計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

內(nèi)容概要

　　《21世紀(jì)高等院校經(jīng)濟(jì)管理類核心課程規(guī)劃教材：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》是適合于經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)門類各專業(yè)高年級本科生和非數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)低年級研究生使用的一部計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專著性教材，也可以作為在社會、經(jīng)濟(jì)、管理等領(lǐng)域從事計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的研究人員的參考書。該書系統(tǒng)介紹了經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本理論、方法，以及為避免“偽回歸現(xiàn)象”的發(fā)生而發(fā)展起來的協(xié)整理論的基本內(nèi)容，并將它們納入一個(gè)完整的體系之中。

書籍目錄

緒論§1.1 什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)1.1.1 什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)1.1.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型1.1.3 經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)§1.2 經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的建模步驟1.2.1 理論模型的設(shè)定1.2.2 變量數(shù)據(jù)的搜集與處理1.2.3 模型參數(shù)的估計(jì)1.2.4 模型的檢驗(yàn)§1.3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的應(yīng)用1.3.1 結(jié)構(gòu)分析1.3.2 經(jīng)濟(jì)預(yù)測.1.3.3 政策評價(jià)§1.4 閱讀本書需要的數(shù)學(xué)知識練習(xí)題2一元線性回歸模型§2.1 回歸分析與回歸模型2.1.1 回歸分析與回歸模型2.1.2 引入隨機(jī)誤差項(xiàng)的原因§2.2 基本概念及普通最小二乘法2.2.1 基本概念2.2.2 普通最小二乘法§2.3 總體回歸模型的基本假定及OLS估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)2.3.1 基本假定2.3.2 0LS估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)2.3.3 隨機(jī)誤差項(xiàng)方差的OLS估計(jì)量§2.4 擬合優(yōu)度的度量2.4.1 可決系數(shù)（R2）2.4.2 相關(guān)系數(shù)與R2的關(guān)系§2.5 回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)及其區(qū)間估計(jì)2.5.1 0LS估計(jì)量的概率分布2.5.2 變量的顯著性檢驗(yàn)2.5.3 回歸系數(shù)的區(qū)間估計(jì)§2.6 預(yù)測2.6.1 點(diǎn)預(yù)測2.6.2 區(qū)間預(yù)測2.6.3 預(yù)測精度的影響因素分析§2.7 案例分析練習(xí)題二附錄2.1 回歸系數(shù)OLS估計(jì)量的最小方差性證明附錄2.2 的OLS估計(jì)量的無偏性證明3，多元線性回歸模型§3.1 基本概念及普通最小二乘法3.1.1 基本概念3.1.2 普通最小二乘法§3.2 總體回歸模型的基本假定及OLS估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)3.2.1 基本假定3.2.2 0LS估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)3.2.3 隨機(jī)誤差項(xiàng)方差的OLS估計(jì)量§3.3 可決系數(shù)與調(diào)整的可決系數(shù)3.3.1 可決系數(shù)（R2）3.3.2 調(diào)整的可決系數(shù)（R2）§3.4 變量的顯著性檢驗(yàn)及偏回歸系數(shù)的區(qū)間估計(jì)3.4.1 變量的顯著性檢驗(yàn)3.4.2 偏回歸系數(shù)的區(qū)間估計(jì)§3.5 預(yù)測3.5.1 點(diǎn)預(yù)測2.5.2 區(qū)間預(yù)測§3.6 可線性化的非線性回歸模型3.6.1 幾種常見的模型3.6.2 模型的估計(jì)與預(yù)測§3.7 案例分析……4 違背基本假定的多元線性回歸模型5 模型定中的幾個(gè)專題6 滯后變量模型7 聯(lián)立方程模型8 偽回歸現(xiàn)象與協(xié)整理論附錄

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：本章首先介紹回歸分析的基本思想及回歸模型的基本概念，然后討論只包含一個(gè)解釋變量的簡單回歸模型——一元線性回歸模型的情形。具體內(nèi)容包括：參數(shù)的估計(jì)方法（普通最小二乘法）、普通最小二乘估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)、擬合優(yōu)度的度量、統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)、模型在預(yù)測方面的應(yīng)用，最后一部分是案例分析。我們這樣做并不是因?yàn)橐辉€性回歸模型的實(shí)用性，而是它能使回歸分析的基本思想表述得盡可能簡單，而且某些基本概念可以用幾何圖形來說明。不僅如此，對于含有多個(gè)解釋變量的線性回歸模型（多元線性回歸模型）許多方面的討論都是本章相應(yīng)內(nèi)容的簡單推廣。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的許多方法論都是建立在回歸分析的基礎(chǔ)之上。所謂回歸分析是研究一個(gè)變量（被解釋變量或因變量）對另一個(gè)或多個(gè)可控變量（解釋變量或自變量）數(shù)量依賴關(guān)系的數(shù)學(xué)分析方法，其目的在于通過解釋變量的已知值或設(shè)定值，去估計(jì)被解釋變量的平均值，或分析解釋變量的變動對被解釋變量產(chǎn)生的影響。這里所謂可控變量是指在實(shí)驗(yàn)之前實(shí)驗(yàn)者能設(shè)定其取值，而且可在重復(fù)抽樣中取相同的值的變量，這類變量也被稱為確定性變量。比如，在研究經(jīng)濟(jì)問題時(shí)，政府支出、稅率、存款準(zhǔn)備金率等政策變量都屬于可控變量。又如，在研究某一社區(qū)人們的消費(fèi)支出問題時(shí)，可以提前設(shè)定被調(diào)查者的收入層次（或水平），對于一定收入（如月收入3000元）的個(gè)人進(jìn)行重復(fù)抽樣得到他們的消費(fèi)支出數(shù)據(jù)，此時(shí)人們的收入就是一個(gè)可控變量。再如，研究某一行業(yè)中企業(yè)的產(chǎn)量問題，企業(yè)的資本、勞動力數(shù)量都可以看做是可控變量。而從宏觀上研究一個(gè)國家（如中國、美國等）的居民消費(fèi)支出問題時(shí)，國民總收入與總消費(fèi)支出一樣都是隨機(jī)變量，它們的取值是由該國的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境同時(shí)決定的，此時(shí)國民總收入就不能看作一個(gè)可控變量。

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