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初級計量經(jīng)濟學(xué):Eviews的應(yīng)用(第二版)

初級計量經(jīng)濟學(xué):Eviews的應(yīng)用(第二版)

定 價:¥26.00

作 者: (美)R.卡特.希爾 威廉.E.格里菲思;張成思譯
出版社: 東北財經(jīng)大學(xué)出版社
叢編項: 高等院校雙語教學(xué)適用教材·經(jīng)濟學(xué)
標 簽: 經(jīng)濟學(xué)

ISBN: 9787810849272 出版時間: 2006-09-01 包裝: 平裝
開本: 16 頁數(shù): 181 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  計量經(jīng)濟學(xué)是一門應(yīng)用性很強的學(xué)科,隨著計量教材的豐富,許多以前沒有接觸過計量經(jīng)濟學(xué)或者剛剛?cè)腴T的學(xué)習(xí)者,就越來越需要有入門教材,尤其是能結(jié)合計量軟件講解一些具體回歸操作過程的書籍。本書是Undergraduate Econometrics的配套使用教材,及時地滿足了廣大學(xué)習(xí)者這樣的要求。本書的三位作者在計量研究領(lǐng)域都非常著名,他們在計量教材的寫作上更是經(jīng)驗豐富。.本書譯注者在譯注的過程中,對原作中提到的重要知識點做了一定的引申和簡短講解,對計量中可能出現(xiàn)的中英文理解上的偏差做了明確的闡釋。同時對學(xué)有余力的同學(xué),部分譯注中給出了進一步學(xué)習(xí)的渠道和途徑,希望這樣的雙語教材給予讀者有益的啟發(fā),在原著和讀者之間搭建一座橋梁。...

作者簡介

  作者:張成思張成思,英國曼徹斯特大學(xué)經(jīng)濟學(xué)博士,英國皇家經(jīng)濟學(xué)會成員,2002—2006年留學(xué)期間在英國曼徹斯特大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院講授計量經(jīng)濟學(xué)(Econometrics)、高級統(tǒng)計學(xué)(Advanced Statistics)和高級數(shù)理經(jīng)濟學(xué)課程(Advanced Mathematics)等?,F(xiàn)任教于中國人民大學(xué)財政金融學(xué)院。研究領(lǐng)域包括金融計量學(xué)、應(yīng)用時間序列分析和貨幣經(jīng)濟學(xué)。近年來的部分研究成果曾人選英國皇家經(jīng)濟學(xué)會(Economic Journal主辦單位)2006會議和世界計量經(jīng)濟學(xué)遠東會議(2006)等頂尖學(xué)術(shù)會議論文。

圖書目錄

第1章EViews簡介.
1.1創(chuàng)建工作文檔
1.2導(dǎo)人文本(ASCII)數(shù)據(jù)文件
1.3導(dǎo)人Excel文件中的數(shù)據(jù)
1.4手動錄人數(shù)據(jù)
1.5EViews幫助菜單
1.6檢查數(shù)據(jù)
1.7繪制數(shù)據(jù)的圖示
1.8描述統(tǒng)計量
1.9直方圖
1.10創(chuàng)建和刪除變量
1.11基本數(shù)學(xué)運算
1.12使用EViews中的函數(shù)
1.13創(chuàng)建系數(shù)向量
第2章計算正態(tài)概率
2.1累積正態(tài)概率
2.2計算正態(tài)分布百分位數(shù)
第3章簡單線性回歸模型:設(shè)定與估計
3.1繪制“食品支出”數(shù)據(jù)圖示?
3.2估計簡單回歸
3.3繪制簡單回歸
3.4繪制最小二乘殘差
3.5在EViews中使用簡單回歸來預(yù)測
第4章最小二乘估計的性質(zhì)
4.1“食品支出”例子的估計方差與協(xié)方差
4.2保存結(jié)果
4.3研究回歸統(tǒng)計量
4.4最小二乘殘差圖
第5章簡單回歸模型的推論
5.1使用“食品支出”的例子作區(qū)間估計
5.2雙側(cè)檢驗
5.3“食品支出”例子的顯著性檢驗
5.4“食品支出”例子的單側(cè)檢驗
5.5“食品支出”例子的預(yù)測
第6章簡單線性回歸模型:報告結(jié)果與選擇函數(shù)形式
6.1判定系數(shù)
6.2按比例改變數(shù)據(jù)的影響
6.3選擇函數(shù)形式:實證中的一些問題
6.4殘差服從正態(tài)分布嗎?
第7章多元回歸模型
7.1多元回歸模型的最小二乘估計
7.2簡單的預(yù)測
7.3誤差項方差的估計
7.4最小二乘估計的方差與協(xié)方差
7.5區(qū)間估計
7.6單個系數(shù)的假設(shè)檢驗
7.7擬合優(yōu)度
第8章多元回歸模型的進一步推論
8.1F檢驗
8.2檢驗?zāi)P偷娘@著性
8.3延伸模型
8.4“廣告”的顯著性
8.5“廣告”的最佳程度
8.6“廣告與價格”的最佳程度
8.7非樣本信息的使用
第9章虛設(shè)變量
9.1鄰近大學(xué)對房價的影響
9.2鄒氏檢驗的一個實證例子..
第10章非線性模型
10.1兩個連續(xù)變量的互動
10.2簡單的參數(shù)非線性模型
10.3Logistic增長曲線
10.4泊松回歸
第11章異方差
11.1診斷異方差
11.2White最小二乘方差近似估計
11.3比例異方差
11.4Goldfeld-Quandt檢驗
11.5異方差分隔的樣本
11.6對方差假設(shè)的檢驗
第12章自相關(guān)
12.1殘差圖示
12.2應(yīng)用廣義最小二乘法
12.3用EViews估計帶有AR(1)誤差項的模型
12.4Durbin-Watson自相關(guān)檢驗
12.5拉格朗日乘數(shù)(LM)自相關(guān)檢驗
12.6對帶有AR(1)誤差項的模型做預(yù)測
12.7使用EViews對帶有AR(1)誤差項的模型做預(yù)測
第13章隨機回歸變量和矩估計法
13.1當(dāng)cov(x,e)≠0時最小二乘法的統(tǒng)計不一致性
13.2度量誤差造成結(jié)果的例示
13.3工具變量估計的實證例子
13.4Hausman檢驗的實證例字
第14章聯(lián)立方程式模型
14.1估計簡化式
14.2對一個等式的兩階段最小二乘估計
14.3對聯(lián)立方程式的兩階段最小二乘估計
第15章分布式滯后模型
15.1有限期滯后模型
15.2多項式分布滯后期模型
15.3有限滯后期數(shù)的選擇
15.4ARDL模型的示范
第16章以時間序列數(shù)據(jù)進行回歸
16.1穩(wěn)定時間序列
16.2偽回歸
16.2用自相關(guān)函數(shù)檢查穩(wěn)定性
16.4Dickey-Fuller檢驗:范例
16.5協(xié)整檢驗范例
第17章時間序列與橫斷數(shù)據(jù)的混合使用
17.1估計分開的等式
17.2分開還是聯(lián)合估計
17.3虛擬變量的設(shè)定
17.4誤差組成模型
第18章定性的及有限的因變量模型
18.1范例
第19章從網(wǎng)絡(luò)獲得數(shù)據(jù)
19.1從Economagic上獲取數(shù)據(jù)
19.2獲得文本格式的數(shù)據(jù)...

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