應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

內(nèi)容概要

本書力圖將計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論和實(shí)際應(yīng)用結(jié)合起來，在介紹計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論時不過分強(qiáng)調(diào)具體的數(shù)學(xué)推導(dǎo)過程，而在介紹實(shí)際操作時強(qiáng)調(diào)計(jì)量經(jīng)濟(jì)的理論支撐，使讀者能夠在計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論的指導(dǎo)下，針對實(shí)際問題設(shè)計(jì)和使用合理的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，提高定量分析能力。本書具有以下特色：(1)較為詳細(xì)地討論建模前的數(shù)據(jù)處理和模型中的變量選擇問題及計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的選擇與比較。(2)較為詳細(xì)地介紹模型的求解方法及確定性模擬和隨機(jī)性模擬的各種方法。(3)詳細(xì)討論預(yù)測平臺的調(diào)整方法及如何將主觀判斷與模型預(yù)測整合起來。(4)詳細(xì)介紹VAR模型的各種識別條件、VAR模型與其他模型的比較及VAR模型的其他應(yīng)用。(5)詳細(xì)討論協(xié)整檢驗(yàn)及小樣本條件下非常有效的Pesaranshin的ARDL方法。    本書可供不同層次計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)習(xí)者使用，也可供從事經(jīng)濟(jì)分析和預(yù)測的人員參考，特別適合作為在校本科生和研究生的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教材及參考書。    本書配合各章內(nèi)容附有練習(xí)使用的數(shù)據(jù)光盤，可供讀者上機(jī)練習(xí)。

書籍目錄

第一章  統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本知識  第一節(jié)  隨機(jī)變量及概率分布    一、隨機(jī)試驗(yàn)及概率    二、隨機(jī)變量及累計(jì)分布函數(shù)    三、隨機(jī)變量的聯(lián)合分布  第二節(jié)  隨機(jī)變量的數(shù)字特征    一、描述集中趨勢的一些特征數(shù)    二、描述離散程度的一些特征數(shù)    三、描述分布形狀的一些特征數(shù)    四、協(xié)方差及相關(guān)系數(shù)  第三節(jié)  樣本數(shù)據(jù)的一些基本統(tǒng)計(jì)量    一、樣本均值    二、樣本眾數(shù)、樣本中位數(shù)及樣本百分位數(shù)    三、樣本方差和標(biāo)準(zhǔn)差    四、樣本協(xié)方差及樣本相關(guān)系數(shù)    五、樣本偏度和樣本峰度  第四節(jié)  統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)  第五節(jié)  常用的統(tǒng)計(jì)分布    一、正態(tài)分布    二、X2分布    三、t分布    四、F分布    五、非中心X2分布、t分布和F分布第二章  計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的設(shè)定及建模前的數(shù)據(jù)處理  第一節(jié)  計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模的基本步驟  第二節(jié)  模型設(shè)定    一、模型設(shè)定的理論基礎(chǔ)    二、理論結(jié)果的數(shù)學(xué)闡述與函數(shù)形式的選擇    三、變量的區(qū)分與選擇    四、模型設(shè)定的一個例子  第三節(jié)  建模前的數(shù)據(jù)處理    一、數(shù)據(jù)的基本分解    二、趨勢項(xiàng)的幾種處理方法    三、季節(jié)調(diào)整的幾種處理方法    四、不連續(xù)數(shù)據(jù)的處理方法    五、應(yīng)用實(shí)例第三章  單方程模型的估計(jì)  第一節(jié)  線性回歸模型及普通最小二乘法    一、線性回歸方程及其假設(shè)    二、線性回歸方程的普通最小二乘法估計(jì)  第二節(jié)  普通最小二乘法估計(jì)邕的基本特征    一、線性特征    二、無偏性    三、最小方差性    四、一致性    五、線性回歸中丟失重要變量和包含不必要變量產(chǎn)生的問題  第三節(jié)  擬合度和方差分析    一、a2的估計(jì)    二、擬合度    三、方差分解  第四節(jié)  單方程模型的其他估計(jì)方法    一、廣義最小二乘法    二、二階段最小二乘法(TSLS)    三、非線性最小二乘法(NLS)  第五節(jié)  應(yīng)用實(shí)例第四章  聯(lián)立方程模型的估計(jì)  第一節(jié)  聯(lián)立方程模型及其識別    一、聯(lián)立方程模型    二、聯(lián)立方程的識別  第二節(jié)  聯(lián)立方程模型的估計(jì)方法    一、普通最小二乘法    二、二階段最小二乘法(2SLS)    三、三階段最小二乘法    四、有限信息極大似然估計(jì)法    五、全信息極大似然估計(jì)法    六、似不相關(guān)估計(jì)方法(SUR)    七、廣義矩(GMM)估計(jì)方法  第三節(jié)  應(yīng)用實(shí)例第五章  模型檢驗(yàn)  第一節(jié)  顯著性檢驗(yàn)    一、一般線性約束的檢驗(yàn)    二、常用的幾個顯著性檢驗(yàn)  第二節(jié)  異方差性檢驗(yàn)    一、White檢驗(yàn)    二、Breusch-Pagan-Godfrey檢驗(yàn)    三、Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)  第三節(jié)  自相關(guān)性檢驗(yàn)    一、DW檢驗(yàn)    二、Q檢驗(yàn)    三、拉格朗日乘子檢驗(yàn)  第四節(jié)  正態(tài)性檢驗(yàn)  第五節(jié)  穩(wěn)定性檢驗(yàn)    一、模型的結(jié)構(gòu)變化檢驗(yàn)    二、模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)  第六節(jié)  多重共線性的檢驗(yàn)和處理    一、多重共線性的檢驗(yàn)方法    二、多重共線性的處理  第七節(jié)  應(yīng)用實(shí)例第六章  模型比較與選擇  第一節(jié)  兩種建模思路  第二節(jié)  模型的選擇與約化    一、約束檢驗(yàn)    二、似然函數(shù)比例檢驗(yàn)    三、信息判據(jù)的運(yùn)用    四、外生性檢驗(yàn)    五、模型的約化和選擇過程  第三節(jié)  模型的比較  第四節(jié)  應(yīng)用實(shí)例第七章  VAR模型  第一節(jié)  VAR模型的基本介紹    一、VAR模型的設(shè)定與估計(jì)    二、沖擊響應(yīng)分析    三、誤差分解  第二節(jié)  SVAR模型與沖擊的識別  第三節(jié)  SVAR模型與其他模型的比較  第四節(jié)  VAR模型的運(yùn)用    一、VAR模型在貨幣政策分析方面的運(yùn)用    二、VAR模型在其他方面的運(yùn)用    三、VAR模型與經(jīng)濟(jì)預(yù)測第八章  非平穩(wěn)序列模型的建模  第一節(jié)  偽回歸問題  第二節(jié)  數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)  第三節(jié)  協(xié)整檢驗(yàn)    一、Engle-Granger兩步檢驗(yàn)法    二、Pesaran-Shin的ARDL方法    三、Johansen的極大似然檢驗(yàn)法  第四節(jié)  誤差校正模型  第五節(jié)  應(yīng)用實(shí)例第九章  計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的模擬與情景分析  第一節(jié)  模型的基本特征  第二節(jié)  模型的求解方法    一、不帶有預(yù)期變量的線性模型的求解方法    二、帶有預(yù)期變量的線性模型的求解方法    三、不帶有預(yù)期變量的非線性模型的求解方法    四、帶有預(yù)期變量的非線性模型的求解方法  第三節(jié)  模擬的類型與方法  第四節(jié)  模擬的基本用途  第五節(jié)  應(yīng)用實(shí)例第十章  模型與經(jīng)濟(jì)預(yù)測  第一節(jié)  預(yù)測的方法和基本原則  第二節(jié)  預(yù)測的基本框架及步驟  第三節(jié)  預(yù)測的評價  第四節(jié)  模型預(yù)測結(jié)果的改進(jìn)與調(diào)整  第五節(jié)  應(yīng)用實(shí)例

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