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计量经济学及EViews应用 版权信息
- ISBN：9787568289283
- 条形码：9787568289283 ; 978-7-5682-8928-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
计量经济学及EViews应用 内容简介
本书详细介绍了计量及经济学的基本理论与分析方法, 包括经典与拓展模型的估计与检验方法以及Eviews统计软件的基本操作。本书的特点是在深入浅出阐释计量经济学基本理论和分析方法基础之上, 运用实例详细地介绍了Eviews的基本操作和在模型中的具体应用。本书主要介绍计量经济学的经典理论和估计方法, 主要内容包括: 一元线性回归模型, 多元线性回归模型的设定、估计、检验和预测, 非线性回归模型的线性转换方法, 古典线性回归模型的拓展, 单方程的时间序列线性回归模型, 联立方程组模型, 向量自回归模型, EViews软件的操作。
计量经济学及EViews应用 目录
**章 一元线性回归模型
**节 回归分析
一、回归分析的基本概念
二、总体回归函数
三、随机干扰项
四、样本回归函数
第二节 一元线性回归模型的基本假设
一、对随机干扰项的假设
二、对模型设定的假设
三、对解释变量的假设
第三节 一元线性回归模型的参数估计
一、普通*小二乘法
二、*大似然法
三、广义矩估计法GMM
第四节 一元线性回归模型的统计检验
一、模型估计式检验的必要性
二、模型参数估计值的经济意义检验
三、拟合优度检验
四、变量的显著性检验
五、参数估计的置信区间
第五节 一元线性回归分析的应用：预测
一、预测值是条件均值或个别值的无偏估计
二、总体条件均值与个别值预测值的置信区间
第二章 多元线性回归模型
**节 多元线性回归模型及其基本假定
一、多元线性回归模型
二、多元线性回归模型的基本假定
第二节 多元线性回归模型的参数估计及统计性质
一、多元线性回归参数的*小二乘估计
二、估计参数的统计性质
三、随机误差项方差的估计
第三节 多元线性回归模型的统计检验
一、拟合优度检验
二、回归方程的显著性检验（F检验）
三、回归参数的显著性检验（t检验）
四、回归系数的置信区间
第四节 多元线性回归模型的预测
一、点预测
二、平均值的区间预测
三、个别值的区间预测
四、案例分析
第三章 非线性回归模型
**节 变量间的非线性关系
第二节 非线性回归模型的线性化方法
一、非标准线性回归模型的线性化方法
二、可线性化的非线性回归模型的线性化方法
三、不可线性化的非线性回归模型的线性化方法
四、案例分析
第四章 经典单方程计量经济学模型的拓展
**节 多重共线性问题
一、多重共线性的含义
二、产生多重共线性的原因
三、多重共线性的后果
四、多重共线性检验
五、多重共线性的修正方法
六、案例分析
第二节 异方差性问题
一、异方差性的含义
二、产生异方差性的原因
三、异方差性的后果
四、异方差性的检验
五、异方差性的修正方法
六、案例分析
第三节 序列自相关性问题
一、序列自相关的含义
二、序列自相关的分类
三、序列自相关性产生的原因
四、序列自相关性的后果
五、序列自相关性的检验
六、序列自相关性的修正
七、案例分析
第四节 虚拟变量问题
一、虚拟变量的含义
二、虚拟变量设置的规则
三、虚拟变量的作用
四、虚拟解释变量模型
五、案例分析
六、虚拟被解释变量模型
七、案例分析
第五章 时间序列计量经济学模型
**节 时间序列平稳性
一、时间序列平稳性的概念
二、常见的随机过程
第二节 ARMA（p，q）模型的识别与估计
一、ARMA（p，q）模型的平稳性
二、ARMA（p，q）模型的识别
三、模型的识别
四、模型的参数估计
五、模型的诊断和检验
第三节 时间序列平稳性检验
一、时间序列平稳性检验方法
二、单整序列
三、一个单位根检验的例子
第四节 自相关异方差模型
一、ARCH模型
二、GARCH模型族
三、一个GARCH模型的例子
第五节 协整与误差修正模型
一、协整的定义
二、协整检验
三、误差修正模型
四、误差修正模型的估计
五、一个协整与误差修正模型的例子
第六章 联立方程组模型
**节 联立方程组模型及其偏倚性
一、联立方程组模型的性质
二、联立方程组模型中变量的类型
三、联立方程组模型的偏倚性
四、联立方程组模型的种类
第二节 联立方程组模型的识别
一、对模型识别的理解
二、联立方程组模型识别的类型
三、联立方程组模型的识别方法
第三节 联立方程组模型的估计
一、联立方程组模型估计方法的选择
二、递归型模型的估计——普通*小二乘法
三、恰好识别模型的估计——间接*小二乘法
四、过度识别模型的估计——二段*小二乘法
第四节 案例分析
一、研究目的和模型设定
二、模型的识别性
三、宏观经济模型的估计
第七章 向量自回归模型
**节 VAR模型
一、VAR模型的基本表达式
二、VAR模型的设定
三、VAR模型的估计
四、脉冲响应函数
五、方差分解
六、VAR模型的稳定性
七、一个VAR模型的例子
第二节 SVAR模型
一、SVAR模型与VAR模型
二、SVAR模型的识别
三、SVAR模型的约束形式
四、SVAR模型的类型
五、SVAR模型的估计
六、SVAR模型的脉冲响应函数和方差分解
七、一个SVAR模型的例子
第三节 协整方程和误差修正模型
一、Johansen协整检验
二、向量误差修正模型
三、一个向量误差修正模型的例子
第八章 EViews应用基础
**节 EViews简介
一、EViews软件背景
二、EViews的安装及启动与关闭
三、EViews基本窗口简介
四、EViews工作文件的操作特点
五、工作文件的基本操作
第二节 EViews数据处理
一、序列对象窗口简介
二、序列组的数据录入、调用与编辑方法
第三节 EViews图形绘制
一、序列转换为图形
二、序列绘图
附录
附表1 标准正态分布下的面积
附表2 t分布的百分点
附表3 F分布的上端百分点
附表4 x2分布的上端百分点
附表5a 德宾-沃森d统计量
附表5b 德宾-沃森d统计量
附表6 协整检验临界值表
参考文献
**节 回归分析
一、回归分析的基本概念
二、总体回归函数
三、随机干扰项
四、样本回归函数
第二节 一元线性回归模型的基本假设
一、对随机干扰项的假设
二、对模型设定的假设
三、对解释变量的假设
第三节 一元线性回归模型的参数估计
一、普通*小二乘法
二、*大似然法
三、广义矩估计法GMM
第四节 一元线性回归模型的统计检验
一、模型估计式检验的必要性
二、模型参数估计值的经济意义检验
三、拟合优度检验
四、变量的显著性检验
五、参数估计的置信区间
第五节 一元线性回归分析的应用：预测
一、预测值是条件均值或个别值的无偏估计
二、总体条件均值与个别值预测值的置信区间
第二章 多元线性回归模型
**节 多元线性回归模型及其基本假定
一、多元线性回归模型
二、多元线性回归模型的基本假定
第二节 多元线性回归模型的参数估计及统计性质
一、多元线性回归参数的*小二乘估计
二、估计参数的统计性质
三、随机误差项方差的估计
第三节 多元线性回归模型的统计检验
一、拟合优度检验
二、回归方程的显著性检验（F检验）
三、回归参数的显著性检验（t检验）
四、回归系数的置信区间
第四节 多元线性回归模型的预测
一、点预测
二、平均值的区间预测
三、个别值的区间预测
四、案例分析
第三章 非线性回归模型
**节 变量间的非线性关系
第二节 非线性回归模型的线性化方法
一、非标准线性回归模型的线性化方法
二、可线性化的非线性回归模型的线性化方法
三、不可线性化的非线性回归模型的线性化方法
四、案例分析
第四章 经典单方程计量经济学模型的拓展
**节 多重共线性问题
一、多重共线性的含义
二、产生多重共线性的原因
三、多重共线性的后果
四、多重共线性检验
五、多重共线性的修正方法
六、案例分析
第二节 异方差性问题
一、异方差性的含义
二、产生异方差性的原因
三、异方差性的后果
四、异方差性的检验
五、异方差性的修正方法
六、案例分析
第三节 序列自相关性问题
一、序列自相关的含义
二、序列自相关的分类
三、序列自相关性产生的原因
四、序列自相关性的后果
五、序列自相关性的检验
六、序列自相关性的修正
七、案例分析
第四节 虚拟变量问题
一、虚拟变量的含义
二、虚拟变量设置的规则
三、虚拟变量的作用
四、虚拟解释变量模型
五、案例分析
六、虚拟被解释变量模型
七、案例分析
第五章 时间序列计量经济学模型
**节 时间序列平稳性
一、时间序列平稳性的概念
二、常见的随机过程
第二节 ARMA（p，q）模型的识别与估计
一、ARMA（p，q）模型的平稳性
二、ARMA（p，q）模型的识别
三、模型的识别
四、模型的参数估计
五、模型的诊断和检验
第三节 时间序列平稳性检验
一、时间序列平稳性检验方法
二、单整序列
三、一个单位根检验的例子
第四节 自相关异方差模型
一、ARCH模型
二、GARCH模型族
三、一个GARCH模型的例子
第五节 协整与误差修正模型
一、协整的定义
二、协整检验
三、误差修正模型
四、误差修正模型的估计
五、一个协整与误差修正模型的例子
第六章 联立方程组模型
**节 联立方程组模型及其偏倚性
一、联立方程组模型的性质
二、联立方程组模型中变量的类型
三、联立方程组模型的偏倚性
四、联立方程组模型的种类
第二节 联立方程组模型的识别
一、对模型识别的理解
二、联立方程组模型识别的类型
三、联立方程组模型的识别方法
第三节 联立方程组模型的估计
一、联立方程组模型估计方法的选择
二、递归型模型的估计——普通*小二乘法
三、恰好识别模型的估计——间接*小二乘法
四、过度识别模型的估计——二段*小二乘法
第四节 案例分析
一、研究目的和模型设定
二、模型的识别性
三、宏观经济模型的估计
第七章 向量自回归模型
**节 VAR模型
一、VAR模型的基本表达式
二、VAR模型的设定
三、VAR模型的估计
四、脉冲响应函数
五、方差分解
六、VAR模型的稳定性
七、一个VAR模型的例子
第二节 SVAR模型
一、SVAR模型与VAR模型
二、SVAR模型的识别
三、SVAR模型的约束形式
四、SVAR模型的类型
五、SVAR模型的估计
六、SVAR模型的脉冲响应函数和方差分解
七、一个SVAR模型的例子
第三节 协整方程和误差修正模型
一、Johansen协整检验
二、向量误差修正模型
三、一个向量误差修正模型的例子
第八章 EViews应用基础
**节 EViews简介
一、EViews软件背景
二、EViews的安装及启动与关闭
三、EViews基本窗口简介
四、EViews工作文件的操作特点
五、工作文件的基本操作
第二节 EViews数据处理
一、序列对象窗口简介
二、序列组的数据录入、调用与编辑方法
第三节 EViews图形绘制
一、序列转换为图形
二、序列绘图
附录
附表1 标准正态分布下的面积
附表2 t分布的百分点
附表3 F分布的上端百分点
附表4 x2分布的上端百分点
附表5a 德宾-沃森d统计量
附表5b 德宾-沃森d统计量
附表6 协整检验临界值表
参考文献
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