計量經(jīng)濟學是以一定的經(jīng)濟理論和統(tǒng)計資料為基礎,運用數(shù)學、統(tǒng)計學方法與計算機技術,以建立經(jīng)濟計量模型為主要手段,定量分析研究具有性特性的經(jīng)濟變量關系。通過課程學習,了解計量經(jīng)濟學作為一門獨立學科的主要思想和原理,在掌握基本的經(jīng)典計量經(jīng)濟學理論與方法的基礎上,進一步掌握非經(jīng)典的計量經(jīng)濟學理論與方法,主要是計量經(jīng)濟學在模型結構、估計方法和數(shù)據(jù)類型方面的擴展。學會運用理論和分析軟件,建立計量經(jīng)濟模型,對現(xiàn)實經(jīng)濟問題、金融現(xiàn)象和市場行為展開實證分析,并給出具有經(jīng)濟含義的解釋。
本書的具體內(nèi)容包括: (1)線性回歸模型,包括一元和多元線性回歸模型的參數(shù)估計與統(tǒng)計檢驗; (2)非經(jīng)典假定的單方程計量經(jīng)濟學模型,主要有多重共線性、異方差性、自相關問題; (3)聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型的概念、識別、估計和檢驗: (4)特殊變量問題,包括虛擬變量、工具變量、分布滯后變量、解釋變量; (5)非線性方程模型,包括Logistic模型、Probit模型、Tobit模型等; (6)時間序列模型,包括ARMA模型、時間序列的單整、協(xié)整檢驗以及誤差修正模型、VAR模型分析的因果檢驗、脈沖響應分析; (7)面板數(shù)據(jù)模型,包括面板數(shù)據(jù)回歸模型、混合回歸模型、固定效應回歸模型、效應回歸模型、變系數(shù)回歸模型、Hausman檢驗等; (9)空間計量經(jīng)濟學模型,包括空間權重矩陣的設定、空間相關性的各種統(tǒng)計檢驗方法、線性空間模型的極大似然估計法,以及使用GeoDa軟件做線性空間模型估計。
陶長琪,1967年8月出生,江西臨川人,江西財經(jīng)大學信息管理學院教授、經(jīng)濟學博士、博士生導師,享受國務院政府特殊津貼專家和江西省政府特殊津貼專家,2007年教育部新世紀人才支持計劃人選,江西省高等學校教學名師,中國數(shù)量經(jīng)濟學會常務理事,中國統(tǒng)籌法、挑選法與經(jīng)濟數(shù)學研究會高等教育分會副理事長,國家精品課程《決策理論與方法》、江西省精品課程《計量經(jīng)濟學》和《博弈論》的負責人。在《管理世界》、《數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究》、《系統(tǒng)工程理論與實踐》等核心刊物上40余篇,出版學術著作8部,獲省部級獎勵8次,主持完成國家自然科學基金、國家社會科學基金5項,目前主要從事數(shù)量經(jīng)濟學、經(jīng)濟管理決策研究。
及時章 緒論
學習目標
及時節(jié) 計量經(jīng)濟學概述
一、計量經(jīng)濟學的定義
二、計量經(jīng)濟學的發(fā)展簡史
三、計量經(jīng)濟學在經(jīng)濟學中的地位
第二節(jié) 計量經(jīng)濟學的三大內(nèi)容體系
一、理論計量經(jīng)濟學與應用計量經(jīng)濟學
二、經(jīng)典計量經(jīng)濟學和非經(jīng)典計量經(jīng)濟學
三、微觀計量經(jīng)濟學和宏觀計量經(jīng)濟學
第三節(jié) 應用計量經(jīng)濟學的主要研究步驟
一、模型的建立
二、參數(shù)的估計
三、模型的檢驗
第四節(jié) 計量經(jīng)濟學模型的應用
一、結構分析
二、經(jīng)濟預測
三、政策評價
四、檢驗與發(fā)展經(jīng)濟理論
本章小結
本章關鍵詞
復習思考題
第二章 一元線性回歸模型
學習目標
及時節(jié) 一元線性回歸模型
第二節(jié) 一元線性回歸的基本概念
一、散點圖
二、總體回歸函數(shù)
三、隨機干擾項
四、樣本回歸函數(shù)
第三節(jié) 一元線性回歸模型的參數(shù)估計
一、最小二乘估計法的經(jīng)典假定
二、普通最小二乘法(OLS)
三、最小二乘估計量的性質(zhì)
四、極大似然法
第四節(jié) 一元線性回歸模型的統(tǒng)計檢驗
一、對模型的經(jīng)濟意義檢驗
二、擬合優(yōu)度檢驗
三、回歸系數(shù)估計量的假設檢驗
第五節(jié) 一元線性回歸模型的預測
一、均值預測
二、個值預測
第六節(jié) 案例分析
一、建立工作文件
二、數(shù)據(jù)的輸入
三、估計參數(shù)
四、模型檢驗
五、預測
本章小結
本章關鍵詞
復習思考題
第三章 多元線性回歸模型
學習目標
及時節(jié) 多元線性回歸模型及假定
一、多元線性回歸模型
二、多元線性回歸模型的若干假定
第二節(jié) 多元線性回歸模型的參數(shù)估計
一、普通最小二乘法
二、極大似然法估計
三、參數(shù)估計量的性質(zhì)
第三節(jié) 多元線性回歸模型的統(tǒng)計檢驗
一、模型的擬合優(yōu)度檢驗
二、回歸方程的顯著性檢驗(F檢驗)
三、顯著性檢驗(t檢驗)
第四節(jié) 多元線性回歸模型的置信區(qū)間
一、點估計值
二、參數(shù)估計量的置信區(qū)間
三、預測值的置信區(qū)間
第五節(jié) 受約束回歸
一、模型參數(shù)的線性約束
二、對回歸模型增加或減少解釋變量
三、參數(shù)的穩(wěn)定性
四、三大經(jīng)典的非線性約束檢驗
第六節(jié) 案例分析
本章小結
本章關鍵詞
復習思考題
第四章 線性回歸模型的擴展
學習目標
及時節(jié) 異方差性
一、異方差的基本知識
二、異方差的原因與后果
三、異方差的檢驗
四、異方差的修正
第二節(jié) 自相關性
一、自相關性的基本知識
二、自相關性產(chǎn)生的原因與后果
三、自相關性的檢驗
四、自相關性的修正
五、自相關系數(shù)的估計
第三節(jié) 多重共線性
一、 多重共線性的基本知識
二、多重共線性產(chǎn)生的原因與后果
三、多重共線性的檢驗
四、多重共線性的修正
第四節(jié) 案例分析
一、案例一:異方差性
二、案例二:自相關性
三、案例三:多重共線性
本章小結
本章關鍵詞
復習思考題
第五章 特殊變量
學習目標
及時節(jié) 虛擬變量
一、虛擬變量及其作用
二、虛擬變量的設置
三、虛擬變量的特殊應用
第二節(jié) 隨機解釋變量
一、隨機解釋變量問題
二、隨機解釋變量的后果
三、工具變量法
四、案例分析
第三節(jié) 滯后變量
一、滯后變量的含義
二、滯后變量模型的種類
三、分布滯后模型的估計
四、自回歸模型
五、一階自回歸模型的估計
本章小結
本章關鍵詞
復習思考題
第六章 聯(lián)立方程模型
學習目標
及時節(jié) 聯(lián)立方程模型的概念
一、聯(lián)立方程模型及其特點
二、聯(lián)立方程模型中變量的分類
三、聯(lián)立方程模型中方程的分類
四、聯(lián)立方程模型的偏倚性
第二節(jié) 聯(lián)立方程模型的分類
一、結構式模型
二、簡化式模型
三、遞歸式模型
第三節(jié) 聯(lián)立方程模型的識別
一、聯(lián)立方程模型識別的概念
二、聯(lián)立方程模型的識別類型
三、聯(lián)立方程模型的識別條件
第四節(jié) 聯(lián)立方程模型的參數(shù)估計
一、聯(lián)立方程模型參數(shù)估計方法的選擇
二、聯(lián)立方程模型的參數(shù)估計方法
三、聯(lián)立方程模型的檢驗
第五節(jié) 案例分析
一、 研究目的與思路
二、模型設定
三、模型的識別
四、宏觀經(jīng)濟模型的估計
本章小結
本章關鍵詞
復習思考題
第七章 非線性方程模型
學習目標
及時節(jié) 非線性方程模型的分類
一、可直接線性化的非線性模型
二、不可直接線性化的非線性模型
三、簡單的非線性單方程計量經(jīng)濟學模型應用舉例
第二節(jié) 二元離散選擇模型
一、二元離散選擇模型的經(jīng)濟背景
二、 線性概率模型及二元選擇模型的形式
三、 二元選擇模型的估計問題
四、二元選擇模型的假設檢驗問題
第三節(jié) 二元Logistic離散選擇模型及其參數(shù)估計
一、Logistic回歸概述
二、 Logistic回歸模型估計
三、在EViews中構建模型估計參數(shù)
第四節(jié) 二元Probit離散選擇模型及其參數(shù)估計
第五節(jié) 二元Tobit離散選擇模型及其參數(shù)估計
一、Tobit離散選擇模型的現(xiàn)實背景——受限因變量問題
二、Tobit離散選擇模型
三、 Tobit離散選擇模型的EViews應用舉例
第六節(jié) 二元離散選擇模型系數(shù)的經(jīng)濟含義
一、期望值的邊際函數(shù)
二、系數(shù)的邊際含義
本章小結
本章關鍵詞
復習思考題
第八章 時間序列模型
學習目標
及時節(jié) ARMA模型中的基本概念
一、隨機過程與時間序列
二、理論自協(xié)方差、自相關函數(shù)與偏自相關函數(shù)
三、樣本自協(xié)方差、自相關函數(shù)與偏自相關函數(shù)
四、ARMA模型
第二節(jié) 隨機時間序列分析模型
一、時間序列平穩(wěn)性識別
二、ARMA模型識別
三、ARMA(p, q)模型的參數(shù)估計
四、模型診斷
五、模型預測
六、非平穩(wěn)時間序列建模
第三節(jié) 單整與協(xié)整檢驗
一、單整與維納過程
二、單位根的DF檢驗
三、協(xié)整分析
第四節(jié) VAR模型
一、多維時間序列
二、向量自回歸過程
三、向量自回歸過程下的協(xié)整檢驗
本章小結
本章關鍵詞
復習思考題
第九章 面板數(shù)據(jù)模型
學習目標
及時節(jié) 面板數(shù)據(jù)
第二節(jié) 面板數(shù)據(jù)回歸模型
一、面板數(shù)據(jù)回歸模型的一般形式
二、面板數(shù)據(jù)回歸模型的分類
第三節(jié) 混合回歸模型
一、混合回歸模型的估計
二、混合回歸模型的設定檢驗
三、混合回歸模型應用
第四節(jié) 固定效應回歸模型
一、個體固定效應模型
二、時點固定效應模型
三、時點個體固定效應模型
第五節(jié) 隨機效應回歸模型
一、個體隨機效應回歸模型
二、 個體時點隨機效應模型
第六節(jié) 變系數(shù)回歸模型
第七節(jié) Hausman檢驗
一、Hausman檢驗的設定
二、Hausman檢驗的應用
第八節(jié) 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗和協(xié)整檢驗
一、面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗
二、面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗
第九節(jié) EViews軟件的相關操作
一、建立數(shù)據(jù)文件
二、面板數(shù)據(jù)模型設定檢驗
第十節(jié) 動態(tài)面板數(shù)據(jù)回歸模型
一、 動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的估計
二、存在外生變量的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型
三、動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的應用
本章小結
本章關鍵詞
復習思考題
第十章 空間計量經(jīng)濟模型
學習目標
及時節(jié) 空間計量經(jīng)濟學概述
一、空間計量經(jīng)濟學的緣起與發(fā)展
二、空間計量經(jīng)濟學與相關學科的關系
三、理論空間計量經(jīng)濟學和應用空間計量經(jīng)濟學
第二節(jié) 空間回歸分析基
一、空間效應的分類
二、空間依賴性
三、空間異質(zhì)性
第三節(jié) 空間權重矩陣的設定和選擇
一、空間滯后和空間權重矩陣
二、基于鄰近的空間權重矩陣
三、基于距離的空間權重矩陣
四、空間權重矩陣的選擇
第四節(jié) 空間自相關的檢驗
一、空間自相關的形式表達
二、探索性空間數(shù)據(jù)分析
第五節(jié) 空間線性回歸模型
一、空間線性回歸模型的設定
二、空間線性回歸模型的估計及檢驗
第六節(jié) 空間計量的實證例子
一、GeoDa軟件介紹
二、GeoDa軟件的空間相關分析功能
三、中國居民消費與經(jīng)濟增長的空間計量分析
本章小結
本章關鍵詞
復習思考題
附錄統(tǒng)計分布表
參考文獻
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財大學生可以買,版本和現(xiàn)在教學用的是一樣的