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應用計量經濟學-Eviews與SAS實例

包郵 應用計量經濟學-Eviews與SAS實例

出版社:北京大學出版社出版時間:2016-03-01
開本: 16開 頁數: 280
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應用計量經濟學-Eviews與SAS實例 版權信息

應用計量經濟學-Eviews與SAS實例 本書特色

本教材系統講授應用計量經濟學的基礎知識和主要模型,并以計算機應用實例(eviews和sas軟件)為途徑講授計量經濟模型的實現方法和實證經濟研究的基本步驟。本書的結構基本按照專題的形式,由淺入深,逐步展開。本書適合大專院校財經類本科高年級學生或碩士研究生使用。

應用計量經濟學-Eviews與SAS實例 內容簡介

本書的結構基本按照專題的形式,由淺入深,逐步展開。本書適合大專院校財經類本科高年級學生或碩士研究生使用。 

應用計量經濟學-Eviews與SAS實例 目錄

**章:計量經濟學導論引言第1節 什么是計量經濟學1.1 計量經濟學的定義1.2 計量經濟學的學科特點第2節 計量經濟研究的步驟2.1 計量經濟模型與實證分析2.2 計量模型與經濟模型2.3 計量經濟研究的基本步驟第3節 計量經濟學涉及的主要數據類型3.1 時間序列數據3.2 橫截面數據3.3 混合截面數據3.4 面板數據3.5 常用數據集第4節 計量經濟學的主要研究方法第5節 計量經濟分析軟件本章總結思考與練習第二章:eviews 與sas軟件簡介第1節 eviews簡介1.1 eviews的界面1.2 建立文件1.3 數據錄入1.4 數據描述和簡單數據處理第2節 sas簡介2.1 sas的界面2.2 sas語言構成簡述2.3 sas程序的基本規則2.4 數據錄入2.5 數據描述2.6 數據集的合并2.7 簡單變量處理2.8 一個應用實例本章總結思考與練習第三章:簡單線性回歸模型第1節 回歸的含義第2節 回歸的幾個基本概念2.1 回歸函數2.2 隨機誤差項第3節 一元回歸模型的估計3.1 *小二乘法及參數估計3.2 *小二乘估計量的性質第4節 計算機應用實例4.1 eviews4.2 sas本章總結思考與練習第四章:多元線性回歸模型第1節 多元線性回歸模型的含義1.1 多元回歸模型與偏回歸系數1.2 多元回歸模型的優勢第2節 多元線性回歸的參數估計--普通*小二乘法2.1 回歸系數的估計2.2 多元回歸系數的解釋2.3 多元回歸系數的性質2.4 擬合優度第3節 ols的有效性--高斯-馬爾可夫定理第4節 ols估計量的方差第5節 計算機應用實例5.1 eviews5.2 sas本章總結思考與練習第五章: 假設檢驗第1節 假設檢驗的基本原理1.1 假設檢驗的定義和基本原理1.2 假設檢驗的重要概念1.3 假設檢驗的基本步驟第2節 單參數假設檢驗:t檢驗2.1 正態樣本分布原理2.2 t檢驗的原理2.3 單尾t檢驗和雙尾t檢驗2.4 t檢驗的p值 第3節 置信區間3.1 置信區間的概念3.2 置信區間的計算方法3.3 t檢驗的置信區間第4節 多參數假設檢驗:f檢驗4.1 f檢驗的原理4.2 f統計量和t統計量的關系4.3 回歸整體顯著性的f檢驗4.4 一般線性約束第5節 計算機應用實例5.1 eviews5.2 sas本章總結思考與練習第六章:方程形式的選擇與虛擬變量的使用第1節 雙對數線性模型1.1 雙對數線性模型的定義1.2 雙對數線性模型的應用第2節 半對數線性模型2.1 因變量是對數形式的半對數模型2.2 自變量是對數形式的半對數模型第3節 多項式回歸模型第4節 虛擬變量在多元回歸分析中的應用4.1 虛擬變量的定義4.2 虛擬變量的引入及解釋4.3 虛擬變量陷阱4.4 多個虛擬變量的使用4.5 含虛擬變量的交叉項在回歸中的使用第5節 常見的模型設定錯誤5.1 遺漏變量5.2 過度擬合5.3 度量誤差第6節 數據測度單位6.1 數據測度單位對回歸系數的影響6.2 數據測度單位對統計檢驗和擬合優度的影響第7節 計算機應用實例本章總結思考與練習第七章:時間趨勢與季節性 第1節 時間趨勢模型1.1 線性回歸模型中的時間趨勢1.2 對數回歸模型中的時間趨勢1.3 多項式形式的時間趨勢第2節 消除時間趨勢的方法第3節 季節性第4節 消除季節性的方法第5節 計算機應用實例5.1 eviews5.2 sas本章總結思考與練習第八章:異方差與自相關第1節 異方差性第2節 對異方差的檢驗2.1 異方差檢驗的基本思想 2.2 布羅施-帕甘檢驗2.3 懷特檢驗第3節 對異方差的修正第4節 序列自相關第5節 對序列自相關性的檢驗第6節 序列自相關模型的修正6.1 已知情況下的修正方法6.2 未知情況下的修正方法第7節 計算機應用實例7.1 eviews和sas中對異方差的診斷7.2 對異方差的修正7.3 eviews和sas中對自相關性的診斷與修正本章總結思考與練習第九章:經典時間序列模型第1節 時間序列的結構與平穩性1.1 時間序列的基本概念1.2 時間序列的平穩性第2節 arma過程和arima過程2.1 自回歸移動平均過程(arma)2.2 差分自回歸移動平均過程(arima)第3節 arima過程的估計方法3.1 wald分解定理3.2 博克斯-詹金斯方法第4節 計算機應用實例4.1 eviews4.2 sas本章總結思考與練習第十章:時間序列的深入專題第1節 var模型1.1 向量自回歸模型(var)1.2 格蘭杰因果關系第2節 arch模型與garch模型2.1 自回歸條件異方差模型(arch)2.2 廣義自回歸條件異方差模型(garch)第3節 非平穩時間序列與單位根檢驗3.1 單位根過程3.2 平穩性檢驗第4節 協整第5節 計算機應用實例5.1 var模型的應用5.2 garch模型的應用本章總結思考與練習第十一章:混合截面數據模型第1節 混合截面數據的性質第2節 混合截面數據的檢驗2.1 結構突變2.2 利用分樣本回歸檢驗結構突變2.3 利用虛擬變量檢驗結構突變第3節 利用獨立混合截面進行政策分析3.1 自然實驗3.2 倍差法第4節 計算機應用實例4.1 結構突變檢驗4.2 did模型本章總結思考與練習第十二章:面板數據模型第1節 面板數據的性質第2節 一階差分模型第3節 固定效應模型3.1 固定效應模型的原理和常規估計方法3.2 *小二乘虛擬變量估計法第4節 隨機效應模型4.1 隨機效應模型的原理和估計方法4.2 fe模型、re模型與混合數據ols模型的比較4.3 模型選擇與豪斯曼檢驗第5節 計算機應用實例本章總結思考與練習第十三章:二元選擇模型第1節 二元選擇問題第2節 線性概率模型第3節 probit模型和logit模型3.1 模型的基本原理3.2 模型的估計方法3.3 邊際效應的計算3.4 參數檢驗第4節 二元選擇模型的比較第5節 計算機應用實例本章總結思考與練習第十四章:截取與斷尾數據模型第1節 截取數據與斷尾數據第2節 tobit模型2.1 tobit模型的基本概念2.2 tobit模型的性質2.3 右側截取數據模型第3節 斷尾數據模型第4節 計算機應用實例本章總結思考與練習第十五章:內生性與工具變量估計第1節 內生性1.1 內生性的概念及產生原因1.2 內生性造成的后果第2節 工具變量估計2.1 工具變量的選擇標準2.2 簡單線性回歸中的工具變量估計2.3 多元線性回歸中的工具變量估計第3節 工具變量選取實例第4節 兩階段*小二乘法第5節 豪斯曼檢驗第6節 識別條件的判定及檢驗6.1 模型可識別性的判定6.2 薩根-巴斯曼檢驗第7節 計算機應用實例本章總結思考與練習第十六章:回歸方程系統模型第1節 回歸方程系統第2節 似不相關回歸模型第3節 聯立方程模型--簡介第4節 聯立方程模型的識別4.1 可識別性的定義和應用4.2 用階條件和秩條件判定模型的可識別性第5節 聯立方程模型的估計第6節 計算機應用實例6.1 似不相關回歸模型應用實例6.2 聯立方程模型應用實例本章總結思考與練習
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應用計量經濟學-Eviews與SAS實例 作者簡介

秦雪征,男,北京大學經濟學院副教授,美國紐約州立大學經濟學博士。研究領域為衛生經濟學、勞動經濟學和應用計量經濟學。

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