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計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 版權(quán)信息
- ISBN：9787565509407
- 條形碼：9787565509407 ; 978-7-5655-0940-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 本書特色
本書共分8章，內(nèi)容包括：緒論，經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：一元線性回歸模型，多元線性回歸模型，放寬基本假定的模型，計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型專門問題，時(shí)間序列分析，聯(lián)立方程模型，非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 內(nèi)容簡介
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)科類各專業(yè)的八門核心課程 之一。由呂杰主編的《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(普通高等教育農(nóng) 業(yè)部十二五規(guī)劃教材)》融計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法與應(yīng) 用為一體；以初級為主，適當(dāng)吸收中級的內(nèi)容；以經(jīng) 典線性模型為主，適當(dāng)介紹一些適用的擴(kuò)展模型。全 書形成具有實(shí)用性、繼承性和前瞻性特色的內(nèi)容體系 。本書既包含了高等院校經(jīng)濟(jì)學(xué)科本科計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課 程教學(xué)基本要求的全部內(nèi)容，又為學(xué)有余力者提供了 進(jìn)一步學(xué)習(xí)的指南。適合作為高等院校經(jīng)濟(jì)學(xué)科、管 理學(xué)科專業(yè)本科生，非數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)研究生的教材 或教學(xué)參考書，也可供高等教育自學(xué)考試經(jīng)濟(jì)學(xué)科本 科考生、經(jīng)濟(jì)管理工作者和研究人員閱讀與參考。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 目錄
第1章 緒論 1．1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)概述 1．1．1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的含義 1．1．2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)產(chǎn)生和發(fā)展 1．1．3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與其他學(xué)科的關(guān)系 1．2 建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的步驟 1．2．1 建立理論模型 1．2．2 樣本數(shù)據(jù)的收集 1．2．3 模型參數(shù)的估計(jì) 1．2．4 模型的檢驗(yàn) 1．3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型應(yīng)用 1．3．1 結(jié)構(gòu)分析 1．3．2 經(jīng)濟(jì)預(yù)測 1．3．3 政策評價(jià) 1．3．4 檢驗(yàn)和發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論 1．4 計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析軟件 1．4．1 eviews軟件 1．4．2 spss軟件 1．4．3 sas軟件 1．4．4 stata軟件 1．4．5 gauss軟件 本章練習(xí)題第2章 經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：一元線性回歸模型 2．1 回歸分析概述 2．1．1 回歸分析基本概念 2．1．2 總體回歸函數(shù) 2．1．3 隨機(jī)干擾項(xiàng) 2．1．4 樣本回歸函數(shù) 2．2 一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì) 2．2．1 一元線性回歸模型的基本假設(shè) 2．2．2 參數(shù)的普通*小二乘估計(jì)(ols) 2．2．3 參數(shù)估計(jì)的*大似然法(ml) 2．2．4 *小二乘估計(jì)量的性質(zhì) 2．2．5 參數(shù)估計(jì)量的概率分布及隨機(jī)干擾項(xiàng)方差的估計(jì) 2．3 一元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 2．3．1 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 2．3．2 變量的顯著性檢驗(yàn) 2．3．3 參數(shù)的置信區(qū)間 2．4 一元線性回歸分析的應(yīng)用：預(yù)測問題 2．4．1 y0是條件均值e(y｜x＝x。)或個(gè)別值y0的一個(gè)無偏估計(jì) 2．4．2 總體條件均值與個(gè)別值預(yù)測值的置信區(qū)間 2．5 實(shí)例及時(shí)間序列問題 2．5．1 中國城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出模型：截面數(shù)據(jù)模型 2．5．2 中國居民總量消費(fèi)函數(shù)：時(shí)間序列數(shù)據(jù)模型 2．5．3 時(shí)間序列問題 本章練習(xí)題第3章 多元線性回歸模型 3．1 多元線性回歸模型及其參數(shù)估計(jì) 3．1．1 多元線性回歸模型 3．1．2 多元線性回歸模型的經(jīng)典假設(shè) 3．1．3 多元回歸模型的參數(shù)估計(jì) 3．2 基于ols估計(jì)量的性質(zhì) 3．2．1 線性性 3．2．2 無偏性 3．2．3 方差有效性 3．2．4 一致性 3．3 多元線性回歸模型的假設(shè)檢驗(yàn) 3．3．1 多元線性回歸方程的擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 3．3．2 方程線性性顯著檢驗(yàn) 3．3．3 參數(shù)顯著性的t檢驗(yàn) 3．4 多元線性回歸模型的預(yù)測一 3．4．1 點(diǎn)預(yù)測 3．4．2 區(qū)間預(yù)測 3．5 可以化為線性的內(nèi)蘊(yùn)線性模型 3．5．1 對數(shù)線性——冪函數(shù) 3．5．2 指數(shù)函數(shù)——半對數(shù)線性 3．5．3 對數(shù)函數(shù)——半對數(shù)線性 3．5．4 多項(xiàng)式 3．5．5 倒數(shù)函數(shù) 3．5．6 交互作用 3．6 受約束回歸 3．6．1 模型參數(shù)的線性約束 3．6．2 對回歸模型增加或減少解釋變量 3．6．3 參數(shù)的穩(wěn)定性 3．7 案例分析 本章練習(xí)題第4章 放寬基本假定的模型 4．1 異方差性 4．1．1 異方差性的含義 4．1．2 異方差性的類型 4．1．3 異方差性的來源 4．1．4 異方差性的后果 4．1．5 異方差性的檢驗(yàn) 4．1．6 異方差性的修正 4．1．7 案例分析 4．2 序列相關(guān)性 4．2．1 序列相關(guān)性的含義 4．2．2 序列相關(guān)性的來源 4．2．3 序列相關(guān)性的后果 4．2．4 序列相關(guān)性的檢驗(yàn) 4．2．5 序列相關(guān)性的修正 4．2．6 案例分析 4．3 多重共線性 4．3．1 多重共線性的含義 4．3．2 多重共線性的類型 4．3．3 多重共線性的來源 4．3．4 多重共線性的后果 4．3．5 多重共線性的檢驗(yàn) 4．3．6 多重共線性的消除 4．3．7 案例分析 4．4 隨機(jī)解釋變量問題 4．4．1 隨機(jī)解釋變量的含義 4．4．2 隨機(jī)解釋變量問題產(chǎn)生的原因 4．4．3 隨機(jī)解釋變量的后果 4．4．4 隨機(jī)解釋變量的修正 本章練習(xí)題第5章 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型專門問題 5．1 虛擬變量模型 5．1．1 虛擬變量的概念及作用 5．1．2 虛擬變量的設(shè)置 5．1．3 虛擬變量的特殊應(yīng)用 5．2 模型的設(shè)定誤差 5．2．1 判斷計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型優(yōu)劣的基本準(zhǔn)則 5．2．2 模型設(shè)定誤差的類型 5．2．3 模型存在設(shè)定誤差后果 5．2．4 模型設(shè)定誤差的檢驗(yàn) 5．3 滯后變量模型 5．3．1 滯后變量模型 5．3．2 分布滯后模型的參數(shù)估計(jì) 5．3．3 自回歸模型的參數(shù)估計(jì) 5．3．4 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn) 本章練習(xí)題第6章 時(shí)間序列分析 6．1 時(shí)間序列的平穩(wěn)性及檢驗(yàn) 6．1．1 平穩(wěn)性定義 6．1．2 單位根檢驗(yàn) 6．2 隨機(jī)時(shí)間序列分析模型 6．2．1 基本概念 6．2．2 隨機(jī)時(shí)間序列模型的識別 6．2．3 時(shí)間序列模型的建立與預(yù)測 6．3 協(xié)整與誤差修正模型 6．3．1 協(xié)整分析 6．3．2 誤差修正模型 6．4 案例分析 結(jié)論 本章練習(xí)題第7章 聯(lián)立方程模型 7．1 聯(lián)立方程模型的概念 7．1．1 聯(lián)立方程模型的問題提出 7．1．2 聯(lián)立方程模型中的幾個(gè)基本概念 7．1．3 聯(lián)立方程模型的分類 7．2 聯(lián)立方程模型的識別 7．2．1 模型的識別 7．2．2 模型的簡化式識別條件 7．2．3 模型的結(jié)構(gòu)式識別條件 7．2．4 模型識別的其他判別規(guī)則 7．3 聯(lián)立方程模型的參數(shù)估計(jì)方法 7．3．1 間接*小二乘法(ils) 7．3．2 工具變量法(iv) 7．3．3 兩階段*小二乘法(2sls) 7．3．4 有限信息估計(jì)方法 7．4 聯(lián)立方程模型實(shí)例分析 7．4．1 研究目的和模型設(shè)定 7．4．2 模型的識別性 7．4．3 宏觀經(jīng)濟(jì)模型的估計(jì) 本章練習(xí)題第8章 非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型 8．1 選擇性樣本計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型概述 8．1．1 基本概念 8．1．2 選擇性樣本模型估計(jì)思路 8．2 二元離散選擇模型 8．2．1 二元離散選擇模型概述 8．2．2 基本概念 8．2．3 二元離散選擇模型建立 8．2．4 二元離散選擇模型估計(jì) 8．2．5 二元離散選擇模型檢驗(yàn) 8．2．6 應(yīng)用舉例 8．3 平行數(shù)據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型 8．3．1 基本概念 8．3．2 模型的設(shè)定檢驗(yàn) 8．3．3 模型的估計(jì)方法 8．3．4 模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn) 8．4 案例分析 8．4．1 平行數(shù)據(jù)模型估計(jì)附表1 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表附表2 t分布表附表3 x2分布表附表4 f分布表附表5 durbin-watson檢驗(yàn)表附表6 協(xié)整檢驗(yàn)臨界值表參考文獻(xiàn)
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