• 计量经济学基础 第4版
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计量经济学基础 第4版

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3.76 九品

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作者张晓峒 编

出版社南开大学出版社

出版时间2014-12

版次4

装帧平装

上书时间2024-07-07

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品相描述:九品
图书标准信息
  • 作者 张晓峒 编
  • 出版社 南开大学出版社
  • 出版时间 2014-12
  • 版次 4
  • ISBN 9787310047093
  • 定价 48.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 432页
  • 字数 510千字
  • 正文语种 简体中文
  • 丛书 普通高等教育“十一五”国家级规划教材
【内容简介】
  《计量经济学基础(第4版)/普通高等教育“十一五”国家级规划教材》共分12章。前10章是经典计量经济学内容。其中主要介绍一元、多元线性回归模型,可线性化的非线性回归模型,联立方程模型以及当模型的假定条件不成立时对模型的补正措施,如异方差、自相关、多重共线性问题等。
【作者简介】
教授,博士生导师,南开大学数量经济研究所所长。中国数量经济学会理事会常务理事,天津市数量经济学会理事长,中国优选法统筹法与经济数学研究会高等教育管理分会副理事长,天津市政府决策咨询专家,吉林大学数量经济研究中心特聘研究员、商学院特聘教授,博士生导师,首都经济贸易大学兼职博士生导师,华侨大学兼职教授。
【目录】
第1章绪论
1.1计量经济学的定义
1.2计量经济学的特点
1.3计量经济学的目的
1.4计量经济学的内容及研究问题的方法

第2章一元线性回归模型
2.1模型的建立及其假定条件
2.2一元线性回归模型的参数估计
2.3最小二乘估计量的统计性质
2.4用样本可决系数检验回归方程的拟合优度
2.5回归系数估计值的显著性检验与置信区间
2.6一元线性回归方程的预测
2.7小结
2.8案例分析
思考与练习题

第3章多元线性回归模型
3.1模型的建立及其假定条件
3.2最小二乘法
3.3最小二乘估计量的特性
3.4可决系数
3.5显著性检验与置信区间
3.6预测
3.7案例分析
思考与练习题

第4章非线性回归模型的线性化
4.1变量间的非线性关系
4.2线性化方法一
4.3案例分析
思考与练习题

第5章异方差
5.1异方差的概念
5.2异方差的来源与后果
5.3异方差检验
5.4异方差的修正方法——加权最小二乘法
5.5案例分析
5.6异方差问题小结
思考与练习题

第6章自相关
6.1非自相关假定
6.2自相关的来源与后果
6.3自相关检验
6.4自相关的解决方法
6.5克服自相关的矩阵描述
6.6自相关系数的估计
6.7案例分析
思考与练习题

第7章多重共线性
7.1多重共线性的概念
7.2多重共线性的来源与后果
7.3多重共线性的检验
7.4多重共线性的修正方法
7.5案例分析
思考与练习题

第8章模型中的特殊解释变量
8.1随机解释变量
8.2滞后变量
8.3虚拟变量
8.4时间变量
思考与练习题

第9章联立方程模型
9.1联立方程模型的概念
9.2联立方程模型的分类
9.3联立方程模型的识别
9.4联立方程模型的识别条件
9.5联立方程模型的估计
9.6案例分析
9.7两阶段最小二乘法的EViews估计
思考与练习题

第10章模型的诊断与检验
10.1模型总显著性的F检验
lO.2模型单个回归参数显著性的f检验
10.3检验若干线性约束条件是否成立的F检验
10.4似然比(£R)检验
10.5沃尔德(Wald)检验
10.6拉格朗日乘子(埘)检验
10.7邹(Chow)突变点检验
10.8佃(Jarque-Bera)正态分布检验
10.9格兰杰((~ranger’)因果性检验

第11章时间序列模型
11.1时间序列定义
11.2时间序列模型的分类
11.3Wold分解定理
11.4自相关函数
11.5偏自相关函数
11.6时间序列模型的建立与预测
11.7案例分析
11.8回归与ARMA组合模型
思考与练习题

第12章面板数据模型
12.1面板数据定义
12.2面板数据模型分类
12.3面板数据模型的估计方法
12.4面板数据模型的设定与检验
12.5面板数据建模案例分析
12.6面板数据建模的EViews操作
思考与练习题

第13章非平稳经济变量与协整
13.1非平稳时间序列与虚假回归
13.2单位根检验
13.3经济变量的协整
13.4误差修正模型
思考与练习题

附录1计量经济分析软件EViews8使用简介
附录2推断统计学知识简介
附录3矩阵运算
附录4检验用表
附表l£分布百分位数表
附表2x。分布百分位数表
附表3F分布百分位数表(
附表3(续)F分布百分位数表(
附表4DW检验临界值表(
附表5DF分布百分位数表
附表6协整性检验临界值表
附表7相关系数临界值表
附录5专用名词中英文对照
参考文献
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