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  • 计量经济学理论与实践[平装]
  • 共2个商家     23.10元~24.00
  • 作者:袁建文(作者),李宏(作者),王克林(作者)
  • 出版社:清华大学出版社;第1版(2012年1月1日)
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  • ISBN:9787302270355

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  • 商品描述

    编辑推荐

    《计量经济学理论与实践》特点:先进性与基础性相统一,教材建设与教学改革相统一,综合性怀针对性相统一。

    目录

    第一章 计量经济学概论
    第一节 什么是计量经济学
    一、计量经济学的定义
    二、计量经济学与其他相关学科的关系
    三、计量经济学研究的内容与目的
    第二节 计量经济模型与数据
    一、计量经济模型
    二、计量经济分析中的数据
    第三节 计量经济学研究的一般方法
    一、根据经济理论建立计量经济模型
    二、样本数据的收集
    三、模型参数的估计
    四、模型的检验
    五、计量经济模型的应用
    第四节 计量经济学软件EViews
    一、EViews简介
    二、运行EViews
    三、EViews的窗口
    四、EViews的主要功能
    五、关闭EViews
    六、EViews的求助资源
    第五节 计量经济学软件EViews的基本概念
    一、时间序列、工作文件、对象、观察、组、剪贴板和数据文件
    二、方程、指数平滑、标签、程序、残差、t统计量
    三、运算符、函数、特殊函数、回归统计@函数、混合@函数
    思考题

    第二章 一元线性回归模型
    第一节 回归分析的几个基本问题
    一、回归分析的性质
    二、回归的几个基本概念
    第二节 一元线性回归模型的估计
    一、普通最小二乘法
    二、经典线性回归模型:最小二乘法的基本假定
    三、最小二乘估计量、的性质及分布
    四、随机扰动项方差的估计
    第三节 一元线性回归模型正态条件下的假设检验
    一、拟合优度与相关系数
    二、整体性假定及检验
    三、对单个参数的检验:t检验(P值)
    第四节 一元线性回归模型的预测
    一、点预测
    二、区间预测
    第五节 EViews软件应用实例
    一、研究问题
    二、参数估计
    三、预测
    思考与练习题

    第三章 多元线性回归模型
    第一节 多元线性回归模型的几个基本问题
    一、多元线性回归模型的表示
    二、多元线性回归模型的基本假定
    三、多元线性回归模型的矩阵表示
    第二节 偏回归系数的最小二乘估计
    一、最小二乘估计量
    二、实例
    三、最小二乘估计量的性质
    四、多元判定系数与校正的判定系数
    五、偏相关系数
    第三节 参数估计量和随机扰动项的方差估计
    一、总体参数的估计量
    二、随机扰动项的方差估计
    第四节 多元线性回归模型的假设检验
    一、关于个别偏回归系数的假设检验
    二、关于总体显著性的假设检验
    三、对两个回归系数是否相等的检验
    第五节 多元线性回归模型用于预测
    一、点预测
    二、区间预测
    第六节 回归模型的其他函数形式
    一、双对数线性模型
    二、半对数线性模型
    三、倒数模型
    四、多项式回归模型
    五、不同函数形式模型比较
    思考与练习题

    第四章 异方差
    第一节 异方差的性质
    第二节 异方差的后果
    第三节 异方差的检验
    一、图示法——残差的图形检验
    二、帕克检验
    三、格莱泽检验
    四、怀特的一般异方差检验
    第四节 异方差的修正方法
    一、误差已知时的异方差的修正方法
    二、误差未知时的异方差的修正方法
    三、重新设定模型
    思考与练习题

    第五章 自相关
    第一节 自相关的性质
    第二节 自相关产生的原因
    一、惯性
    二、模型设定误差
    三、蛛网现象
    四、滞后效应
    五、数据加工
    第三节 自相关的后果
    第四节 自相关的诊断
    一、图示法
    二、杜宾-瓦特森(D.W.)检验
    三、自回归模型的自相关检验
    第五节 补救措施
    一、广义差分法
    二、如何估计?
    第六节 广义差分法的应用
    思考与练习题


    第六章 多重共线性
    第一节 多重共线性的概念
    一、多重共线性的定义
    二、多重共线性产生的原因
    第二节 多重共线性的后果
    一、多重共线性的统计后果
    二、多重共线性的实际后果
    第三节 多重共线性的检验
    一、直观判断法
    二、简单相关系数判断法
    三、辅助回归检验法
    四、特征根判定法
    第四节 多重共线性问题的处理
    一、剔除引起多重共线性的解释变量
    二、追加样本信息
    三、使用非样本先验信息
    四、模型或变量变换
    五、使用有偏估计
    第五节 实例:多重共线性的检验与模型估计
    一、研究问题——中国民航客运量影响分析
    二、用OLS法估计模型
    三、多重共线性的诊断
    四、多重共线性的修正
    思考与练习题

    第七章 滞后变量模型
    第一节 滞后变量模型的概念
    一、滞后变量的概念与产生滞后效应的原因
    二、滞后变量模型的种类
    第二节 分布滞后模型的估计
    一、分布滞后模型估计的困难
    二、分布滞后模型的修正估计方法
    第三节 自回归模型的构造
    一、自适应预期模型
    二、局部调整模型
    第四节 自回归模型的估计
    一、自回归模型估计的困难
    二、工具变量法
    三、自回归模型中自相关的检验
    第五节 格兰杰因果关系检验
    一、格兰杰因果关系检验理论
    二、格兰杰因果关系检验实例
    第六节 实例:滞后变量模型的估计
    一、研究问题——中国城镇居民消费模型的建立
    二、自适应预期模型
    三、分布滞后模型
    思考与练习题

    第八章 虚拟变量模型
    第一节 虚拟变量模型的概念
    一、虚拟变量模型的设置
    二、虚拟解释变量的设置原则
    三、虚拟变量模型的优缺点
    第二节 变截距的虚拟解释变量模型
    一、解释变量只有一个定性变量而无定量变量的回归
    二、解释变量包含一个定性变量和一个定量变量的回归
    三、解释变量包含两个定性变量和一个定量变量的回归
    四、交互效应回归
    第三节 变斜率的虚拟解释变量模型
    一、乘法方式引入虚拟解释变量的一般形式
    二、回归模型结构稳定性检验
    三、分段线性回归
    第四节 实例:虚拟解释变量模型的估计
    一、研究问题——中国国民总收入与居民消费的关系
    二、邹氏结构变化检验
    三、虚拟解释变量模型
    思考与练习题

    第九章 联立方程模型
    第一节 联立方程模型概述
    一、联立方程模型的性质
    二、联立方程模型的估计问题
    三、联立方程模型中变量的类型
    四、联立方程模型的种类
    第二节 联立方程模型的识别
    一、联立方程模型识别的概念
    二、联立方程模型识别的类型
    三、联立方程模型识别的条件
    第三节 联立方程模型的估计
    一、联立方程模型估计方法概述
    二、间接最小二乘法
    三、工具变量法
    四、二阶段最小二乘法
    第四节 实例:联立方程模型的估计
    一、研究问题——中国简单宏观经济模型的建立
    二、模型的识别
    三、模型的估计
    思考与练习题

    第十章 时间序列计量经济模型
    第一节 时间序列计量经济分析概述
    一、伪回归问题
    二、时间序列的平稳性
    三、时间序列的自相关性
    四、时间序列的动态记忆性
    第二节 时间序列的平稳性检验
    一、自相关函数检验法
    二、单位根检验法
    三、单整、差分平稳与趋势平稳
    第三节 协整分析与误差修正模型
    一、均衡与协整
    二、协整检验
    三、误差修正模型
    第四节 实例:协整检验与误差修正模型的估计
    一、研究问题——中国城镇居民人均消费误差修正模型的建立
    二、单整检验
    三、协整检验
    四、误差修正模型的建立
    思考与练习题
    附录 统计分布表
    参考文献

    序言

    现实的经济世界是一个非常复杂的大系统,这一经济系统包含了居民、企业、政府等部门的经济主体,而这些经济主体的经济行为会遇到许多冲突和问题,面临着许多的选择。例如,居民要决定他们的消费、企业要决定它们的投资、政府要制定货币政策等。各种经济主体进行决策时,要考虑许多相关因素的影响,并对这些因素进行定量分析;计量经济学则可以帮助我们寻找各因素之间的关系,从而为经济主体作出决策时提供数量依据。
    计量经济学作为研究经济问题的方法论课程,在我国高等院校的统计学、经济学和管理学等相关专业中开设已有20多年的历史,在经济管理类人才培养中发挥了重要作用。1998年7月,计量经济学被教育部确定为经济学类各专业的8门核心课程之一,与微观经济学和宏观经济学一起成为经济学科的重要组成部分;此后,计量经济学受到经管类各专业越来越多的关注和重视。
    经过20多年的发展,计量经济学的教学有了长足的进步,不仅引入了许多国外计量经济学教材,而且国内也编写了不少教材与教辅资料。但是,以往的计量经济学教学大多以推导证明为主,教学与应用脱节;针对此现状,我们创造性地编写了《经济计量学实验》,引领了全国计量经济学实验教学。目前,计量经济学理论教材和实验教材不匹配的现象还存在,本教材的编写就是要解决这个问题。
    本教材以计量经济学理论为主,强调应用和实验实践环节,培养应用能力和强化操作训练。本教材的主要特色如下。
    (1) 坚持“基础性与前沿性相结合”的原则。计量经济学理论方法按内容深度一般分为初级、中级和高级三个层次。初级以经典线性单方程计量经济模型理论与方法为主要内容,中级以矩阵描述的经典线性单方程计量经济模型理论与方法、经典线性联立方程模型理论与方法为主要内容,高级以微观计量经济学、非参数计量经济学和动态计量经济学等非经典计量经济学理论与方法为主要内容。本教材按照基础性与前沿性相结合的指导原则精选教学内容,重新设计本科计量经济学教学内容体系,重点介绍经典单方程计量经济模型理论与方法等基础内容,适当引入时间序列计量经济模型等非经典的计量经济学理论与方法,使读者在掌握计量经济学基础理论与方法的同时对整个学科内容及最新发展有一个全面的了解。
    (2) 坚持“重思想、重方法”的原则。计量经济学是经济学的一个分支,是在数理经济学、经济统计学和数理统计学基础上发展起来的一门经济学学科;计量经济学理论与方法的建立需要一定的高等数学知识,特别是数理统计知识,有些计量经济学教材过于数学化,以至于不能突出计量经济学的研究思想与方法,导致教材难以弄懂。数学过程可以通过自学搞清楚,而思路则要通过教师的引导才能掌握;一旦掌握了思路,再去理解数学过程,则事半功倍;更重要的是,思路反映了理论方法产生和发展的方法论,掌握了方法论,才可能有发展、有创新。因此,本教材在介绍计量经济学理论与方法时尽量精简复杂的数学推导与证明,特别注重计量经济学的基本思想、经济背景、基本方法的介绍,使之更适应经济管理类专业学生的要求。
    (3) 坚持“理论与应用并重”的原则。计量经济学根据研究对象和内容侧重点的不同可以分为理论计量经济学和应用计量经济学;理论计量经济学以介绍、研究计量经济学理论与方法为主要内容,侧重于计量经济学理论与方法的数学证明与推导,与数理统计联系极为密切;应用计量经济学以建立与应用计量经济模型为主要内容,侧重于运用计量经济学理论与方法解决实际经济问题。目前,国内外本科阶段的计量经济学教材,大多以介绍计量经济学理论与方法为主,除了一些例题外,几乎没有关于应用的专门章节;于是,计量经济学成为一门孤立的教材,看不到与其他经济学教材之间的联系,更难以理解它在整个经济学教材体系中的地位,甚至会认为它是一门应用数学类教材。本教材以计量经济学理论为主,辅之以实验和案例,整合计量经济学理论和计量经济学实验,使它们完全融合;实验和案例贯穿计量经济学教学全过程,通过实验和案例能更深入直观地理解和掌握计量经济学理论和方法,了解和掌握计量经济分析的步骤和程序,运用计量经济分析专门软件建立简单的计量经济模型分析问题,从而能达到实际应用的目的。
    本教材共分十章。包括计量经济学概论、一元线性回归模型、多元线性回归模型、异方差、自相关、多重共线性、滞后变量模型、虚拟变量模型、联立方程模型和时间序列计量经济模型等内容。
    本书的适用对象为非经济学和统计学专业的经济管理类研究生、经济管理类本科生、广大经济研究和管理人员。

    文摘

    版权页:



    插图:



    (3) Name按钮:给方程命名,命名后的方程作为一个对象,保持在工作文件中,它的小图标上有一个等号“=”。
    (4) Freeze按钮:给出一个静态的表或者图(已是对象了,而不是数据表观察或图形观察),以便以后进行编辑作为研究结果输出。
    (5) Estimate按钮:打开估计对话框,允许更改待估方程、样本区间,并重新进行估计。
    (6) Forecast按钮:根据所得方程计算预测值。
    2.指数平滑
    指数平滑(Exponential Smoothing)是基于时间序列的一个简单的统计模型进行预测的方法。与回归模型不同,它不使用除了序列自身以外的其他信息进行预测。
    1)简单指数平滑
    这类技术中最简单的是单指数平滑,适用于对围绕常数平均数上下随机扰动的序列进行预测。
    2)平滑常数
    如果序列既不存在趋势模式也不存在季节模式,应当采用指数平滑。但单指数平滑预测值乃是序列按衰减系数(平滑系数)递推。衰减系数通常是一个相当小的数(0~1),例如0.05。预测值缓慢地与序列实际值相适应。
    3)指数平滑预测值
    在指数平滑预测的典型应用中,允许使用可用于预测序列的全部历史值(实际值)。对整个期间计算平滑预测值以后,观察值对应的平滑值就是所求的下一个观察期的预测值。最后一期的平滑值就是未来一期的预测值。
    4)平滑常数的设定
    可以要求EViews按预测误差平方和最小化自动求解平滑常数,而无须用户指定平滑常数。但是,如果EViews自动求解出的平滑常数很大,则表明序列接近于一个随机游走过程,最佳预测是给近期观察值以较大的权数,给滞后期较远的观察值以较小的权数。
    5)双指数平滑与三指数平滑
    如果序列存在趋势,应当采用考虑了趋势影响的双指数平滑法进行预测,单指数平滑对未来的预测只是在相同发展水平上的一个数,而双指数平滑的预测值则是按发展水平,同时也按某种趋势增长,用线性方程进行预测。
    三指数平滑同时对发展水平、增长趋势和季节变动进行指数平滑,且分加法模型和乘法模型。例如,Holt-Winter分为无季节、乘法和加法。