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Stata/EViews 計量經濟分析(21世紀經濟學系列教材) 版權信息
- ISBN：9787300122984
- 條形碼：9787300122984 ; 978-7-300-12298-4
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
Stata/EViews 計量經濟分析(21世紀經濟學系列教材) 本書特色
《Stata/Eviews計量經濟分析》：21世紀經濟學系列教材。
Stata/EViews 計量經濟分析(21世紀經濟學系列教材) 內容簡介
《stata/eviews計量經濟分析》介紹了現代計量的分析方法并提供了很多有趣并實用的例題和上機操作的習題。每一個習題都盡量配有stata或者是：eviews的使用說明。讀者完全可以根據例題在stata或eviews軟件上操作模擬，從而很快地掌握這兩種軟件的使用，并根據《stata/eviews計量經濟分析》對軟件運行中得到的圖表數據的分析和討論加深對現代計量分析方法的理解和運用。這是《stata/eviews計量經濟分析》的第二個特點。
Stata/EViews 計量經濟分析(21世紀經濟學系列教材) 目錄
第1章 stata和eviews軟件簡介
、.stata軟件簡介
、.eviews軟件簡介
第2章 計量經濟學簡介
ⅰ.計量經濟學的定義及其學習意義
、.學習計量經濟學前需思考的問題
第3章 線性回歸模型
、.簡單線性回歸模型
ⅱ.多元線性回歸模型
第4章 線性模型檢驗
ⅰ.*小二乘估計量的統計屬性
ⅱ.單一回歸參數的顯著性檢驗：￡檢驗
ⅲ.聯合顯著性檢驗及總體顯著性檢驗：f檢驗
第5章 建模分析和應用
ⅰ.如何選擇合適的線性方程式
ⅱ.如何判定所建模型的合適性
第6章 進一步分析建模的不足之處
、.遺漏變量導致的估計偏差
、.多重共線性的問題和解決方法
第7章 異方差問題的檢驗和解決方法
、.什么是異方差問題
、.如何偵測異方差問題
、.如何解決異方差問題
ⅳ.上機操作練習
第8章 自相關問題的檢驗和解決方法
ⅰ.什么是自相關問題
、.如何檢驗自相關問題的存在
、.如何解決自相關問題
ⅳ.上機操作練習
第9章 內生性問題和輔助變量
、.內生變量的問題
、.輔助變量（iv）估計法.
、.內生性和輔助變量有效性的假設檢驗.
ⅳ.上機操作練習
第10章 虛擬自變量回歸模型
ⅰ.虛擬變量
、.虛擬變量的應用
ⅲ.檢測各組的差異——鄒式檢驗法
ⅳ.上機操作練習
第11章 虛擬因變量模型
、.線性概率模型
、.probit和logit模型
、.上機操作練習
第12章 面板數據模型
、.面板數據的作用
ⅱ.面板回歸模型
、.上機操作練習
第13章 聯立方程組模型
、.聯立方程組模型的建立
ⅱ.估計聯立方程組模型
、.上機操作練習
第14章 時間序列模型里的計量問題
、.采用ols處理時間序列數據所考慮的問題
ⅱ.常用的時間序列模型
、.平穩型問題分析
ⅳ.共積現象分析
、.上機操作練習
第15章 向量自回歸模型（var模型）
、.如何建立一個var模型
、.如果估計一個var模型
、.上機操作練習
附錄
參考文獻
、.stata軟件簡介
、.eviews軟件簡介
第2章 計量經濟學簡介
ⅰ.計量經濟學的定義及其學習意義
、.學習計量經濟學前需思考的問題
第3章 線性回歸模型
、.簡單線性回歸模型
ⅱ.多元線性回歸模型
第4章 線性模型檢驗
ⅰ.*小二乘估計量的統計屬性
ⅱ.單一回歸參數的顯著性檢驗：￡檢驗
ⅲ.聯合顯著性檢驗及總體顯著性檢驗：f檢驗
第5章 建模分析和應用
ⅰ.如何選擇合適的線性方程式
ⅱ.如何判定所建模型的合適性
第6章 進一步分析建模的不足之處
、.遺漏變量導致的估計偏差
、.多重共線性的問題和解決方法
第7章 異方差問題的檢驗和解決方法
、.什么是異方差問題
、.如何偵測異方差問題
、.如何解決異方差問題
ⅳ.上機操作練習
第8章 自相關問題的檢驗和解決方法
ⅰ.什么是自相關問題
、.如何檢驗自相關問題的存在
、.如何解決自相關問題
ⅳ.上機操作練習
第9章 內生性問題和輔助變量
、.內生變量的問題
、.輔助變量（iv）估計法.
、.內生性和輔助變量有效性的假設檢驗.
ⅳ.上機操作練習
第10章 虛擬自變量回歸模型
ⅰ.虛擬變量
、.虛擬變量的應用
ⅲ.檢測各組的差異——鄒式檢驗法
ⅳ.上機操作練習
第11章 虛擬因變量模型
、.線性概率模型
、.probit和logit模型
、.上機操作練習
第12章 面板數據模型
、.面板數據的作用
ⅱ.面板回歸模型
、.上機操作練習
第13章 聯立方程組模型
、.聯立方程組模型的建立
ⅱ.估計聯立方程組模型
、.上機操作練習
第14章 時間序列模型里的計量問題
、.采用ols處理時間序列數據所考慮的問題
ⅱ.常用的時間序列模型
、.平穩型問題分析
ⅳ.共積現象分析
、.上機操作練習
第15章 向量自回歸模型（var模型）
、.如何建立一個var模型
、.如果估計一個var模型
、.上機操作練習
附錄
參考文獻
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Stata/EViews 計量經濟分析(21世紀經濟學系列教材) 節選
《Stata/Eviews計量經濟分析》介紹了現代計量的分析方法并提供了很多有趣并實用的例題和上機操作的習題。每一個習題都盡量配有Stata或者是：EViews的使用說明。讀者完全可以根據例題在Stata或EViews軟件上操作模擬，從而很快地掌握這兩種軟件的使用，并根據《Stata/Eviews計量經濟分析》對軟件運行中得到的圖表數據的分析和討論加深對現代計量分析方法的理解和運用。這是《Stata/Eviews計量經濟分析》的第二個特點。
Stata/EViews 計量經濟分析(21世紀經濟學系列教材) 相關資料
插圖：例如，我們想調查在職培訓對工人生產力的影響，進而對他的工資的影響。經濟學家們早已采用一些基本的經濟分析工具來解釋工人的工資與他們的生產力之間的關系（例如，Wooldridge，2006）。這種推理有助于建立以下的計量模型：很明顯，除了以上的三個決定要素，還有很多其他要素可能會影響工資率，但上述的經濟模型涉及以下兩個問題的實質：在職培訓和工人的工資之間是否存在著正相關的關系？在職培訓對工人工資的影響有多大？在我們確定上述經濟模型之后，我們需要把它轉換成一個相關的計量經濟模型。假設經濟模型里各種關系是線性的，我們可以建立起這樣一個完整的計量經濟模型：在該計量模型中，常數J島，向&和脅是參數，用于測量工資和其決定要素之間的正負相關性以及各種工資決定要素對工資水平影響的強度。此外，“包含影響工人工資的其他要素。一旦我們建立起所需的計量經濟模型，我們可以把重點放在對島的分析上以便回答前面提到的那兩個問題。問題2：如何識別不同類型的數據經濟數據有多種類型。因此，我們必須學會識別計量分析中那些經常使用到的重要數據結構。第一種類型：橫截面數據。這種數據是通過隨機抽樣的方法，在同一個時間點上，收集到的有關一群人或是一組公司等等的信息。比如，在2008年，100個家庭的收入和消費支出情況。如果數據不是隨機抽樣得到的，我們會面臨樣本選擇偏差的問題。第二種類型：，時間序列數據。不同于橫截面數據，時間序列數據沒有隨機抽樣的特性。它是在一個指定的時間段里收集到的有關某人、某物或某事件的信息變化——例如，股票的價格。時間序列數據強調時間秩序的重要性，因此，我們如果要處理時間序列模型則需要考慮如何解決趨勢和季節性的問題。例如，從2000年到2008年，同一個家庭的收入和消費支出的變化。第三種類型：混合橫截面數據。我們可以把幾組橫截面數據合并在一起，并僅視之為一組普通橫截面數據。然而，我們需要考慮到時間差異問題。例如，我們將兩組不同時間里收集的樣本合并起來，一個樣本是2007年的10個家庭的收入和消費支出情況，另一個樣本是2008年的另外10個不同家庭的收入和消費支出的情況。第四種類型：面板或縱向數據。它觀測的是每一個橫截面單元在時問序列上的變化情況。該數據既可以用于分析個體之間的差異情況，又可以描述個體的動態變化特征。例如，在2000-2008年間，我們觀察30個家庭的收入和消費支出情況。注意：第三種類型和第四種類型都包含了橫截面數據和時間序列數據的成分。但是，兩者最大的區別是，當我們收集第四種類型的數據時，我們觀察的是同一組人或物隨時間的推移他們自身情況的變化。
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