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計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(原書3版 升級(jí)版)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(原書3版 升級(jí)版)

定 價(jià):¥79.00

作 者: 美詹姆斯H-斯托克 著
出版社: 機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787111586814 出版時(shí)間: 2017-12-01 包裝:
開本: 16開 頁數(shù): 446 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  本書是一本經(jīng)典的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)入門教材,書中全面系統(tǒng)地介紹了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本知識(shí)。全書共分5篇,內(nèi)容包括:導(dǎo)論與知識(shí)回顧、回歸分析基礎(chǔ)、回歸分析的高級(jí)專題、經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的回歸分析和回歸分析的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論。與其他同類教材相比,本書具有以下幾個(gè)顯著特點(diǎn):第壹,將現(xiàn)實(shí)世界的問題和數(shù)據(jù)與理論的發(fā)展聯(lián)系起來,并且認(rèn)真對(duì)待實(shí)證分析中大量的重要發(fā)現(xiàn);第二,所選取的內(nèi)容反映了現(xiàn)代理論和實(shí)踐的發(fā)展;第三,給出的理論和假設(shè)都與應(yīng)用相符。

作者簡(jiǎn)介

  詹姆斯·H.斯托克,加州大學(xué)伯克利分校經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,曾任教于加州大學(xué)伯克利分校及哈佛大學(xué)肯尼迪政府學(xué)院。研究領(lǐng)域?yàn)榻?jīng)濟(jì)計(jì)量方法、宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、貨幣政策等,曾發(fā)表論文90多篇,并出版若干其他專著。馬克·W .沃森,普林斯頓大學(xué)經(jīng)濟(jì)系教授。 馬克·W.沃森與詹姆斯·H.斯托克兩位都是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域中的,尤其以時(shí)間序列的研究為出眾。

圖書目錄

目  錄
譯者序
前言
致謝
第1篇 導(dǎo)論與知識(shí)回顧
第1章 經(jīng)濟(jì)問題和數(shù)據(jù)2
 1.1 我們研究的經(jīng)濟(jì)問題2
 1.2 因果效應(yīng)和理想化隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)5
 1.3 數(shù)據(jù):來源和類型6
 本章小結(jié)9
 重要術(shù)語9
 內(nèi)容復(fù)習(xí)9
第2章 概率論知識(shí)回顧10
 2.1 隨機(jī)變量和概率分布10
 2.2 期望值、均值和方差13
 2.3 二維隨機(jī)變量16
 2.4 正態(tài)分布、χ2分布、學(xué)生t分布及F分布21
 2.5 隨機(jī)抽樣與樣本均值的抽樣分布25
 2.6 抽樣分布的大樣本近似28
 本章小結(jié)32
 重要術(shù)語32
 內(nèi)容復(fù)習(xí)32
 習(xí)題33
 實(shí)證練習(xí)36
 附錄2A 重要概念2-3中結(jié)果的推導(dǎo)36
第3章 統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)回顧37
 3.1 總體均值的估計(jì)37
 3.2 關(guān)于總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)40
 3.3 總體均值的置信區(qū)間46
 3.4 不同總體間的均值比較47
 3.5 基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)估計(jì)因果效應(yīng)49
 3.6 樣本容量較小時(shí)的t統(tǒng)計(jì)量51
 3.7 散點(diǎn)圖、樣本協(xié)方差和樣本相關(guān)系數(shù)52
 本章小結(jié)54
 重要術(shù)語55
 內(nèi)容復(fù)習(xí)55
 習(xí)題55
 實(shí)證練習(xí)58
 附錄3A 美國當(dāng)前人口調(diào)查59
 附錄3B Y是μY的最小二乘估計(jì)量的兩種證明方法59
 附錄3C 樣本方差一致性的證明60
第2篇 回歸分析基礎(chǔ)
第4章 一元線性回歸62
 4.1 線性回歸模型62
 4.2 線性回歸模型的系數(shù)估計(jì)65
 4.3 擬合優(yōu)度69
 4.4 最小二乘假設(shè)71
 4.5 OLS估計(jì)量的抽樣分布74
 4.6 結(jié)論76
 本章小結(jié)76
 重要術(shù)語77
 內(nèi)容復(fù)習(xí)77
 習(xí)題77
 實(shí)證練習(xí)78
 附錄4A 加利福尼亞州的測(cè)試成績(jī)數(shù)據(jù)集79
 附錄4B OLS估計(jì)量的推導(dǎo)80
 附錄4C OLS估計(jì)量的抽樣分布80
第5章 一元線性回歸:假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間82
 5.1 關(guān)于某個(gè)回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)82
 5.2 回歸系數(shù)的置信區(qū)間86
 5.3 X為二元變量時(shí)的回歸87
 5.4 異方差和同方差88
 5.5 普通最小二乘的理論基礎(chǔ)92
 5.6 樣本容量較小時(shí)的t統(tǒng)計(jì)量應(yīng)用93
 5.7 結(jié)論94
 本章小結(jié)95
 重要術(shù)語95
 內(nèi)容復(fù)習(xí)95
 習(xí)題96
 實(shí)證練習(xí)98
 附錄5A OLS標(biāo)準(zhǔn)誤差公式98
 附錄5B 高斯—馬爾科夫條件和高斯—馬爾科夫定理的證明99
第6章 多元線性回歸102
 6.1 遺漏變量偏差102
 6.2 多元回歸模型106
 6.3 多元回歸的OLS估計(jì)量108
 6.4 多元回歸的擬合優(yōu)度110
 6.5 多元回歸模型的最小二乘假設(shè)112
 6.6 多元回歸模型中OLS估計(jì)量的分布113
 6.7 多重共線性114
 6.8 結(jié)論116
 本章小結(jié)116
 重要術(shù)語116
 內(nèi)容復(fù)習(xí)117
 習(xí)題117
 實(shí)證練習(xí)119
 附錄 6A 式(6-1)的推導(dǎo)119
 附錄6B 包含兩個(gè)解釋變量且誤差項(xiàng)為同方差時(shí)的OLS估計(jì)量的分布120
 附錄6C Frisch-Waugh定理120
第7章 多元線性回歸:假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間121
 7.1 單個(gè)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間121
 7.2 聯(lián)合假設(shè)的檢驗(yàn)124
 7.3 涉及多個(gè)系數(shù)的單約束檢驗(yàn)128
 7.4 多個(gè)系數(shù)的置信集128
 7.5 多元回歸的模型設(shè)定129
 7.6 對(duì)測(cè)試成績(jī)數(shù)據(jù)集的分析132
 7.7 結(jié)論135
 本章小結(jié)136
 重要術(shù)語136
 內(nèi)容復(fù)習(xí)136
 習(xí)題136
 實(shí)證練習(xí)138
   *本節(jié)可選修,且不會(huì)影響后面章節(jié)的學(xué)習(xí)。
 附錄7A 聯(lián)合假設(shè)的Bonferroni檢驗(yàn)139
 附錄7B 條件均值獨(dú)立140
第8章 非線性回歸函數(shù)142
 8.1 非線性回歸的一般建模方法143
 8.2 一元非線性函數(shù)148
 8.3 解釋變量的交互項(xiàng)154
 8.4 學(xué)生—教師比對(duì)測(cè)試成績(jī)的非線性效應(yīng)162
 8.5 結(jié)論165
 本章小結(jié)166
 重要術(shù)語166
 內(nèi)容復(fù)習(xí)166
 習(xí)題167
 實(shí)證練習(xí)170
 附錄8A 參數(shù)非線性的回歸函數(shù)171
 附錄8B 非線性回歸函數(shù)的斜率和彈性173
第9章 多元回歸分析有效性的評(píng)估174
 9.1 內(nèi)部有效性和外部有效性174
 9.2 多元回歸分析的內(nèi)部有效性威脅176
 9.3 利用回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)的內(nèi)部有效性和外部有效性183
 9.4 實(shí)例:測(cè)試成績(jī)和班級(jí)規(guī)模184
 9.5 結(jié)論190
 本章小結(jié)190
 重要術(shù)語191
 內(nèi)容復(fù)習(xí)191
 習(xí)題191
 實(shí)證練習(xí)192
 附錄9A 馬薩諸塞州的小學(xué)測(cè)試數(shù)據(jù)193
第3篇 回歸分析的高級(jí)專題
第10章 面板數(shù)據(jù)回歸196
 10.1 面板數(shù)據(jù)196
 10.2 兩期的面板數(shù)據(jù):“前后”比較198
 10.3 固定效應(yīng)回歸200
 10.4 時(shí)間固定效應(yīng)回歸202
 10.5 固定效應(yīng)回歸假設(shè)和固定效應(yīng)回歸的標(biāo)準(zhǔn)誤差204
 10.6 關(guān)于酒駕的法律規(guī)定和交通事故死亡人數(shù)206
 10.7 結(jié)論209
 本章小結(jié)210
 重要術(shù)語210
 內(nèi)容復(fù)習(xí)210
 習(xí)題210
 實(shí)證練習(xí)211
 附錄10A 州交通死亡事故數(shù)據(jù)集213
 附錄10B 固定效應(yīng)回歸的標(biāo)準(zhǔn)誤差213
第11章 二元被解釋變量回歸216
 11.1 二元被解釋變量與線性概率模型217
 11.2 probit回歸和logit回歸219
 11.3 logit模型和probit模型的估計(jì)與推斷223
 11.4 在波士頓HMDA數(shù)據(jù)中的應(yīng)用226
 11.5 結(jié)論230
 本章小結(jié)231
 重要術(shù)語232
 內(nèi)容復(fù)習(xí)232
 習(xí)題232
 實(shí)證練習(xí)233
 附錄11A 波士頓HMDA數(shù)據(jù)235
 附錄11B 最大似然估計(jì)235
 附錄11C 其他受限被解釋變量模型236
第12章 工具變量回歸

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