《清华经济学系列教材：高级应用计量经济学》是一本专门为一个学期的研究生高级计量经济学课程编著的教科书，内容全面，简明扼要，思路清晰，突出应用。《清华经济学系列教材：高级应用计量经济学》涵盖现代计量经济学模型的所有分支，包括现代时间序列分析模型、微观计量模型、面板数据模型、非参数模型和空间计量模型，以及适用的估计方法，包括最大似然估计、广义矩估计和分位数回归估计等；突出各类模型的适用对象、建模思路和应用中常见问题的诠释，淡化理论方法的数学推导和证明。《清华经济学系列教材：高级应用计量经济学》既是经济学、管理学硕士研究生和非计量经济学专业博士研究生学习现代计量经济学的适用教材，也是进行现代计量经济学应用研究的基础参考书。
1998年7月，教育部高等学校经济类学科专业教学指导委员会将《计量经济学》确定为高等学校经济学门类各专业本科生的共同核心课程。本科生计量经济学课程的普及，为研究生计量经济学高级课程的开设创造了条件。20世纪90年代后期，真正意义的计量经济学高级课程在我国高校经济学科研究生中开始开设。经过10多年的推广，现在几乎所有的经济学研究生和大部分管理学研究生都将高级计量经济学视为不能不学的课程。但是，由于学制的限制和培养目标的差异，对于所有硕士研究生和非计量经济学专业的博士研究生，在他们的培养计划中一般只能安排一个学期的计量经济学高级课程。
计量经济学自20世纪20年代末30年代初诞生以来，已经形成了十分丰富的内容体系。一般认为，可以以20世纪70年代为界将计量经济学分为经典计量经济学和现代计量经济学，而现代计量经济学又可以分为相对完整的几个分支，包括时间序列计量经济学（time series econometrics）、微观计量经济学(microeconometrics)、非参数计量经济学(nonparametric econometrics)、面板数据计量经济学(panel data econometrics)和空间计量经济学（spatial econometrics），以及模型设定检验、模型估计、数据诊断等专题。如此丰富的内容，只设置一门课程，只有一个学期的时间，教什么？怎么教？
要回答这两个问题，首先必须明确教学对象以及课程的教学目的。第一，经济学、管理学硕士研究生和非计量经济学专业的博士研究生学习现代计量经济学的目的是为了应用，而不是为了从事计量经济学理论方法研究； 第二，这些学生来自不同的专业，将从事不同领域的研究工作，面对不同的研究对象，应用不同类型的计量经济学模型方法。鉴于这两点，课程必须尽可能包括现代计量经济学的所有模型类型，但有重点和非重点之分； 在有限的时间内让学生着重掌握的应该是思路，而不是详尽的数学推导过程。这就构成了课程教学内容设计的指导原则。
（二）
2000年9月，由我们编著的普通高等教育“九五”国家教委重点教材《高等计量经济学》由清华大学出版社出版，是国内学者较早编著的计量经济学高级课程教科书。时隔10年，尽管多本国外优秀的计量经济学高级课程教科书被引进或者翻译出版，但是《高等计量经济学》仍然被不少学校采用。为什么？引进的教科书大体分为两类。一类只涉及现代计量经济学的某一个分支，例如《微观计量经济学——方法与应用》（Microeconometrics: Methods and Applications）、《应用时间序列计量经济学》（Applied Time Series Econometrics）、《面板数据计量经济分析》（Econometrics Analysis of Panel Data）等。一类包括现代计量经济学的多个甚至全部分支，但是侧重于模型理论方法，内容全面，分量较重。例如《计量经济分析》（Econometric Analysis）、《截面数据和面板数据计量经济分析》（Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data）等。这些教科书适用于经济学专业，特别是计量经济学专业的博士研究生，因为在他们的教学计划中至少安排了2门，甚至多达5~6门的计量经济学高级课程。而对于硕士研究生和非计量经济学专业的博士研究生的一个学期的高级计量经济学课程，则很难适用。
近几年来，国内学者编著出版了若干本各具特色的高级计量经济学教科书，虽然数量不多，却可以分为四类： 一类书中一半左右属于初、中级教科书的内容，致使现代计量经济学内容不完整； 一类偏重于现代计量经济学理论，适合于经济学博士研究生一年级采用； 一类只涉及现代计量经济学的某个分支，适合于博士研究生专题课程采用； 一类篇幅过长，适合于一年的高级计量经济学课程。同样，对于硕士研究生和非计量经济学专业的博士研究生的一个学期的高级计量经济学课程，这些教科书的适用性也存在一定问题。
虽然2000年出版的《高等计量经济学》仍然具有一定的适用性，但是也存在许多问题。一是受作者12年前的水平所限，一些重要的现代计量经济学模型方法没有包含其中； 二是“重在思路而不是详尽的数学推导过程”的指导原则没有贯彻全书，致使各部分内容简繁不一； 三是缺少足够的与模型方法配合得当的应用实例； 四是章节结构安排不甚合理，过于注重从经典到现代的发展与衔接，而忽视了现代计量经济学内容体系的合理结构。鉴于此，我们放弃了修订《高等计量经济学》的计划，决定重新编著一本适合于一个学期的高级计量经济学课程教学的教科书，并将它定名为《高级应用计量经济学》。
（三）
本书分7章，除第1、第2章外，按照现代计量经济学模型的5个分支独立成章。
第1章为绪论，包括“计量经济学应用研究的若干方法论问题”和“现代计量经济学内容体系”2节。计量经济学模型方法作为一种主流的实证经济研究方法，在广泛应用的同时，错误也屡屡发生，对计量经济学方法论基础缺少深入研究和正确理解是重要原因之一。在“计量经济学应用研究的若干方法论问题”一节中，通过对计量经济学模型的检验功能与发现功能、计量经济学模型的归纳推理与演绎推理、计量经济学应用研究的总体回归模型设定和计量经济学应用模型对数据的依赖性等几个问题的讨论，阐述在计量经济学应用研究中如何真正实现经济理论、数学和统计学的科学结合。本节讨论的问题，对经典计量经济学模型和现代计量经济学模型的应用研究，具有普遍适用性。“现代计量经济学内容体系”一节，对现代计量经济学模型体系进行了系统的解析，指出了现代计量经济学的各个分支是以问题为导向，在经典计量经济学模型理论的基础上，发展成为几个相对独立的模型理论体系，包括基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学、基于非设定的模型结构而发展的非参数计量经济学。最后在“交叉与综合”的方向上提出了现代计量经济学模型理论的研究前沿领域。本节的方法论意义在于指出了模型理论方法发展与创新的动力和方向，对于学习全书也具有指导意义。
第2章专门讨论非经典计量经济学模型估计方法，包括非线性最大似然估计、广义矩估计、贝叶斯估计和分位数回归估计方法。相对于经典计量经济学模型主要采用从最小二乘原理出发的估计方法，由于被解释变量观测值数据的特殊性和分布的特殊性，现代计量经济学模型更多地采用最大似然估计和广义矩估计。本章对这两类估计方法进行专门、集中的讨论，以服务于后续章节的应用。讨论仍然以方法的思路和应用中的实际问题为主，并不进行详细的数学推导和证明。另外，为了读者阅读文献和特殊情况下应用的需要，本章对贝叶斯估计和分位数回归估计方法的概念和原理进行简要的介绍。
第3章介绍现代计量经济学的一个重要分支——现代时间序列计量经济学模型。经典计量经济学模型的数学基础是极限法则，即大数定律和中心极限定理。以独立随机抽样的截面数据为样本，如果模型设定是正确的，模型随机扰动项满足极限法则和由极限法则导出的基本假设，继而进行的参数估计和统计推断是可靠的。以时间序列数据为样本，时间序列性破坏了随机抽样的假定，但是如果模型设定是正确的，并且所有时间序列是平稳的，时间序列的平稳性替代了随机抽样假定，模型随机扰动项仍然满足极限法则。问题在于，用统计数据构造的时间序列大都是非平稳的，那么采用经典计量经济学模型方法的数学基础被破坏。于是，如何以非平稳时间序列为样本，构建揭示宏观经济变量之间结构关系的计量经济学模型，以此为导向，现代时间序列计量经济学应运而生。时间序列的平稳性与单位根检验，以及非平稳时间序列之间的协整检验，构成了本章的核心内容。
第4章介绍现代计量经济学的另一个重要分支——微观计量经济学模型。随着经济、社会的发展，人们越来越关注家庭、个人等微观主体的决策问题，计量经济学由宏观领域向微观领域扩张，是一个必然趋势。微观计量经济学模型依赖于微观数据，而微观数据的来源主要不是统计，而是调查。微观数据表征家庭、个人等微观主体的决策行为，问题多种多样，数据的特征也各不相同，很难满足经典计量经济学模型对数据的要求，所以就必然要发展不同于经典计量经济学模型的模型理论与方法。另外，微观主体数量众多，只有依赖于大样本建立的计量经济学模型才能够揭示微观主体决策行为的一般规律，而大样本对计算技术和计算机的运算能力提出了新的要求。微观计量经济学模型理论正是在这些问题的导向下产生与发展的。或者更简明地说，微观计量经济学是基于研究对象和表征研究对象的数据特征而发展的。本章主要介绍理论方法已经成熟，并被广泛应用的二元离散选择模型、多元离散选择模型、离散计数数据模型、选择性样本模型和持续时间数据模型。
第5章介绍现代计量经济学应用广泛的分支——面板数据计量经济学模型。任何计量经济学模型研究，都将经验信息的充分利用作为一个基本原则。面板数据（Panel Data）综合了横截面数据和时间序列数据，同时反映了空间和时间两个维度的经验信息，如果以它们为样本构建计量经济学模型，其功能和质量必然会超过单独的横截面样本和单独的时间序列样本。面板数据计量经济学正是基于数据信息的充分利用而产生和发展的。本章主要讨论理论方法已经成熟，并被广泛应用的变截距面板数据模型、变系数面板数据模型和变截距动态面板数据模型。
第6章介绍现代计量经济学的分支——非参数计量经济学模型。经典计量经济学模型的常参数假设与实际经济现象经常产生冲突，也是引起人们批评的一个主要问题。另外，参数模型虽然简明而易于处理，用途广泛，但是普遍存在设定误差问题，且估计效果经常不理想。于是，非参数计量经济学模型应运而生，主要适用于人们对于待估参数分布了解较少、变量的数量较少并且拥有大量的观察数据集合的计量经济学问题。本章主要讨论完全非参数模型的局部逼近估计方法，关于完全非参数模型的全局逼近估计方法，以及半参数计量经济学模型，只作简单介绍。
第7章介绍现代计量经济学最新发展的一个分支——空间计量经济学模型。以截面数据为样本构建的经典计量经济学模型以独立随机抽样为假设，不考虑截面个体之间的相关性，即空间相关。而在实际经济、社会活动中，空间相关性是客观存在的。揭示并在模型中正确引入空间相关性，发展了空间计量经济学模型理论与方法。本章主要讨论空间相关性和空间计量经济学模型的假设检验，以及空间滞后模型和空间误差模型的估计方法。
（四）
按照研究方向，可以将计量经济学分为理论计量经济学和应用计量经济学，前者重在理论方法的创新和发展，后者则强调掌握理论方法并加以正确应用。同样，也可以将计量经济学教科书分为理论计量经济学和应用计量经济学，各自的内容侧重不言自明。将本书定名为《高级应用计量经济学》，其中的“高级”是相对于中级、初级而言，从上述的内容介绍中不难看出，它是名副其实的； 而“应用”是相对于理论而言，如何才能体现“应用”，这既是本书贯彻始终的指导原则，也是本书的特色所在。
本书力图讲清楚以下几个问题。第一，如何面对不同的研究对象，选择正确的模型类型。在介绍每一类型模型理论方法之前，首先讨论它的社会经济背景、问题的特征和数据的特征，指出该类问题为什么不可以采用已有的模型方法，而必须发展新的模型方法。第二，对于模型理论方法，着重介绍其思路，而不是详尽的数学过程。一旦掌握了思路，再去理解数学过程，事半功倍； 更重要的是，思路反映了理论方法产生和发展的方法论，掌握了方法论，才能有发展，有创新，而这正是我们教学的根本目的所在。所以，本书在内容体系的安排上，十分重视模型理论方法的思路的提炼和描述。第三，如何处理应用研究中出现的实际问题。任何理论方法都是建立在一定的假设基础上的，而这些假设在实际的应用研究中很难全部满足，如何解决这些问题，经常成为应用研究成败的关键。本书尽可能地对这些问题进行综述，并提出处理方法或者方法的思路。
（五）
如前所述，类似于本书内容体系的计量经济学高级课程教科书，目前还不多见。尽管我们曾经于2000年编写出版了《高等计量经济学》，在持续的教学实践中也积累了一些经验，为本书的编写创造了一定的基础条件。但是，鉴于我们对现代计量经济学理论方法掌握的局限和应用研究实践的局限，本书肯定存在问题、缺陷，甚至错误。欢迎读者不吝批评指正。
本书虽然按照一个学期的课程教学量组织教科书内容，但不同的学校学时不同，学生的基础各异，教学要求不尽一致，仍然可以有所取舍。凡是在目录中打“*”号的内容，可以不作为基本教学要求。
本书编写过程中参考了许多国内外计量经济学教科书和应用研究文献，在此我们一并表示感谢！我们将尽可能在参考文献中列出文献名称，或者在引用处加以说明，如有遗漏，敬请谅解。
李子奈叶阿忠2012年1月
李子奈，清华大学经济管理学院教授、国家重点学科（数量经济学）负责人、国家精品课程（计量经济学）主讲教授。曾任清华大学经济管理学院副院长、经济系主任、中国经济研究中心联执主任。主要学术兼职包括教育部经济类学科教学指导委员会委员、中国数量经济学会副理事长兼高等院校专门委员会主任、北京经济学总会副会长等。出版计量经济学领域专著和教科书《计量经济学模型方法论》、《计量经济学——方法与应用》、《计量经济学》（第1、2、3版）和《高等计量经济学》。
叶阿忠，经济学博士，福州大学管理学院教授。兼任中国数量经济学会常务理事。出版计量经济学领域专著和教科书《非参数和半参数计量经济模型理论》、《非参数计量经济学》和《高等计量经济学》等。
第1章 绪论
1.1 计量经济学应用研究的若干方法论问题
1.1.1 问题提出
1.1.2 计量经济学模型的检验功能与发现功能
1.1.3 计量经济学模型的归纳推理与演绎推理
1.1.4 计量经济学应用研究的总体回归模型设定
1.1.5 计量经济学应用模型对数据的依赖性
1.2 现代计量经济学内容体系
1.2.1 引言
1.2.2 经典计量经济学模型的基础地位
1.2.3 基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学
1.2.4 基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学
1.2.5 基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学
1.2.6 基于非设定的结构关系而发展的非参数计量经济学
1.2.7 现代计量经济学模型体系的分解与综合
1.3 本章思考题与练习题
1.3.1 思考题
1.3.2 练习题
第2章 非经典计量经济学模型估计方法
2.1 最大似然估计
2.1.1 最大似然原理
2.1.2 线性模型的最大似然估计
2.1.3 非线性模型的最大似然估计
2.1.4 异方差和序列相关的最大似然估计
2.1.5 最大似然估计下的Wald、LM和LR检验
2.2 广义矩估计
2.2.1 概述
2.2.2 广义矩估计及其性质
2.2.3 正交性条件和过度识别限制的检验
2.2.4 关于2SLS与GMM关系的讨论
*2.3 贝叶斯估计
2.3.1 贝叶斯估计
2.3.2 线性单方程计量经济学模型的贝叶斯估计
2.3.3 一个贝叶斯估计的实例
*2.4 分位数回归估计
2.4.1 分位数回归的提出.
2.4.2 分位数回归及其估计
2.4.3 分位数回归的假设检验
2.4.4 实例
2.5 本章思考题与练习题
2.5.1 思考题
2.5.2 练习题
第3章 现代时间序列计量经济学模型
3.1 时间序列的平稳性与单位根检验
3.1.1 时间序列数据的平稳性
3.1.2 单整时间序列
3.1.3 平稳性的单位根检验
3.1.4 趋势平稳与差分平稳随机过程
*3.1.5 结构变化时间序列的单位根检验
3.2 时间序列的协整检验与误差修正模型
3.2.1 长期均衡关系与协整
3.2.2 协整的E-G检验
3.2.3 协整的JJ检验
3.2.4 关于均衡与协整关系的讨论
*3.2.5 结构变化时间序列的协整检验
3.2.6 误差修正模型
……
第4章 微观计量经济学模型
第5章 面板数据计量经济学模型
第6章 非参数计量经济学模型
第7章 空间计量经济学模型
参考文献
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