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计量经济分析(英文版·第七版)上下册(经济学经典教材·核心课系列;高等学校经济类双语教学推荐教材) 版权信息
- ISBN：9787300183404
- 条形码：9787300183404 ; 978-7-300-18340-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
计量经济分析(英文版·第七版)上下册(经济学经典教材·核心课系列;高等学校经济类双语教学推荐教材) 本书特色
本书是英文原文影印版本，分上下两册，是计量经济领域“圣经”般的教材。它对计量经济学领域的知识做了全面概述及整合，并且能保持及时的更新，因而无论对社会学、医学、环境经济学还是政治学、经济学等领域，都能提供独特的研究视角和方法。 本书可作为社会科学领域本科高年级或研究生学习计量经济学的教材。它有两个目标：一是将学生引入应用计量经济学的殿堂，涵盖回归分析的基本方法，以及在发现线性模型不充分或不适当时所使用的各种模型；二是向读者充分介绍理论背景，并让读者认识到，这里所学习的一些新模型，就是我们所熟悉的某些模型在同一原理下的自然引申。
计量经济分析(英文版·第七版)上下册(经济学经典教材·核心课系列;高等学校经济类双语教学推荐教材) 内容简介
本书是英文原文影印版本，分上下两册，是计量经济领域“圣经”般的教材。它对计量经济学领域的知识做了全面概述及整合，并且能保持及时的更新，因而无论对社会学、医学、环境经济学还是政治学、经济学等领域，都能提供独特的研究视角和方法。本书可作为社会科学领域本科高年级或研究生学习计量经济学的教材。它有两个目标：一是将学生引入应用计量经济学的殿堂，涵盖回归分析的基本方法，以及在发现线性模型不充分或不适当时所使用的各种模型；二是向读者充分介绍理论背景，并让读者认识到，这里所学习的一些新模型，就是我们所熟悉的某些模型在同一原理下的自然引申。
计量经济分析(英文版·第七版)上下册(经济学经典教材·核心课系列;高等学校经济类双语教学推荐教材) 目录
**部分 线性回归模型
第 1 章 计量经济学
第2 章 线性回归模型
第3 章 *小二乘法
第4 章 *小二乘估计
第5 章 假设检验和模型选择
第6 章 函数形式与结构变化
第7 章 非线性、半参数和非参数回归模型
第8 章 内生性和工具变量估计
第二部分 广义回归模型与联立方程模型
第9 章 广义回归模型与异方差
第 10 章 方程组
第 11 章 面板数据模型
第三部分 估计方法
第 12 章 计量经济学的估计框架
第 13 章 *小距离估计与广义矩估计法
第 14 章 极大似然估计
第 15 章 基于模拟的估计与统计推断及随机参数模型
第 16 章 贝叶斯估计与统计推断
第四部分 横截面、面板数据及微观计量学
第 17 章 离散选择
第 18 章 离散选择与事件研究
第 19 章 受限因变量截断、设限与样本选择
第五部分 时间序列与宏观计量学
第20 章 序列相关
第21 章 非平稳数据
第六部分 附录
附录a 矩阵代数
附录b 概率与分布理论
附录c 估计与统计推断
附录d 大样本分析理论
附录e 计算与优化
附录f 实际应用中的数据
参考文献
第 1 章 计量经济学
第2 章 线性回归模型
第3 章 *小二乘法
第4 章 *小二乘估计
第5 章 假设检验和模型选择
第6 章 函数形式与结构变化
第7 章 非线性、半参数和非参数回归模型
第8 章 内生性和工具变量估计
第二部分 广义回归模型与联立方程模型
第9 章 广义回归模型与异方差
第 10 章 方程组
第 11 章 面板数据模型
第三部分 估计方法
第 12 章 计量经济学的估计框架
第 13 章 *小距离估计与广义矩估计法
第 14 章 极大似然估计
第 15 章 基于模拟的估计与统计推断及随机参数模型
第 16 章 贝叶斯估计与统计推断
第四部分 横截面、面板数据及微观计量学
第 17 章 离散选择
第 18 章 离散选择与事件研究
第 19 章 受限因变量截断、设限与样本选择
第五部分 时间序列与宏观计量学
第20 章 序列相关
第21 章 非平稳数据
第六部分 附录
附录a 矩阵代数
附录b 概率与分布理论
附录c 估计与统计推断
附录d 大样本分析理论
附录e 计算与优化
附录f 实际应用中的数据
参考文献
展开全部
计量经济分析(英文版·第七版)上下册(经济学经典教材·核心课系列;高等学校经济类双语教学推荐教材) 作者简介
本书是英文原文影印版本，分上下两册，是计量经济领域“圣经”般的教材。它对计量经济学领域的知识做了全面概述及整合，并且能保持及时的更新，因而无论对社会学、医学、环境经济学还是政治学、经济学等领域，都能提供独特的研究视角和方法。 本书可作为社会科学领域本科高年级或研究生学习计量经济学的教材。它有两个目标：一是将学生引入应用计量经济学的殿堂，涵盖回归分析的基本方法，以及在发现线性模型不充分或不适当时所使用的各种模型；二是向读者充分介绍理论背景，并让读者认识到，这里所学习的一些新模型，就是我们所熟悉的某些模型在同一原理下的自然引申。
