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计量经济学（第二版）（教育部经济管理类核心课程教材）

作者: 林清泉主编

出版社: 中国人民大学出版社

出版时间: 2009-01

版次: 2

ISBN: 9787300099736

定价: 29.80

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 325页

字数: 387千字

丛书: 教育部经济管理类核心课程教材

分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>经济

6人买过

　　本书分四个部分共十一章。第一部分包括第一章至第三章，介绍了计量经济学的基础及数据处理方法，主要内容有：在经济学、金融学以及保险学中占有重要地位的随机变量数字特征，如数学期望、方差、相关系数和变异系数等。此外，本部分还介绍了数据的平滑技术和统计推断的基本问题。第二部分包括第四章至第六章，介绍了经典假设条件下的线性模型，主要内容有：一元线性回归、多元线性回归及虚拟变量的回归模型。第三部分包括第七章至第十章，介绍了不满足经典假设条件下的线性模型，主要内容有：产生多重共线性的原因及后果，如何发现及处理；产生异方差的原因，如何检验及校正；自相关分析和分布滞后模型。此外，本章还结合一些实例讨论了联立方程模型的性质和特点。第四部分包括第十一章，介绍了动态模型。林清泉：中国人民大学财政金融学院教授、博士生导师，现任中国人民大学货币金融系副主任。林清泉教授还是德国慕尼黑大学和莱比锡大学的高级访问学者。第一章  概率论基础

  第一节  随机现象、随机试验和随机事件

  第二节  随机事件的频率与概率

  第三节  条件概率与事件的独立性

  第四节  随机变量及其分布

  第五节  二维随机变量

  第六节  随机变量的数字特征

  第七节  随机变量的矩

第二章  矩阵代数

  第一节  矩阵及其运算

  第二节  线性方程组

  第三节  二次型与正交变换

第三章  数据分析方法与参数统计推断

  第一节  数据的分析方法

  第二节  抽样分布

  第三节  参数的统计推断

  第四节  方差分析方法

第四章  一元线性回归

  第一节  一元线性回归分析

  第二节  线性回归的方差分析

  第三节  检验（直接检验法）

  第四节  相关系数及其显著性检验

  第五节  回归分析的其他问题

第五章  多元线性回归

  第一节  经典多元线性回归模型的概念

  第二节  最小平方估计

  第三节  估计量的性质

  第四节  极大似然估计

第六章  虚拟变量的回归模型

  第一节  虚拟变量

  第二节  虚拟变量的应用

第七章  多重共线性

  第一节  多重共线性的概念及原因

  第二节  多重共线性的后果

  第三节  如何发现多重共线性

  第四节  如何对多重共线性进行补救

第八章  异方差性

  第一节  异方差概念

  第二节  出现异方差时的OLS估计

  第三节  异方差的检验

  第四节  异方差的校正

  第五节  实例

第九章  自相关分析

  第一节  自相关及其性质

  第二节  自相关下的OLS估计

  第三节  自相关检验

  第四节  自相关模型的参数估计方法

  第五节  广义最小平方估计方法

  第六节  分布滞后模型

第十章  联立方程模型

  第一节  联立方程模型的提出

  第二节  应用OLS估计的联立方程偏误

  第三节  联立方程模型的变量和表示方法

  第四节  联立方程模型的识别

  第五节  间接最小二乘法

  第六节  工具变量法

  第七节  二阶段最小二乘法

第十一章  时间序列分析

  第一节  时间序列数据的特性

  第二节  平稳时间序列分析模型

  第三节  非平稳随机过程与单位根检验

  第四节  协整与误差修正模型

附表

参考文献
内容简介:
　　本书分四个部分共十一章。第一部分包括第一章至第三章，介绍了计量经济学的基础及数据处理方法，主要内容有：在经济学、金融学以及保险学中占有重要地位的随机变量数字特征，如数学期望、方差、相关系数和变异系数等。此外，本部分还介绍了数据的平滑技术和统计推断的基本问题。第二部分包括第四章至第六章，介绍了经典假设条件下的线性模型，主要内容有：一元线性回归、多元线性回归及虚拟变量的回归模型。第三部分包括第七章至第十章，介绍了不满足经典假设条件下的线性模型，主要内容有：产生多重共线性的原因及后果，如何发现及处理；产生异方差的原因，如何检验及校正；自相关分析和分布滞后模型。此外，本章还结合一些实例讨论了联立方程模型的性质和特点。第四部分包括第十一章，介绍了动态模型。
作者简介:
林清泉：中国人民大学财政金融学院教授、博士生导师，现任中国人民大学货币金融系副主任。林清泉教授还是德国慕尼黑大学和莱比锡大学的高级访问学者。
目录:
第一章  概率论基础

  第一节  随机现象、随机试验和随机事件

  第二节  随机事件的频率与概率

  第三节  条件概率与事件的独立性

  第四节  随机变量及其分布

  第五节  二维随机变量

  第六节  随机变量的数字特征

  第七节  随机变量的矩

第二章  矩阵代数

  第一节  矩阵及其运算

  第二节  线性方程组

  第三节  二次型与正交变换

第三章  数据分析方法与参数统计推断

  第一节  数据的分析方法

  第二节  抽样分布

  第三节  参数的统计推断

  第四节  方差分析方法

第四章  一元线性回归

  第一节  一元线性回归分析

  第二节  线性回归的方差分析

  第三节  检验（直接检验法）

  第四节  相关系数及其显著性检验

  第五节  回归分析的其他问题

第五章  多元线性回归

  第一节  经典多元线性回归模型的概念

  第二节  最小平方估计

  第三节  估计量的性质

  第四节  极大似然估计

第六章  虚拟变量的回归模型

  第一节  虚拟变量

  第二节  虚拟变量的应用

第七章  多重共线性

  第一节  多重共线性的概念及原因

  第二节  多重共线性的后果

  第三节  如何发现多重共线性

  第四节  如何对多重共线性进行补救

第八章  异方差性

  第一节  异方差概念

  第二节  出现异方差时的OLS估计

  第三节  异方差的检验

  第四节  异方差的校正

  第五节  实例

第九章  自相关分析

  第一节  自相关及其性质

  第二节  自相关下的OLS估计

  第三节  自相关检验

  第四节  自相关模型的参数估计方法

  第五节  广义最小平方估计方法

  第六节  分布滞后模型

第十章  联立方程模型

  第一节  联立方程模型的提出

  第二节  应用OLS估计的联立方程偏误

  第三节  联立方程模型的变量和表示方法

  第四节  联立方程模型的识别

  第五节  间接最小二乘法

  第六节  工具变量法

  第七节  二阶段最小二乘法

第十一章  时间序列分析

  第一节  时间序列数据的特性

  第二节  平稳时间序列分析模型

  第三节  非平稳随机过程与单位根检验

  第四节  协整与误差修正模型

附表

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