本书在美国被誉为“近30年具重要性的创新性教材之一”，在基础计量经济学采用的教材中排名第壹。全书简单、直观且通俗易懂地讲解了各类计量模型的设定方法、用途以及模型的解释等，几乎没有涉及数学推导。更为难得的是，作者用生动的语言讲解了假设检验的思想及其局限，也系统化地讲解了计量实证研究的各个步骤及注意事项，对学生如何做好国际研究项目提供了很多帮助。另外，本书中的所有案例和练习都是用Stata软件估计的，还提供了简短的附录以帮助学生入门。本书还增加了计量经济学实验室等工具，便于学生更深刻地理解书中的内容。本书不仅仅针对计量经济学的初学者，还针对那些使用回归分析提高解决问题能力的应用者，以及那些经验丰富的从业者，本书可以作为他们更为方便、实用的参考书。
学习计量经济学就像学习驾驶，更多的是从实践中学习，而不仅仅是阅读教材。
《应用计量经济学》代表的是理解基础计量经济学的创新性方法。内容涵盖单方程线性回归分析，强调实例和练习，通过这种方式可以让读者更容易理解计量经济学。正如本书的英文副标题“APracticalGuide”所表述的，本书不仅仅针对计量经济学的初学者，还针对那些使用回归分析提高解决问题能力的应用者，以及那些需要一本便捷参考书的经验丰富的从业者。
第7版中的创新《应用计量经济学》一直被誉为“近30年最具重要性的创新性教材之一”。我们对该书进行再次修订，除了保留了前几版所具有的描述清晰以及应用实例丰富的特点外，对文本的有关内容进行了补充和更新。
本书的更新部分包括以下内容。
（1）计量经济学实验室。这些创新的学习工具作为可供选择的附录，为学生提供了实践机会，从而使学生能够深刻了解在章节中读到的计量经济学原理。这些实验室本来是在有教室的情况下使用的，但对于没有处在教学环境中的读者和教学环境中没有实验室的学生，也非常有用。如何更好地使用计量经济学实验室以及实验中问题的答案，都在应用计量经济学网站的指导手册里有详细介绍。
（2）Stata软件。在我们看来，Stata已经成为计量经济学研究者必不可少的软件。因此，本书中的所有案例和练习都是用Stata软件估计的，还提供了简短的附录以帮助学生入门。除此之外，我们还在网站上添加了完整的Stata软件使用指南。这个指南是约翰·佩里（JohnPerry）撰写的，详细给出了Stata的使用要求和练习的解答。然而，即使我们大量使用Stata，《应用计量经济学》也不是主讲Stata或者其他软件的书。因此，从这个角度讲，本书讲述的内容适用于所有的标准回归程序软件包。
（3）扩展了计量经济学内容。本书增加了若干计量经济学检验方法和过程，比如Breusch-Pagan检验、广义最小二乘法的Prais-Winsten处理方法。另外，扩充了更多专题覆盖面，比如，F检验、置信区间、拉格朗日乘数检验、DF检验。最后，简化了第12章～第16章的注解，明确了含义，如动力方程、虚拟被解释变量、工具变量和面板数据。
（4）更好的问题集。第6版书后附有练习题答案，而本书采纳了很多教授和学生的良好建议，删去了练习题答案。这样做可以让学生靠自己努力学习，因为以前答案就在书本中，学生可以轻而易举地获得而不用询问教师。为了持续地给教师们在问题集和考试中补充好的习题，我们增加了网站中习题的数量。
（5）配套PPT。我们充分意识到PPT对教师或者讲授者是何等的重要，并对PPT的质量进行了改进。幻灯片复制了每章的重点方程式和例子，还有每个章节的总结和重要概念。读者可在网上完整地打包下载这些PPT。教师们可以对这些PPT进行编辑，便捷地制作个性化的PPT课件。
（6）网站升级。我们相信此版本的网站是我们所开发的最好的。如你所愿，网站包含了本书中的所有数据集，可随时下载，并应用于EViews软件、Stata软件、ASCⅡ软件或Excel表格软件。不仅如此，我们还添加了Stata应用的完整指南来讲解估计书中方程所需的Stata指令。我们改进了幻灯片，加入了计量经济学实验的答案并阐述了如何最大限度地在有教室的情况下使用这些实验室。另外网站还包含教师手册、新加的习题集、互动回归练习和新加的数据集。既然如此，为什么不立即去网站看看呢？具体的网址是：www.pearsonhighered.com/studenmund。
本书特点（1）本书所讲授的计量经济学方法非常简单、直观且通俗易懂。在本书中，并没有过多地使用线性代数，同时，把证明过程和涉及微积分的内容放在注解与习题中。
（2）本书列举了大量案例，并基于案例出了许多练习题。我们认为，掌握应用计量经济学的最佳方法就是练习，再练习，以达到举一反三的效果。
（3）相较于其他计量经济学的教科书的难度，本书绝大部分章节都简单得多。不过，本书第6章和第7章对模型设定的讲述要比其他类似教材更为全面。我们认为理解具体案例对学习回归分析的人来说至关重要。
（4）本书采用了一种称为“互动回归学习练习”的特殊学习工具，对学生给出的各种模型设定形式，都反馈了相应的信息，在不依赖于计算机或教师指导的情况下，可以有效地帮助学生模拟计量分析。
（5）本书介绍了一款新工具——计量经济学实验室。它是由森特学院的布鲁斯·约翰逊（BruceJohnson）开发的，并由另外两个机构做过成功的测试。计量经济学实验室是为学生提供实践的有用工具，能够帮助学生深刻了解读到的计量经济学的处理过程。学生只要完成了这些实验，就做好了独立研究的准备。
使用本书对读者的要求很低。读者只要了解一些微观经济学和宏观经济学的理论、基本的数学函数运算和初级统计学就行，即使读者对这些知识有所遗忘。建议没有任何统计学基础的学生在学习计量经济学时，首先阅读本书在文本网站上的第17章“统计原理”。
因为没有先决条件，统计学知识又很完备，所以，本课程或MBA课程在讲解计量分析方法时，都可以使用本书。同时，我们也得到反馈信息，本书也是对研究
目 录
译者序
前 言
教学建议
第1章 回归分析概论1
1.1 什么是计量经济学1
1.2 什么是回归分析3
1.3 回归方程的估计9
1.4 回归分析实例11
1.5 应用回归分析解释住房价格13
1.6 小结14
习题15
附录1A Stata应用18
第2章 普通最小二乘法22
2.1 用普通最小二乘法估计单变量模型22
2.2 用普通最小二乘法估计多元回归模型25
2.3 评价回归方程的质量30
2.4 估计模型的拟合优度31
2.5 错用调整的判定系数R2的例子33
2.6 小结35
习题35
附录2A 计量经济学实验室#138
第3章 应用回归分析40
3.1 回归分析的步骤40
3.2 回归分析实例：餐厅选址45
3.3 虚拟变量49
3.4 小结51
习题51
附录3A 计量经济学实验室#254
第4章 古典模型56
4.1 古典假设56
4.2 β 的抽样分布60
4.3 高斯马尔科夫定理和普通最小二乘估计量的性质63
4.4 标准计量经济学符号64
4.5 小结65
习题65
第5章 假设检验69
5.1 什么是假设检验69
5.2 t检验72
5.3 t检验示例78
5.4 t检验的局限82
5.5 置信区间84
5.6 F检验86
5.7 小结89
习题90
附录5A 计量经济学实验室#394
第6章 模型设定：解释变量的选择95
6.1 遗漏变量95
6.2 不相干变量100
6.3 误用模型设定准则的实例101
6.4 设定搜索103
6.5 选择解释变量的实例106
6.6 小结108
习题108
附录6A 其他设定准则112
第7章 模型设定：函数形式的选择115
7.1 常数项的应用和解释115
7.2 备选函数形式117
7.3 滞后解释变量123
7.4 斜率虚拟变量124
7.5 选择错误函数形式存在的问题126
7.6 小结127
习题128
附录7A 计量经济学实验室＃4132
第8章 多重共线性135
8.1 完全与不完全多重共线性135
8.2 多重共线性产生的后果137
8.3 多重共线性的诊断142
8.4 多重共线性的补救措施144
8.5 最好不要修正多重共线性的实例146
8.6 小结147
习题148
附录8A SAT互动回归练习150
第9章 序列相关性166
9.1 时间序列166
9.2 纯序列相关和非纯序列相关167
9.3 序列相关性的后果170
9.4 序列相关性的检验172
9.5 序列相关性的修正176
9.6 小结180
习题180
附录9A 计量经济学实验室#5184
第10章 异方差性185
10.1 纯异方差性和非纯异方差性185
10.2 异方差性的后果188
10.3 异方差性的检验189
10.4 异方差性的补救措施193
10.5 完整的实例195
10.6 小结199
习题200
附录10A 计量经济学实验#6203
第11章 回归课题研究205
11.1 选择主题205
11.2 收集数据206
11.3 高级数据来源209
11.4 对研究课题的实用性建议210
11.5 撰写研究报告213
11.6 回归分析的用户清单及应用指南213
11.7 小结216
附录11A 关于房价的互动练习216
第12章 时间序列模型220
12.1 分布滞后模型220
12.2 动态模型221
12.3 序列相关性和动态模型224
12.4 Granger因果关系226
12.5 谬误相关和非平稳性227
12.6 小结233
习题234
第13章 虚拟被解释变量模型估计方法236
13.1 线性概率模型236
13.2 二元logit模型240
13.3 其他虚拟被解释变量模型估计方法245
13.4 小结246
习题246
第14章 联立方程模型249
14.1 结构式方程和简约式方程249
14.2 普通最小二乘法的偏误253
14.3 二阶段最小二乘法255
14.4 识别问题261
14.5 小结264
习题264
附录14A 变量误差267
第15章 预测269
15.1 什么是预测270
15.2 比较复杂的预测273
15.3 ARIMA模型277
15.4 小结279
习题279
第16章 实验和面板数据282
16.1 经济学中的实验方法282
16.2 面板数据287
16.3 固定效应模型和随机效应模型294
16.4 小结295
习题295
附录A 答案299
附录B 统计表316
书单推荐
