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高級經(jīng)濟計量學 版權(quán)信息
- ISBN：9787500468479
- 條形碼：9787500468479 ; 978-7-5004-6847-9
- 裝幀：暫無
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
高級經(jīng)濟計量學 內(nèi)容簡介
本書是在中國社會科學院研究生院碩士及博士研究生《高級經(jīng)濟計量學》課程講義的基礎上編輯而成的，較為系統(tǒng)地介紹了高級經(jīng)濟計量學的知識體系及相關(guān)*新進展。全書共分為十二章，其中**章至第五章為高級經(jīng)濟計量學的核心方法，內(nèi)容包括*大似然估計、廣義矩方法、半?yún)?shù)方法、貝葉斯分析以及分位數(shù)回歸；第六章至第九章為時間序列分析，內(nèi)容包括ARMA過程與ARCH模型、協(xié)整與誤差修正模型、向量自回歸以及狀態(tài)空間模型；第十章及第十一章為微觀經(jīng)濟計量學，包括離散選擇模型、托比特模型以及微觀面板數(shù)據(jù)分析，第十二章為非平穩(wěn)的宏觀面板數(shù)據(jù)分析。本書思路清晰，層次分明，在理論方法的敘述及公式推導方面力求深入淺出、通俗易懂。本書可作為經(jīng)濟類及管理類碩士研究生及博士研究生的教材，也可作為社會各屆人士查閱或使用有關(guān)模型方法的參考書。
高級經(jīng)濟計量學 目錄
前言
**章 *大似然估計與假設檢驗
**節(jié) *大似然估計與條件*大似然估計
一 *大似然估計
二 條件*大似然估計
第二節(jié) *大似然估計量的性質(zhì)及準*大似然估計
一 *大似然估計量的性質(zhì)
二 *大似然估計及其性質(zhì)案例
三 *大似然估計量方差的估計
四 準*大似然估計
第三節(jié) 三種常用的假設檢驗
一 似然比檢驗
二 沃爾德檢驗
三 拉格朗日乘數(shù)檢驗（得分檢驗）
四 三種檢驗方法的比較
第四節(jié) 案例分析
一 *大似然估計及參數(shù)約束檢驗案例
二 參數(shù)約束檢驗實證分析案例
第五節(jié) 數(shù)值*大化方法
一 格子搜索法
二 *陡爬坡法
三 牛頓—拉夫森方法
思考題
第二章 廣義矩方法
**節(jié) 經(jīng)典矩方法
一 基本概念
二 經(jīng)典矩方法
三 經(jīng)典矩估計量漸近協(xié)方差的計算
第二節(jié) 廣義矩方法及其性質(zhì)
一 廣義矩方法
二 一般廣義矩估計量的性質(zhì)
第三節(jié) *優(yōu)權(quán)矩陣與*優(yōu)GMM
一 *優(yōu)權(quán)矩陣的選擇
二 *優(yōu)GMM估計示例
三 *優(yōu)GMM估計量數(shù)值算法的步驟
第四節(jié) 過度識別約束檢驗
一 線性回歸模型的GMM估計
二 過度識別約束檢驗（Hansen檢驗或者J檢驗）
思考題
第三章 非參數(shù)與半?yún)?shù)方法
**節(jié) 非參數(shù)密度估計
一 局部直方圖法
二 羅森布拉特—帕森核估計方法
三 k近鄰估計方法
四 可變窗寬核估計方法
第二節(jié) 密度函數(shù)核估計量的性質(zhì)及其*優(yōu)窗寬的選擇
一 密度函數(shù)核估計量的性質(zhì)
二 密度函數(shù)核估計過程中窗寬的選擇與嵌入估計
三 多元密度函數(shù)的核估計
第三節(jié) 非參數(shù)回歸模型
一 納達那亞—沃森核回歸方法
二 核回歸中窗寬的選擇及其交叉核實估計
三 多元非參數(shù)模型的核回歸估計
四 非參數(shù)模型的局部線性回歸估計
五 非參數(shù)模型的k近鄰估計
第四節(jié) 半?yún)?shù)線性回歸模型
……
第四章 貝葉斯分析與MCMC算法
第五章 分位數(shù)回歸與自助法
第六章 ARMA過程與ARCH模型
第七章 協(xié)整與誤差修正模型
第八章 向量自回歸
第九章 狀態(tài)空間模型與卡爾曼濾波
第十章 離散選擇模型與托比特模型
第十一章 面板數(shù)據(jù)分析
第十二章 非平穩(wěn)面板數(shù)據(jù)分析
主要參考書目
**章 *大似然估計與假設檢驗
**節(jié) *大似然估計與條件*大似然估計
一 *大似然估計
二 條件*大似然估計
第二節(jié) *大似然估計量的性質(zhì)及準*大似然估計
一 *大似然估計量的性質(zhì)
二 *大似然估計及其性質(zhì)案例
三 *大似然估計量方差的估計
四 準*大似然估計
第三節(jié) 三種常用的假設檢驗
一 似然比檢驗
二 沃爾德檢驗
三 拉格朗日乘數(shù)檢驗（得分檢驗）
四 三種檢驗方法的比較
第四節(jié) 案例分析
一 *大似然估計及參數(shù)約束檢驗案例
二 參數(shù)約束檢驗實證分析案例
第五節(jié) 數(shù)值*大化方法
一 格子搜索法
二 *陡爬坡法
三 牛頓—拉夫森方法
思考題
第二章 廣義矩方法
**節(jié) 經(jīng)典矩方法
一 基本概念
二 經(jīng)典矩方法
三 經(jīng)典矩估計量漸近協(xié)方差的計算
第二節(jié) 廣義矩方法及其性質(zhì)
一 廣義矩方法
二 一般廣義矩估計量的性質(zhì)
第三節(jié) *優(yōu)權(quán)矩陣與*優(yōu)GMM
一 *優(yōu)權(quán)矩陣的選擇
二 *優(yōu)GMM估計示例
三 *優(yōu)GMM估計量數(shù)值算法的步驟
第四節(jié) 過度識別約束檢驗
一 線性回歸模型的GMM估計
二 過度識別約束檢驗（Hansen檢驗或者J檢驗）
思考題
第三章 非參數(shù)與半?yún)?shù)方法
**節(jié) 非參數(shù)密度估計
一 局部直方圖法
二 羅森布拉特—帕森核估計方法
三 k近鄰估計方法
四 可變窗寬核估計方法
第二節(jié) 密度函數(shù)核估計量的性質(zhì)及其*優(yōu)窗寬的選擇
一 密度函數(shù)核估計量的性質(zhì)
二 密度函數(shù)核估計過程中窗寬的選擇與嵌入估計
三 多元密度函數(shù)的核估計
第三節(jié) 非參數(shù)回歸模型
一 納達那亞—沃森核回歸方法
二 核回歸中窗寬的選擇及其交叉核實估計
三 多元非參數(shù)模型的核回歸估計
四 非參數(shù)模型的局部線性回歸估計
五 非參數(shù)模型的k近鄰估計
第四節(jié) 半?yún)?shù)線性回歸模型
……
第四章 貝葉斯分析與MCMC算法
第五章 分位數(shù)回歸與自助法
第六章 ARMA過程與ARCH模型
第七章 協(xié)整與誤差修正模型
第八章 向量自回歸
第九章 狀態(tài)空間模型與卡爾曼濾波
第十章 離散選擇模型與托比特模型
第十一章 面板數(shù)據(jù)分析
第十二章 非平穩(wěn)面板數(shù)據(jù)分析
主要參考書目
展開全部
高級經(jīng)濟計量學 作者簡介
李雪松，經(jīng)濟學博士，中國社會科學院數(shù)量經(jīng)濟與技術(shù)經(jīng)濟研究所研究員，中國社會科學院研究生院教授，中國數(shù)量經(jīng)濟學會學術(shù)委員。目前的主要研究領(lǐng)域為：經(jīng)濟模型理論及應用；中國宏觀經(jīng)濟跟蹤分析與預測。 1998-2000年，三度在荷蘭中央計劃局（CPB）從事中國經(jīng)濟可計算一般均衡（CGE）模型的研制及政策模擬研究工作；2002-2003年，在美國芝加哥大學經(jīng)濟系從事經(jīng)濟計量理論與應用研究工作，合作教授是2000年諾貝爾經(jīng)濟學獎得主James J.Heckman教授。主持過國家自然科學基金項目、中歐高等教育合作項目、中國社會科學院重大項目等十余項重要研究，發(fā)表論文論著60余篇（部），曾獲2006年孫冶方經(jīng)濟科學獎。
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