计量经济学原理与实践(经济科学译丛;“十一五”国家重点图书出版规划项目) 本书特色

《计量经济学原理与实践》(作者达摩达尔·N·古扎拉蒂)经常使用stata和Eviews统计软件包。由这些软件包得到的结果在书中也贴示出来,以便读者能够以一种紧凑的方式清楚地认识这些结果。无论是否必需,本书都将所研究的现象尽量用图示的方式表达,给读者视觉上的感知。本书绝大多数章节都给出了习题,读者可以从中学习到更多的计量技术知识。尽管本书大部分内容没有引入过于复杂的数学推导,但是在个别情况下有些高级的内容是以附录的形式呈现出来的。

计量经济学原理与实践(经济科学译丛;“十一五”国家重点图书出版规划项目) 内容简介

《计量经济学原理与实践/“十一五”国家重点图书出版规划项目·经济科学译丛》简明扼要地介绍了计量经济学的基本方法,并希望通过实际例题使读者能够完全掌握它。该书的内容涉及的内容比较全面,主要侧重于方法的应用,不深究方法背后的数学原理与推导。作者在写作时设想的读者对象主要是初学计量经济学的经济专业和管理专业的学生,以及实际经济工作者。

计量经济学原理与实践(经济科学译丛;“十一五”国家重点图书出版规划项目) 目录

**部分 线性回归模型
第1章 线性回归模型:一个概览
1.1 线性回归模型
1.2 数据的性质与来源
1.3 线性回归模型的估计
1.4 经典线性回归模型(CLRM)
1.5 OLS估计量的方差与标准误
1.6 检验关于真实或总体回归系数的假设
1.7 对回归估计拟合优度的测度
1.8 一个阐释性例子:小时工资的决定因素
1.9 预测
1.10 本书路线
习题
附录:*大似然方法
第2章 回归模型的函数形式
**部分 线性回归模型
第1章 线性回归模型:一个概览
1.1 线性回归模型
1.2 数据的性质与来源
1.3 线性回归模型的估计
1.4 经典线性回归模型(CLRM)
1.5 OLS估计量的方差与标准误
1.6 检验关于真实或总体回归系数的假设
1.7 对回归估计拟合优度的测度
1.8 一个阐释性例子:小时工资的决定因素
1.9 预测
1.10 本书路线
习题
附录:*大似然方法
第2章 回归模型的函数形式
2.1 对数线性、双对数或常弹性模型
2.2 检验线性约束的有效性
2.3 log-lin或增长模型
2.4 lin-log模型
2.5 倒数模型
2.6 多项式回归模型
2.7 函数形式的选择
2.8 线性模型与对数线性模型的比较
2.9 对标准化后的变量进行回归
2.10 拟合优度的测度
2.11 要点与结论
习题
第3章 定性解释变量回归模型
3.1 工资函数再探
3.2 工资函数的改进
3.3 另一种对工资函数的改进
3.4 工资回归的函数形式
3.5 在结构变化中对虚拟变量的使用
3.6 季节性数据中对虚拟变量的使用
3.7 扩展后的销售函数
3.8 要点与结论
习题
第二部分 对经典线性回归模型的批评性评价
第4章 回归诊断Ⅰ:多重共线性
4.1 不完全共线性的结果
4.2 举例:劳动市场上已婚妇女的工作小时数
4.3 对多重共线性的检验
4.4 补救措施
4.5 主成分方法
4.6 要点与结论
习题
第5章 回归诊断Ⅱ:异方差性
5.1 异方差性的结果
5.2 美国的堕胎率
5.3 异方差性的检验
5.4 补救措施
5.5 要点与结论
习题
第6章 回归诊断Ⅲ:自相关
6.1 1947—2000年美国消费函数
6.2 自相关的检验
6.3 补救措施
6.4 模型评价
6.5 要点与结论
习题
第7章 回归诊断Ⅳ:模型设定错误
7.1 相关变量的遗漏
7.2 遗漏变量的检验
7.3 包含不相关或多余的变量
7.4 回归模型函数形式的错误设定
7.5 测量误差
7.6 异常值、杠杆数据和有影响力的数据
7.7 误差项概率分布
7.8 随机回归
7.9 联立性问题
7.10 动态回归模型
7.11 要点与结论
习题
附录:消费函数OLS估计量的非一致性
第三部分 横截面数据回归模型
第8章 logit和probit模型
8.1 一个阐释性例子:吸烟或者不吸烟
8.2 线性概率模型(LPM)
8.3 logit模型
8.4 probit模型
8.5 要点与结论
习题
第9章 多项回归模型
9.1 多项回归模型的性质
9.2 多项logit模型(MLM):择校问题
9.3 条件logit模型(CLM)
9.4 混合logit(MXL)
9.5 要点与结论
习题
第10章 序数回归模型
10.1 有序多项模型 (ordered multinomial models ,OMM)
10.2 有序logit模型(OLM)估计
10.3 一个阐释性的例子:对在职母亲的态度
10.4 比例优势模型的局限
10.5 要点与结论
习题
附录:公式(10.4)的推导
第11章 限值因变量回归模型
11.1 截取回归模型
11.2 截取回归模型的*大似然估计(ML):Tobit模型
11.3 断尾样本回归模型
11.4 要点与结论
习题
第12章 对计数数据建模:泊松和负二项回归模型
12.1 一个阐释性的例子
12.2 泊松回归模型(PRM)
12.3 泊松回归分布的局限
12.4 负二项回归模型(NBRM)
12.5 要点与结论
习题
第四部分 时间序列计量经济学专题

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