计量经济分析方法与建模：EViews应用及实例（第3版）/数量经济学系列丛书
出版时间:
2017-04
版次:
3
ISBN:
9787302461005
定价:
62.00
装帧:
平装
开本:
16开
纸张:
胶版纸
页数:
587页
字数:
844千字
正文语种:
简体中文
161人买过
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本书第3版得到国家社会科学基金重大项目“新常态下我国宏观经济监测和预测研究”（15ZDA011）、国家自然科学基金项目“中国经济周期波动的转折点识别、阶段转换及预警研究”（71573105）的资助。
近年来随着大数据的发展，在经济领域涌现出各类数据库，包含了国内外大量的宏观数据、各层次的面板数据、定期的微观调查数据（企业或个人）、越来越广泛和细分的产业数据等数据信息，这些丰富的数据信息极大地推动了计量经济学的快速发展，拓展了计量经济学的研究范围，增加了计量经济学研究的实用性，给计量经济学研究提供了更大的空间、更新的视角，注入了新的动力。目前，计量经济学和微观经济学与宏观经济学一起构成了中国经济类、管理类本科生和研究生必修的三门经济学核心课程，同时计量经济模型在经济理论研究和经济问题分析中已经被广泛应用，并取得了丰硕的成果。 第1章概率与统计基础
1．1随机变量
1．1．1概率分布
1．1．2随机变量的数字特征
1．1．3随机变量的联合分布
1．2从总体到样本
1．2．1基本统计量
1．2．2估计量性质
1．3一些重要的概率分布
1．3．1正态分布
1．3．2χ2分布
1．3．3t分布
1．3．4F分布
1．4统计推断
1．4．1参数估计
1．4．2假设检验
1．5EViews软件的相关操作
1．5．1单序列的统计量、检验和分布
1．5．2多序列的显示和统计量
第2章经济时间序列的处理、季节调整与分解
2．1经济时间序列的处理和频率转换方法
2．1．1经济指标几种数据类型的概念
2．1．2频率转换
2．2季节调整
2．2．1移动平均公式
2．2．2Census X13ARIMASEATS季节调整方法
2．2．3TRAMO/SEATS方法
2．3趋势分解
2．3．1HodrickPrescott滤波方法
2．3．2频谱滤波(BP滤波)方法
2．4EViews软件的相关操作
2．4．1频率转换
2．4．2X13ARIMASEATS季节调整
2．4．3TRAMO/SEATS季节调整
2．4．4HodrickPrescott滤波
2．4．5BP滤波
第Ⅱ部分基本的单方程分析
第3章基本回归模型
3．1古典线性回归模型
3．1．1一元线性回归模型
3．1．2*小二乘法
3．1．3多元线性回归模型
3．1．4系数估计量的性质
3．1．5线性回归模型的检验
3．1．6AIC准则和Schwarz准则
3．2回归方程的函数形式
3．2．1双对数线性模型
3．2．2半对数模型
3．2．3双曲函数模型
3．2．4多项式回归模型
3．2．5BoxCox转换
3．3包含虚拟变量的回归模型
3．3．1回归中的虚拟变量
3．3．2季节调整的虚拟变量方法
3．4模型设定和假设检验
3．4．1系数检验
3．4．2残差检验
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内容简介:
本书第3版得到国家社会科学基金重大项目“新常态下我国宏观经济监测和预测研究”（15ZDA011）、国家自然科学基金项目“中国经济周期波动的转折点识别、阶段转换及预警研究”（71573105）的资助。
近年来随着大数据的发展，在经济领域涌现出各类数据库，包含了国内外大量的宏观数据、各层次的面板数据、定期的微观调查数据（企业或个人）、越来越广泛和细分的产业数据等数据信息，这些丰富的数据信息极大地推动了计量经济学的快速发展，拓展了计量经济学的研究范围，增加了计量经济学研究的实用性，给计量经济学研究提供了更大的空间、更新的视角，注入了新的动力。目前，计量经济学和微观经济学与宏观经济学一起构成了中国经济类、管理类本科生和研究生必修的三门经济学核心课程，同时计量经济模型在经济理论研究和经济问题分析中已经被广泛应用，并取得了丰硕的成果。
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目录:
第1章概率与统计基础
1．1随机变量
1．1．1概率分布
1．1．2随机变量的数字特征
1．1．3随机变量的联合分布
1．2从总体到样本
1．2．1基本统计量
1．2．2估计量性质
1．3一些重要的概率分布
1．3．1正态分布
1．3．2χ2分布
1．3．3t分布
1．3．4F分布
1．4统计推断
1．4．1参数估计
1．4．2假设检验
1．5EViews软件的相关操作
1．5．1单序列的统计量、检验和分布
1．5．2多序列的显示和统计量
第2章经济时间序列的处理、季节调整与分解
2．1经济时间序列的处理和频率转换方法
2．1．1经济指标几种数据类型的概念
2．1．2频率转换
2．2季节调整
2．2．1移动平均公式
2．2．2Census X13ARIMASEATS季节调整方法
2．2．3TRAMO/SEATS方法
2．3趋势分解
2．3．1HodrickPrescott滤波方法
2．3．2频谱滤波(BP滤波)方法
2．4EViews软件的相关操作
2．4．1频率转换
2．4．2X13ARIMASEATS季节调整
2．4．3TRAMO/SEATS季节调整
2．4．4HodrickPrescott滤波
2．4．5BP滤波
第Ⅱ部分基本的单方程分析
第3章基本回归模型
3．1古典线性回归模型
3．1．1一元线性回归模型
3．1．2*小二乘法
3．1．3多元线性回归模型
3．1．4系数估计量的性质
3．1．5线性回归模型的检验
3．1．6AIC准则和Schwarz准则
3．2回归方程的函数形式
3．2．1双对数线性模型
3．2．2半对数模型
3．2．3双曲函数模型
3．2．4多项式回归模型
3．2．5BoxCox转换
3．3包含虚拟变量的回归模型
3．3．1回归中的虚拟变量
3．3．2季节调整的虚拟变量方法
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