商品簡介
序
目次
緒論 ００１
１１ 計量經濟學研究問題的方法 ００１
１２ 計量經濟模型的建模過程 ００２
第2章計量經濟學中的統計與數學工具 ００９
２１ 計量經濟學中的數學分析 ００９
２．１．１ 多元函數的極值 ００９
２．１．２ 差分算子與滯后算子 ０１１
２２ 計量經濟學中的線性代數與矩陣論基礎 ０１２
２．２．１ 矩陣概念與矩陣的向量化 ０１２
２．２．２ 矩陣的運算 ０１４
２．２．３ 計量經濟模型中常用的特殊矩陣 ０２１
２．２．４ 矩陣與向量組的其他知識 ０２３
２．２．５ 線性方程組解的理論 ０２６
２３ 計量經濟學中的概率論與數理統計的相關知識 ０２８
２．３．１ 隨機變量的數字特征 ０２８
２．３．２ 重要隨機變量的分布 ０３０
２．３．３ 條件分布與條件期望 ０３３
２．３．４ 參數估計 ０３４
２．３．５ 假設檢驗 ０３７
２．３．６ 大數定律與中心極限定理 ０３９
２４ 隨機過程簡介 ０４２
犐犞
計量經濟學：
理論與應用
２．４．１ 隨機過程的基本概念 ０４２
２．４．２ 計量經濟學中常用的隨機過程 ０４３
第3章一元線性回歸模型 ０５２
３１ 計量經濟模型中變量的分類 ０５２
３．１．１ 內生變量與外生變量 ０５２
３．１．２ 滯后變量與虛擬變量 ０５３
３２ 一元線性回歸模型的一般概念 ０５４
３．２．１ 回歸分析的基本概念 ０５４
３．２．２ 一元線性回歸模型的基本假設 ０５７
３．２．３ 一元線性回歸模型的參數估計 ０６１
３．２．４ 一元線性回歸模型的統計檢驗 ０６５
３．２．５ 一元線性回歸模型的應用 ０６９
３．２．６ 一元線性回歸模型的案例 ０７２
第4章多元線性回歸模型 ０７６
４１ 多元線性回歸模型的一般概念 ０７６
４２ 多元線性回歸模型的參數估計 ０７９
４．２．１ 多元模型的普通小二乘估計 ０７９
４．２．２ 多元線性模型參數的大似然估計 ０８２
４．２．３ 多元線性模型參數的矩估計 ０８４
４３ 多元線性回歸模型的檢驗 ０８５
４．３．１ 多元模型的經濟學檢驗 ０８５
４．３．２ 多元模型對樣本數據擬合優度檢驗的設計研究 ０８６
４．３．３ 模型設定的顯著性檢驗 ０８８
４．３．４ 回歸參數的顯著性檢驗 ０８９
４４ 可變換成多元線性回歸模型的模型 ０９０
４．４．１ 對數模型 ０９１
４．４．２ 指數模型 ０９３
４．４．３ 其他可化為線性的模型 ０９３
４５ 有約束條件的線性回歸模型 ０９４
４．５．１ 對參數約束的回歸模型 ０９４
４．５．２ 對回歸模型解釋變量個數增減的約束 ０９８
４．５．３ 參數穩定性檢驗 ０９８
４．５．４ 約束問題的其他檢驗方法簡介 １００
目錄
犞
４６ 對線性模型的思考 １０２
４７ 利用Ｒ 語言進行計量分析 １０２
４．７．１ 利用Ｒ 語言生成白噪聲 １０３
４．７．２ 利用Ｒ 語言構造泊松過程 １０４
４．７．３ 利用Ｒ 語言構造一個簡單線性回歸 １０４
４．７．４ 利用Ｒ 語言構造異方差與序列相關數列 １０７
第5章經典參數模型的檢驗與修正方法研究 １１０
５１ 異方差性的檢驗與修正方法 １１１
５．１．１ 異方差概述 １１１
５．１．２ 異方差性的檢驗 １１３
５．１．３ 模型中異方差問題的修正方法研究 １１８
５２ 計量經濟模型序列相關性的研究 １２１
５．２．１ 序列相關性的一般概念以及對模型的影響 １２１
５．２．２ 存在序列相關問題時對模型的影響 １２３
５．２．３ 序列相關性的檢驗 １２４
５．２．４ 序列相關問題的修正 １２８
５３ 計量模型多重共線性的研究 １３２
５．３．１ 多重共線性的數學定義 １３２
５．３．２ 多重共線性對計量經濟模型的影響 １３３
５．３．３ 多重共線性的檢驗 １３３
５．３．４ 多重共線性問題的解決方法 １３７
第6章系統計量經濟模型 １３９
６１ 系統計量經濟模型的一般概念 １３９
６．１．１ 系統計量經濟模型的例子 １３９
６．１．２ 系__________統計量經濟模型中變量與單方程的分類 １４０
６．１．３ 系統計量經濟模型的分類 １４２
６．１．４ 系統計量經濟模型的識別 １４６
６２ 系統模型的估計 １４９
６．２．１ 間接小二乘法 １４９
６．２．２ 系統計量經濟模型的工具變量估計法 １５１
６．２．３ 系統計量經濟模型的兩階段小二乘估計方法 １５３
６．２．４ 利用軟件ＥＶｉｅｗｓ估計系統計量經濟模型 １５３
６３ 系統計量經濟模型建模的基本過程 １５６
犞犐
計量經濟學：
理論與應用
第7章時間序列模型 １５９
７１ 時間序列模型的一般概念與研究工具 １６０
７．１．１ 時間序列過程的因果性 １６０
７．１．２ 時間序列過程的自相關函數與偏自相關函數 １６０
７．１．３ 時間序列過程的總體譜 １６１
７．１．４ 滯后算子的性質 １６２
７２ 自回歸模型 １６３
７．２．１ 自回歸模型的一般概念 １６３
７．２．２ ＡＲ（１）過程的性質 １６４
７．２．３ 一般自回歸模型ＡＲ（狆）的性質 １６６
７３ 移動平均過程 １６６
７４ 自回歸移動平均過程 １６９
７５ 非平穩時間序列的建模 １７０
７６ 單位根檢驗 １７４
７．６．１ 隨機擾動項無序列相關性的單位根檢驗———ＤＦ檢驗 １７４
７．６．２ 隨機擾動項存在序列相關性的單位根檢驗 １７９
７．６．３ 方差比檢驗 １８２
７７ 向量自回歸模型ＶＡＲ １８３
７．７．１ ＶＡＲ 模型的一般概念 １８３
７．７．２ 向量過程的平穩性 １８５
７．７．３ ＶＡＲ（狆）模型衍生模型的推導 １８８
７．７．４ ＶＡＲ（狆）模型的估計 １９２
７．７．５ ＶＡＲ（狆）模型中滯后期狆的選取方法 １９４
７８ 向量自回歸模型的應用 １９５
７．８．１ ＶＡＲ 模型與格蘭杰因果關系檢驗 １９５
７．８．２ 利用ＶＡＲ 模型進行脈沖分析 １９７
７９ 其他時間序列模型簡介 ２００
７．９．１ 自回歸條件異方差模型 ２００
７．９．２ 長記憶時間序列模型 ２０６
第8章空間計量經濟模型 ２１４
８１ 面板數據模型 ２１４
８．１．１ 面板數據模型的一般概念 ２１４
８．１．２ 面板數據模型的設定 ２１７
８．１．３ 面板數據模型的選擇檢驗 ２２０
８．１．４ 面板數據模型的估計方法簡介 ２２４
目錄
犞犐犐
８２ 空間計量經濟模型 ２２７
８．２．１ 空間計量模型的設定 ２２８
８．２．２ 空間權重矩陣 ２２９
８．２．３ 空間計量模型的設定與分類 ２３１
８３ 空間計量模型的估計方法與檢驗方法簡介 ２３５
８．３．１ 空間計量模型的極大似然估計 ２３５
８．３．２ 空間計量模型的檢驗方法 ２３６
８４ 空間計量經濟模型的實證研究 ２３７
８．４．１ 實例背景 ２３７
８．４．２ 數據來源與處理 ２３８
８．４．３ 空間效應分析 ２３８
８．４．４ 截面數據空間模型建立 ２３９
８．４．５ 面板數據空間計量模型的實證研究 ２４１
８．４．６ 空間模型的建立及回歸 ２４３
第9章非參數與半參數計量經濟模型 ２４７
９１ 非參數計量經濟模型的一般概念 ２４７
９．１．１ 建立非參數模型的數據分析 ２４８
９．１．２ 非參數方法中經驗分布函數的構建 ２４８
９．１．３ 非參數方法中的核密度函數估計方法 ２５０
９２ 核函數的構造與性質 ２５２
９３ 非參數核密度估計方法 ２６２
９．３．１ 一元核密度的估計方法 ２６２
９．３．２ 多元核密度的估計方法 ２６９
９４ 非參數計量經濟模型 ２７０
９．４．１ 非參數計量經濟模型的一般形式 ２７０
９．４．２ 非參數計量經濟模型的估計 ２７３
９５ 半參數計量經濟模型簡介 ２７６
９．５．１ 半參數模型的一般概念 ２７６
９．５．２ 半參數計量經濟模型的估計 ２７７
９６ 利用Ｒ 語言進行非參數估計 ２７９
９．６．１ 利用Ｒ 語言對總體分布的估計 ２７９
９．６．２ 使用Ｒ 語言選取窗寬 ２８３
９．６．３ 利用Ｒ 語言估計多維隨機變量聯合分布 ２８３
９．６．４ 用Ｒ 語言估計非參數計量經濟模型 ２８７
９．６．５ Ｒ 語言在非參數計量經濟模型中的其他應用 ２８９
犞犐犐犐
計量經濟學：
理論與應用
９．６．６ 半參數模型的實現 ２９３
９．６．７ 半參數單指數模型的回歸示例 ２９８
0章協同積分與誤差修正模型 ３０４
１０１ 動態計量經濟模型的建模方法 ３０４
１０．１．１ 動態計量經濟模型的一般概念 ３０５
１０．１．２ 誤差修正模型（ＥＣＭ）的推導 ３０５
１０．１．３ 動態建模的基本過程 ３０９
１０２ 非平穩經濟過程的協同積分研究 ３１３
１０．２．１ 對非平穩過程的思考與變量的弱外生性 ３１３
１０．２．２ 協同積分的定義與性質 ３１４
１０．２．３ 過程非平穩時誤差修正模型的建模條件 ３２１
１０３ 向量自回歸模型與協同積分的關系 ３２４
1章計量經濟模型的應用研究 ３２６
１１１ 非參數模型的應用———金融風險測度的非參數方法 ３２６
１１．１．１ 金融風險測度中的連接函數 ３２７
１１．１．２ 深港股市風險相關性測度實證分析 ３３３
１１２ ＳＴＡＲＣｏｐｕｌａ模型的應用 ３４０
１１．２．１ 運用ＳＴＡＲ 模型構造邊緣分布 ３４１
１１．２．２ 實證分析 ３４２
參考文獻 ３４８
附錄A正態曲線下的面積 ３５０
附錄B t-分布的臨界點 ３５１
附錄C χ２分布的臨界點３５２
附錄D F分布 ３５３
附錄E DW檢驗上下界 ３５５
附錄F 馮諾曼比臨界值 ３５７
附錄G σ經驗累積分布表 ３５９
附錄H 經驗累積分布表 ３６０
附錄I 協整檢驗界值表 ３６１
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