初級計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(cái)經(jīng)大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	高等院校雙語教學(xué)適用教材·經(jīng)濟(jì)學(xué)
標(biāo)　簽：	經(jīng)濟(jì)學(xué)

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

內(nèi)容簡介

　　計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門應(yīng)用性很強(qiáng)的學(xué)科，隨著計(jì)量教材的豐富，許多以前沒有接觸過計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(jì)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(jì)量研究領(lǐng)域都非常著名，他們在計(jì)量教材的寫作上更是經(jīng)驗(yàn)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(diǎn)做了一定的引申和簡短講解，對計(jì)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(jìn)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(jì)學(xué)博士，英國皇家經(jīng)濟(jì)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(jì)學(xué)院講授計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（Econometrics）、高級統(tǒng)計(jì)學(xué)（Advanced Statistics）和高級數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)課程（Advanced Mathematics）等。現(xiàn)任教于中國人民大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院。研究領(lǐng)域包括金融計(jì)量學(xué)、應(yīng)用時間序列分析和貨幣經(jīng)濟(jì)學(xué)。近年來的部分研究成果曾人選英國皇家經(jīng)濟(jì)學(xué)會（Economic Journal主辦單位）2006會議和世界計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)遠(yuǎn)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(jì)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(yùn)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(jì)算正態(tài)概率
2.1累積正態(tài)概率
2.2計(jì)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(jì)
3.1繪制“食品支出”數(shù)據(jù)圖示?
3.2估計(jì)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(jì)的性質(zhì)
4.1“食品支出”例子的估計(jì)方差與協(xié)方差
4.2保存結(jié)果
4.3研究回歸統(tǒng)計(jì)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(jì)
5.2雙側(cè)檢驗(yàn)
5.3“食品支出”例子的顯著性檢驗(yàn)
5.4“食品支出”例子的單側(cè)檢驗(yàn)
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(shí)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(jì)
7.2簡單的預(yù)測
7.3誤差項(xiàng)方差的估計(jì)
7.4最小二乘估計(jì)的方差與協(xié)方差
7.5區(qū)間估計(jì)
7.6單個系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
7.7擬合優(yōu)度
第8章多元回歸模型的進(jìn)一步推論
8.1F檢驗(yàn)
8.2檢驗(yàn)?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(yàn)的一個實(shí)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(jì)
11.3比例異方差
11.4Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)
11.5異方差分隔的樣本
11.6對方差假設(shè)的檢驗(yàn)
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(jì)帶有AR(1)誤差項(xiàng)的模型
12.4Durbin-Watson自相關(guān)檢驗(yàn)
12.5拉格朗日乘數(shù)(LM)自相關(guān)檢驗(yàn)
12.6對帶有AR(1)誤差項(xiàng)的模型做預(yù)測
12.7使用EViews對帶有AR(1)誤差項(xiàng)的模型做預(yù)測
第13章隨機(jī)回歸變量和矩估計(jì)法
13.1當(dāng)cov(x,e)≠0時最小二乘法的統(tǒng)計(jì)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(jì)的實(shí)證例子
13.4Hausman檢驗(yàn)的實(shí)證例字
第14章聯(lián)立方程式模型
14.1估計(jì)簡化式
14.2對一個等式的兩階段最小二乘估計(jì)
14.3對聯(lián)立方程式的兩階段最小二乘估計(jì)
第15章分布式滯后模型
15.1有限期滯后模型
15.2多項(xiàng)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(jìn)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(yàn)：范例
16.5協(xié)整檢驗(yàn)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(jì)分開的等式
17.2分開還是聯(lián)合估計(jì)
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)...