- 浙江大学出版社
- 9787308152471
- 194201
- 0050172900-8
- 16开
- 2016年5月
- 经济学
- 应用经济学
- F224.0
- 应用经济学
- 本科
内容简介
计量经济学是经济学科类各专业的八门核心课程之一。樊丽淑主编的《计量经济学教程（经济管理类应用型基础课系列规划教材）》融计量经济学理论方法与应用为一体，较为系统地介绍了计量经济学的基本理论、方法及计量经济学应用软件Eviews。本书的特点是深入浅出、语言通俗、实用性强，尤其强调应用计量经济学软件Eviews解决实际经济问题。
全书分十章。前三章主要阐述计量经济学基础；第4、5章为基础模型的扩充部分；第6、7、8章为违反基本假设的计量经济学问题；最后两章主要讲解联立方程计量经济学模型。为了便于学习，每章之后都附有小结和习题。
本书可作为高等院校经济管理类专业本科和没有计量经济学基础的研究生教材，也可作为经济工作者学习、应用计量经济学的参考书。
全书分十章。前三章主要阐述计量经济学基础；第4、5章为基础模型的扩充部分；第6、7、8章为违反基本假设的计量经济学问题；最后两章主要讲解联立方程计量经济学模型。为了便于学习，每章之后都附有小结和习题。
本书可作为高等院校经济管理类专业本科和没有计量经济学基础的研究生教材，也可作为经济工作者学习、应用计量经济学的参考书。
目录
第1章 计量经济学概述
1.1 什么是计量经济学
1.2 计量经济学的方法论
1.3 计量经济学应用软件介绍
第2章 一元线性回归分析
2.1 一元线性回归模型
2.2 回归参数的最小二乘估计
2.3 最小二乘估计量的性质
2.4 参数估计量的抽样分布及σ2的估计量
2.5 一元线性回归方程的拟合优度
2.6 一元线性回归方程的显著性检验
2.7 回归参数的显著性检验和区间估计
2.8 无条件预测
2.9 应用举例
第3章 多元线性回归分析
3.1 多元线性回归模型
3.2 回归参数的最小二乘估计
3.3 参数估计量的统计性质及其估计
3.4 多元线性回归模型的统计检验
3.5 预测
3.6 应用举例
第4章 非线性模型的线性化
4.1 非标准线性回归模型的标准化
4.2 非线性模型的标准化
4.3 应用举例
第5章 虚拟变量
5.1 虚拟变量的概念
5.2 虚拟变量的设置规则
5.3 两分定性变量模型
5.4 多分定性变量模型
5.5 多个定性变量模型
5.6 同时含有定性和定量变量的模型
5.7 综合案例分析
第6章 多重共线性
6.1 多重共线性的定义
6.2 多重共线性产生的原因
6.3 忽略多重共线性的结果
6.4 多重共线性的检验方法
6.5 多重共线性的消除方法
6.6 应用举例及计算机计算过程
第7章 异方差
7.1 异方差及其影响
7.2 异方差的检验
7.3 异方差的消除方法
7.4 应用举例
第8章 序列相关
8.1 一阶序列相关
8.2 产生序列相关的原因与后果
8.3 序列相关的检验方法
8.4 一阶序列相关的处理
8.5 应用举例
第9章 联立方程模型识别
9.1 联立方程模型定义
9.2 联立方程模型的类型
9.3 联立方程模型的识别准则
第10章 联立方程模型估计
10.1 联立方程模型估计方法概述
10.2 间接最小二乘法（ILS）
10.3 工具变量法（IV）
10.4 二阶段最小二乘法（2SLS）
10.5 应用举例
附录 统计学用表
参考文献
1.1 什么是计量经济学
1.2 计量经济学的方法论
1.3 计量经济学应用软件介绍
第2章 一元线性回归分析
2.1 一元线性回归模型
2.2 回归参数的最小二乘估计
2.3 最小二乘估计量的性质
2.4 参数估计量的抽样分布及σ2的估计量
2.5 一元线性回归方程的拟合优度
2.6 一元线性回归方程的显著性检验
2.7 回归参数的显著性检验和区间估计
2.8 无条件预测
2.9 应用举例
第3章 多元线性回归分析
3.1 多元线性回归模型
3.2 回归参数的最小二乘估计
3.3 参数估计量的统计性质及其估计
3.4 多元线性回归模型的统计检验
3.5 预测
3.6 应用举例
第4章 非线性模型的线性化
4.1 非标准线性回归模型的标准化
4.2 非线性模型的标准化
4.3 应用举例
第5章 虚拟变量
5.1 虚拟变量的概念
5.2 虚拟变量的设置规则
5.3 两分定性变量模型
5.4 多分定性变量模型
5.5 多个定性变量模型
5.6 同时含有定性和定量变量的模型
5.7 综合案例分析
第6章 多重共线性
6.1 多重共线性的定义
6.2 多重共线性产生的原因
6.3 忽略多重共线性的结果
6.4 多重共线性的检验方法
6.5 多重共线性的消除方法
6.6 应用举例及计算机计算过程
第7章 异方差
7.1 异方差及其影响
7.2 异方差的检验
7.3 异方差的消除方法
7.4 应用举例
第8章 序列相关
8.1 一阶序列相关
8.2 产生序列相关的原因与后果
8.3 序列相关的检验方法
8.4 一阶序列相关的处理
8.5 应用举例
第9章 联立方程模型识别
9.1 联立方程模型定义
9.2 联立方程模型的类型
9.3 联立方程模型的识别准则
第10章 联立方程模型估计
10.1 联立方程模型估计方法概述
10.2 间接最小二乘法（ILS）
10.3 工具变量法（IV）
10.4 二阶段最小二乘法（2SLS）
10.5 应用举例
附录 统计学用表
参考文献
