{正版现货新书} 计量经济学(第2版高等院校财经类专业系列教材) 9787305234408 陶长琪

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北京丰台

作者陶长琪

出版社南京大学出版社有限公司

ISBN9787305234408

出版时间2021-01

装帧平装

开本16开

定价65元

货号10812402

上书时间2026-05-06

商品详情

品相描述：全新

商品描述: 作者简介
陶长琪，江西财经大学，博士，教授、博导，研究方向为数量经济学。出版著作10部，发表论文80多篇，目前正主持国家自然科学基金3项。

目录
绪论
  第一节  计量经济学概述
    一、计量经济学的定义
    二、计量经济学的发展简史
    三、计量经济学在经济学中的地位
  第二节  计量经济学的三大内容体系
    一、理论计量经济学与应用计量经济学
    二、经典计量经济学和非经典计量经济学
    三、微观计量经济学和宏观计量经济学
  第三节  应用计量经济学的主要研究步骤
    一、模型的建立
    二、参数的估计
    三、模型的检验
  第四节  计量经济学模型的应用
    一、结构分析
    二、经济预测
    三、政策评价
    四、检验与发展经济理论
第一章  一元线性回归模型
  第一节  一元线性回归的基本概念
    一、散点图
    二、总体回归曲线与总体回归函数
    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参数估计
    一、最小二乘估计法的经典假定
    二、普通最小二乘法（OLS）
    三、最小二乘估计量的性质
    四、极大似然法
  第三节  一元线性回归模型的检验
    一、对模型的经济意义的检验
    二、拟合优度检验
    三、变量的假设检验
  第四节  一元线性回归模型的预测
    一、均值预测
    二、个值预测
  第五节  案例分析
    一、建立工作文件
    二、输入和编辑数据
    三、做散点图并建立模型
    四、用OLS法估计模型参数
    五、模型检验
    六、预测
第二章  多元线性回归模型
  第一节  多元线性回归模型及假定
    一、多元线性回归模型
    二、多元线性回归模型的若干经典假定
  第二节  多元线性回归模型的参数估计
    一、普通最小二乘法
    二、极大似然法估计
    三、参数估计量的性质
  第三节  多元线性回归模型的检验
    一、模型的拟合优度检验
    二、方程总体线性显著性检验（F检验）
    三、变量的显著性检验（t检验）
  第四节  多元线性回归模型的置信区间
    一、预测值的点估计值
    二、参数估计量的置信区间
    三、预测值的置信区间
  第五节  可线性化的非线性回归模型
    一、倒数模型
    二、k阶多项式模型
    三、半对数模型
    四、双对数模型（幂函数模型）
  第六节  受约束回归
    一、模型参数的线性约束
    二、对回归模型增加或减少解释变量
    三、参数的稳定性
    四、三大经典的非线性约束检验
第三章  线性回归模型的扩展
  第一节  多重共线性
    一、多重共线性的基本知识
    二、多重共线性产生的原因与后果
    三、多重共线性的检验
    四、多重共线性的修正
  第二节  异方差性
    一、异方差的基本知识
    二、异方差的原因与后果
    三、异方差性的检验
    四、异方差的修正
  第三节  自相关性
    一、自相关性的基本知识
    二、自相关性产生的原因与后果
    三、自相关性的检验
    四、自相关性的修正
    五、自相关系数的估计
    六、广义最小二乘法与广义差分法的关系
第四章  特殊变量
  第一节  虚拟变量
    一、虚拟变量及其作用
    二、虚拟变量的设置
    三、虚拟变量的特殊应用
  第二节  随机解释变量
    一、随机解释变量问题
    二、随机解释变量的后果
    三、工具变量法
    四、豪斯曼检验（Hausman test）
  第三节  滞后变量
    一、滞后变量的含义
    二、滞后变量模型的种类
    三、分布滞后模型的估计
    四、自回归模型
    五、一阶自回归模型的估计
第五章  联立方程模型
  第一节  联立方程模型的概念
    一、联立方程模型及其特点
    二、联立方程模型中变量的分类
    三、联立方程模型中方程的分类
    四、联立方程模型的偏倚性
  第二节  联立方程模型的分类
    一、结构式模型
    二、简化式模型
    三、递归式模型
  第三节  联立方程模型的识别
    一、联立方程模型识别的概念
    二、联立方程模型的识别类型
    三、联立方程模型的识别条件
  第四节  联立方程模型的参数估计
    一、联立方程模型参数估计方法的选择
    二、联立方程模型的参数估计方法
    三、联立方程模型的检验
第六章  二元选择模型
  第一节  线性概率模型
    一、线性概率模型形式
    二、线性概率模型估计
    三、线性概率模型存在的问题
  第二节  二元Logit离散模型
    一、Logit回归概述
    二、Logit回归模型估计
    三、Logit回归模型案例分析
  第三节  二元Probit离散选择模型
    一、EViews下的模型估计
    二、模型的期望——预测值检验
    三、二元．Probit模型的经济意义分析
  第四节  受限Tobit模型
    一、受限Tobit模型的现实背景——受限因变量问题
    二、受限T0bit模型概述
    三、受限Tobit模型的EViews应用举例
第七章  时间序列模型
  第一节  平稳ARMA模型
    一、随机过程与时间序列
    二、理论自协方差、自相关函数与偏自相关函数
    三、样本自协方差、自相关函数与偏自相关函数
    四、平稳ARMA模型与识别
    五、平稳ARMA模型参数估计
    六、模型诊断
    七、模型预测
  第二节  时间序列的非平稳性及其检验
    一、时间序列非平稳性识别
    二、非平稳时间序列建模
    三、非平稳时间序列单位根检验
    四、非平稳时间序列与伪回归
  第三节  协整与误差修正模型
    一、协整分析
    二、误差修正模型（ECM）的建立
  第四节  VAR模型
    一、多维时间序列
    二、向量自回归过程（vector auto-regression，VAR）
    三、向量自回归过程下的协整检验
第八章  面板数据模型
  第一节  面板数据模型的分类
    一、面板数据的定义
    二、面板数据的创建
    三、面板数据回归模型的一般形式
    四、面板数据回归模型的分类
  第二节  固定效应回归模型
    一、个体固定效应模型
    二、时点固定效应模型
    三、时点个体固定效应模型
  第三节  随机效应回归模型
    一、个体随机效应回归模型
    二、个体时点随机效应模型
  第四节  变系数回归模型
    一、变系数回归模型的设定检验
    二、变系数回归模型应用
  第五节  面板数据模型的设定与检验
    一、F检验
    二、Hausman检验
  第六节  面板数据的单位根检验和协整检验
    一、面板数据的单位根检验
    二、面板数据的协整检验
  第七节  动态面板数据回归模型
    一、动态面板数据模型的估计
    二、存在外生变量的动态面板数据模型
    三、动态面板数据模型的应用
第九章  空间计量经济学模型
  第一节  空间计量经济学概述
    一、空间计量经济学的缘起与发展
    二、空间效应
  第二节  空间权重矩阵的设定和选择
    一、空间滞后和空间权重矩阵
    二、基于邻接的空间权重矩阵
    三、基于距离的空间权重矩阵（distance based spatial weights）
    四、复合空间权重矩阵
  第三节  空间自相关的检验
    一、空间自相关的形式表达
    二、探索性空间数据分析
  第四节  空间线性回归模型
    一、空间线性回归模型的设定
    二、空间线性回归模型的估计及检验
  第五节  空间计量的实证例子
    一、GeoDa软件介绍
    二、GeoDa软件的空间相关分析功能
    三、中国省域研发创新的空间计量分析
附录  统计分布表
参考文献

内容摘要
绪论
第一节计量经济学概述
一、计量经济学的定义
计量经济学，英文名为“Econometrics”，在1910年Pawel ciompa使用过该词，不过他并没有对该词作更细致的论述。1926年，挪威经济学家拉格纳·弗里希(Ragrlar Frisch)仿效生物计量学(Bionletrics)提出了Econometrics一词，但人们一般认为1930年世界计量经济学会的成立及其创办的刊物Efonometrica在1933年的出版，标志着计量经济学的正式诞生。
弗里希在首期的计量经济学Econometrica 创刊号上的论述：“……其主要目的应该是促进有助于理论数理方法与实证数理方法相统一的研究，促进富有建设性的严格的思考的研究，类似的思考已经主导了自然科学研究；研究经济学的定量方法有好几个方面，但单纯的任何一方面都不应与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有确定的数量特征，也不应该把计量经济学视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，经济理论、统计学和数学这三者对真正了解现代经济生活的数量关系来说都是必要的，但任何单一方面本身都不是充分条件。这三者的统一才是强有力的工具，正是由于这三者的统一才构成了计量经济学。”
从弗里希的定义可以看出，计量经济学是统计学、经济理论和数学的一个完美结合。弗里希的出发点实际上是强调计量经济学的应用与构成，并没有提到计量经济学的理论研究方法。1969年与弗里希共同获得诺贝尔经济学奖的荷兰经济学家简·丁伯根(J·Timbergen)，在1951年指出：“计量经济学的范围，也包括用数学表示那些从统计检验观点所做的经济假设和对这些假设进行统计检验的实际过程。”著名经济学家保罗·萨缪尔森(Paul A·Samuerson)等(1954)把计量经济学定义为“把数学和统计学应用于经济数据分析的学科”，反映的是一个理论经济学家的看法。著名华人计量经济学邹至庄(1983)则把计量经济学定义为“使用统计学方法分析经济数据的艺术和科学”，反映的是一个统计学家的思维。对于统计学家而言，统计是强调思想和方法的，其次才是严谨的数学证明。另外，劳伦斯·克莱因(Lawrence RKlein)和威廉·H．格林(William H．Greene)等人分别在其著作中给出了计量经济学定义。
不同的经济学家对计量经济学的定义不尽相同。主要的区别在于不同的学者对其定义的角度不同，也反映了计量经济学不同的侧重点。定义虽不完全相同，但其本质是一致的。给计量经济学下一个较为确切的定义，可以这样界定：计量经济学是以经济理论为指导，通过经济关系建立计量经济模型，以实际观测数据或实验数据为基础，运用数学和统计学的方法，采用现代计算机技术，对具有随机影响的社会经济现象的数量关系进行定量分析的一门经济学科。
该定义强调了：计量经济学的理论基础是由经济学、数学、统计学的理论构成；计量经济学是对实际经济现象通过建立计量模型进行定量分析；计量经济学研究的是经济变量之间的随机关系，目的在于揭示经济关系与经济活动数量规律；计量经济学是一门经济学科，是以经济现象为研究对象的应用经济学。
计量经济学模型研究的完整框架是：关于经济活动的观察(即行为分析)一关于经济理论的抽象(即理论假说)一建立总体回归模型一获取样本观测数据一估计模型一检验模型一应用模型。从计量经济学的实际研究中，可以看出计量经济学是对经济关系进行经验分析的经济学分支之一。“计量”表示度量，计量经济学主要是度量经济变量之间的关系。计量经济学运用经济理论、事实和统计理论，度量经济变量之间的关系并进行经验检验，因此在经济推理中加入了经验方面的内容。其中．经济理论体现在经济模型中；事实是通过相关数据的总结来反映的；统计理论体现在计量经济方法上。尽管计量经济学的定义偏重于经济学，但计量经济方法绝不仅限于经济学，它也适用于其他学科，特别是一些社会科学，如