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计量经济分析方法与建模 EViews应用及实例 第四版 ·初级 版权信息
- ISBN：9787302551560
- 条形码：9787302551560 ; 978-7-302-55156-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
计量经济分析方法与建模 EViews应用及实例 第四版 ·初级 本书特色
本书是经典教材改版，作者权威，内容翔实，侧重应用，配套齐全，方便教学。 权威作者、经典教材、内容翔实、配套齐全。
计量经济分析方法与建模 EViews应用及实例 第四版 ·初级 内容简介
本书是经典教材改版，作者权威，内容翔实，侧重应用，配套齐全，方便教学。
计量经济分析方法与建模 EViews应用及实例 第四版 ·初级 目录
第1章概率与统计基础
1.1随机变量
1.1.1概率分布
1.1.2随机变量的数字特征
1.1.3随机变量的联合分布
1.1.4从总体到样本
1.2一些重要的概率分布
1.2.1正态分布
1.2.2χ2分布
1.2.3t分布
1.2.4F分布
1.3统计推断
1.3.1参数估计
1.3.2估计量性质
1.3.3假设检验
1.4EViews软件的相关操作
1.4.1单序列的统计量
1.4.2多序列的显示和统计量
1.4.3分布函数
1.4.4假设检验
1.5习题
第2章基本回归模型
2.1古典线性回归模型
2.1.1回归分析基本概念
2.1.2一元线性回归模型和基本假定
2.1.3*小二乘法
2.1.4多元线性回归模型
2.1.5系数估计量的性质
2.1.6线性回归模型的检验
2.1.7AIC准则和Schwarz准则
2.1.8多重共线性问题
2.1.9样本容量问题
2.2回归方程的函数形式
2.2.1双对数线性模型
2.2.2半对数模型
2.2.3双曲函数模型
2.2.4多项式回归模型
2.2.5BoxCox转换
2.3包含虚拟变量的回归模型
2.3.1回归中的虚拟变量
2.3.2季节调整的虚拟变量方法
2.4模型设定和假设检验
2.4.1系数检验
2.4.2残差检验
2.4.3模型稳定性检验
2.5方程模拟与预测
2.5.1预测误差与方差
2.5.2预测评价
2.6EViews软件的相关操作
2.6.1设定回归方程形式和估计方程
2.6.2方程输出结果
2.6.3与回归方程有关的操作
2.6.4模型设定和假设检验
2.6.5预测
2.7习题
第3章其他回归方法
3.1加权*小二乘法
3.1.1异方差的概念
3.1.2异方差的后果
3.1.3异方差检验
3.1.4加权*小二乘估计
3.1.5存在异方差时参数估计量的一致协方差
3.2内生解释变量和二阶段*小二乘法
3.2.1内生解释变量
3.2.2工具变量法
3.2.3二阶段*小二乘法
3.3广义矩方法（GMM）
3.3.1矩法估计量
3.3.2广义矩估计
3.4解释变量内生性检验与工具变量的检验
3.4.1过度识别约束检验
3.4.2工具变量外生性检验
3.4.3解释变量内生性检验
3.4.4弱工具变量检验
3.5多项式分布滞后(PDLS)模型
3.5.1分布滞后模型的概念
3.5.2多项式分布滞后模型方法
3.6EViews软件的相关操作
3.6.1异方差检验
3.6.2加权*小二乘法估计
3.6.3White异方差一致协方差和NeweyWest异方差
自相关一致协方差
3.6.4二阶段*小二乘法估计
3.6.5GMM估计
3.6.6解释变量内生性检验与工具变量检验
3.6.7估计包含PDLs的模型
3.7习题
第4章时间序列模型
4.1序列相关及其检验
4.1.1序列相关及其产生的原因和后果
4.1.2序列相关的检验方法
4.1.3广义*小二乘估计与序列相关的修正
4.2平稳时间序列建模
4.2.1平稳时间序列的概念
4.2.2ARMA模型
4.2.3ARMA模型的平稳性
4.2.4ARMA模型的识别
4.2.5ARMA模型的估计及预测
4.3EViews软件的相关操作
4.3.1检验序列相关性
4.3.2修正序列相关
4.3.3ARMA(p，q)模型的估计
4.4习题
第5章离散因变量模型
5.1二元选择模型
5.1.1线性概率模型及二元选择模型的形式
5.1.2二元选择模型的估计
5.1.3二元选择模型变量的假设检验
5.2排序因变量模型
5.2.1排序因变量模型的形式
5.2.2排序因变量模型的估计
5.3EViews软件的相关操作
5.3.1二元选择模型
5.3.2排序因变量模型
5.4习题
第6章面板数据模型
6.1面板数据模型的基本原理
6.1.1面板数据模型概述
6.1.2面板数据模型分类
6.2模型形式设定检验
6.3变截距模型
6.3.1固定影响变截距模型
6.3.2随机影响变截距模型
6.3.3Hausman检验
6.4变系数模型
6.4.1固定影响变系数模型
6.4.2随机影响变系数模型
6.5EViews软件的相关操作
6.5.1含有Pool对象的工作文件
6.5.2Pool对象中数据处理
6.5.3Pool对象的模型估计
6.5.4Hausman检验的实现
6.6习题
第7章联立方程模型的估计与模拟
7.1联立方程系统概述
7.1.1联立方程系统的基本概念
7.1.2联立方程系统的识别
7.1.3一个中国小型宏观经济联立方程模型
7.2联立方程系统的估计方法
7.2.1单方程估计方法
7.2.2系统估计方法
7.3联立方程模型的模拟
7.3.1联立方程模型概述
7.3.2模型模拟的分类
7.3.3模型的评估
7.3.4情景分析
7.4EViews软件的相关操作
7.4.1联立方程系统的基本操作
7.4.2联立方程模型的模拟与预测
7.4.3联立方程模型的求解
7.4.4联立方程模型的数据操作
7.5习题
参考文献
附录A统计分布表
A1标准正态分布表
A2χ2分布表
A3t分布表
A4F分布表
附录BEViews软件的常用函数
B1公式中的运算符号及其含义
B2时间序列函数及其含义
B3序列描述性统计量的@函数及其含义
B4三角函数
B5统计函数
B6回归统计量的@函数及其含义
1.1随机变量
1.1.1概率分布
1.1.2随机变量的数字特征
1.1.3随机变量的联合分布
1.1.4从总体到样本
1.2一些重要的概率分布
1.2.1正态分布
1.2.2χ2分布
1.2.3t分布
1.2.4F分布
1.3统计推断
1.3.1参数估计
1.3.2估计量性质
1.3.3假设检验
1.4EViews软件的相关操作
1.4.1单序列的统计量
1.4.2多序列的显示和统计量
1.4.3分布函数
1.4.4假设检验
1.5习题
第2章基本回归模型
2.1古典线性回归模型
2.1.1回归分析基本概念
2.1.2一元线性回归模型和基本假定
2.1.3*小二乘法
2.1.4多元线性回归模型
2.1.5系数估计量的性质
2.1.6线性回归模型的检验
2.1.7AIC准则和Schwarz准则
2.1.8多重共线性问题
2.1.9样本容量问题
2.2回归方程的函数形式
2.2.1双对数线性模型
2.2.2半对数模型
2.2.3双曲函数模型
2.2.4多项式回归模型
2.2.5BoxCox转换
2.3包含虚拟变量的回归模型
2.3.1回归中的虚拟变量
2.3.2季节调整的虚拟变量方法
2.4模型设定和假设检验
2.4.1系数检验
2.4.2残差检验
2.4.3模型稳定性检验
2.5方程模拟与预测
2.5.1预测误差与方差
2.5.2预测评价
2.6EViews软件的相关操作
2.6.1设定回归方程形式和估计方程
2.6.2方程输出结果
2.6.3与回归方程有关的操作
2.6.4模型设定和假设检验
2.6.5预测
2.7习题
第3章其他回归方法
3.1加权*小二乘法
3.1.1异方差的概念
3.1.2异方差的后果
3.1.3异方差检验
3.1.4加权*小二乘估计
3.1.5存在异方差时参数估计量的一致协方差
3.2内生解释变量和二阶段*小二乘法
3.2.1内生解释变量
3.2.2工具变量法
3.2.3二阶段*小二乘法
3.3广义矩方法（GMM）
3.3.1矩法估计量
3.3.2广义矩估计
3.4解释变量内生性检验与工具变量的检验
3.4.1过度识别约束检验
3.4.2工具变量外生性检验
3.4.3解释变量内生性检验
3.4.4弱工具变量检验
3.5多项式分布滞后(PDLS)模型
3.5.1分布滞后模型的概念
3.5.2多项式分布滞后模型方法
3.6EViews软件的相关操作
3.6.1异方差检验
3.6.2加权*小二乘法估计
3.6.3White异方差一致协方差和NeweyWest异方差
自相关一致协方差
3.6.4二阶段*小二乘法估计
3.6.5GMM估计
3.6.6解释变量内生性检验与工具变量检验
3.6.7估计包含PDLs的模型
3.7习题
第4章时间序列模型
4.1序列相关及其检验
4.1.1序列相关及其产生的原因和后果
4.1.2序列相关的检验方法
4.1.3广义*小二乘估计与序列相关的修正
4.2平稳时间序列建模
4.2.1平稳时间序列的概念
4.2.2ARMA模型
4.2.3ARMA模型的平稳性
4.2.4ARMA模型的识别
4.2.5ARMA模型的估计及预测
4.3EViews软件的相关操作
4.3.1检验序列相关性
4.3.2修正序列相关
4.3.3ARMA(p，q)模型的估计
4.4习题
第5章离散因变量模型
5.1二元选择模型
5.1.1线性概率模型及二元选择模型的形式
5.1.2二元选择模型的估计
5.1.3二元选择模型变量的假设检验
5.2排序因变量模型
5.2.1排序因变量模型的形式
5.2.2排序因变量模型的估计
5.3EViews软件的相关操作
5.3.1二元选择模型
5.3.2排序因变量模型
5.4习题
第6章面板数据模型
6.1面板数据模型的基本原理
6.1.1面板数据模型概述
6.1.2面板数据模型分类
6.2模型形式设定检验
6.3变截距模型
6.3.1固定影响变截距模型
6.3.2随机影响变截距模型
6.3.3Hausman检验
6.4变系数模型
6.4.1固定影响变系数模型
6.4.2随机影响变系数模型
6.5EViews软件的相关操作
6.5.1含有Pool对象的工作文件
6.5.2Pool对象中数据处理
6.5.3Pool对象的模型估计
6.5.4Hausman检验的实现
6.6习题
第7章联立方程模型的估计与模拟
7.1联立方程系统概述
7.1.1联立方程系统的基本概念
7.1.2联立方程系统的识别
7.1.3一个中国小型宏观经济联立方程模型
7.2联立方程系统的估计方法
7.2.1单方程估计方法
7.2.2系统估计方法
7.3联立方程模型的模拟
7.3.1联立方程模型概述
7.3.2模型模拟的分类
7.3.3模型的评估
7.3.4情景分析
7.4EViews软件的相关操作
7.4.1联立方程系统的基本操作
7.4.2联立方程模型的模拟与预测
7.4.3联立方程模型的求解
7.4.4联立方程模型的数据操作
7.5习题
参考文献
附录A统计分布表
A1标准正态分布表
A2χ2分布表
A3t分布表
A4F分布表
附录BEViews软件的常用函数
B1公式中的运算符号及其含义
B2时间序列函数及其含义
B3序列描述性统计量的@函数及其含义
B4三角函数
B5统计函数
B6回归统计量的@函数及其含义
展开全部
计量经济分析方法与建模 EViews应用及实例 第四版 ·初级 作者简介
高铁梅，东北财经大学教授、博士生导师、吉林大学数量经济研究中心兼职研究员，两项部级软科学项目分别获得国家教委科技进步二等奖和国家科技进步三等奖；已完成三项国家社科基金项目、两项国家自科基金项目。
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