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高級計量經(jīng)濟學

高級計量經(jīng)濟學

定 價:¥58.00

作 者: 葉阿忠,吳相波,陳叢波,鄭航,陳芳倩 著
出版社: 廈門大學出版社
叢編項: 計量經(jīng)濟學叢書
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787561578933 出版時間: 2020-09-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 317 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  《高級計量經(jīng)濟學》內(nèi)容涵蓋似然估計、廣義矩估計、貝葉斯估計、向量自回歸模型、多值選擇模型、轉(zhuǎn)換模型、非線性回歸模型、分位數(shù)回歸模型、傾向得分匹配模型與風險分析、半?yún)?shù)與非參數(shù)計量經(jīng)濟學模型、空間計量經(jīng)濟模型。最后,該書介紹了Stata在計量經(jīng)濟學中的應用。值得一提的是,該書配有原始數(shù)據(jù),有需要的讀者可向作者或出版社索要。《高級計量經(jīng)濟學》適合作為各類高等院校經(jīng)濟和管理學科研究生計量經(jīng)濟學課程教學參考書,也可供具有一定數(shù)學、經(jīng)濟學和統(tǒng)計學基礎的經(jīng)濟管理人員和研究人員參考。

作者簡介

  葉阿忠,男,1963年5月出生于福建三明市。1983年7月獲南開大學數(shù)學專業(yè)學士學位。1988年7月獲南開大學數(shù)理統(tǒng)計專業(yè)碩士學位。2002年1月獲清華大學經(jīng)濟管理學院數(shù)量經(jīng)濟專業(yè)博士學位?,F(xiàn)為福州大學經(jīng)濟與管理學院教授、博士生導師,經(jīng)濟研究院副院長,計量經(jīng)濟研究所所長,兼任中國數(shù)量經(jīng)濟學會常務理事。出版《向量自回歸模型及其應用》《空間計量經(jīng)濟學》《非參數(shù)和半?yún)?shù)計量經(jīng)濟模型理論》《非參數(shù)計量經(jīng)濟學》,第二作者出版《高級應用計量經(jīng)濟學》和《高等計量經(jīng)濟學》,出版譯著《非參數(shù)計量經(jīng)濟學理論與實踐》。在國內(nèi)核心期刊如《經(jīng)濟學(季刊)》《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》《管理科學學報》《系統(tǒng)工程理論與實踐》《統(tǒng)計研究》《科研管理》《中國管理科學》等發(fā)表論文80多篇。主要從事計量經(jīng)濟學理論與應用等領(lǐng)域的科研與教學活動。吳相波,男,1974年4月出生于江西省上饒市。2007年7月獲福州大學數(shù)量經(jīng)濟專業(yè)碩士學位?,F(xiàn)為福州大學經(jīng)濟與管理學院講師。兼任中國數(shù)量經(jīng)濟學會理事。第二作者出版《向量自回歸模型及其應用》和譯著《非參數(shù)計量經(jīng)濟學理論與實踐》。主要研究方向:宏觀經(jīng)濟學、計量經(jīng)濟學。主講課程:計量經(jīng)濟學、宏觀經(jīng)濟分析與決策、經(jīng)濟預測與經(jīng)濟軟件應用等課程。陳叢波,男,1990年5月出生于安徽淮南。2015年7月獲安徽建筑工業(yè)學院工學碩士學位。2018年9月攻讀福州大學技術(shù)經(jīng)濟與管理專業(yè)博士學位,研究方向為技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟增長。2019年10月獲中國數(shù)量經(jīng)濟學會優(yōu)秀科研成果獎論文一等獎。鄭航,男,1996年1月出生于福建漳州。2018年6月獲福州大學經(jīng)濟學學士學位。2018年9月攻讀福州大學數(shù)量經(jīng)濟學專業(yè)碩士學位,研究方向為應用計量經(jīng)濟學。陳芳倩,女,1996年12月出生于福建省德化縣。2019年6月獲揚州大學經(jīng)濟學學士學位。2019年9月攻讀福州大學數(shù)量經(jīng)濟學專業(yè)碩士學位,研究方向為應用計量經(jīng)濟學。

圖書目錄

第一章 導論
1.1 引言
1.2 本書框架介紹
1.3 經(jīng)典線性回歸模型的局限性
第二章 最大似然估計
2.1 最大似然估計的定義
2.2 最大似然估計的迭代求解
2.2.1 無導數(shù)方法
2.2.2 二階導數(shù)方法
2.2.3 -階導數(shù)方法
2.3 非線性模型最大似然估計實例
2.3.1 非線性回歸模型的最大似然估計
2.3.2 Logit模型的最大似然估計
2.4 最大似然估計的大樣本性質(zhì)及漸近協(xié)方差矩陣
2.4.1 正則條件
2.4.2 得分函數(shù)的定義及性質(zhì)
2.4.3 信息矩陣的定義及性質(zhì)
2.4.4 最大似然估計的大樣本性質(zhì)
2.4.5 最大似然估計的漸近協(xié)方差矩陣的估計方法
2.5 準最大似然估計法
2.6 三類漸近等價的統(tǒng)計檢驗及隨機擾動項的正態(tài)性檢驗
2.6.1 三類漸近等價的統(tǒng)計檢驗
2.6.2 對正態(tài)分布假設的檢驗
第三章 廣義矩估計法
3.1 矩估計
3.1.1 矩估計定義
3.1.2 隨機抽樣和分布的參數(shù)估計
3.1.3 計算矩估計量的方差
3.2 廣義矩估計
3.2.1 廣義矩估計定義
3.2.2 一致性和漸近正態(tài)性
3.2.3 GMM估計中的相關(guān)統(tǒng)計檢驗
3.3 線性回歸模型中的廣義矩估計量
3.3.1 Ⅳ估計
3.3.2 最大似然估計也是廣義矩估計
3.3.3 實例
第四章 貝葉斯估計
4.1 貝葉斯估計的基本思想
4.2 貝葉斯定理
4.3 基于后驗分布的統(tǒng)計推斷
4.4 先驗分布的選取
4.5 線性回歸模型貝葉斯估計的例子
4.6 向量自回歸模型的貝葉斯估計
4.6.1 向量自回歸模型
4.6.2 Minnesota先驗分布的參數(shù)設定
4.6.3 模型參數(shù)的后驗估計
第五章 向量自回歸模型
5.1 時間序列的VAR模型
5.1.1 VAR模型的設定、推導及解釋
5.1.2 脈沖響應函數(shù)
5.1.3 方差分解
5.1.4 實例
5.2 結(jié)構(gòu)向量自回歸模型
5.2.1 SVAR模型形式
5.2.2 SVAR模型的識別和估計
5.2.3 SVAR模型的EViews實現(xiàn)
5.3 面板數(shù)據(jù)向量自回歸模型
5.3.1 模型
5.3.2 實例
5.4 馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型
5.4.1 馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型表達及類型
……
第六章 多值選擇模型
第七章 轉(zhuǎn)換模型
第八章 非線性回歸模型
第九章 分位數(shù)回歸模型
第十章 傾向得分匹配模型與風險分析
第十一章 半?yún)?shù)與非參數(shù)計量經(jīng)濟學模型
第十二章 空間計量經(jīng)濟學
第十三章 計量經(jīng)濟學的實證練習經(jīng)濟增長的實證研究
第十四章 計量經(jīng)濟學之Stata應用
參考文獻

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