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  • 应用计量经济学(第6版)[平装]
  • 共2个商家     44.30元~45.40
  • 作者:A.H.施图德蒙德(A.H.Studenmund)(作者),杜江(译者),李恒(译者)
  • 出版社:机械工业出版社;第1版(2011年8月1日)
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  • ISBN:9787111355373

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    编辑推荐

    《应用计量经济学(第6版)》是经济教材译丛之一。

    作者简介

    作者:(美国)A.H.施图德蒙德 (A.H.Studenmund) 译者:杜江 李恒

    目录

    译者序
    前言
    教学建议
    第1章 回归分析概论
    1.1 什么是计量经济学
    1.2 什么是回归分析
    1.3 回归方程的估计
    1.4 回归分析实例
    1.5 应用回归分析解释住房价格
    小结

    第2章 普通最小二乘法
    2.1 用普通最小二乘法估计单变量模型
    2.2 用普通最小二乘法估计多元回归模型
    2.3 评价回归方程的质量
    2.4 估计模型的拟合优度
    2.5 错用乃。的例子
    小结

    第3章 应用回归分析
    3.1 回归分析的步骤
    3.2 回归分析实例:餐厅选址
    小结

    第4章 古典模型
    4.1 古典假设
    4.2 卢的抽样分布
    4.3 高斯一马尔科夫定理和普通最小二乘估计量的性质
    4.4 标准计量经济学符号
    小结

    第5章 假设检验
    5.1 什么是假设检验
    5.2 t检验
    5.3 t检验示例
    5.4 t检验的局限
    小结
    附录5 AF检验

    第6章 模型设定:解释变量的选择
    6.1 遗漏变量
    6.2 不相干变量
    6.3 误用模型设定准则的实例
    6.4 设定搜索
    6.5 选择解释变量的实例
    小结
    附录6 A其他设定准则

    第7章 模型设定:函数形式的选择
    7.1 常数项的应用和解释
    7.2 备选函数形式
    7.3 滞后解释变量
    7.4 虚拟变量的应用
    7.5 斜率虚拟变量
    7.6 选择错误函数形式存在的
    问题
    小结

    第8章 多重共线性
    8.1 完全多重共线性与不完全多重共线性
    8.2 多重共线性产生的后果
    8.3 多重共线性的诊断
    8.4 多重共线性的补救措施
    8.5 最好不要修正多重共线性的实例
    小结
    附录8 ASAT互动回归练习

    第9章 序列相关性
    9.1 纯序列相关和非纯序列相关
    9.2 序列相关性的后果
    9.3 杜宾一沃森检验
    9.4 序列相关性的修正
    小结

    第10章 异方差性
    10.1 纯异方差性和非纯异方差性
    10.2 异方差性的后果
    10.3 异方差性的检验
    10.4 异方差性的补救措施
    10.5 完整的实例
    小结

    第11章 回归课题研究
    11.1 选择主题
    11.2 收集数据
    11.3 高级数据来源
    11.4 对研究课题的实用性建议
    11.5 撰写研究报告
    11.6 回归分析的用户清单及应用指南
    小结
    附录11 A关于房价的互动练习

    第12章 时间序列模型
    12.1 动态模型
    12.2 序列相关性和动态模型
    12.3 Granger因果关系
    12.4 谬误相关和非平稳性
    小结

    第13章 虚拟被解释变量模型估计方法
    13.1 线性概率模型
    13.2 二元Iogit模型
    13.3 其他虚拟被解释变量模型估计方法
    小结

    第14章 联立方程模型
    14.1 结构式方程和简约式方程
    14.2 普通最小二乘法的偏误
    14.3 二阶段最小二乘法
    14.4 识别问题
    小结
    附录14A变量误差

    第15章 预测
    15.1 什么是预测
    15.2 比较复杂的预测
    15.3 ARlMA模型
    小结

    第16章 实验和面板数据
    16.1 经济学中的实验方法
    16.2 面板数据
    16.3 固定效应模型和随机效应模型
    小结

    第17章统计学原理
    17.1 概率分布
    17.2 抽样
    17.3 估计
    小结
    附录A 部分习题答案
    附录B 统计表

    文摘

    版权页:



    插图:



    在进行任何数量分析之前,应该先搜集并整理数据,再将其录入计算机。这通常是一项既耗时又费力的工作,因为寻找数据十分困难,且理论变量和实际存在的变量之间存在定义上的差异,还可能发生数据的录入错误和转化错误。但是,一般而言,花费在思考和收集数据上的时间是有价值的,因为在研究者熟悉数据来源及其定义的情况下,使用数据进行回归分析并解释回归结果时,出错的可能性就会降低。
    11.2.1 搜集什么样的数据
    在选定研究主题之前,应事先确保用于被解释变量和所有相关解释变量的数据都是可获得的。但是,检查数据的可得性,意味着需要决定希望研究的特定变量是什么。对于一个刚起步的研究者而言,收集数据的一半时间通常会被浪费掉,这是因为他们会在错误的地方寻找错误的变量。花几分钟时间思考需要搜集什么样的数据,可能有助干避免之后数小时的麻烦。
    例如,若被解释变量是每年电视机的需求量,则大部分相应的解释变量也应该按年度度量。在这种情况下,将某个月的电视机价格定义为电视机的价格是不合适的,甚至是具有误导性的。相比之下,电视机的全年均价(通常以电视机的每月销售量为权重)会更有意义。如果被解释变量包含了所有已销售的电视机(不考虑品牌),那么,一个合理的价格应是以所有品牌电视机的价格为基础的综合价格。但是,计算这样的综合变量并非易事。通常情况下,研究者尽最大努力计算出各个综合变量后,仍然承认问题没有完全解决。例如,如果所有不同品牌的电视机的价格不可获得,研究者可能会被迫妥协,然后使用一个或者少许几个主要品牌的电视机的价格来代替最合理的综合价格。
    电视机的例子还揭示了另一个问题。多年以后,样本中某些种类的电视机的市场份额已经发生了改变。例如,在最近10年中,电视机市场主要由纯平高清电视组成,但是在40年以前,黑白电视可能是市场的主流。由于不同品牌电视机的市场份额、尺寸、质量随时间发生了变化,以电视机的数量作为被解释变量并不合适,因为某一年的一台“电视机”不同于另一年的一台“电视机”。解决这个问题的常用做法是用美元来度量变量。该方法基于以下假设:价值体现了大小和质量。因此,应该采用电视机的销售额而非销售量。
    第三个问题是,应采用名义变量还是实际变量取决于研究主题的基本理论。名义(或货币)变量是那些以当期价格度量的变量,因此,包含了由通货膨胀引发的增长。如果理论指出通货膨胀因素应该被剔除,那么最好是以实际变量来表述。选择恰当的价格平减指数(例如,消费者价格指数(CPI))然后,用它将名义变量调整为实际变量。