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計量經濟學(第二版)

計量經濟學(第二版)

定 價:¥24.00

作 者: 趙國慶主編;沈民鳴[等]編
出版社: 中國人民大學出版社
叢編項: 21世紀經濟學系列教材
標 簽: 經濟學

ISBN: 9787300035864 出版時間: 2002-02-12 包裝: 膠版紙
開本: 23cm 頁數(shù): 303 字數(shù):  

內容簡介

  本書旨在使學生理解計量經濟模型思想,掌握常用的計量經濟模型。同時研究計量經濟模型在經濟領域中分析問題以及輔助決策的作用和功能。本書通過各類經濟問題訓練學生的數(shù)量化基本技能,提高學生數(shù)學分析水平,尤其是培養(yǎng)學生對各類經濟問題的研究能力及綜合分析的能力。本書不僅僅是介紹計量經濟學的基礎理論,而且訓練學生參與計量經濟模型的整個過程,以便使學生在今后的工作中更好地運用計量經濟模型的方法和技巧解決實際問題。 本書作為經濟類大學本科的計量經濟學課程教材,和一般計量經濟學的入門教科書相比,內容要廣泛一些。具體表現(xiàn)在構造變化的F檢驗、分布滯后模型、離散選擇模型、受限因變量模型、面板數(shù)據(jù)分析、經濟變量的單位根檢驗和協(xié)整性分析等內容。這些內容我們認為是大學本科計量經濟學必須包括的部分。 本書把計量經濟學的方法應用到國內外諸多經濟實例,并對于估計結果在統(tǒng)計上給出解釋的同時,對其經濟涵義也進行了詳細地討論。主要包括:消費函數(shù)、菲利浦斯曲線、生產函數(shù)、進口函數(shù)、Klein 模型和誤差修正模型(ECM)等經濟實例。

作者簡介

  趙國慶,1956年出生于北京,曾獲日本京都大學經濟學博士,現(xiàn)任中國人民大學信息學院副院長,教授。研究方向:計量經濟學理論與應用.在日本留學期間,從師世界著名理論計量經濟學家森棟(K.Morimune)先生9年之久,對計量經濟模型有較深的理論研究。歸國后一直承擔著大學本科和研究生的計量經濟學課程教學工作,同時擔任國家自然科學基金、國家財政部、國家“211”工程、教育部等研究項目的負責人。近年在InternationalJournalofProductionEconomics,JournalofEconomicReseach,TheJapaneseEconomicReview、教學與研究、預測等國內外著名專業(yè)雜志上發(fā)表學術論文多篇。相關圖書知識經濟學教程世界經濟史

圖書目錄

引言
第一章 一元線性回歸分析基礎 
 第一節(jié) 模型的假定 
 第二節(jié) 參數(shù)的最小二乘估計 
 第三節(jié) 最小二乘估計量的性質 
 第四節(jié) 系數(shù)的顯著性檢驗 
 第五節(jié) 預測和預測區(qū)間 
第二章 多元線性回歸分析 
 第一節(jié) 模型的假定 
 第二節(jié) 參數(shù)的最小二乘估計 
 第三節(jié) 最小二乘估計量的性質 
 第四節(jié) 參數(shù)估計式的分布特性與檢驗 
 第五節(jié) 多重共線性 
 第六節(jié) 預測 
第三章 模型中誤差項假定的諸問題 
 第一節(jié) 廣義最小二乘估計 
 第二節(jié) 序列相關 
 第三節(jié) 異方差性
第四章 線性模型的擴展 
 第一節(jié) 模型的類型與變換 
 第二節(jié) 特殊變量的使用 
 第三節(jié) 構造變化的檢驗 
 第四節(jié) 分布滯后模型 
第五章 聯(lián)立方程組模型的估計 
 第一節(jié) 概述 
 第二節(jié) 模型的結構式與簡化式 
 第三節(jié) 模型的識別問題 
 第四節(jié) 模型識別的條件 
 第五節(jié) 聯(lián)立方程組模型的估計方法 
 第六節(jié) 模型的應用與檢驗 
 第七節(jié) 計算實例與方法評價 
第六章 估計方法的擴展 
 第一節(jié) 離散選擇模型 
 第二節(jié) 受限因變量模型 
 第三節(jié) 面板數(shù)據(jù) 
第七章 時間序列分析基礎 
 第一節(jié) 時間序列的基本概念 
 第二節(jié) 自回歸模型 
 第三節(jié) 滑動平均模型 
 第四節(jié) 自回歸滑動平均模型 
 第五節(jié) 時間序列模型預測 
 第六節(jié) 時間序列的應用 
第八章 非平穩(wěn)經濟變量分析 
 第一節(jié) 非平穩(wěn)時間序列與虛假回歸 
 第二節(jié) 單位根檢驗 
 第三節(jié) 經濟變量的協(xié)整性 
 第四節(jié) 誤差修正模型
練習題答案與提示
附表 統(tǒng)計表 
參考文獻

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