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　　　第二章　　基本統計學：複習

　　　第三章　　兩變數回歸模型

　　　第四章　　多元回歸模型

　　第二部分　單一方程式回歸模型
　　　第五章　　多元回歸模型的使用

　　　第六章　　序列相關和異質性

　　　第七章　　輔助變數和模型說明

　　　第八章　　以一個單一方程式回歸模型預測

　　　第九章　　單一方程式估計：進階主題

　　　第十章　　非線性和最大可能性估計

　　　第十一章　質性選擇的模型

　　第三部分　多方程描述的模型
　　　第十二章　聯立方程式的估計

　　　第十三章　模擬模型概論

　　　第十四章　模擬模型的動態行為

　　第四部分　時間序列模型
　　　第十五章　時間序列的平滑和插補

　　　第十六章　隨機時間序列的特性

　　　第十七章　線性時間序列模型

　　　第十八章　時間序列模型的估計和預測

　　　第十九章　時間序列模型的應用

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序　言
　　計量經濟學的新發展，及來自第三版讀者的評論及建議，使得我們在此第四版作了大幅的修改。我們增加了許多新章節及新例題。另外，我們重新編排此書，因此此版本有四部份，而非以前的三部份。

　　就內容而言，本書的第一部份涵蓋的內容包括多元回歸模型的基本認識。第二章是關於基本統計，已作了修改及擴充。它新包括了非線性及最大可能性估計法的深入討論。這一章的加入顯示這些問題近來日漸重要。第十章同時包含關於ARCH和GARCH的估計及應用，這兩個方法在財務金融及總體經濟學已經受到廣泛的應用。第三部份的其它主要改變有第六章關於異質性的檢定及第九章關於格子資料使用的一節。

　　本書的第三部份集中於多方程式模型。除了新增及更新的例題，我們修訂了許多問題的表達方式，同時在附錄14.1，包括了重新設定及重新估計的一個小的總體經濟模型(由Colby College的Michael Donahue所建構)。
第四部份包括了修訂及更新後的時間序列分析。第十八章合併了第三版的兩章，這兩章分別是估計和時間序列模型的預測。

　　如同前面幾版一樣，例題中的數據包含於本文中或教師手冊中。在這一版，這些數據同時存於本書所附的磁碟片中。教師手冊同時有各章最後練習題的解答。練習中所有的實證問題都跟本文中或教師手冊中的數據有關，這些數據也可以在磁碟中找到，因此教師可以直接以這些練習當作業。

　　在撰寫本書的過程中，我們非常受益於同事及學生的意見及批評，以及來自許多人的建議。我們感謝Steve Dietrieh和Annette Hall，他們幫忙規劃及編訂第一版；Bonnie Lieberman和Susan Norton幫忙第二版的出版；Scott Stratford則激勵我們第三版的成果；Lucille sutton和她在McGraw-Hill的同事在第四版的準備中鼎力幫忙。

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　　我們無法對在這一新出版過程中幫助過的人一一致謝。但我們仍要特別感謝Sergio Schmukler在例題重做及更新上提供的幫忙；Michael Donahue對第十四章附錄中新總體模型的建構及Jeanette Sayre和Lunn Steale在編輯及行政方面提供的支持。我們同時要感謝同事們提供的無數寶貴意見。這些同事包括Ernst Berndt，Bronwyn Hall，Paul Ruud和Thomas Stoker。

　　我們同時要感謝許多評論者在此版規劃及發展過程中提供的引導。這些評論者包括：the American University的Walter Park；University of Illinois-Chicago的Houson Stokes；University of North Carolina，Chapel Hill的Willianm Parke；University of Mississippi的Walter Mayer；University of Kentucky的Mukhtar M. Al；Wright State University的Tom Taylor；College of William and Mary的Carl Moody；Wesleyan University的David Selover和Western Washington University的Steven Hansen。

　　另外，我們必須提到一些曾經跟我們聯絡同時建議書中許多改變及改進的人：Central Bank of Jordan的Imad Al-Akhdar；Princeton University的Walter Bell；Erasmus University-Rotterdam的Christiaan Heij和Marius Ooms；University of California-Irvine的Hiroyuki Kawakatsu；Ohio State University的Huston McCulloch；University of California-Berkeley的Jeffrey Perloff；Mary Washington College的Robert Rycroft；Berkeley，California的Sergio Schmukler和University of British columbia的Kenneth White。

　　我們也要感謝Date Resources Incorporated(McGraw-Hill Inc.的一個分支機構)，讓我們利用它的Citibase資料庫於書中的許多例題；David Lilien和Irvine，California的Quantitative Micro Software給予我們使用RVIEWS這個套裝軟體；Bronwyn Hall和TSP International提供它的PC-TSP程式。
教師手冊已經作了更新。有兩個軟體手冊可以使用：Hiroyuki Kawakatsu的REIEWS手冊和Sergio Schmukler的TSP手冊。這兩本軟體手冊及教師手冊皆可自McGraw-Hill取得。

　　　　　　　Robert. S. Pindyck Daniel L. Rubinfeld

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介紹
　　根據刑法第901章第3條款，偽稱能夠預測報未來的人應被視為神經錯亂並應被處以$250的罰款和／或六個月的監禁。
紐約州立刑法程序第889章

　　這本書是建立和使用模型的科學和方法的介紹，與專門用來懲罰以水晶球預測人的紐約犯罪法相反，我們相信這些模型是一個很有用的預測工具，模型建立的科學是由一套被用來創造和測試真實世界的數字工具組成。這些工具的發展和使用被歸在計量經濟學的主題下。

　　由於它絕大部分是由在模型化過程中所作的直覺判斷所組成的，因而模型建立很難以文字描述出來，因為作這些判斷沒有明確的規則，因此，很難精通模型建構藝術，然而，這本書的目的之一是傳輸此藝術的本質，這一部分是通過例子和方法的討論做到，但也透過鼓勵讀者去建立自己的模型做到。

　　這本書一般著重在商業、經濟和社會科學中發生的過程之模型。這些可能包括總體經濟，一個公司的銷售額，或一個政治過程，就像我們所期望的，許多類型的模型可以且常常被用來進行政策分析和預測。這本書並不企圖涵蓋所有的模型和模型的方法論，而是集中於可以用方程式表達的模型。找出變數的數量關係。而後，數據被用來估計方程式或方程式組的參數，並且以統計測試理論關係。
　　
　　但這還是留下相當大範圍的模型讓你選擇，在這個範圍一端通過建立一個大的多元方程計量經濟模型和用不同的貨幣政策模擬它，以決定各種貨幣政策對美國經濟行為的影響。得出的模型將是相當複雜的，且能用來解釋真實世界的一個複雜結構。在範圍的另一端我們可能想預測一個公司的銷售額，並相信這些銷售額遵循一個強烈的周期模式，可以使用一時間數列模型從過去的銷售行為來推斷。

　　這個模型的範圍是這本書的主題部分，我們的目的是讓讀者能對科學的了解和決定應該建立什麼類型的模型，建立最恰當的模型，以統計測試模型，而後將模型應用至預測和分析的實際問題上。

這本書與其它書有什麼不同？
　　絕大多數關於計量經濟學的教科書把單一方程式回歸模型作為一個自我包含，並且分離的實體，讀者通常推斷出統計回歸模型由於某種原因，和模型化的其它方面不同，如一個模型的動態結構分析和使用時間數列分析來預測模型中的一個或更多的外生變數，當然不是這樣的，例如，在發展一個多方程式模型時，我們不但必須知道回歸的方法，而且，還要知道如何由它的個別方程式的相互作用來找出模型動態行為。

　　我們相信大範圍的內容是理想的，組成這本書的部分三和部分四的模擬和時間數列方法通常只出現在進階課程中，我們覺得這本書的一個優點是含蓋面寬廣而且包含了一些進階的方法，但這些進階方法的介紹是以使初學者能理解和鑒賞為主的。

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