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高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)/葉阿忠 版權(quán)信息
- ISBN：9787561578933
- 條形碼：9787561578933 ; 978-7-5615-7893-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)/葉阿忠 內(nèi)容簡(jiǎn)介
《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》內(nèi)容涵蓋似然估計(jì)、廣義矩估計(jì)、貝葉斯估計(jì)、向量自回歸模型、多值選擇模型、轉(zhuǎn)換模型、非線性回歸模型、分位數(shù)回歸模型、傾向得分匹配模型與風(fēng)險(xiǎn)分析、半?yún)?shù)與非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型、空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。*后，該書介紹了Stata在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的應(yīng)用。值得一提的是，該書配有原始數(shù)據(jù)，有需要的讀者可向作者或出版社索要。 《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》適合作為各類高等院校經(jīng)濟(jì)和管理學(xué)科研究生計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程教學(xué)參考書，也可供具有一定數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)管理人員和研究人員參考。
高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)/葉阿忠 目錄
**章 導(dǎo)論
1．1 引言
1．2 本書框架介紹
1．3 經(jīng)典線性回歸模型的局限性
第二章 *大似然估計(jì)
2．1 *大似然估計(jì)的定義
2．2 *大似然估計(jì)的迭代求解
2．2．1 無(wú)導(dǎo)數(shù)方法
2．2．2 二階導(dǎo)數(shù)方法
2．2．3 -階導(dǎo)數(shù)方法
2．3 非線性模型*大似然估計(jì)實(shí)例
2．3．1 非線性回歸模型的*大似然估計(jì)
2．3．2 Logit模型的*大似然估計(jì)
2．4 *大似然估計(jì)的大樣本性質(zhì)及漸近協(xié)方差矩陣
2．4．1 正則條件
2．4．2 得分函數(shù)的定義及性質(zhì)
2．4．3 信息矩陣的定義及性質(zhì)
2．4．4 *大似然估計(jì)的大樣本性質(zhì)
2．4．5 *大似然估計(jì)的漸近協(xié)方差矩陣的估計(jì)方法
2．5 準(zhǔn)*大似然估計(jì)法
2．6 三類漸近等價(jià)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)及隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的正態(tài)性檢驗(yàn)
2．6．1 三類漸近等價(jià)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
2．6．2 對(duì)正態(tài)分布假設(shè)的檢驗(yàn)
第三章 廣義矩估計(jì)法
3．1 矩估計(jì)
3．1．1 矩估計(jì)定義
3．1．2 隨機(jī)抽樣和分布的參數(shù)估計(jì)
3．1．3 計(jì)算矩估計(jì)量的方差
3．2 廣義矩估計(jì)
3．2．1 廣義矩估計(jì)定義
3．2．2 一致性和漸近正態(tài)性
3．2．3 GMM估計(jì)中的相關(guān)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
3．3 線性回歸模型中的廣義矩估計(jì)量
3．3．1 Ⅳ估計(jì)
3．3．2 *大似然估計(jì)也是廣義矩估計(jì)
3．3．3 實(shí)例
第四章 貝葉斯估計(jì)
4．1 貝葉斯估計(jì)的基本思想
4．2 貝葉斯定理
4．3 基于后驗(yàn)分布的統(tǒng)計(jì)推斷
4．4 先驗(yàn)分布的選取
4．5 線性回歸模型貝葉斯估計(jì)的例子
4．6 向量自回歸模型的貝葉斯估計(jì)
4．6．1 向量自回歸模型
4．6．2 Minnesota先驗(yàn)分布的參數(shù)設(shè)定
4．6．3 模型參數(shù)的后驗(yàn)估計(jì)
第五章 向量自回歸模型
5．1 時(shí)間序列的VAR模型
5．1．1 VAR模型的設(shè)定、推導(dǎo)及解釋
5．1．2 脈沖響應(yīng)函數(shù)
5．1．3 方差分解
5．1．4 實(shí)例
5．2 結(jié)構(gòu)向量自回歸模型
5．2．1 SVAR模型形式
5．2．2 SVAR模型的識(shí)別和估計(jì)
5．2．3 SVAR模型的EViews實(shí)現(xiàn)
5．3 面板數(shù)據(jù)向量自回歸模型
5．3．1 模型
5．3．2 實(shí)例
5．4 馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型
5．4．1 馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型表達(dá)及類型
……
第六章 多值選擇模型
第七章 轉(zhuǎn)換模型
第八章 非線性回歸模型
第九章 分位數(shù)回歸模型
第十章 傾向得分匹配模型與風(fēng)險(xiǎn)分析
第十一章 半?yún)?shù)與非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型
第十二章 空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)
第十三章 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)證練習(xí)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證研究
第十四章 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)之Stata應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
1．1 引言
1．2 本書框架介紹
1．3 經(jīng)典線性回歸模型的局限性
第二章 *大似然估計(jì)
2．1 *大似然估計(jì)的定義
2．2 *大似然估計(jì)的迭代求解
2．2．1 無(wú)導(dǎo)數(shù)方法
2．2．2 二階導(dǎo)數(shù)方法
2．2．3 -階導(dǎo)數(shù)方法
2．3 非線性模型*大似然估計(jì)實(shí)例
2．3．1 非線性回歸模型的*大似然估計(jì)
2．3．2 Logit模型的*大似然估計(jì)
2．4 *大似然估計(jì)的大樣本性質(zhì)及漸近協(xié)方差矩陣
2．4．1 正則條件
2．4．2 得分函數(shù)的定義及性質(zhì)
2．4．3 信息矩陣的定義及性質(zhì)
2．4．4 *大似然估計(jì)的大樣本性質(zhì)
2．4．5 *大似然估計(jì)的漸近協(xié)方差矩陣的估計(jì)方法
2．5 準(zhǔn)*大似然估計(jì)法
2．6 三類漸近等價(jià)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)及隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的正態(tài)性檢驗(yàn)
2．6．1 三類漸近等價(jià)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
2．6．2 對(duì)正態(tài)分布假設(shè)的檢驗(yàn)
第三章 廣義矩估計(jì)法
3．1 矩估計(jì)
3．1．1 矩估計(jì)定義
3．1．2 隨機(jī)抽樣和分布的參數(shù)估計(jì)
3．1．3 計(jì)算矩估計(jì)量的方差
3．2 廣義矩估計(jì)
3．2．1 廣義矩估計(jì)定義
3．2．2 一致性和漸近正態(tài)性
3．2．3 GMM估計(jì)中的相關(guān)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
3．3 線性回歸模型中的廣義矩估計(jì)量
3．3．1 Ⅳ估計(jì)
3．3．2 *大似然估計(jì)也是廣義矩估計(jì)
3．3．3 實(shí)例
第四章 貝葉斯估計(jì)
4．1 貝葉斯估計(jì)的基本思想
4．2 貝葉斯定理
4．3 基于后驗(yàn)分布的統(tǒng)計(jì)推斷
4．4 先驗(yàn)分布的選取
4．5 線性回歸模型貝葉斯估計(jì)的例子
4．6 向量自回歸模型的貝葉斯估計(jì)
4．6．1 向量自回歸模型
4．6．2 Minnesota先驗(yàn)分布的參數(shù)設(shè)定
4．6．3 模型參數(shù)的后驗(yàn)估計(jì)
第五章 向量自回歸模型
5．1 時(shí)間序列的VAR模型
5．1．1 VAR模型的設(shè)定、推導(dǎo)及解釋
5．1．2 脈沖響應(yīng)函數(shù)
5．1．3 方差分解
5．1．4 實(shí)例
5．2 結(jié)構(gòu)向量自回歸模型
5．2．1 SVAR模型形式
5．2．2 SVAR模型的識(shí)別和估計(jì)
5．2．3 SVAR模型的EViews實(shí)現(xiàn)
5．3 面板數(shù)據(jù)向量自回歸模型
5．3．1 模型
5．3．2 實(shí)例
5．4 馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型
5．4．1 馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型表達(dá)及類型
……
第六章 多值選擇模型
第七章 轉(zhuǎn)換模型
第八章 非線性回歸模型
第九章 分位數(shù)回歸模型
第十章 傾向得分匹配模型與風(fēng)險(xiǎn)分析
第十一章 半?yún)?shù)與非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型
第十二章 空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)
第十三章 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)證練習(xí)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證研究
第十四章 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)之Stata應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
展開全部
高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)/葉阿忠 作者簡(jiǎn)介
葉阿忠，男，1963年5月出生于福建三明市。1983年7月獲南開大學(xué)數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)士學(xué)位。1988年7月獲南開大學(xué)數(shù)理統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士學(xué)位。2002年1月獲清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)專業(yè)博士學(xué)位。現(xiàn)為福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，經(jīng)濟(jì)研究院副院長(zhǎng)，計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究所所長(zhǎng)，兼任中國(guó)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)常務(wù)理事。出版《向量自回歸模型及其應(yīng)用》《空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》《非參數(shù)和半?yún)?shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型理論》《非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》，第二作者出版《高級(jí)應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》和《高等計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》，出版譯著《非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與實(shí)踐》。在國(guó)內(nèi)核心期刊如《經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）》《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》《管理科學(xué)學(xué)報(bào)》《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》《統(tǒng)計(jì)研究》《科研管理》《中國(guó)管理科學(xué)》等發(fā)表論文80多篇。主要從事計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與應(yīng)用等領(lǐng)域的科研與教學(xué)活動(dòng)。 吳相波，男，1974年4月出生于江西省上饒市。2007年7月獲福州大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟(jì)專業(yè)碩士學(xué)位。現(xiàn)為福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院講師。兼任中國(guó)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)理事。第二作者出版《向量自回歸模型及其應(yīng)用》和譯著《非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與實(shí)踐》。主要研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。主講課程：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)分析與決策、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與經(jīng)濟(jì)軟件應(yīng)用等課程。 陳叢波，男，1990年5月出生于安徽淮南。2015年7月獲安徽建筑工業(yè)學(xué)院工學(xué)碩士學(xué)位。2018年9月攻讀福州大學(xué)技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理專業(yè)博士學(xué)位，研究方向?yàn)榧夹g(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。2019年10月獲中國(guó)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)優(yōu)秀科研成果獎(jiǎng)?wù)撐囊坏泉?jiǎng)。 鄭航，男，1996年1月出生于福建漳州。2018年6月獲福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士學(xué)位。2018年9月攻讀福州大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)碩士學(xué)位，研究方向?yàn)閼?yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。 陳芳倩，女，1996年12月出生于福建省德化縣。2019年6月獲揚(yáng)州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士學(xué)位。2019年9月攻讀福州大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)碩士學(xué)位，研究方向?yàn)閼?yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。
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