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计量经济学模型及R语言应用 版权信息
- ISBN：9787566813824
- 条形码：9787566813824 ; 978-7-5668-1382-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
计量经济学模型及R语言应用 内容简介
《计量经济学模型及R语言应用/暨南大学经济管理实验中心实验教材》则均衡地介绍了计量经济学的理论与应用，使之能满足更多专业方向的学生和研究者的需求。在理论方面，全书主要采用经济管理领域的实际计量经济学数据来阐述方法论。《计量经济学模型及R语言应用/暨南大学经济管理实验中心实验教材》在给出一般性理论描述的同时，注重通过各种简单实例演绎具体的推导过程，清晰地阐释有关理论，方便读者对理论的理解。在应用方面，《计量经济学模型及R语言应用/暨南大学经济管理实验中心实验教材》提供了基于模拟数据和真实数据的丰富例证，通过基于模拟数据的例子使读者深刻认识到时间序列的基本性质，并通过基于真实数据的例子使读者体会计量经济学模型的实际应用效果。 《计量经济学模型及R语言应用/暨南大学经济管理实验中心实验教材》可作为一个学期的课程教材，供经济、管理、统计、工程及定量社会科学等专业的学生使用，读者需要具备从基本应用统计到多元线性回归等多方面的基础知识。只要读者具备基本的高等数学知识，即可阅读《计量经济学模型及R语言应用/暨南大学经济管理实验中心实验教材》。而要深入理解《计量经济学模型及R语言应用/暨南大学经济管理实验中心实验教材》的理论，则需具备一定的数学与统计学知识。
计量经济学模型及R语言应用 目录
总序
前言
1 引论
1.1 计量经济学概述
1.1.1 计量经济学简介
1.1.2 计量经济学的发展
1.1.3 计量经济学方法
1.2 计量经济学内容与建模技术
1.2.1 计量经济学的内容体系
1.2.2 计量经济学的建模技术
1.2.3 计量经济学的建模步骤
1.3 计量经济学数据的处理
1.3.1 计量经济学数据的类型
1.3.2 计量经济学数据的收集
1.3.3 计量经济学软件的使用
1.4 R语言在计量经济学中的应用
1.4.1 R语言的编程环境
1.4.2 R语言的快速应用
练习题
2 △经典回归分析模型
△2.1 线性回归分析模型
2.1.1 单变量线性回归分析简介
2.1.2 多变量线性回归模型建立
2.1.3 多变量线性回归模型检验
2.1.4 建立有用的回归分析模型
2.2 线性相关分析模型
△2.2.1 简单线性相关
2.2.2 偏相关分析模型
2.2.3 复相关分析模型
2.3 含虚拟变量回归模型
2.3.1 虚拟变量及其作用
2.3.2 虚拟变量的设置方式
2.3.3 虚拟变量的特殊应用
2.4 非线性回归分析模型
2.4.1 单变量非线性回归分析模型
2.4.2 多变量非线性回归分析模型
2.4.3 生产函数、弹性分析及贡献率
练习题
3 非典型回归分析模型
3.1 回归分析模型的诊断
3.1.1 回归诊断的概念
3.1.2 残差的正态性检验
3.1.3 模型的影响分析
3.1.4 变量的共线性诊断
3.2 误差的异方差检验与建模
3.2.1 异方差的概念及其来源
3.2.2 异方差的影响及其检验
3.2.3 异方差模型的处理方法
3.3 误差的相关性及其检验
3.3.1 误差的相关性概念
3.3.2 误差自相关性检验
3.3.3 误差的相关性处理方法
3.3.4 滞后算子函数及其应用-
练习题
4 经典时间序列模型
4.1 时间序列的基本概念
4.1.1 时间序列的含义
4.1.2 时间序列的相关性
4.1.3 序歹0自相关性判断
4.2 时间序列自回归AR模型-
4.2.1 AR模型的平稳性条件
4.2.2 AR模型的自相关函数
4.2.3 AR模型的估计与识别
4.3 时间序列移动平均MA模型
4.3.1 MA模型的基本形式
4.3.2 MA模型的阶数确定
4.3.3 MA模型的参数估计
4.4 自回归移动平均ARMA模型
4.4.1 ARMA模型的概念
4.4.2 ARMA模型的相关分析
4.4.3 ARMA模型的统计推断
4.5 分布滞后与自回归模型
4.5.1 滞后效应与滞后变量模型
4.5.2 分布滞后模型的参数估计
4.5.3 自回归模型及其估计
练习题
5 扩展时间序列模型
5.1 非平稳时间序列模型
5.1.1 时间序列的非平稳性
5.1.2 时间序列的差分技术
5.1.3 时间序列的非平稳性检验
5.1.4 非平稳时间序列模型的建立
5.2 协整与误差修正模型
5.2.1 协整的定义和检验
5.2.2 误差修正模型（EcM）原理
5.2.3 格兰杰因果关系检验
5.2.4 协整和ECM的实证分析
*5.3 异方差时间序列模型
5.3.1 ARcH模型
5.3.2 GARCH模型
5.3.3 实证分析
5.4 时间序列模型的诊断与评价
5.4.1 时间序列模型的诊断
5.4.2 时间序列模型的优劣评价
5.4.3 基于预测的评价方法
练习题
附录A R语言软件
附录B R语言函数
参考文献
前言
1 引论
1.1 计量经济学概述
1.1.1 计量经济学简介
1.1.2 计量经济学的发展
1.1.3 计量经济学方法
1.2 计量经济学内容与建模技术
1.2.1 计量经济学的内容体系
1.2.2 计量经济学的建模技术
1.2.3 计量经济学的建模步骤
1.3 计量经济学数据的处理
1.3.1 计量经济学数据的类型
1.3.2 计量经济学数据的收集
1.3.3 计量经济学软件的使用
1.4 R语言在计量经济学中的应用
1.4.1 R语言的编程环境
1.4.2 R语言的快速应用
练习题
2 △经典回归分析模型
△2.1 线性回归分析模型
2.1.1 单变量线性回归分析简介
2.1.2 多变量线性回归模型建立
2.1.3 多变量线性回归模型检验
2.1.4 建立有用的回归分析模型
2.2 线性相关分析模型
△2.2.1 简单线性相关
2.2.2 偏相关分析模型
2.2.3 复相关分析模型
2.3 含虚拟变量回归模型
2.3.1 虚拟变量及其作用
2.3.2 虚拟变量的设置方式
2.3.3 虚拟变量的特殊应用
2.4 非线性回归分析模型
2.4.1 单变量非线性回归分析模型
2.4.2 多变量非线性回归分析模型
2.4.3 生产函数、弹性分析及贡献率
练习题
3 非典型回归分析模型
3.1 回归分析模型的诊断
3.1.1 回归诊断的概念
3.1.2 残差的正态性检验
3.1.3 模型的影响分析
3.1.4 变量的共线性诊断
3.2 误差的异方差检验与建模
3.2.1 异方差的概念及其来源
3.2.2 异方差的影响及其检验
3.2.3 异方差模型的处理方法
3.3 误差的相关性及其检验
3.3.1 误差的相关性概念
3.3.2 误差自相关性检验
3.3.3 误差的相关性处理方法
3.3.4 滞后算子函数及其应用-
练习题
4 经典时间序列模型
4.1 时间序列的基本概念
4.1.1 时间序列的含义
4.1.2 时间序列的相关性
4.1.3 序歹0自相关性判断
4.2 时间序列自回归AR模型-
4.2.1 AR模型的平稳性条件
4.2.2 AR模型的自相关函数
4.2.3 AR模型的估计与识别
4.3 时间序列移动平均MA模型
4.3.1 MA模型的基本形式
4.3.2 MA模型的阶数确定
4.3.3 MA模型的参数估计
4.4 自回归移动平均ARMA模型
4.4.1 ARMA模型的概念
4.4.2 ARMA模型的相关分析
4.4.3 ARMA模型的统计推断
4.5 分布滞后与自回归模型
4.5.1 滞后效应与滞后变量模型
4.5.2 分布滞后模型的参数估计
4.5.3 自回归模型及其估计
练习题
5 扩展时间序列模型
5.1 非平稳时间序列模型
5.1.1 时间序列的非平稳性
5.1.2 时间序列的差分技术
5.1.3 时间序列的非平稳性检验
5.1.4 非平稳时间序列模型的建立
5.2 协整与误差修正模型
5.2.1 协整的定义和检验
5.2.2 误差修正模型（EcM）原理
5.2.3 格兰杰因果关系检验
5.2.4 协整和ECM的实证分析
*5.3 异方差时间序列模型
5.3.1 ARcH模型
5.3.2 GARCH模型
5.3.3 实证分析
5.4 时间序列模型的诊断与评价
5.4.1 时间序列模型的诊断
5.4.2 时间序列模型的优劣评价
5.4.3 基于预测的评价方法
练习题
附录A R语言软件
附录B R语言函数
参考文献
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