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楼主: ljx2000119
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[学科前沿] [下载]Baltagi Econometrics (2008年1月第4版_pdf) [推广有奖]

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ljx2000119 发表于 2008-1-12 18:05:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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<p></p><p><img alt="" src="http://ecx.images-amazon.com/images/I/41VA2TdqjjL.jpg" border="0"/><br/><br/>Econometrics<br/>By Badi H. Baltagi<br/><br/><br/></p>Publisher: Springer Number Of Pages: 392 Publication Date: 2008-01 ISBN-10 / ASIN: 3540765158 ISBN-13 / EAN: 9783540765158 Binding: Paperback <p><br/><br/>Book Description: <br/><br/>This textbook teaches some of the basic econometric methods and the underlying assumptions behind them. It also includes a simple and concise treatment of more advanced topics in spatial correlation, panel data, limited dependent variables, regression diagnostics, specification testing and time series analysis. Each chapter has a set of theoretical exercises as well as an empirical illustration using a real economic application. These empirical exercises usually replicate a published article using Stata or Eviews.<br/>The 4th edition updates identification and estimation methods in the simultaneous equation model. It also reviews the problem of weak instrumental variables and illustrates with an example on crime using Stata. Moreover, it updates panel data methods illustrating dynamic panel data methods with Stata using dynamic demand for cigarettes in US states. Other chapters that are updated with empirical examples include the limited dependent variable chapter.</p><p> 187908.pdf (4.31 MB, 需要: 20 个论坛币) </p><p></p><br/>

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关键词:econometrics Econometric Baltagi metrics Metric includes testing limited methods simple

蓝色 发表于 2008-1-12 19:13:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

不错啊,谢谢分享。

我有这本书的第三版的纸版。

不过,这本书有配套的solution,如果有那本就更好了。

[此贴子已经被作者于2008-5-2 9:23:31编辑过]

使用道具

michaeljija 发表于 2008-1-13 14:06:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

It's good for me. Thanks!

Table of Contents
Preface VII
Table of Contents XI
Part I 1
1 What Is Econometrics? 3
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2 A Brief History . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3 Critiques of Econometrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.4 Looking Ahead . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2 Basic Statistical Concepts 13
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2 Methods of Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.3 Properties of Estimators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.4 Hypothesis Testing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.5 Confidence Intervals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.6 Descriptive Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3 Simple Linear Regression 49
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.2 Least Squares Estimation and the Classical Assumptions . . . . . . . . . . . . . 50
3.3 Statistical Properties of Least Squares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.4 Estimation of σ2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.5 Maximum Likelihood Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3.6 AMeasure of Fit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.7 Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.8 Residual Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.9 Numerical Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.10 Empirical Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
4 Multiple Regression Analysis 73
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
XII Table of Contents
4.2 Least Squares Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
4.3 Residual Interpretation ofMultiple Regression Estimates . . . . . . . . . . . . . 75
4.4 Overspecification and Underspecification of the Regression Equation . . . . . . . 76
4.5 R-Squared versus R-Bar-Squared . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
4.6 Testing Linear Restrictions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
4.7 Dummy Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
Note . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
5 Violations of the Classical Assumptions 95
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
5.2 The ZeroMean Assumption . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
5.3 Stochastic Explanatory Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
5.4 Normality of the Disturbances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
5.5 Heteroskedasticity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
5.6 Autocorrelation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
6 Distributed Lags and Dynamic Models 129
6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
6.2 Infinite Distributed Lag . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
6.2.1 Adaptive ExpectationsModel (AEM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
6.2.2 Partial AdjustmentModel (PAM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
6.3 Estimation and Testing of Dynamic Models with Serial Correlation . . . . . . . 137
6.3.1 A Lagged Dependent Variable Model with AR(1) Disturbances . . . . . 138
6.3.2 A Lagged Dependent Variable Model with MA(1) Disturbances . . . . . 140
6.4 Autoregressive Distributed Lag . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
Note . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
Part II 147
7 The General Linear Model: The Basics 149
7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
7.2 Least Squares Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
7.3 Partitioned Regression and the Frisch-Waugh-Lovell Theorem . . . . . . . . . . 152
7.4 Maximum Likelihood Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154
7.5 Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
7.6 Confidence Intervals and Test of Hypotheses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
7.7 Joint Confidence Intervals and Test of Hypotheses . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
Table of Contents XIII
7.8 RestrictedMLE and Restricted Least Squares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
7.9 Likelihood Ratio,Wald and LagrangeMultiplier Tests . . . . . . . . . . . . . . . 160
Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
8 Regression Diagnostics and Specification Tests 177
8.1 Influential Observations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177
8.2 Recursive Residuals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
8.3 Specification Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
8.4 Nonlinear Least Squares and the Gauss-Newton Regression . . . . . . . . . . . . 204
8.5 Testing Linear versus Log-Linear Functional Form . . . . . . . . . . . . . . . . . 212
Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218
9 Generalized Least Squares 221
9.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
9.2 Generalized Least Squares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
9.3 Special Forms of Ω . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223
9.4 Maximum Likelihood Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224
9.5 Test of Hypotheses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224
9.6 Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225
9.7 Unknown Ω . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225
9.8 TheW, LR and LMStatistics Revisited . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226
9.9 Spatial Error Correlation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228
Note . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234
10 Seemingly Unrelated Regressions 237
10.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237
10.2 Feasible GLS Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239
10.3 Testing Diagonality of the Variance-Covariance Matrix . . . . . . . . . . . . . . 242
10.4 Seemingly Unrelated Regressions with Unequal Observations . . . . . . . . . . . 242
10.5 Empirical Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249
11 Simultaneous Equations Model 253
11.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253
11.1.1 Simultaneous Bias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253
11.1.2 The Identification Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256
11.2 Single Equation Estimation: Two-Stage Least Squares . . . . . . . . . . . . . . . 259
11.2.1 Spatial Lag Dependence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266
XIV Table of Contents
11.3 SystemEstimation: Three-Stage Least Squares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267
11.4 Test for Over-Identification Restrictions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269
11.5 Hausman’s Specification Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271
11.6 Empirical Example: Crime in North Carolina . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273
Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287
Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289
12 Pooling Time-Series of Cross-Section Data 295
12.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295
12.2 The Error ComponentsModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295
12.2.1 The Fixed EffectsModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296
12.2.2 The RandomEffectsModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 298
12.2.3 Maximum Likelihood Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302
12.3 Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303
12.4 Empirical Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303
12.5 Testing in a PooledModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 307
12.6 Dynamic Panel DataModels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 311
12.6.1 Empirical Illustration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314
12.7 ProgramEvaluation and Difference-in-Differences Estimator . . . . . . . . . . . 316
12.7.1 The Difference-in-Differences Estimator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 317
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 317
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320
13 Limited Dependent Variables 323
13.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323
13.2 The Linear Probability Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323
13.3 Functional Form: Logit and Probit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 324
13.4 Grouped Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 326
13.5 IndividualData: Probit and Logit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331
13.6 The Binary ResponseModel Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332
13.7 Asymptotic Variances for Predictions andMarginal Effects . . . . . . . . . . . . 334
13.8 Goodness of FitMeasures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 334
13.9 Empirical Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335
13.10 Multinomial ChoiceModels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 339
13.10.1Ordered ResponseModels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 339
13.10.2Unordered ResponseModels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 340
13.11 The Censored RegressionModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 341
13.12 The Truncated RegressionModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 344
13.13 Sample Selectivity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345
Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 347
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 347
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 351
Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 353
Table of Contents XV
14 Time-Series Analysis 355
14.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355
14.2 Stationarity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355
14.3 The Box and JenkinsMethod . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356
14.4 Vector Autoregression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360
14.5 Unit Roots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
14.6 Trend Stationary versus Difference Stationary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365
14.7 Cointegration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 366
14.8 Autoregressive Conditional Heteroskedasticity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 368
Note . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 371
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 371
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375
Appendix 379
List of Figures 385
List of Tables 387
Index 389

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ljx2000119 发表于 2008-1-13 20:15:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
大家的支持是对我最好的鼓励。

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wesker1999 发表于 2008-1-14 14:40:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

很不错,我也支持楼主~

感谢!

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ljx2000119 发表于 2008-1-15 13:24:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
谢谢,二位斑竹的鼓励。。。。。。。。。。。。。

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ljx2000119 发表于 2008-1-18 21:42:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
自己顶一下。。。。。。。。。。。。。。。。。

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levey 发表于 2008-1-30 17:55:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

贵了!啊。。

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gloryfly 在职认证  发表于 2008-1-31 10:40:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
此书很好,曾经买过世界图书公司的引进版第3版。加为精华,奖励一下。
你们世俗的人都认为大侠是玉树临风的 难道 大侠就不能矮胖吗?

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cyc3092 发表于 2008-1-31 11:07:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
我晕了,没钱啊,怎么可以快速赚钱啊

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