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計量經(jīng)濟學與STATA應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787030725806
- 條形碼：9787030725806 ; 978-7-03-072580-6
- 裝幀：平裝膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
計量經(jīng)濟學與STATA應(yīng)用 內(nèi)容簡介
本教材是一本面向經(jīng)濟學和商學的高年級本科生和研究生的計量經(jīng)濟學入門教材，目標是介紹回歸模型及其各種擴展模型，為檢驗經(jīng)濟關(guān)系的性質(zhì)和強度，驗證經(jīng)濟學理論或評估經(jīng)濟政策提供實證分析工具。本教材一共包含四個篇章，其中**篇重點關(guān)注在高斯-馬爾科夫定理的各種經(jīng)典假設(shè)被滿足的情況下，如何利用*小二乘法進行統(tǒng)計推斷和假設(shè)檢驗。第二篇致力于把傳統(tǒng)計量模型拓展到非經(jīng)典假設(shè)的分析條件中去，重點介紹對經(jīng)典假設(shè)是否成立的檢驗，以及如果這些假設(shè)中的一項或多項不被滿足，在*小二乘分析框架下可以采取哪些應(yīng)對措施。第三篇關(guān)注時間序列數(shù)據(jù)這一獨特數(shù)據(jù)類型，*后一篇則有選擇地介紹了一系列在分析橫截面數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)時常用的高深研究方法。計量經(jīng)濟學是一門介紹實用性分析工具的課程，但是學生們需要了解相關(guān)的理論知識以便根據(jù)給定的條件選擇正確的估計方法和檢驗工具，解釋分析結(jié)果，并能在某些分析所需的條件不被滿足時采用正確的應(yīng)對措施。本教材因此在每個章節(jié)中都包含了對計量問題來龍去脈的介紹，對其破解思路的分析和對相關(guān)理論模型的數(shù)理推導，并以Stata軟件為平臺結(jié)合大量現(xiàn)實經(jīng)濟數(shù)據(jù)和案例展示了如何運用現(xiàn)代計算機技術(shù)檢驗經(jīng)濟關(guān)系的性質(zhì)和強度，驗證經(jīng)濟學理論或評估經(jīng)濟政策的有效性。
計量經(jīng)濟學與STATA應(yīng)用 目錄
目錄 前言 **篇 **假設(shè)下的計量分析 第1章 一元線性回歸模型 3 1.1 回歸分析概述 3 1.2 一元線性回歸模型的參數(shù)估計 7 1.3 一元線性回歸模型假設(shè)與OLS估計量的統(tǒng)計性質(zhì) 11 1.4 Stata 17.0的基本窗口及一元線性回歸 16 本章練習 21 第2章 多元線性回歸模型 23 2.1 遺漏變量偏差 23 2.2 多元線性回歸模型定義與參數(shù)估計 24 2.3 多元線性回歸模型假設(shè) 30 2.4 多元線性回歸參數(shù)估計量的統(tǒng)計性質(zhì) 31 2.5 多元線性回歸的Stata應(yīng)用 33 本章練習 35 第3章 統(tǒng)計推斷問題 37 3.1 一元線性回歸統(tǒng)計推斷 37 3.2 多元線性回歸統(tǒng)計推斷 45 3.3 線性回歸統(tǒng)計推斷的Stata應(yīng)用 52 本章練習 55 第二篇 非**假設(shè)下的計量分析 第4章 數(shù)據(jù)問題的處理 61 4.1 多重共線性 61 4.2 缺失值 63 4.3 觀測誤差 64 4.4 異常值 65 本章練習 67 第5章 虛擬變量與非線性估計 68 5.1 虛擬變量 68 5.2 虛擬變量的應(yīng)用 69 5.3 線性概率模型 70 5.4 可化為線性的多元非線性模型 73 5.5 模型的Stata代碼實例 76 本章練習 81 第6章 內(nèi)生性與工具變量法 82 6.1 內(nèi)生變量的定義與后果 82 6.2 內(nèi)生性的來源 82 6.3 內(nèi)生性處理與工具變量的思想 83 6.4 工具變量必須滿足的兩個條件 84 6.5 2SLS法及Stata應(yīng)用 84 6.6 工具變量法三大檢驗及Stata應(yīng)用 85 本章練習 87 第7章 異方差與序列相關(guān) 89 7.1 對**假設(shè)的違背 89 7.2 球形擾動項 89 7.3 異方差 91 7.4 自相關(guān) 94 7.5 異方差與序列相關(guān)的Stata應(yīng)用 98 本章練習 99 第三篇 時間序列分析 第8章 時間序列分析簡介 103 8.1 時間序列數(shù)據(jù)的有限樣本性質(zhì) 103 8.2 簡單的時間序列分析：靜態(tài)模型與有限分布滯后模型 106 8.3 簡單時間序列分析中的模型調(diào)整 110 8.4 簡單時間序列分析的Stata應(yīng)用 113 本章練習 118 第9章 平穩(wěn)時間序列分析 119 9.1 AR模型 119 9.2 MA模型 124 9.3 ARMA模型 125 9.4 平穩(wěn)時間序列分析的Stata應(yīng)用 127 本章練習 132 第10章 非平穩(wěn)時間序列分析 133 10.1 非平穩(wěn)時間序列基本概念 133 10.2 ARIMA模型原理 134 10.3 時間序列平穩(wěn)性檢驗 136 10.4 ARIMA建模及預(yù)測 139 10.5 ARIMA建模的Stata應(yīng)用 140 本章練習 144 第11章 VAR模型 145 11.1 VAR模型的估計思路 145 11.2 診斷性檢驗與模型滯后期選擇 148 11.3 IRF 150 11.4 VAR模型的Stata運用 151 本章練習 157 第四篇 計量經(jīng)濟學方法與模型專題 第12章 MLE 161 12.1 MLE的估計思路 161 12.2 MLE的統(tǒng)計學性質(zhì) 164 12.3 MLE的假設(shè)檢驗 166 12.4 MLE的Stata運用 169 本章練習 170 第13章 GMM 172 13.1 矩估計的估計思路 172 13.2 GMM的估計思路 173 13.3 GMM量的統(tǒng)計性質(zhì) 175 13.4 GMM的假設(shè)檢驗 177 13.5 GMM的Stata運用 177 本章練習 181 第14章 離散選擇模型 182 14.1 二元選擇模型概述 183 14.2 二元選擇模型的估計思路 185 14.3 二元選擇模型的有效性評估與假設(shè)檢驗 187 14.4 多元選擇帶來的問題與解決思路 188 14.5 二元選擇模型的Stata運用 192 本章練習 195 第15章 面板數(shù)據(jù)模型 197 15.1 面板數(shù)據(jù)的估計思路與估計方法 197 15.2 診斷性檢驗與模型選擇 200 15.3 DID模型 202 15.4 面板數(shù)據(jù)模型的Stata運用 204 本章練習 208 參考文獻 210 附錄A 概率統(tǒng)計基本知識 212 A1 隨機變量取值與分布 212 A2 一些常用的分布函數(shù) 214 A3 聯(lián)合分布 216 A4 條件分布 218 附錄B 線性代數(shù)的基本知識 220 B1 標量、向量與矩陣 220 B2 矩陣的基本運算 220 B3 頻譜分解 225
展開全部
計量經(jīng)濟學與STATA應(yīng)用 作者簡介
王宗潤，中南大學商學院院長、“升華學者”特聘教授、博士生導師，入選教育部“新世紀優(yōu)秀人才支持計劃”(2011年)，國家自然科學基金重大項目(2020年)、國家自然科學基金重點項目(2016年)負責人，國家自然科學基金基礎(chǔ)科學中心、創(chuàng)新研究群體項目研究骨干，科技部國家重點研發(fā)計劃研究骨干。長期致力于金融風險管理與金融危機防范研究，先后在國內(nèi)外主流期刊 Journal of Economic Dynamics and Control，Journal of Economic Behavior & Organization，Journal of Empirical Finance，《管理科學學報》、《系統(tǒng)工程理論與實踐》、《中國管理科學》等發(fā)表論文130余篇，其中SSCI/SCI/EI73篇，CSCD/CSSCI 59篇。獲教育部第八屆高等學校科學研究優(yōu)秀成果二等獎1項 (2020年)。
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