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陈强 著 / 高等教育出版社 / 2015-07 / 平装
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计量经济学及stata应用
《计量经济学及Stata应用》为既接轨现代计量经济学,又适合中国国情的本科计量经济学教材。在理论体系上,《计量经济学及Stata应用》充分借鉴*新国际主流教材,以大样本理论为主线,并针对中国学生的知识体系进行编写。《计量经济学及Stata应用》内容全面,包括横截面数据(多元回归、工具变量法、离散选择)、时间序列(平稳时间序列、单位根、协整),以及面板数据(随机效应、固定效应)等。
《计量经济学及Stata应用》力图以清晰而生动的语言、较多的插图与经济意义,来直观地解释计量方法。同时结合目前欧美最为流行的stata计量软件,及时地介绍相应的计算机操作与经典实例,为读者提供“一站式”服务。《计量经济学及Stata应用》还较多地使用计算机模拟(蒙特卡罗法),作为强有力的学习工具。
《计量经济学及Stata应用》适合高等学校经济管理类及社科类的本科生使用。先修课为微积分、线性代数与概率统计。阅读《计量经济学及Stata应用》可使读者掌握当代实证研究的精神实质与基本方法,并学会实际处理数据的重要技能,从而为毕业论文乃至读研深造打下良好基础。
陈强,男,1971年出生,山东大学经济学院副教授,硕士生导师,泰岳经济研究中心副主任,“山东省应用金融理论与政策研究基地”金融与经济增长研究中心主任。1992年、1995年分别获得北京大学经济学学士、硕士学位,后留校任教,2007年获得美国 Northern Illinois University 数学硕士和经济学博士学位,2008年回国任教。研究领域:Macroeconomics, Econometrics, Institutions, Economic History,已先后在SSCI期刊 Journal of Comparative Economics、Applied Economics Letters及<<世界经济>>等期刊发表论文。现为美国经济学会、中国留美经济学会、中国数量经济学会会员,Applied Economics、《经济学季刊》、《产业经济评论》的匿名审稿人。
1.导论1.1什么是计量经济学1.2经济数据的特点与类型附录A1.1谷歌如何通过搜索记录预测流感的传播2.Stata入门2.1为什么使用Stata2.2Stata的窗口2.3Stata操作实例2.4Stata命令库的更新2.5进一步学习Stata的资源习题3.数学回顾3.1微积分3.2线性代数3.3概率与条件概率3.4分布与条件分布3.5随机变量的数字特征3.6迭代期望定律3.7随机变量无关的三个层次概念3.8常用连续型统计分布3.9统计推断的思想习题4.一元线性回归4.1一元线性回归模型4.2OLs估计量的推导4.3OLS的正交性4.4乙方和分解公式4.5拟合优度4.6无常数项的回归4.7一元回归的Stata实例4.8Stata命令运行结果的存储与调用4.9总体回归函数与样本回归函数:蒙特卡罗模拟附录A4.1高尔顿与回归附录A4.2随机数的产生习题5.多元线性回归5.1二元线性回归5.2多元线性回归模型5.3OLs估计量的推导5.4OLs的几何解释5.5拟合优度5.6古典线性回归模型的假定5.7OLs的小样本性质5.8对单个系数的£检验5.9对线性假设的F检验5.10F统计量的似然比原理表达式5.11预测5.12多元回归的Stata实例习题6.大样本Ol—S6.1为何需要大样本理论6.2随机收敛6.3大数定律与中心极限定理6.4使用蒙特卡罗法模拟中心极限定理6.5统计量的大样本性质6.6随机过程的性质6.7大样本OLs的假定6.80Ls的大样本性质6.9大样本统计推断6.10大样本OLs的Stata实例6.11大样本理论的蒙特卡罗模拟附录A6.1依均方收敛是依概率收敛的充分条件习题7.异方差7.1异方差的后果7.2异方差的例子7.3异方差的检验7.4异方差的处理7.5处理异方差的Stata命令及实例7.6Stata命令的批处理习题8.自相关8.1自相关的后果8.2自相关的例子8.3自相关的检验8.4自相关的处理8.5处理自相关的Stata命令及实例习题9.模型设定与数据问题9.1遗漏变量9.2无关变量9.3建模策略:“由小到大”还是“由大到小”9.4解释变量个数的选择9.5对函数形式的检验9.6多重共线性9.7**数据9.8虚拟变量9.9经济结构变动的检验9.10缺失数据与线性插值9.11变量单位的选择习题10.工具变量法10.1联立方程偏差10.2测量误差偏差10.3工具变量法10.4二阶段*小二乘法10.5弱工具变量10.6对工具变量外生性的过度识别检验10.7对解释变量内生性的豪斯曼检验:究竟该用OLS还是Iv10.8如何获得工具变量10.9工具变量法的Stata实例习题11.二值选择模型11.1二值选择模型11.2*大似然估计的原理11.3二值选择模型的MLE估计11.4边际效应11.5回归系数的经济意义11.6拟合优度11.7准*大似然估计11.8三类渐近等价的大样本检验11.9二值选择模型的Stata命令与实例11.10其他离散选择模型习题12.面板数据12.1面板数据的特点12.2面板数据的估计策略12.3混合回归12.4固定效应模型:组内估计量12.5固定效应模型:LsDV法12.6固定效应模型:一阶差分法12.7时间固定效应12.8随机效应模型12.9组间估计量12.10拟合优度的度量12.11非平衡面板12.12究竟该用固定效应还是随机效应模型12.13面板数据的Stata命令及实例习题13.平稳时间序列13.1时间序列的自相关13.2一阶自回归13.3高阶自回归13.4自回归分布滞后模型13.5误差修正模型13.6移动平均与ARMA模型13.7脉冲响应函数13.8向量自回归过程13.9VAR的脉冲响应函数13.10格兰杰因果检验13.11VAR的Stata命令及实例13.12时间趋势项13.13季节调整13.14日期数据的导入习题14.单位根与协整14.1非平稳序列14.2ARMA的平稳性14.3VAR的平稳性14.4单位根所带来的问题14.5单位根检验14.6单位根检验的Stata实例14.7协整的思想与初步检验14.8协整的*大似然估计14.9协整分析的Stata实例习题15.如何做实证研究15.1什么是论文15.2准备阶段15.3选题15.4探索性研究15.5收集与整理数据15.6建立计量模型15.7选择计量方法15.8解释回归结果15.9诊断性检验15.10稳健性检验15.11论文写作15.12与同行交流15.13提交论文或投稿15.14写作伦理15.15结束语习题附录:常用数据来源参考书目数学符号英文缩写
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开播时间:09月02日 10:30