内容简介
本书的主要特点是：
（1）不需要具备高深的数学知识，读者只要掌握大学所学的线性代数和概率统计基础知识即可。
（2）强调计量经济学在实际问题中的应用。
（3）含有大量例题和练习题。章末习题和计算机习题多着重于经验研究而非复杂的推导。
（4）课程安排比较灵活。教师可以根据教学需要合理挑选章节进行讲授，而不会影响教学的连续性。
本书适合各高等院校经济管理类专业本科生作为计量经济学教材，还可供经济管理类教师及科研人员作为参考书使用。
杰弗里·M.伍德里奇（Jeffrey M. Wooldridge）
密歇根州立大学经济学特聘教授。于1982年在加州大学伯克利分校获得计算机科学与经济学学士学位，并于1986年在加州大学圣迭戈分校获经济学博士学位。曾在国际知名期刊上发表了30多篇学术论文。他还是《Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data》一书的作者。
他所获的奖项包括：Alfred P．Sloan研究奖，Econometric Theory的PluraScripsit奖，Journal of Applied Econometrics的Richard Stone爵士奖，以及在MIT三次获得研究生教学年度优秀教师奖。他还是Econometric Society和Journal of Econometric的资深会员。
目录
第1章 计量经济学的性质与经济数据 1．1 什么是计量经济学 1．2 经验经济分析的步骤 1．3 经济数据的结构 1．4 计量经济分析中的因果关系和其他条件不变的概念 第一篇 横截面数据的回归分析 第2章 简单回归模型 2．1 简单回归模型的定义 2．2 普通最小二乘法的推导 2．3 0LS对任一样本数据的性质 2．4 度量单位和函数形式 2．5 0LS估计量的期望值和方差 2．6 过原点回归及对常数回归 第3章 多元回归分析：估计 3．1 使用多元回归的动因 3．2 普通最小二乘法的操作和解释 3．3 0LS估计量的期望值 3．4 0LS估计量的方差 3．5 0LS的有效性：高斯一马尔科夫定理 3．6 对多元回归分析语言的一些说明 第4章 多元回归分析：推断 4．1 0LS估计量的抽样分布 4．2 检验对单个总体参数的假设：t检验 4．3 置信区间 4．4 检验关于参数的一个线性组合假设 4．5 对多个线性约束的检验：F检验 4．6 报告回归结果 第5章 多元回归分析：OLS的渐近性 5．1 一致性 5．2 渐近正态和大样本推断 5．3 0LS的渐近有效性 第6章 多元回归分析：深入专题 6．1 数据的测度单位对OLS统计量的影响 6．2 对函数形式的进一步讨论 6．3 拟合优度和回归元选择的进一步探讨 6．4 预测和残差分析 第7章 含有定性信息的多元回归分析：二值（或虚拟）变量 7．1 对定性信息的描述 7．2 只有一个虚拟自变量 7．3 使用多类别虚拟变量 7．4 涉及虚拟变量的交互作用 7．5 二值因变量：线性概率模型 7．6 对政策分析和项目评价的进一步讨论 7．7 离散因变量的回归结果解释 第8章 异方差性 8．1 异方差性对OLS所造成的影响 8．2 0LS估计后的异方差一稳健推断 8．3 对异方差性的检验 8．4 加权最小二乘估计 8．5 再议线性概率模型 第9章 模型设定和数据问题的深入探讨 9．1 函数形式误设 9．2 对无法观测解释变量使用代理变量 9．3 随机斜率模型 9．4 有测量误差时OLS的性质 9．5 数据缺失、非随机样本和异常观测 9．6 最小绝对离差估计 …… 第二篇 时间序列数据的回归分析 第三篇 高级专题 第四篇 附录 参考文献 术语表 译后记 · · · · · · (收起)
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