高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（下冊(cè)）

內(nèi)容概要

　　《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(下冊(cè))》詳細(xì)介紹了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論與方法，包括廣義矩估計(jì)，非線性回歸模型，回歸方程組，聯(lián)立方程組，面板數(shù)據(jù)模型，離散因變量模型，截取、斷尾與樣本選擇模型，含滯后變量的回歸模型，時(shí)間序列模型，以及非參數(shù)估計(jì)等內(nèi)容?！陡呒?jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(下冊(cè))》不僅介紹了建模的技術(shù)和方法，而且闡述了模型的理論背景。在介紹經(jīng)典模型、傳統(tǒng)的估計(jì)和檢驗(yàn)方法的同時(shí)，《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(下冊(cè))》也介紹了相關(guān)領(lǐng)域一些現(xiàn)代的重要成果。為便于讀者學(xué)習(xí)和理解，《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(下冊(cè))》在相關(guān)章節(jié)中給出了范例，并結(jié)合例題介紹了相應(yīng)的計(jì)量軟件。
　　《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(下冊(cè))》適合作為高等院校經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)相關(guān)專業(yè)的研究生教材，也適合從事定量研究的相關(guān)學(xué)者參考。
　　《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(下冊(cè))》配有教學(xué)課件，如有需要，請(qǐng)?zhí)顚憰蟮摹敖處煼答伡罢n件申請(qǐng)表”索取。

作者簡(jiǎn)介

靳云匯，1939年生，1962年畢業(yè)于北京大學(xué)數(shù)學(xué)力學(xué)系計(jì)算數(shù)學(xué)專業(yè)(六年制)。1960-1978年在北京大學(xué)數(shù)學(xué)力學(xué)系任教，1979年至今在北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)系、經(jīng)濟(jì)學(xué)院、光華管理學(xué)院任講師、副教授、教授、博士生導(dǎo)師，主要從事計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的教學(xué)與研究。..

書籍目錄

第十五章 廣義矩估計(jì)(gmm)
 §1 矩估計(jì)
 §2 廣義矩估計(jì)
 §3 線性回歸模型中的gmm估計(jì)量
 §4 一個(gè)實(shí)證研究的例子
第十六章 非線性回歸模型
 §1 非線性回歸模型設(shè)定
 §2 非線性回歸模型估計(jì)
 §3 假設(shè)檢驗(yàn)
 §4 設(shè)定檢驗(yàn)
第十七章 回歸方程組
 §1 引言
 §2 sur模型的ols估計(jì)
 §3 sur模型的gls估計(jì)
 §4 一些討論
 §5 奇異協(xié)方差矩陣
 §6 極大似然估計(jì)
 §7 示例八
第十八章 聯(lián)立方程組
 §1 聯(lián)立方程組簡(jiǎn)介
 §2 聯(lián)立方程組的識(shí)別
 §3 聯(lián)立方程組的估計(jì)
 §4 循環(huán)系統(tǒng)(recursive system)
 §5 檢驗(yàn)
 §6 示例
第十九章 面板數(shù)據(jù)模型
 §1 面板數(shù)據(jù)模型簡(jiǎn)介
 §2 靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型
 §3 動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型
 §4 示例
第二十章 離散因變量模型
第二十一章 截取、斷尾與樣本選擇模型
第二十二章 含滯后變量的回歸模型
第二十三章 平穩(wěn)時(shí)間序列
第二十四章 單位根和協(xié)整
第二十五章 非參數(shù)估計(jì)
參考文獻(xiàn)
建模練習(xí)題
中英文術(shù)語(yǔ)對(duì)照表

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：插圖：最早認(rèn)識(shí)到總體矩可以作為估計(jì)的基礎(chǔ)的是Karl Pearson，他在19世紀(jì)90年代后期發(fā)表的文章中提出了矩估計(jì)（Method 0f Moments，MM）的思想?，F(xiàn)在看來(lái)，作為尋找點(diǎn)估計(jì)的最古老方法，MM法具有兩個(gè)基本特征。首先，它是基于經(jīng)驗(yàn)分布的估計(jì)方法，在大樣本的情況下經(jīng)驗(yàn)分布能近似總體的真實(shí)分布，因此MM法需要通過漸近理論來(lái)證明自身的合理性；其次，它不需要假定任何分布，也不利用總體分布中除了總體矩之外的任何信息，正是在這種意義下，MM法也被有些人看成是一種非參數(shù)（nonparametric）方法。在已經(jīng)知道總體分布的情況下，MM法可能不再是最佳的選擇，它得出的估計(jì)量還可以得到進(jìn)一步的改進(jìn)，然而MM法的使用非常簡(jiǎn)單。MLE法的另一個(gè)弊端是，對(duì)于復(fù)雜模型而言，極大似然估計(jì)的計(jì)算量將會(huì)非常巨大，在一些實(shí)際應(yīng)用中可能寫不出似然函數(shù)的解析式，這將使極大似然估計(jì)陷入困境。相反，GMM理論提供一種計(jì)算相對(duì)便捷的推斷模型，且并不需要設(shè)定似然函數(shù)。

編輯推薦

《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(下冊(cè))》是北京大學(xué)光華管理學(xué)院教材?應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)系列之一。

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