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出版时间:2017年7月

出版社:清华大学出版社

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  • 清华大学出版社
  • 9787302474074
  • 1-1
  • 37454
  • 16开
  • 2017年7月
  • 经济学
  • 应用经济学
  • F224.0
  • 计算机
  • 本专科、高职高专
作者简介

  作者简介:


  马薇,1957年生,天津财经大学数学与计量经济学教授,博士生导师。,全国优秀教师,全国师德标兵、天津市大学生数学竞赛优秀指导教师。中国数量学会学术委员会委员、中国数量经济学会理事会常务理事。主要著作:协整理论与应用(南开大学出版社)、线性代数(南开大学出版社)



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内容简介
计量经济模型是利用数据连接现实与未来的桥梁。此书基于模型的视角,对经典计量经济模型、系统计量经济模型、时间序列模型、向量自回归模型、非参数计量经济模型以及空间计量经济模型等模型的建模方法做了重点研究。书中系统地介绍了每类模型的设定、估计以及检验方法。在此基础上,此书也研究了非平稳过程的建模问题,探讨了动态建模方法。为了使本书的内容理论与应用并重,给出了模型的计算机求解方法,并在第11章中重点研究了计量经济模型的应用问题,使得本书更加具有实用性。为了降低难度,在第2章详细讲解了书中用到的数学知识。数学知识都是以计量经济学为背景进行讲解的,使读到此书的读者会非常容易完成学习的进程。将复杂的内容变得简单易懂,是本书的重要特色之一。本书研究的模型跨越了计量经济学发展的不同阶段。因此,可作为博士研究生、硕士研究生以及本科生的教学与参考书,也可以作为专业学者的参考书。
目录
绪论 001
1 1 计量经济学研究问题的方法 001
1 2 计量经济模型的建模过程 002
第2章 计量经济学中的统计与数学工具 009
2 1 计量经济学中的数学分析 009
2.1.1 多元函数的极值 009
2.1.2 差分算子与滞后算子 011
2 2 计量经济学中的线性代数与矩阵论基础 012
2.2.1 矩阵概念与矩阵的向量化 012
2.2.2 矩阵的运算 014
2.2.3 计量经济模型中常用的特殊矩阵 021
2.2.4 矩阵与向量组的其他知识 023
2.2.5 线性方程组解的理论 026
2 3 计量经济学中的概率论与数理统计的相关知识 028
2.3.1 随机变量的数字特征 028
2.3.2 重要随机变量的分布 030
2.3.3 条件分布与条件期望 033
2.3.4 参数估计 034
2.3.5 假设检验 037
2.3.6 大数定律与中心极限定理 039
2 4 随机过程简介 042
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 计量经济学:
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理论与应用
2.4.1 随机过程的基本概念 042
2.4.2 计量经济学中常用的随机过程 043
第3章 一元线性回归模型 052
3 1 计量经济模型中变量的分类 052
3.1.1 内生变量与外生变量 052
3.1.2 滞后变量与虚拟变量 053
3 2 一元线性回归模型的一般概念 054
3.2.1 回归分析的基本概念 054
3.2.2 一元线性回归模型的基本假设 057
3.2.3 一元线性回归模型的参数估计 061
3.2.4 一元线性回归模型的统计检验 065
3.2.5 一元线性回归模型的应用 069
3.2.6 一元线性回归模型的案例 072
第4章 多元线性回归模型 076
4 1 多元线性回归模型的一般概念 076
4 2 多元线性回归模型的参数估计 079
4.2.1 多元模型的普通最小二乘估计 079
4.2.2 多元线性模型参数的最大似然估计 082
4.2.3 多元线性模型参数的矩估计 084
4 3 多元线性回归模型的检验 085
4.3.1 多元模型的经济学检验 085
4.3.2 多元模型对样本数据拟合优度检验的设计研究 086
4.3.3 模型设定的显著性检验 088
4.3.4 回归参数的显著性检验 089
4 4 可变换成多元线性回归模型的模型 090
4.4.1 对数模型 091
4.4.2 指数模型 093
4.4.3 其他可化为线性的模型 093
4 5 有约束条件的线性回归模型 094
4.5.1 对参数约束的回归模型 094
4.5.2 对回归模型解释变量个数增减的约束 098
4.5.3 参数稳定性检验 098
4.5.4 约束问题的其他检验方法简介 100
目录
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4 6 对线性模型的思考 102
4 7 利用R 语言进行计量分析 102
4.7.1 利用R 语言生成白噪声 103
4.7.2 利用R 语言构造泊松过程 104
4.7.3 利用R 语言构造一个简单线性回归 104
4.7.4 利用R 语言构造异方差与序列相关数列 107
第5章 经典参数模型的检验与修正方法研究 110
5 1 异方差性的检验与修正方法 111
5.1.1 异方差概述 111
5.1.2 异方差性的检验 113
5.1.3 模型中异方差问题的修正方法研究 118
5 2 计量经济模型序列相关性的研究 121
5.2.1 序列相关性的一般概念以及对模型的影响 121
5.2.2 存在序列相关问题时对模型的影响 123
5.2.3 序列相关性的检验 124
5.2.4 序列相关问题的修正 128
5 3 计量模型多重共线性的研究 132
5.3.1 多重共线性的数学定义 132
5.3.2 多重共线性对计量经济模型的影响 133
5.3.3 多重共线性的检验 133
5.3.4 多重共线性问题的解决方法 137
第6章 系统计量经济模型 139
6 1 系统计量经济模型的一般概念 139
6.1.1 系统计量经济模型的例子 139
6.1.2 系__________统计量经济模型中变量与单方程的分类 140
6.1.3 系统计量经济模型的分类 142
6.1.4 系统计量经济模型的识别 146
6 2 系统模型的估计 149
6.2.1 间接最小二乘法 149
6.2.2 系统计量经济模型的工具变量估计法 151
6.2.3 系统计量经济模型的两阶段最小二乘估计方法 153
6.2.4 利用软件EViews估计系统计量经济模型 153
6 3 系统计量经济模型建模的基本过程 156
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 计量经济学:
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理论与应用
第7章 时间序列模型 159
7 1 时间序列模型的一般概念与研究工具 160
7.1.1 时间序列过程的因果性 160
7.1.2 时间序列过程的自相关函数与偏自相关函数 160
7.1.3 时间序列过程的总体谱 161
7.1.4 滞后算子的性质 162
7 2 自回归模型 163
7.2.1 自回归模型的一般概念 163
7.2.2 AR(1)过程的性质 164
7.2.3 一般自回归模型AR(狆)的性质 166
7 3 移动平均过程 166
7 4 自回归移动平均过程 169
7 5 非平稳时间序列的建模 170
7 6 单位根检验 174
7.6.1 随机扰动项无序列相关性的单位根检验———DF检验 174
7.6.2 随机扰动项存在序列相关性的单位根检验 179
7.6.3 方差比检验 182
7 7 向量自回归模型VAR 183
7.7.1 VAR 模型的一般概念 183
7.7.2 向量过程的平稳性 185
7.7.3 VAR(狆)模型衍生模型的推导 188
7.7.4 VAR(狆)模型的估计 192
7.7.5 VAR(狆)模型中滞后期狆的选取方法 194
7 8 向量自回归模型的应用 195
7.8.1 VAR 模型与格兰杰因果关系检验 195
7.8.2 利用VAR 模型进行脉冲分析 197
7 9 其他时间序列模型简介 200
7.9.1 自回归条件异方差模型 200
7.9.2 长记忆时间序列模型 206
第8章 空间计量经济模型 214
8 1 面板数据模型 214
8.1.1 面板数据模型的一般概念 214
8.1.2 面板数据模型的设定 217
8.1.3 面板数据模型的选择检验 220
8.1.4 面板数据模型的估计方法简介 224
目录
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8 2 空间计量经济模型 227
8.2.1 空间计量模型的设定 228
8.2.2 空间权重矩阵 229
8.2.3 空间计量模型的设定与分类 231
8 3 空间计量模型的估计方法与检验方法简介 235
8.3.1 空间计量模型的极大似然估计 235
8.3.2 空间计量模型的检验方法 236
8 4 空间计量经济模型的实证研究 237
8.4.1 实例背景 237
8.4.2 数据来源与处理 238
8.4.3 空间效应分析 238
8.4.4 截面数据空间模型建立 239
8.4.5 面板数据空间计量模型的实证研究 241
8.4.6 空间模型的建立及回归 243
第9章 非参数与半参数计量经济模型 247
9 1 非参数计量经济模型的一般概念 247
9.1.1 建立非参数模型的数据分析 248
9.1.2 非参数方法中经验分布函数的构建 248
9.1.3 非参数方法中的核密度函数估计方法 250
9 2 核函数的构造与性质 252
9 3 非参数核密度估计方法 262
9.3.1 一元核密度的估计方法 262
9.3.2 多元核密度的估计方法 269
9 4 非参数计量经济模型 270
9.4.1 非参数计量经济模型的一般形式 270
9.4.2 非参数计量经济模型的估计 273
9 5 半参数计量经济模型简介 276
9.5.1 半参数模型的一般概念 276
9.5.2 半参数计量经济模型的估计 277
9 6 利用R 语言进行非参数估计 279
9.6.1 利用R 语言对总体分布的估计 279
9.6.2 使用R 语言选取窗宽 283
9.6.3 利用R 语言估计多维随机变量联合分布 283
9.6.4 用R 语言估计非参数计量经济模型 287
9.6.5 R 语言在非参数计量经济模型中的其他应用 289
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 计量经济学:
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理论与应用
9.6.6 半参数模型的实现 293
9.6.7 半参数单指数模型的回归示例 298
第10章 协同积分与误差修正模型 304
10 1 动态计量经济模型的建模方法 304
10.1.1 动态计量经济模型的一般概念 305
10.1.2 误差修正模型(ECM)的推导 305
10.1.3 动态建模的基本过程 309
10 2 非平稳经济过程的协同积分研究 313
10.2.1 对非平稳过程的思考与变量的弱外生性 313
10.2.2 协同积分的定义与性质 314
10.2.3 过程非平稳时误差修正模型的建模条件 321
10 3 向量自回归模型与协同积分的关系 324
第11章 计量经济模型的应用研究 326
11 1 非参数模型的应用———金融风险测度的非参数方法 326
11.1.1 金融风险测度中的连接函数 327
11.1.2 深港股市风险相关性测度实证分析 333
11 2 STARCopula模型的应用 340
11.2.1 运用STAR 模型构造边缘分布 341
11.2.2 实证分析 342
参考文献 348
附录A 正态曲线下的面积 350
附录B  t-分布的临界点 351
附录C  χ2分布的临界点352
附录D  F分布 353
附录E  DW检验上下界 355
附录F  冯诺曼比临界值 357
附录G   σ经验累积分布表 359
附录H   经验累积分布表 360
附录I   协整检验界值表 361