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計量經(jīng)濟學(xué) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302478621
- 條形碼：9787302478621 ; 978-7-302-47862-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
計量經(jīng)濟學(xué) 本書特色
者遵循國際主流教材的思想，以應(yīng)用為導(dǎo)向，深入淺出地介紹了計量經(jīng)濟學(xué)理論及其在經(jīng)濟實踐中的應(yīng)用，涉及簡單回歸、多元回歸、模型函數(shù)形式、虛擬變量、模型診斷及模型設(shè)定等內(nèi)容。本書注重理論模型在現(xiàn)實世界中的應(yīng)用，以豐富且通俗易懂的實例，系統(tǒng)介紹了經(jīng)典線性回歸理論，幫助培養(yǎng)讀者的經(jīng)濟學(xué)直覺和實證分析能力。本書是為計量經(jīng)濟學(xué)初學(xué)者提供的入門教材，適合作為普通高等院校經(jīng)濟類、管理類專業(yè)的教材。書中還提供了主要例題的基于Stata的實現(xiàn)過程，既適合課堂教學(xué)又可供讀者自學(xué)使用。
計量經(jīng)濟學(xué) 內(nèi)容簡介
者遵循國際主流教材的思想，以應(yīng)用為導(dǎo)向，深入淺出地介紹了計量經(jīng)濟學(xué)理論及其在經(jīng)濟實踐中的應(yīng)用，涉及簡單回歸、多元回歸、模型函數(shù)形式、虛擬變量、模型診斷及模型設(shè)定等內(nèi)容。本書注重理論模型在現(xiàn)實世界中的應(yīng)用，以豐富且通俗易懂的實例，系統(tǒng)介紹了經(jīng)典線性回歸理論，幫助培養(yǎng)讀者的經(jīng)濟學(xué)直覺和實證分析能力。 本書是為計量經(jīng)濟學(xué)初學(xué)者提供的入門教材，適合作為普通高等院校經(jīng)濟類、管理類專業(yè)的教材。書中還提供了主要例題的基于Stata的實現(xiàn)過程，既適合課堂教學(xué)又可供讀者自學(xué)使用。
計量經(jīng)濟學(xué) 目錄
目 錄
**部分 基 本 模 型
第1章導(dǎo)論
1.1 計量經(jīng)濟學(xué)的定義1.2 計量經(jīng)濟學(xué)如何解決問題1.3 數(shù)據(jù)類型1.4 本書的結(jié)構(gòu)安排1.5 本書的習(xí)題和附錄思考與練習(xí)
第2章線性回歸模型的基本思想與*小二乘法
2.1 回歸的含義2.2 總體回歸函數(shù)與樣本回歸函數(shù)2.3 樣本回歸函數(shù)的計算與*小二乘法2.4 擬合優(yōu)度2.5 一個例子本章小結(jié)思考與練習(xí)本章附錄
第3章一元經(jīng)典線性回歸模型的基本假設(shè)與檢驗
3.1 經(jīng)典線性回歸模型的基本假設(shè)與高斯—馬爾可夫定理3.2 OLS估計量的精度3.3 OLS估計量的抽樣分布3.4 假設(shè)檢驗3.5 顯著性水平3.6 估計量的一致性3.7 置信區(qū)間3.8 CLRM假設(shè)的再審查：正態(tài)性檢驗3.9 一個實例3.10 統(tǒng)計軟件應(yīng)用于回歸分析：菲利普斯曲線3.11 “參數(shù)線性”的一個說明本章小結(jié)思考與練習(xí)本章附錄
第4章多元線性回歸模型的估計與假設(shè)檢驗
4.1 一個例子：偏回歸系數(shù)的解釋4.2 多元回歸分析的OLS估計量4.3 CLRM的假設(shè)與估計量的性質(zhì)4.4 擬合優(yōu)度4.5 多元回歸的假設(shè)檢驗4.6 顯著性檢驗4.7 置信區(qū)間4.8 校正擬合優(yōu)度（判定系數(shù)）4.9 聯(lián)合檢驗與受限*小二乘4.10 設(shè)定偏差與解釋變量的增減4.11 綜合實例本章小結(jié)思考與練習(xí)本章附錄
第5章多重共線性
5.1 完全多重共線性5.2 近似或不完全多重共線性5.3 多重共線性可能的來源5.4 多重共線性帶來的后果5.5 多重共線性的診斷5.6 處理多重共線性的一些方法本章小結(jié)思考與練習(xí)本章附錄
第二部分 模 型 拓 展
第6章回歸模型的函數(shù)形式
6.1 線性回歸的含義6.2 對數(shù)模型6.3 多項式回歸模型6.4 度量單位與回歸結(jié)果6.5 標(biāo)準(zhǔn)化變量的回歸本章小結(jié)思考與練習(xí)本章附錄
第7章虛擬變量
7.1 虛擬變量及數(shù)據(jù)處理7.2 虛擬變量在回歸模型中的作用7.3 虛擬變量的應(yīng)用舉例本章小結(jié)思考與練習(xí)本章附錄
第8章異方差
8.1 異方差的性質(zhì)8.2 異方差性對OLS估計量的影響8.3 異方差性的檢驗8.4 異方差問題的處理本章小結(jié)思考與練習(xí)本章附錄
第9章自相關(guān)
9.1 自相關(guān)的性質(zhì)9.2 自相關(guān)性對OLS估計量的影響9.3 自相關(guān)性的檢驗9.4 自相關(guān)問題的處理本章小結(jié)思考與練習(xí)
第10章模型設(shè)定與實踐
10.1 模型選擇的原則與指標(biāo)10.2 模型設(shè)定誤差的類型10.3 模型設(shè)定誤差的診斷10.4 嵌套模型與非嵌套模型10.5 非嵌套模型的選擇10.6 綜合應(yīng)用本章小結(jié)思考與練習(xí)
附 錄
附錄1 主要例題的Stata操作附錄2 Stata命令匯總表附錄3 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積概率附錄4 t分布的臨界值附錄5 F分布的10%上端臨界值附錄6 F分布的5%上端臨界值附錄7 F分布的1%上端臨界值附錄8 χ2分布的上端臨界值附錄9 DW檢驗：5%顯著性水平下dL和dU的臨界值（單側(cè)檢驗）
參考文獻
**部分 基 本 模 型
第1章導(dǎo)論
1.1 計量經(jīng)濟學(xué)的定義1.2 計量經(jīng)濟學(xué)如何解決問題1.3 數(shù)據(jù)類型1.4 本書的結(jié)構(gòu)安排1.5 本書的習(xí)題和附錄思考與練習(xí)
第2章線性回歸模型的基本思想與*小二乘法
2.1 回歸的含義2.2 總體回歸函數(shù)與樣本回歸函數(shù)2.3 樣本回歸函數(shù)的計算與*小二乘法2.4 擬合優(yōu)度2.5 一個例子本章小結(jié)思考與練習(xí)本章附錄
第3章一元經(jīng)典線性回歸模型的基本假設(shè)與檢驗
3.1 經(jīng)典線性回歸模型的基本假設(shè)與高斯—馬爾可夫定理3.2 OLS估計量的精度3.3 OLS估計量的抽樣分布3.4 假設(shè)檢驗3.5 顯著性水平3.6 估計量的一致性3.7 置信區(qū)間3.8 CLRM假設(shè)的再審查：正態(tài)性檢驗3.9 一個實例3.10 統(tǒng)計軟件應(yīng)用于回歸分析：菲利普斯曲線3.11 “參數(shù)線性”的一個說明本章小結(jié)思考與練習(xí)本章附錄
第4章多元線性回歸模型的估計與假設(shè)檢驗
4.1 一個例子：偏回歸系數(shù)的解釋4.2 多元回歸分析的OLS估計量4.3 CLRM的假設(shè)與估計量的性質(zhì)4.4 擬合優(yōu)度4.5 多元回歸的假設(shè)檢驗4.6 顯著性檢驗4.7 置信區(qū)間4.8 校正擬合優(yōu)度（判定系數(shù)）4.9 聯(lián)合檢驗與受限*小二乘4.10 設(shè)定偏差與解釋變量的增減4.11 綜合實例本章小結(jié)思考與練習(xí)本章附錄
第5章多重共線性
5.1 完全多重共線性5.2 近似或不完全多重共線性5.3 多重共線性可能的來源5.4 多重共線性帶來的后果5.5 多重共線性的診斷5.6 處理多重共線性的一些方法本章小結(jié)思考與練習(xí)本章附錄
第二部分 模 型 拓 展
第6章回歸模型的函數(shù)形式
6.1 線性回歸的含義6.2 對數(shù)模型6.3 多項式回歸模型6.4 度量單位與回歸結(jié)果6.5 標(biāo)準(zhǔn)化變量的回歸本章小結(jié)思考與練習(xí)本章附錄
第7章虛擬變量
7.1 虛擬變量及數(shù)據(jù)處理7.2 虛擬變量在回歸模型中的作用7.3 虛擬變量的應(yīng)用舉例本章小結(jié)思考與練習(xí)本章附錄
第8章異方差
8.1 異方差的性質(zhì)8.2 異方差性對OLS估計量的影響8.3 異方差性的檢驗8.4 異方差問題的處理本章小結(jié)思考與練習(xí)本章附錄
第9章自相關(guān)
9.1 自相關(guān)的性質(zhì)9.2 自相關(guān)性對OLS估計量的影響9.3 自相關(guān)性的檢驗9.4 自相關(guān)問題的處理本章小結(jié)思考與練習(xí)
第10章模型設(shè)定與實踐
10.1 模型選擇的原則與指標(biāo)10.2 模型設(shè)定誤差的類型10.3 模型設(shè)定誤差的診斷10.4 嵌套模型與非嵌套模型10.5 非嵌套模型的選擇10.6 綜合應(yīng)用本章小結(jié)思考與練習(xí)
附 錄
附錄1 主要例題的Stata操作附錄2 Stata命令匯總表附錄3 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積概率附錄4 t分布的臨界值附錄5 F分布的10%上端臨界值附錄6 F分布的5%上端臨界值附錄7 F分布的1%上端臨界值附錄8 χ2分布的上端臨界值附錄9 DW檢驗：5%顯著性水平下dL和dU的臨界值（單側(cè)檢驗）
參考文獻
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