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現(xiàn)代計量經(jīng)濟學(xué)教材及試題庫
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資料類別
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經(jīng)濟法律軟件圖書 |
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課程(專業(yè))
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現(xiàn)代計量經(jīng)濟學(xué) |
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關(guān)鍵詞
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計量經(jīng)濟學(xué)|異方差 |
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適用年級
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大學(xué) |
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身份要求
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普通會員 |
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金 幣
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30 �。�金幣如何獲得？） |
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文件格式
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word |
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文件大小
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3151K |
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發(fā)布時間
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2011-12-25 21:42:00 |
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預(yù)覽文件
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無 |
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下載次數(shù)
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0 |
| 發(fā)布人 |
kj008 |
內(nèi)容簡介：
現(xiàn)代計量經(jīng)濟學(xué)教材及試題庫
目 錄
序
第一章 導(dǎo) 論
第一節(jié) 計量經(jīng)濟學(xué)的產(chǎn)生、性質(zhì)與發(fā)展
第二節(jié) 計量經(jīng)濟學(xué)的相關(guān)概念
第三節(jié) 計量經(jīng)濟建模過程
第四節(jié) 計量經(jīng)濟學(xué)的最新發(fā)展
習(xí)題
第二章 多元回歸分析模型理論與應(yīng)用
第一節(jié) 矩陣形式的普通最小二乘法
第二節(jié) 多元線性回歸模型及其估計
第三節(jié) 假設(shè)檢驗
第四節(jié) 關(guān)于標準化系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)
第五節(jié) 偏相關(guān)系數(shù)
第六節(jié) 帶約束的最小二乘估計及其性質(zhì)
第七節(jié) 對多個回歸參數(shù)的檢驗問題
第八節(jié) 回歸模型參數(shù)最小二乘估計量的性質(zhì)
第九節(jié) 虛擬變量的使用與分段線性回歸
第十節(jié) 嵌套模型的比較
習(xí)題
第三章 最大似然估計和模型識定檢驗
第一節(jié) 最大似然估計
第二節(jié) 模型識定的檢驗
習(xí)題
第四章 多重共線性的概念、診斷與克服
第一節(jié) 引言
第二節(jié) 多重共線性的癥狀與診斷
第三節(jié) 多重共線性問題的解決
習(xí)題
第五章 違背高斯—馬爾柯夫假設(shè)的模型處理
第一節(jié) 異方差
第二節(jié) 自相關(guān)
第三節(jié) 其他自相關(guān)模型
第四節(jié) 當你尋找自相關(guān)的時候做什么？
習(xí)題
第六章 單變量時間序列模型
第一節(jié) 基本概念
第二節(jié) 平穩(wěn)過程
第三節(jié) 一般自回歸移動平均過程
第四節(jié) 自回歸條件異方差模型
習(xí)題：
第七章 動態(tài)計量經(jīng)濟模型：分布滯后模型
第一節(jié) 引言
第二節(jié) 無約束有限分布滯后
第三節(jié) 有限多項式滯后
第四節(jié) 幾種特殊的無限分布滯后
習(xí)題：
第八章 時間序列回歸
第一節(jié) 平穩(wěn)時間序列
第二節(jié) 偽回歸
第三節(jié) 使用自相關(guān)函數(shù)檢驗平穩(wěn)性
第四節(jié) 平穩(wěn)性的單位根檢驗
第五節(jié) 協(xié)整
第六節(jié) 使用時間序列數(shù)據(jù)估計步驟的歸納
習(xí)題
第八章(續(xù)) 單位根過程和協(xié)整系統(tǒng)
第一節(jié) 單位根過程
第二節(jié) 單位根檢驗
第三節(jié) 協(xié)整分析
習(xí)題
第九章 合并時間序列和截面數(shù)據(jù)
第一節(jié) 一個經(jīng)濟例子
第二節(jié) 似不相關(guān)回歸
第三節(jié) 虛擬變量的設(shè)定
第四節(jié) 誤差成份模型
習(xí)題
第十章 內(nèi)生性，工具變量和廣義矩方法
第一節(jié) 關(guān)于OLS 估計量性質(zhì)的回顧
第二節(jié) 變量的測量誤差
第三節(jié) 工具變量估計量
第四節(jié) 廣義矩方法
習(xí)題
第十一章 聯(lián)立方程組：模型、識別與估計
第一節(jié) 聯(lián)立隨機方程組模型
第二節(jié) 聯(lián)立隨機方程組模型的結(jié)構(gòu)式與簡約式
第三節(jié) 隨機聯(lián)立方程組模型的識別
第四節(jié) 隨機聯(lián)立方程組模型的參數(shù)估計問題
第五節(jié) 聯(lián)立性檢驗
習(xí)題
第十二章 離散選擇模型和受限因變量模型
第一節(jié) 二元選擇模型
第二節(jié) 估計
第三節(jié) 多元Logit模型簡介
第四節(jié) Tobit 模型 (Tobit model )
習(xí)題
參考文獻
英漢對照表
附錄
相關(guān)說明：
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