经济教材译丛：经济计量学精要（第4版）（2010年最新版）_（美），古扎拉蒂，（美），波特著张涛译_9787111308171

　　《经济计量学精要（第4版）（2010年最新版）》旨在向读者介绍经济计量理论和技术，力求通过大量实例、翔实解释和丰富习题帮助学生理解经济计量技术。根据学生和教师的建议，第4版的框架进行了重新调整，增加了许多新例子，并恰如其分地给出了各种软件的计算机输出结果。
　　《经济计量学精要（第4版）（2010年最新版）》重点面向经济学和管理类专业本科生以及MBA学员，也适用于涉及经济计量分析，尤其是回归分析的其他社会科学和行为科学专业的学生。

　　达莫达尔 N.古扎拉蒂（Damodar N.Gujarati），达莫达尔N.古扎拉蒂曾执教于纽约城市大学（25年多）和西点军事学院社会科学系（17年）。古扎拉蒂博士于1960年获孟买大学商学硕士学位，1963年获芝加哥大学MBA硕士学位，1965年获芝加哥大学博士学位。古扎拉蒂曾在Review of Economics and Statistics.Economic Journal，Journal of Financial and Quantitative Analysis，Journal of Business等国际著名杂志上发表多篇论文。古扎拉蒂博士曾任Journal of Quantitative Economics和官方刊物Indian Econometric Society的编委会成员。古扎拉蒂博士代表著作有《退休金与纽约市的财政危机》（Pensions and New York City Fiscal Crisis American Enterprise Institute，1978），《政府和企业》（Government and Business McGraw-Hill，1984）和《经济计量学》（Basic Econometrics。5th ed.McGraw-Hill，2009）。古扎拉蒂博士在经济计量学领域的著作已被译成多种文字出版。
　　古扎拉蒂博士曾是英国谢菲尔德大学的访问教授（1970～1971年），富布莱特项目访问教授（印度，1981-1982年），新加坡国立大学访问教授（1985-1986年），澳大利亚新南威尔士大学经济计量学访问教授（1988年夏）。古扎拉蒂博士曾先后在澳大利亚、中国、孟加拉国、德国、印度、以色列、毛里求斯、韩国等讲授宏观和微观经济学专题。
　　道恩.C.波特（Dawn C.Porter），于2006年秋季开始担任南加州大学马歇尔商学院信息和运营管理系助理教授，为本科生、MBA和研究生讲授统计学课程。此前，道恩曾任乔治敦大学麦克多诺商学院助理教授，纽约大学艺术和科学研究生院心理学系客座教授，纽约大学斯特恩商学院讲师。道恩在纽约大学斯特恩商学院获得统计学博士学位，在康奈尔大学获数学学士学位。
　　道恩博士的研究领域涉及范畴分析、契约度量、多变量建模以及这些方法在心理学方面的应用，现在重点关注的是从统计学角度研究在线拍卖模型。道恩博士曾在Joint Statistical Meetings、Decision Sciences Institute：Meetings、International Conference on Information Systems会议上发表学术演讲，并参加了伦敦经济学院、纽约大学等高校，以及各种电子商务和统计研讨会。道恩博士还合著出版了《商业统计精要》（第2版）（Essentials of Business Statistics）以及《经济计量学》（第5版）（Basic Econometrics）。
　　此外，道恩博士还担任毕马威公司、美国政府国民抵押贷款协会、反斗城玩具公司、 IBM公司、Cosmaire公司、纽约大学媒体中心等多家公司的统计咨询顾问。

　　（7）检验源自模型的假设。
　　（8）利用模型进行预测。
　　为了阐明经济计量学方法论，不妨考虑这样一个问题：经济形势会影响人们进入劳动力市场的决策吗？也就是说，经济形势是否对人们的工作意愿有影响？假设用失业率（UNR）度量经济形势，用劳动力参与率（LFPR）度量劳动力参与，UNR和LFPR的数据由政府按时公布。我们按上述步骤回答这个问题。
　　1.3.1建立一个理论假说
　　首先要了解经济理论对这一问题是怎样阐述的。在劳动力经济学中，关于经济形势对人们工作意愿的影响有两个互相对立的假说。受挫-工人假说（效应）认为当经济形势恶化时（表现为较高的失业率），许多失业工人放弃寻找工作的愿望并退出劳动力市场。增加-工人假说（效应）认为当经济形势恶化时，许多尚未进入劳动力市场的后备工人（比如带孩子的母亲）可能会由于养家的人失去工作而决定进入劳动力市场，即使这些工作的报酬很低，只要可以弥补由于养家的人失去工作而造成的收入损失就行。
　　总而言之，劳动力参与率的增加或减少取决于增加-工人效应和受挫-工人效应的强弱对比。如果增加-工人效应占主导，则LFPR将升高，即使是在失业率很高的情况下。相反，如果是受挫-工人效应占主导，那么LYPR将会下降。如何得到这一结果呢？这就成了一个实证问题。
　　1.3.2收集数据
　　因此，在实证分析中需要这两个变量的定量信息。一般来说，有三类数据可用于实证分析：
　　（1）时间序列数据。
　　（2）截面数据。
　　（3）合并数据（时间序列数据与截面数据的组合）。
　　时间序列数据（times series data）是按时间跨度收集得到的。比如GDP、失业、就业、货币供给、政府赤字等，这些数据是按照规则的时间间隔收集得到的——每天（比如股票价格）、每周（比如货币供给）、每月（比如失业率）、每季度（比如GDP）或每年（比如政府预算）。这些数据可能是定量的（比如价格、收入、货币供给等），也可能是定性的（比如男或女、失业或就业、已婚或未婚、白人或黑人等）。你会发现，定性变量（又称为虚拟变量或分类变量）与定量变量同样重要。
　　截面数据（cross-sectional data）是指一个或多个变量在某一时点上的数据集合。例如美国人口调查局每十年进行的人口普查（最近一次是在2000年4月1日进行的），密执安大学进行的消费者支出调查以及Gallup、Harris和其他投票组织进行的民意测验等。
　　合并数据（pooled data）既包括时间序列数据又包括截面数据。例如，如果要收集20年间10个国家的失业率数据，那么这个数据集就是一个合并数据——每个国家20年间的失业率构成时间序列数据，而10个不同国家每年的失业率又组成截面数据。在合并数据中，共有200个观察值——10个国家20年间的失业率数据。

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