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計量經濟分析方法與建模 EViews應用及實例 第四版 ·初級 版權信息
- ISBN：9787302551560
- 條形碼：9787302551560 ; 978-7-302-55156-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
計量經濟分析方法與建模 EViews應用及實例 第四版 ·初級 本書特色
本書是經典教材改版，作者權威，內容翔實，側重應用，配套齊全，方便教學。 權威作者、經典教材、內容翔實、配套齊全。
計量經濟分析方法與建模 EViews應用及實例 第四版 ·初級 內容簡介
本書是經典教材改版，作者權威，內容翔實，側重應用，配套齊全，方便教學。
計量經濟分析方法與建模 EViews應用及實例 第四版 ·初級 目錄
第1章概率與統(tǒng)計基礎
1.1隨機變量
1.1.1概率分布
1.1.2隨機變量的數(shù)字特征
1.1.3隨機變量的聯(lián)合分布
1.1.4從總體到樣本
1.2一些重要的概率分布
1.2.1正態(tài)分布
1.2.2χ2分布
1.2.3t分布
1.2.4F分布
1.3統(tǒng)計推斷
1.3.1參數(shù)估計
1.3.2估計量性質
1.3.3假設檢驗
1.4EViews軟件的相關操作
1.4.1單序列的統(tǒng)計量
1.4.2多序列的顯示和統(tǒng)計量
1.4.3分布函數(shù)
1.4.4假設檢驗
1.5習題
第2章基本回歸模型
2.1古典線性回歸模型
2.1.1回歸分析基本概念
2.1.2一元線性回歸模型和基本假定
2.1.3*小二乘法
2.1.4多元線性回歸模型
2.1.5系數(shù)估計量的性質
2.1.6線性回歸模型的檢驗
2.1.7AIC準則和Schwarz準則
2.1.8多重共線性問題
2.1.9樣本容量問題
2.2回歸方程的函數(shù)形式
2.2.1雙對數(shù)線性模型
2.2.2半對數(shù)模型
2.2.3雙曲函數(shù)模型
2.2.4多項式回歸模型
2.2.5BoxCox轉換
2.3包含虛擬變量的回歸模型
2.3.1回歸中的虛擬變量
2.3.2季節(jié)調整的虛擬變量方法
2.4模型設定和假設檢驗
2.4.1系數(shù)檢驗
2.4.2殘差檢驗
2.4.3模型穩(wěn)定性檢驗
2.5方程模擬與預測
2.5.1預測誤差與方差
2.5.2預測評價
2.6EViews軟件的相關操作
2.6.1設定回歸方程形式和估計方程
2.6.2方程輸出結果
2.6.3與回歸方程有關的操作
2.6.4模型設定和假設檢驗
2.6.5預測
2.7習題
第3章其他回歸方法
3.1加權*小二乘法
3.1.1異方差的概念
3.1.2異方差的后果
3.1.3異方差檢驗
3.1.4加權*小二乘估計
3.1.5存在異方差時參數(shù)估計量的一致協(xié)方差
3.2內生解釋變量和二階段*小二乘法
3.2.1內生解釋變量
3.2.2工具變量法
3.2.3二階段*小二乘法
3.3廣義矩方法（GMM）
3.3.1矩法估計量
3.3.2廣義矩估計
3.4解釋變量內生性檢驗與工具變量的檢驗
3.4.1過度識別約束檢驗
3.4.2工具變量外生性檢驗
3.4.3解釋變量內生性檢驗
3.4.4弱工具變量檢驗
3.5多項式分布滯后(PDLS)模型
3.5.1分布滯后模型的概念
3.5.2多項式分布滯后模型方法
3.6EViews軟件的相關操作
3.6.1異方差檢驗
3.6.2加權*小二乘法估計
3.6.3White異方差一致協(xié)方差和NeweyWest異方差
自相關一致協(xié)方差
3.6.4二階段*小二乘法估計
3.6.5GMM估計
3.6.6解釋變量內生性檢驗與工具變量檢驗
3.6.7估計包含PDLs的模型
3.7習題
第4章時間序列模型
4.1序列相關及其檢驗
4.1.1序列相關及其產生的原因和后果
4.1.2序列相關的檢驗方法
4.1.3廣義*小二乘估計與序列相關的修正
4.2平穩(wěn)時間序列建模
4.2.1平穩(wěn)時間序列的概念
4.2.2ARMA模型
4.2.3ARMA模型的平穩(wěn)性
4.2.4ARMA模型的識別
4.2.5ARMA模型的估計及預測
4.3EViews軟件的相關操作
4.3.1檢驗序列相關性
4.3.2修正序列相關
4.3.3ARMA(p，q)模型的估計
4.4習題
第5章離散因變量模型
5.1二元選擇模型
5.1.1線性概率模型及二元選擇模型的形式
5.1.2二元選擇模型的估計
5.1.3二元選擇模型變量的假設檢驗
5.2排序因變量模型
5.2.1排序因變量模型的形式
5.2.2排序因變量模型的估計
5.3EViews軟件的相關操作
5.3.1二元選擇模型
5.3.2排序因變量模型
5.4習題
第6章面板數(shù)據(jù)模型
6.1面板數(shù)據(jù)模型的基本原理
6.1.1面板數(shù)據(jù)模型概述
6.1.2面板數(shù)據(jù)模型分類
6.2模型形式設定檢驗
6.3變截距模型
6.3.1固定影響變截距模型
6.3.2隨機影響變截距模型
6.3.3Hausman檢驗
6.4變系數(shù)模型
6.4.1固定影響變系數(shù)模型
6.4.2隨機影響變系數(shù)模型
6.5EViews軟件的相關操作
6.5.1含有Pool對象的工作文件
6.5.2Pool對象中數(shù)據(jù)處理
6.5.3Pool對象的模型估計
6.5.4Hausman檢驗的實現(xiàn)
6.6習題
第7章聯(lián)立方程模型的估計與模擬
7.1聯(lián)立方程系統(tǒng)概述
7.1.1聯(lián)立方程系統(tǒng)的基本概念
7.1.2聯(lián)立方程系統(tǒng)的識別
7.1.3一個中國小型宏觀經濟聯(lián)立方程模型
7.2聯(lián)立方程系統(tǒng)的估計方法
7.2.1單方程估計方法
7.2.2系統(tǒng)估計方法
7.3聯(lián)立方程模型的模擬
7.3.1聯(lián)立方程模型概述
7.3.2模型模擬的分類
7.3.3模型的評估
7.3.4情景分析
7.4EViews軟件的相關操作
7.4.1聯(lián)立方程系統(tǒng)的基本操作
7.4.2聯(lián)立方程模型的模擬與預測
7.4.3聯(lián)立方程模型的求解
7.4.4聯(lián)立方程模型的數(shù)據(jù)操作
7.5習題
參考文獻
附錄A統(tǒng)計分布表
A1標準正態(tài)分布表
A2χ2分布表
A3t分布表
A4F分布表
附錄BEViews軟件的常用函數(shù)
B1公式中的運算符號及其含義
B2時間序列函數(shù)及其含義
B3序列描述性統(tǒng)計量的@函數(shù)及其含義
B4三角函數(shù)
B5統(tǒng)計函數(shù)
B6回歸統(tǒng)計量的@函數(shù)及其含義
1.1隨機變量
1.1.1概率分布
1.1.2隨機變量的數(shù)字特征
1.1.3隨機變量的聯(lián)合分布
1.1.4從總體到樣本
1.2一些重要的概率分布
1.2.1正態(tài)分布
1.2.2χ2分布
1.2.3t分布
1.2.4F分布
1.3統(tǒng)計推斷
1.3.1參數(shù)估計
1.3.2估計量性質
1.3.3假設檢驗
1.4EViews軟件的相關操作
1.4.1單序列的統(tǒng)計量
1.4.2多序列的顯示和統(tǒng)計量
1.4.3分布函數(shù)
1.4.4假設檢驗
1.5習題
第2章基本回歸模型
2.1古典線性回歸模型
2.1.1回歸分析基本概念
2.1.2一元線性回歸模型和基本假定
2.1.3*小二乘法
2.1.4多元線性回歸模型
2.1.5系數(shù)估計量的性質
2.1.6線性回歸模型的檢驗
2.1.7AIC準則和Schwarz準則
2.1.8多重共線性問題
2.1.9樣本容量問題
2.2回歸方程的函數(shù)形式
2.2.1雙對數(shù)線性模型
2.2.2半對數(shù)模型
2.2.3雙曲函數(shù)模型
2.2.4多項式回歸模型
2.2.5BoxCox轉換
2.3包含虛擬變量的回歸模型
2.3.1回歸中的虛擬變量
2.3.2季節(jié)調整的虛擬變量方法
2.4模型設定和假設檢驗
2.4.1系數(shù)檢驗
2.4.2殘差檢驗
2.4.3模型穩(wěn)定性檢驗
2.5方程模擬與預測
2.5.1預測誤差與方差
2.5.2預測評價
2.6EViews軟件的相關操作
2.6.1設定回歸方程形式和估計方程
2.6.2方程輸出結果
2.6.3與回歸方程有關的操作
2.6.4模型設定和假設檢驗
2.6.5預測
2.7習題
第3章其他回歸方法
3.1加權*小二乘法
3.1.1異方差的概念
3.1.2異方差的后果
3.1.3異方差檢驗
3.1.4加權*小二乘估計
3.1.5存在異方差時參數(shù)估計量的一致協(xié)方差
3.2內生解釋變量和二階段*小二乘法
3.2.1內生解釋變量
3.2.2工具變量法
3.2.3二階段*小二乘法
3.3廣義矩方法（GMM）
3.3.1矩法估計量
3.3.2廣義矩估計
3.4解釋變量內生性檢驗與工具變量的檢驗
3.4.1過度識別約束檢驗
3.4.2工具變量外生性檢驗
3.4.3解釋變量內生性檢驗
3.4.4弱工具變量檢驗
3.5多項式分布滯后(PDLS)模型
3.5.1分布滯后模型的概念
3.5.2多項式分布滯后模型方法
3.6EViews軟件的相關操作
3.6.1異方差檢驗
3.6.2加權*小二乘法估計
3.6.3White異方差一致協(xié)方差和NeweyWest異方差
自相關一致協(xié)方差
3.6.4二階段*小二乘法估計
3.6.5GMM估計
3.6.6解釋變量內生性檢驗與工具變量檢驗
3.6.7估計包含PDLs的模型
3.7習題
第4章時間序列模型
4.1序列相關及其檢驗
4.1.1序列相關及其產生的原因和后果
4.1.2序列相關的檢驗方法
4.1.3廣義*小二乘估計與序列相關的修正
4.2平穩(wěn)時間序列建模
4.2.1平穩(wěn)時間序列的概念
4.2.2ARMA模型
4.2.3ARMA模型的平穩(wěn)性
4.2.4ARMA模型的識別
4.2.5ARMA模型的估計及預測
4.3EViews軟件的相關操作
4.3.1檢驗序列相關性
4.3.2修正序列相關
4.3.3ARMA(p，q)模型的估計
4.4習題
第5章離散因變量模型
5.1二元選擇模型
5.1.1線性概率模型及二元選擇模型的形式
5.1.2二元選擇模型的估計
5.1.3二元選擇模型變量的假設檢驗
5.2排序因變量模型
5.2.1排序因變量模型的形式
5.2.2排序因變量模型的估計
5.3EViews軟件的相關操作
5.3.1二元選擇模型
5.3.2排序因變量模型
5.4習題
第6章面板數(shù)據(jù)模型
6.1面板數(shù)據(jù)模型的基本原理
6.1.1面板數(shù)據(jù)模型概述
6.1.2面板數(shù)據(jù)模型分類
6.2模型形式設定檢驗
6.3變截距模型
6.3.1固定影響變截距模型
6.3.2隨機影響變截距模型
6.3.3Hausman檢驗
6.4變系數(shù)模型
6.4.1固定影響變系數(shù)模型
6.4.2隨機影響變系數(shù)模型
6.5EViews軟件的相關操作
6.5.1含有Pool對象的工作文件
6.5.2Pool對象中數(shù)據(jù)處理
6.5.3Pool對象的模型估計
6.5.4Hausman檢驗的實現(xiàn)
6.6習題
第7章聯(lián)立方程模型的估計與模擬
7.1聯(lián)立方程系統(tǒng)概述
7.1.1聯(lián)立方程系統(tǒng)的基本概念
7.1.2聯(lián)立方程系統(tǒng)的識別
7.1.3一個中國小型宏觀經濟聯(lián)立方程模型
7.2聯(lián)立方程系統(tǒng)的估計方法
7.2.1單方程估計方法
7.2.2系統(tǒng)估計方法
7.3聯(lián)立方程模型的模擬
7.3.1聯(lián)立方程模型概述
7.3.2模型模擬的分類
7.3.3模型的評估
7.3.4情景分析
7.4EViews軟件的相關操作
7.4.1聯(lián)立方程系統(tǒng)的基本操作
7.4.2聯(lián)立方程模型的模擬與預測
7.4.3聯(lián)立方程模型的求解
7.4.4聯(lián)立方程模型的數(shù)據(jù)操作
7.5習題
參考文獻
附錄A統(tǒng)計分布表
A1標準正態(tài)分布表
A2χ2分布表
A3t分布表
A4F分布表
附錄BEViews軟件的常用函數(shù)
B1公式中的運算符號及其含義
B2時間序列函數(shù)及其含義
B3序列描述性統(tǒng)計量的@函數(shù)及其含義
B4三角函數(shù)
B5統(tǒng)計函數(shù)
B6回歸統(tǒng)計量的@函數(shù)及其含義
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計量經濟分析方法與建模 EViews應用及實例 第四版 ·初級 作者簡介
高鐵梅，東北財經大學教授、博士生導師、吉林大學數(shù)量經濟研究中心兼職研究員，兩項部級軟科學項目分別獲得國家教委科技進步二等獎和國家科技進步三等獎；已完成三項國家社科基金項目、兩項國家自科基金項目。
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