　　《計量經濟學原理與實踐/“十一五”國傢重點圖書齣版規劃項目·經濟科學譯叢》簡明扼要地介紹瞭計量經濟學的基本方法，並希望通過實際例題使讀者能夠完全掌握它。該書的內容涉及的內容比較全麵，主要側重於方法的應用，不深究方法背後的數學原理與推導。作者在寫作時設想的讀者對象主要是初學計量經濟學的經濟專業和管理專業的學生，以及實際經濟工作者。

作者簡介

　　達摩達爾·N·古紮拉蒂（Damodar N.Gujarati），美國軍事科學院社會科學係經濟學榮譽教授，之前曾在紐約城市大學（City University of New York）任教長達28年。他1960年本科畢業於印度孟買大學，隨後又分彆於1963年和1965年從著名的芝加哥大學（University of Chicago）獲得瞭MBA學位和PhD學位，曾在許多國際著名的學術期刊上發錶文章。此外他也有多本書籍齣版，其中最有名的莫過於《計量經濟學精要》一書，20多年來已經再版多次，被譯為多種文字。

第一部分綫性迴歸模型
第1章綫性迴歸模型：一個概覽
1.1 綫性迴歸模型
1.2 數據的性質與來源
1.3 綫性迴歸模型的估計
1.4 經典綫性迴歸模型（CLRM）
1.5 OLS估計量的方差與標準誤
1.6 檢驗關於真實或總體迴歸係數的假設
1.7 對迴歸估計擬閤優度的測度
1.8 一個闡釋性例子：小時工資的決定因素
1.9 預測
1.10 本書路綫
習題
附錄：最大似然方法
第2章迴歸模型的函數形式
2.1 對數綫性、雙對數或常彈性模型
2.2 檢驗綫性約束的有效性
2.3 log-lin或增長模型
2.4 lin-log模型
2.5 倒數模型
2.6 多項式迴歸模型
2.7 函數形式的選擇
2.8 綫性模型與對數綫性模型的比較
2.9 對標準化後的變量進行迴歸
2.10 擬閤優度的測度
2.11 要點與結論
習題
第3章定性解釋變量迴歸模型
3.1 工資函數再探
3.2 工資函數的改進
3.3 另一種對工資函數的改進
3.4 工資迴歸的函數形式
3.5 在結構變化中對虛擬變量的使用
3.6 季節性數據中對虛擬變量的使用
3.7 擴展後的銷售函數
3.8 要點與結論
習題
第二部分對經典綫性迴歸模型的批評性評價
第4章迴歸診斷Ⅰ：多重共綫性
4.1 不完全共綫性的結果
4.2 舉例：勞動市場上已婚婦女的工作小時數
4.3 對多重共綫性的檢驗
4.4 補救措施
4.5 主成分方法
4.6 要點與結論
習題
第5章迴歸診斷Ⅱ：異方差性
5.1 異方差性的結果
5.2 美國的墮胎率
5.3 異方差性的檢驗
5.4 補救措施
5.5 要點與結論
習題
第6章迴歸診斷Ⅲ：自相關
6.1 1947—2000年美國消費函數
6.2 自相關的檢驗
6.3 補救措施
6.4 模型評價
6.5 要點與結論
習題
第7章迴歸診斷Ⅳ：模型設定錯誤
7.1 相關變量的遺漏
7.2 遺漏變量的檢驗
7.3 包含不相關或多餘的變量
7.4 迴歸模型函數形式的錯誤設定
7.5 測量誤差
7.6 異常值、杠杆數據和有影響力的數據
7.7 誤差項概率分布
7.8 隨機迴歸
7.9 聯立性問題
7.10 動態迴歸模型
7.11 要點與結論
習題
附錄：消費函數OLS估計量的非一緻性
第三部分橫截麵數據迴歸模型
第8章 logit和probit模型
8.1 一個闡釋性例子：吸煙或者不吸煙
8.2 綫性概率模型（LPM）
8.3 logit模型
8.4 probit模型
8.5 要點與結論
習題
第9章多項迴歸模型
9.1 多項迴歸模型的性質
9.2 多項logit模型（MLM）：擇校問題
9.3 條件logit模型（CLM）
9.4 混閤logit（MXL）
9.5 要點與結論
習題
第10章序數迴歸模型
10.1 有序多項模型（ordered multinomial models ，OMM）
10.2 有序logit模型（OLM）估計
10.3 一個闡釋性的例子：對在職母親的態度
10.4 比例優勢模型的局限
10.5 要點與結論
習題
附錄：公式（10.4）的推導
第11章限值因變量迴歸模型
11.1 截取迴歸模型
11.2 截取迴歸模型的最大似然估計（ML）：Tobit模型
11.3 斷尾樣本迴歸模型
11.4 要點與結論
習題
第12章對計數數據建模：泊鬆和負二項迴歸模型
12.1 一個闡釋性的例子
12.2 泊鬆迴歸模型（PRM）
12.3 泊鬆迴歸分布的局限
12.4 負二項迴歸模型（NBRM）
12.5 要點與結論
習題
第四部分時間序列計量經濟學專題
第13章平穩和非平穩時間序列
13.1 匯率平穩嗎？
13.2 平穩時間序列的重要性
13.3 平穩性檢驗
13.4 平穩性的單位根檢驗
13.5 趨勢平穩和差分平穩時間序列
13.6 隨機遊走模型（RWM）
13.7 要點與結論
習題
第14章協整和誤差糾正模型
14.1 僞迴歸現象
14.2 模擬僞迴歸
14.3 消費支齣對可支配收入的迴歸是僞迴歸嗎？
14.4 僞迴歸不僞的情況
14.5 協整檢驗
14.6 協整和誤差糾正機製（ECM）
14.7 3個月和6個月期國債利率是協整嗎？
14.8 要點與結論
習題
第15章資産價格波動性：ARCH和GARCH模型
15.1 ARCH模型
15.2 GARCH模型
15.3 對ARCH模型的一些拓展
15.4 要點與結論
習題
第16章經濟預測
16.1 用迴歸模型預測
16.2 博剋斯詹金斯（Box Jenkins）法：建立ARIMA模型
16.3 關於2000年1月3日至2002年10月31日IBM的每日收盤價的ARMA模型
16.4 嚮量自迴歸（VAR）
16.5 用VAR檢驗因果關係：格蘭傑因果關係檢驗
16.6 要點與結論
習題
附錄：預測精度的衡量
第17章麵闆數據迴歸模型
17.1 麵闆數據的重要性
17.2 一個闡釋性例子：慈善捐助
17.3 慈善函數的混閤OLS迴歸
17.4 固定效應最小二乘虛擬變量（LSDV）模型
17.5 固定效應LSDV模型的局限
17.6 組內固定效應模型的估計
17.7 隨機效應模型（REM）或誤差成分模型（ECM）
17.8 固定效應模型與隨機效應模型的比較
17.9 各種估計量的性質
17.10 麵闆數據迴歸：一些總結性評論
17.11 要點與結論
習題
第18章生存分析
18.1 一個闡釋性的例子：建立纍犯期間模型
18.2 生存分析的相關術語
18.3 建立纍犯期間模型
18.4 指數概率分布
18.5 Weibull概率分布
18.6 比例風險函數模型
18.7 要點與結論
習題
第19章隨機迴歸元與工具變量方法
19.1 內生性的問題
19.2 關於隨機迴歸元的問題
19.3 迴歸元與誤差項存在相關關係的原因
19.4 工具變量法
19.5 IV的濛特卡羅模擬
19.6 一些闡釋性例子
19.7 數值實例：美國青年的收入與教育程度
19.8 在IV估計下的假設檢驗
19.9 迴歸元內生性檢驗
19.10 如何查明一個工具變量是弱的還是強的
19.11 多個工具變量的情形
19.12 包含多個內生迴歸元的迴歸
19.13 要點與結論
習題
附錄1 本書使用的數據集
附錄2 統計學附錄
術語錶