《计量经济学：直觉证明与实践/经济与法译丛》对计量经济学模型的经典假设、违背计量经济学经典假设的直观含义进行了深度剖析；运用易懂的数学工具严谨地论证了计量经济学模型估计的基本原理；紧扣读者认知的特点，由简渐难、由浅入深，清晰地展现了计量经济学的发展脉络。通过对案例的分析，向读者展示了计量经济学的运用艺术。《计量经济学：直觉证明与实践/经济与法译丛》可作为大学本科计量经济学教材，也可给从事计量经济学研究的高校教师、研究人员、数据与统计分析实务人员作参考。

杰弗里·扎克斯是科罗拉多大学波尔德分校经济学教授。研究领域包括劳动经济学、公共经济学与城市经济学。扎克斯主讲计量经济学课程，两次获得斯坦福考德伍德很好教学奖。
徐大丰，男，汉族，1973年7月生，江苏省淮安市人。上海财经大学经济学博士，现华东政法大学副教授、硕士生导师，华东政法大学商学院经济学专业主任。长期从事数量经济学、人力资本与经济增长、碳排放经济学等领域的学习与研究。主持等各级项目若干。在《经济研究》《数量经济技术经济研究》《上海经济研究》等经济学、核心期刊上发表学术论文近20篇。

1回归概述1
1.0本章精要1
1.1需要回归的原因2
1.2教育与收入3
1.3回归结果的展示4
1.4何处开始讨论？5
1.5何处得解释？6
1.6在解释中寻求什么？7
1.7如何解释回归结果10
1.8如何评价解释14
1.9R2与F统计量15
1.10做法的合理性17
1.11回归的其他表示形式21
1.12本书导读23
1.13本章结语24
本章习题24
2数学工具28
2.0本章精要28
2.1本课程是一门变相的数学课吗？29
2.2求和的乐趣30
2.3常量求和32
2.4平均数33
2.5求和的加法运算34
2.6算术求和的乐趣37
2.7乘积求和39
2.8提醒：及时复习40
本章习题41
3协方差和相关系数43
3.0本章精要43
3.1本章导言43
3.2样本协方差44
3.3理解样本协方差49
3.4样本相关系数52
3.5关于数位的说明58
3.6其他例子59
3.7本章结语62
本章附录62
本章习题65
4线性拟合67
4.0本章精要67
4.1本章导言68
4.2哪一条直线拟合得最好？69
4.3残差平方和最小化72
4.4计算截距项和斜率78
4.5再论斜率和截距项的意义80
4.6R2和拟合优度83
4.7回归运算87
4.8其他例子90
4.9本章结语92
本章附录92
本章习题95
5从样本到总体100
5.0本章精要100
5.1本章导言101
5.2总体关系102
5.3εi的统计特性104
5.4yi的统计特性110
5.5参数与估计111
5.6β与α的无偏估计112
5.7再次解释117
5.8a、b的总体方差123
5.9高斯-马尔可夫（Gauss-Markov）定理126
5.10一致性130
5.11本章结语134
本章习题135
6置信区间和假设检验139
6.0本章精要139
6.1本章导言140
6.2置信区间和假设检验的基础141
6.3置信区间144
6.4假设检验147
6.5置信区间与假设检验之间的关系164
本章习题165
7普通最小二乘估计的统计推断168
7.0本章精要168
7.1b和a的分布169
7.2σ2的估计170
7.3b的置信区间174
7.4β的假设检验183
7.5yi的再预测191
7.6教育回报的含义196
7.7再举一例197
7.8本章结语200
本章附录201
本章习题202
8随机扰动项期望不等于0与异方差206
8.0本章精要206
8.1本章导言207
8.2随机扰动项εi的期望等于非0常数208
8.3随机扰动项的期望不相等210
8.4异方差212
8.5异方差的后果212
8.6σ2i、ε2i、e2i与怀特检验215
8.7估计标准差219
8.8获得最佳线性无偏估计220
8.9随机扰动项有两个方差223
8.10其他形式的异方差230
8.11本章结语231
本章习题232
9自相关235
9.0本章精要235
9.1本章导言236
9.2自相关236
9.3自相关的后果238
9.4存在自相关时，普通最小二乘估计方差的估计241
9.5自相关、随机扰动与冲击244
9.6一阶自相关与广义最小二乘估计249
9.7一阶自相关的检验253
9.8存在一阶自相关时的二步估计法255
9.9其他类型的自相关257
9.10本章结语258
本章习题259
10随机扰动项与解释变量相关262
10.0本章精要262
10.1本章导言263
10.2发生内生性问题的原因264
10.3模型有内生性的后果267
10.4解决内生性问题272
10.5二阶段最小二乘估计与工具变量274
10.6工具变量估计的性质277
10.7工具变量的优劣281
10.8内生性检验286
10.9用实际数据进行的讨论288
10.10本章结语291
本章习题291
11二元回归模型的参数估计296
11.0本章精要296
11.1本章导言297
11.2模型有第二个解释变量298
11.3拟合302
11.4b1,b2有用的原因309
11.5b1,b2的期望314
11.6本章结语319
本章习题320
12二元回归模型的理解与解释323
12.0本章精要323
12.1本章导言324
12.2b1,b2的方差325
12.3x1i与x2i的相互作用329
12.4标准差的估计333
12.5受约束与不受约束的回归335
12.6联合假设检验339
12.7模型错误设定345
12.8经典假设不成立的二元回归347
12.9本章结语351
本章习题351
13灵活运用回归357
13.0本章精要357
13.1本章导言358
13.2虚拟变量358
13.3非线性影响：二次函数回归模型361
13.4非线性的影响：取对数367
13.5影响的非线性：引入交互项372
13.6本章结语379
本章习题380
14多元线性回归模型387
14.0本章精要387
14.1本章导言389
14.2解释变量多于两个的原因389
14.3多元回归模型的统计推断393
14.4示例398
14.5随机扰动项的假设407
14.6面板数据408
14.7本章结语411
本章习题411
15定性变量的回归419
15.0本章精要419
15.1本章导言420
15.2离散型收入变量421
15.3参数估计的工作原理422
15.4极大似然估计426
15.5极大似然估计的实施430
15.6极大似然估计的作用433
15.7示例435
15.8样本选择问题440
15.9其他方法443
15.10本章结语445
本章附录445
本章习题449
附录453
参考文献461
后记462