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高级计量经济学


作者:
洪永淼
定价:
52.00元
ISBN:
978-7-04-032424-2
版面字数:
410.000千字
开本:
16开
全书页数:
335页
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2011-07-04
读者对象:
高等教育
一级分类:
经济
二级分类:
经济学
三级分类:
经济学

本书用一个统一的分析框架,系统介绍了现代计量经济学的基本理论与方法。首先,详细介绍了经典线性回归模型的有限样本理论;然后逐一放宽经典回归模型的假设限制,采用大样本分析方法,将线性回归模型推广到独立同分布随机样本与时间序列随机样本,介绍了回归扰动项存在条件异方差、自相关以及解释变量存在内生性等各种情形下的线性回归模型理论;最后,介绍了涵盖线性与非线性回归模型及各种条件矩模型的广义矩方法,以及条件概率模型的最大似然估计法与拟最大似然估计法。

本书强调计量经济学理论与方法的直观解释,以帮助读者更加深刻地理解计量经济学的理论实质。同时,每章还提供了经济学、金融学的典型启发性例子,说明相关计量经济学理论与方法的重要作用及用途。每章的习题也是紧扣主要内容,这些习题有助于消化、理解各章所介绍的计量经济学理论与方法。此外,本书在介绍计量经济学理论时融会了大样本分析的基本训练,以帮助读者培养从事计量经济学理论研究的能力。

本书可作为经济学、金融学、统计学、应用数学、管理学以及相关学科博士研究生的高级计量经济学课程教材,也可作为从事计量经济学教学和研究的教师与学者的参考书。

  • 前辅文
  • 第一章 计量经济学导论
    • 第一节 引言
    • 第二节 现代经济学的定量分析特征
    • 第三节 数学建模
    • 第四节 经验验证
    • 第五节 说明性实例
    • 第六节 计量经济学的局限性
    • 第七节 小结
    • 练习题一
  • 第二章 一般回归分析和模型设定
    • 第一节 条件概率分布
    • 第二节 条件均值与回归分析
    • 第三节 线性回归建模
    • 第四节 条件均值的模型设定
    • 第五节 小结
    • 练习题二
  • 第三章 经典线性回归模型
    • 第一节 假设
    • 第二节 普通最小二乘估计
    • 第三节 拟合优度和模型选择准则
    • 第四节 OLS 估计量的无偏性和有效性
    • 第五节 OLS 估计量的抽样分布
    • 第六节 OLS 估计量的方差- 协方差矩阵的估计
    • 第七节 参数假设检验
    • 第八节 应用及重要特例
    • 第九节 广义最小二乘估计
    • 第十节 小结
    • 练习题三
  • 第四章 独立同分布随机样本的线性回归模型
    • 第一节 渐近理论导论
    • 第二节 线性回归模型假设
    • 第三节 OLS 估计量的一致性
    • 第四节 OLS 估计量的渐近正态性
    • 第五节 渐近方差估计量
    • 第六节 参数假设检验
    • 第七节 条件异方差检验
    • 第八节 小结
    • 练习题四
  • 第五章 平稳时间序列的线性回归模型
    • 第一节 时间序列分析导论
    • 第二节 平稳时间序列线性回归模型假设
    • 第三节 OLS 估计量的一致性
    • 第四节 OLS 估计量的渐近正态性
    • 第五节 渐近方差- 协方差估计
    • 第六节 参数假设检验
    • 第七节 条件异方差和自回归条件异方差检验
    • 第八节 序列相关检验
    • 第九节 小结
    • 练习题五
  • 第六章 具有条件异方差和自相关扰动项的线性回归模型
    • 第一节 问题的提出
    • 第二节 时间序列线性回归模型假设
    • 第三节 长期方差- 协方差估计
    • 第四节 OLS 估计量的一致性
    • 第五节 OLS 估计量的渐近正态性
    • 第六节 参数假设检验
    • 第七节 检验是否需要估计长期方差- 协方差
    • 第八节 Cochrane-Orcutt 方法
    • 第九节 小结
    • 练习题六
  • 第七章 工具变量回归分析
    • 第一节 问题的提出
    • 第二节 假设
    • 第三节 两阶段最小二乘估计
    • 第四节 2SLS 的一致性
    • 第五节 2SLS 的渐近正态性
    • 第六节 方差- 协方差矩阵的解释与估计
    • 第七节 参数假设检验
    • 第八节 Hausman 检验
    • 第九节 小结和讨论
    • 练习题七
  • 第八章 广义矩方法
    • 第一节 矩估计方法导论
    • 第二节 广义矩方法
    • 第三节 GMM 估计量的一致性
    • 第四节 GMM 估计量的渐近正态性
    • 第五节 渐近有效性
    • 第六节 两阶段GMM 最优估计
    • 第七节 渐近方差估计量
    • 第八节 参数假设检验
    • 第九节 模型设定检验
    • 第十节 小结
    • 练习题八
  • 第九章 最大似然估计和拟最大似然估计
    • 第一节 问题的提出
    • 第二节 最大似然估计和拟最大似然估计
    • 第三节 MLE/QMLE 的一致性
    • 第四节 条件概率分布模型正确设定及其含义
    • 第五节 MLE 的渐近分布
    • 第六节 MLE 渐近方差- 协方差的一致估计
    • 第七节 正确模型设定下的参数假设检验
    • 第八节 条件概率分布模型误设及其含义
    • 第九节 QMLE 的渐近分布
    • 第十节 QMLE 的渐近方差- 协方差估计
    • 第十一节 模型误设下的参数假设检验
    • 第十二节 条件概率分布模型设定检验
    • 第十三节 小结
    • 练习题九
  • 第十章 总结
  • 参考文献

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