計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)電子書(shū)
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資料類別
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經(jīng)濟(jì)法律軟件圖書(shū) |
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課程(專業(yè))
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計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) |
關(guān)鍵詞
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計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)|經(jīng)濟(jì)模型 |
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大學(xué) |
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2011-12-28 10:09:00 |
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計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)電子書(shū)
目錄
第一章前言. . . 1
1.1 什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué). 1
1.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究目的. . 4
1.3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型及其應(yīng)用. . 4
1.4 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容體系. . 6
第二章估計(jì)方法引論9
2.1 德?tīng)査椒? . 9
2.2 修正的普通最小二乘估計(jì)9
2.3 普通最小二乘估計(jì). 10
2.4 廣義最小二乘估計(jì)Feasible Generalized Least Squares . 10
2.5 分部回歸法Partitioned Regression . . 11
2.6 偏回歸估計(jì)Partial Regression . 12
2.7 兩階段最小二乘. . . 12
2.8 交叉估計(jì)方法Across Regression . . . . . 13
2.9 最大似然估計(jì)方法. 14
2.10 貝葉斯估計(jì). . 17
2.11 漸近方法. . . . 18
2.12 廣義矩方法. . 21
2.13 穩(wěn)健估計(jì)robust estimation method. . 22
2.14 工具變量法. . 22
2.15 蒙特卡羅模擬23
2.16 例子. . . 33
第三章經(jīng)濟(jì)計(jì)量檢驗(yàn)34
3.1 異方差問(wèn)題. . 34
3.2 序列相關(guān)性Serial Corre1ation . 40
3.3 多重共線性. . 47
3.4 非正態(tài)誤差問(wèn)題. . . 52
3.5 隨機(jī)解釋變量問(wèn)題. 56
3.6 模型設(shè)定誤差及模型確認(rèn)檢驗(yàn). 56
3.7 格蘭杰因果性檢驗(yàn). 61
3.8 內(nèi)生性Hausman 檢驗(yàn). . . 62
3.9 檢驗(yàn)白噪聲的Q 統(tǒng)計(jì)量. . 62
3.10 回歸系數(shù)的穩(wěn)定性檢驗(yàn). . 63
3.11 方差不等結(jié)構(gòu)變化的檢驗(yàn)63
3.12 模型穩(wěn)定性檢驗(yàn). . . 63
3.13 非嵌套假設(shè)檢驗(yàn). . . 64
3.14 Leamer 的EBA 分析法. . . 66
- i -
目錄
3.15 異常值outlier . . . . . 66
3.16 ¯j 的聯(lián)合置信區(qū)間. 67
3.17 預(yù)測(cè)的評(píng)價(jià)指標(biāo). . . 67
3.18 協(xié)方差分析檢驗(yàn). . . 67
3.19 模型篩選準(zhǔn)則68
3.20 一般的線性假設(shè)檢驗(yàn):沃爾德檢驗(yàn)、似然比檢驗(yàn)與拉格朗日檢驗(yàn). . . . 69
3.21 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型設(shè)定檢驗(yàn). . 72
3.22 多元回歸模型的假設(shè)檢驗(yàn)72
第四章線性回歸模型74
4.1 古典線性模型74
4.2 一元線性回歸模型. 79
4.3 虛擬變量dummy variable . . . . . 82
4.4 總結(jié). . . 83
第五章經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的擴(kuò)展. . . . 84
5.1 前言. . . 84
5.2 經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型. . . . . 84
5.3 非線性經(jīng)濟(jì)計(jì)量檢驗(yàn). . . . . 89
5.4 變參數(shù)線性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型. . . . 92
5.5 小結(jié). . . 98
第六章聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型理論與方法. .100
6.1 前言. . . 100
6.2 聯(lián)立方程組模型Simultaneous Equations Models . .101
6.3 聯(lián)立方程模型的識(shí)別(identi¯cation) . . 104
6.4 遞歸模型與似乎不相關(guān)模型. . . . 107
6.5 聯(lián)立方程模型的估計(jì)方法Estimation Methods . . . 108
6.6 工具變量估計(jì)與兩階段最小二乘法. . . 117
6.7 總結(jié). . . 118
第七章時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型理論與方法. .119
7.1 基礎(chǔ)知識(shí). . . . 119
7.2 時(shí)間序列回歸中的序列相關(guān)和異方差.124
7.3 確定性時(shí)間序列模型. . . . . 126
7.4 單整的單位根檢驗(yàn). 127
7.5 協(xié)整cointegration . . 128
7.6 自回歸與移動(dòng)平均過(guò)程. . 130
7.7 自相關(guān)函數(shù)與偏自相關(guān)函數(shù). . . . 132
7.8 隨機(jī)時(shí)間序列分析模型(AR、MA、ARMA)的估計(jì). . 136
7.9 傳遞函數(shù)模型138
7.10 時(shí)間序列ARIMA建模:BOX-Jenkiens . 138
7.11 ARCH 模型. .141
- ii -
目錄
7.12 多項(xiàng)式分布滯后模型Polynomial distributed lags PDLs . 142
7.13 無(wú)限分布滯后模型. 142
7.14 幾何(或考依克)分布滯后. . . . 143
7.15 有理分布滯后模型. 143
7.16 趨勢(shì)和季節(jié)性143
7.17 總結(jié). . . 144
第八章橫截面時(shí)間序列模型. . . . . 145
8.1 基本原理. . . . 145
8.2 模型的設(shè)定檢驗(yàn). . . 147
8.3 數(shù)據(jù)類型非經(jīng)典的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型:面板數(shù)據(jù)模型. . . . .148
第九章非參數(shù)回歸計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型理論與方法. . . . . 154
9.1 前言. . . 154
9.2 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)講義. . . 154
9.3 Histogram . . . 156
9.4 Nonparametric density estimation . . . . 158
9.5 無(wú)參數(shù)回歸模型. . . 160
9.6 半?yún)?shù)非回歸模型. 168
9.7 小結(jié). . . 168
第十章soft . . . . 169
10.1 Eviews . 169
10.2 點(diǎn)預(yù)測(cè)Point Forecasts . . 170
10.3 Maple. .171
10.4 matlab. 171
10.5 SAS . . . 182
10.6 宏. . . . . 190
第十一章學(xué)習(xí)摘要. . .193
11.1 趨勢(shì)穩(wěn)定過(guò)程與單位根過(guò)程. . . . 193
11.2 結(jié)構(gòu)突變的趨勢(shì)穩(wěn)定. . . . . 193
11.3 外生性結(jié)構(gòu)突變的單位根及其檢驗(yàn). . . 194
附錄A 圖表. . . . 195
xA.1 自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)表196
xA.2 ADF 檢驗(yàn)表. 197
xA.3 相關(guān)系數(shù)臨界值檢驗(yàn)表. . 198
附錄B 數(shù)學(xué)公式證明與推導(dǎo)204
xB.1 自相關(guān)函數(shù)通解表達(dá)式的證明. 204
xB.2 密度函數(shù)估計(jì)的漸近無(wú)偏性與相合性證明. . 204
- iii -
目錄
附錄C 詞匯表. .206
xC.1 A206
xC.2 B 207
xC.3 C 208
xC.4 D209
xC.5 E 210
xC.6 I . 211
xC.7 L 212
xC.8 M. . . . . .213
xC.9 O214
xC.10 P 215
xC.11 Q216
xC.12 R 217
xC.13 S 218
xC.14 T 219
xC.15 U220
xC.16 V221
xC.17 W . . . . . 222
參考文獻(xiàn). 223
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