢驗。
9． 第14章是新的，在這章中我們討論不同於傳統的計量經濟學法論，特別是討論了利莫爾(Leamer)的和韓德瑞(Hendry)的計量經濟學方法。包含在本章中的還有非嵌套(nonnested)假設的檢驗，特別是戴維森一麥金農(Davidson-Mackinnon)J檢驗。
10． 第15章中關於虛似變數，本版中包含了時間序列與橫截面數據並用時的虛擬變數的一個討論。我還表明虛擬變數怎樣能用於出現有自相關於和異方差性的情形。本章中的一道習題討論了譯爾納(zellner)的似無關回歸(supe)技術。
11． 第16章關於虛似應變數回歸模型，現在包含有托比模型(Tobit model)的一個討論。
12． 第17章關於動態回歸模型，現在包含有葛蘭傑(Granger)檢驗和西姆斯(Sims)檢驗的討論。
13． 第18、19和20三章關於聯立方程模型，現在含有聯立性和外生性的檢驗，這幾章還討論了因果律與外生性之間的關係。
14． 鑒於時間序列、數據在經濟分析中的日漸重要性，我加進了關於時間序列計量經濟學的兩個新章。在第21章中，我引進了時間序列分析的多個重要概念，諸如平穩性、隨機步游、單位根、迪基一富勒、和擴棄迪基一富勒平穩性檢驗、確定性和隨機性趨勢、趨勢平穩和差分平穩隨機過程、協積、恩格爾一葛蘭傑協積檢驗、誤差糾正機制和謬誤回歸。在第22章中，我討論了博克斯一詹金斯或ARIMA和向量自回歸經濟預測方法。這此都是和傳統的單一方程和聯立方程預測方法相對立的方法。
我已增補了幾道新的習題。章末的習題現在劃分為兩個部分：問答題與解答題，後一部分是以數據為依據的習題(我堅信邊乾邊學的方法)。
所有這些變化大大地擴展了本書的論述範圍。我希望教師因此在選擇適合於他們的聽眾的課題方面，有充分的靈活性。這裡我們提出使用本書的一些建議：對非專業人員的一學期課程：附錄A，1至8章，對第10、11和12章作一瀏覽(略去全部證明)以及第15章。理論性習題均可略去。經濟學主修者的一學期課程：附錄A，1至8章，10至15章。如果使用矩陣代數，則還包括附錄B和第9章。某些理論性習題可略去。經濟學主修者的兩學期課程：附錄A和B及1至22 章。可在選擇的基本上，包括各章附錄中的數學證明。此外，授課教師如果願意，可講些非線性的回歸模型。
本修訂版如果沒有得到各道書稿的多位評閱人的建設性評論，建議和鼓勵，將是難以完成的。我特別要感謝以下諸位教授，當然，他們對本書中尚存的任何缺點都是沒有責任的，他們是North Carolina大學的Ted Amato,Milwaukee的Wisconsin大學的Dale Belman U,S Military Academy的Tom Daula,Lehigh大學的Mary Deily，Pennsylvania大學的Frank Diebold,Tuffs大學的David Gamman,Manhattan學院的Sushila Gidwani-Bushchi, New york大學的William Greene，Texas A & Mdd 大學的Dennis jansen ,Colorado大學的Janelillydahl ,Ryerson Polytechnic大學的Dagmar Rajagopal ,u.s.military Academy的BO Ruck Brockport的New York州立大學的John spitzer Fordham大學的H.D.Vinod。
Kenneth J. White教授和Steven A. Theobald核對了數值計算，並編寫了手冊，Basic Econometrics：A Computer Handbook using SHAZAM，第3版，MCGraw-hill, New york ，1995。我對他們深感恩澤。我的妻子Pushpa及女兒Joan和Diane一直是靈感和鼓勵的源泉。我需要她們知道我深深地愛著她們每一個人。絕非說一聲簡單的謝謝便能夠表達的。
作為個人的一點心聲，我在紐約市立大學(CUNY)執教約28年之後，現在來到紐約州西點美國軍事學院的社會科學系工作。我感謝CUNY給了我第一個工作，並感謝軍事學院又為我提供新的挑戰和機遇。
經濟科學譯叢--計量經濟學(上下) 本書目錄
第1篇 單一方程回歸模型
第1章 回歸分析的性質
1．1 "回歸"一詞的歷史淵源
1．2 回歸的現代釋義
1．3 統計關係與確定性關係
1．4 回歸與因果關係
1．5 回歸與相關
1．6 術語與符號
1．7 計量經濟分析所用數據的性質與來源
1．8 要點與結論
第2章 雙變數回歸分析：一些基本概念
2．1 一個人為的例子
2．2 總回歸函式(PRF)的概念
2．3 "線性"一詞的含義
2．4 PRF的隨機設定
2．5 隨機干擾項的意義
2．6 樣本回歸函式
2．7 要點與結論
第3章 雙變數回歸模型：估計問題
3．1 普通最小二乘法
3．2 經典線性回歸模型：最小二乘法的基本假定
3．3 最小二乘估計的精度或標準誤差
3．4 最小二乘估計量的性質：高斯一馬爾可夫定理
3．5 判定係數，擬合優度的一個度量
3．6 一個數值例子
3．7 兩個說明性例子
3．8 咖啡需要函式的計算機輸出
3．9 關於蒙特卡羅實驗的一個註記
3．10 要點與結論
第4章 正態性假定，經典正態線性回歸模型
4．1 干擾ui的機率分布
4．2 正態性假定
4．3 在正態性假定下OLS估計量的性質
4．4 最大似然(ML)法
4．5 與常態分配有關的一些機率分布
4．6 要點與結論
第5章 雙變數回歸：區間估計與假設檢驗
5．1 統計學的預備知識
5．2 區間估計：一些基本概念
5．3 回歸係數
5．4 置信區間
5．5 假設檢驗：概述
5．6 假設檢驗：置信區間的方法
5．7 假設檢驗：顯著性檢驗法
5．8 假設檢驗：一些實際操作問題
5．9 回歸分析與方差分析
5．10 回歸分析的套用：預測問題
5．11 報告回歸分析的結果
5．12 評價回歸分析的結果
5．13 概要與結論
第6章 雙變數線性回歸模型的延伸
6．1 過原點回歸
6．2 尺度與測量單位
6．3 回歸模型的函式形式
6．4 怎樣測度彈性：對數線性模型
6．5 半對數模型：線性到對數與對數到線性模型
6．6 倒數模型
6．7 函式形式一覽表
6．8 關於隨機誤差項的性質的一個註記：相加性與相乘性隨機誤差項
6．9 要點與結論
第7章 復回歸分析：估計問題
7．1 三變數模型：符號與假定
7．2 對復回歸方程的解釋
7．3 偏回歸係數的含義
7．4 偏回歸係數的OLS與ML估計
7．5 復判定複數R2與復相關係數R
7．6 例7。1 ：1970---1982年美國"期望擴充"菲利普斯曲線
7．7 從復回歸的角度看簡單回歸：設定偏誤初探
7．8 R2及校正R2
7．9 偏相關係數
7．10 例7。3柯拍一道格拉生產函式：函式形式再議
7．11 多項式回歸模型
7．12 要點與結論
第8章 復回歸分析：推斷問題
8．1 再一次正態性假定
8．2 例8。1：1956---1970年美國個人消費與個人可支配收入的關係
8．3 復回歸中的假設檢驗：總評
8．4 檢驗關於個別偏回歸係數的假設
8．5 檢驗樣本回歸的總顯著性
8．6 檢驗兩個回歸係數是否相等
8．7 受約束的最小二乘法，檢驗線性等式約束條件
8．8 比較兩個回歸：檢驗回歸模型的結構穩定性
8．9 檢驗回歸的函式形式：線上性與對數一線性回歸模型之間進行選擇
8．10 用復回歸做預測
8．11 假設檢驗三聯體：似然比(LR)瓦爾德(Wald簡記W)與拉格朗日(Lagrange)乘數(LM)檢驗
8．12 要點與結論
第9章 線性回歸模型的矩陣方法
9．1 變數線性回歸模型
9．2 用矩陣表示的關於經典線性回歸模型的假定
9．3 OLS估計
9．4 用矩陣表示的判定係數R2
9．5 相關矩陣
9．6 關於個別回歸係數的假設檢驗的矩陣表示
9．7 檢驗回歸的總顯著性：用矩陣表示的方差分析
9．8 檢驗線性約束：用矩陣表示的一般F檢驗法
9．9 用復回歸做預測：矩陣表述
9．10 矩陣方法總結：一個說明性例子
9．11 要點與結論
第2篇 放寬經典模型的假定
第10章 多重共線性與微數缺測性(micronumerosity)
10．1 多重共線性的性質
10．2 出現完全多重共線性的估計問題
10．3 出現"高度"或"不完全"多重共線性時的估計問題
10．4 多重共線性：是庸人自擾嗎？多重共線性的理論後果
10．5 多重共線性的實際後果
10．6 一個說明性例子：消費支出與收入和財富的關係
10．7 多重共線性的偵察
10．8 補救措施
10．9 多重共線性一定是壞事嗎？如果預測是惟一目的，就未必如此
10．10 要點與結論
第11章 異方差性
11．1 異方差的性質
11．2 出現異方差性時的OLS估計
11．3 廣義最小二乘法(GLS)
11．4 出現異方差性時使用OLS後果
11．5 異方差性的偵察
11．6 補救措施
11．7 一個總結性的例子
11．8 要點與結論
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內容選摘經濟科學譯叢--計量經濟學(上下) 作者介紹
達摩達爾・N・古扎拉蒂，在執教於紐約市立大學28年多之後，現在是紐約州西盧美國軍事學院社會科學系的經濟學教授。古扎拉蒂博士於1960年獲孟買大學工商學碩士學位，1963年獲芝加哥大學工商行政碩士學位，並於1965年獲芝加哥大學博士學位。古扎拉蒂博士曾在知名的國內和國際期刊諸如Reviow of Economics and Statistics, Economic Joumal, Journal of Mnancial and Quantitative Analysis, Journal of Business, American statistician 和 Journal of Industrial and Labor Relations發表論文多篇。古扎拉蒂博士現任多種期刊和圖書出版社的編輯評判人，並且是印度官方刊物 Journal of Quantitative Economics 的編委會成員。古扎拉蒂博士還是Pension and the New York City Fiscal Crisis(the American Eulerprise Instuiule, 1978)Government and Business(MeGraw��llill, 1984)和 Essentials of Econometrics (MeGraw��llill, 1992)的作者。古扎拉蒂博士在計量經濟學方面的書已被譯成多種文字出版。
古扎拉蒂博士曾是聯合王國Sheffield大學訪問教授(1970-1971)，是訪問印度的Fulbright教授(1981-1982)，新加坡國立大學管理學院訪問教授(1985-1986)，以及澳大利亞New South Wales大學計量經濟學教授(1988年夏)。作為美國新聞署赴海外講學的一位經常參加者，古扎拉蒂博士曾在澳大利亞、孟加拉國、德國、印度、以色列、模里西斯、韓國等廣泛講授微觀和總量經濟學專題。古扎拉蒂博士還在加拿大和墨西哥舉辦過學術研討會並講演。
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