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高等计量经济学基础

样章
作者：
缪柏其 叶五一
定价：
69.00元
ISBN：
978-7-04-037240-3
版面字数：
380.000千字
开本：
16开
全书页数：
314页
装帧形式：
平装
重点项目：
暂无
出版时间：
2013-06-13
读者对象：
学术著作
一级分类：
自然科学
二级分类：
数学与统计
三级分类：
金融数学

《现代统计学丛书：高等计量经济学基础》介绍了回归分析、时间序列分析、面板数据分析的基本思想和内 容。由于属性数据大量出现在金融数据中，书中也简要介绍了有关属性数据分析和建模的一些内容。每章结合金融工程研究中的问题来介绍和解释有关的基本概念和 内容，并配有一定量的习题。

《现代统计学丛书：高等计量经济学基础》可作为金融工程硕士研究生的教学用书，也可作为经济学、金融工程、证券和基金等从业人员了解有关理论和应用的入门参考书。

 

  • 前辅文
  • 第一章 线性代数和矩阵基本知识
    • §1.1 线性代数基本知识
      • §1.1.1 向量空间
      • §1.1.2 Gram-Schmidt 正交化程序
      • §1.1.3 向量的正交投影和Bessel 不等式
    • §1.2 矩阵的一般理论和性质
    • §1.3 矩阵的数字特征
    • §1.4 几类特殊的矩阵
    • §1.5 二次型
    • §1.6 矩阵的特殊运算与矩阵的微商
  • 第二章 多元统计分析基本知识
    • §2.1 随机向量的数字特征
    • §2.2 多元正态及由它生成的统计量
    • §2.3 矩阵正态分布和Wishart 分布
    • §2.4 相关性分析和关联性分析
    • *§2.5 其他重要的多元分布
    • §2.6 Copula
      • §2.6.1 Copula 的定义和性质
      • §2.6.2 几个重要的Copula
      • §2.6.3 阿基米德Copula 与对应的秩相关系数
      • §2.6.4 Copula 的C 藤和D 藤分解
    • §2.7 大数定律和中心极限定理
  • 第三章 回归分析
    • §3.1 多元线性回归模型
      • §3.1.1 古典假定以及统计推断
      • §3.1.2 多重共线性
      • §3.1.3 异方差性
      • §3.1.4 自相关性
      • §3.1.5 解释变量与误差项的相关性
      • §3.1.6 分块回归与偏回归估计
    • *§3.2 多元统计分析
      • §3.2.1 多元模型
      • *§3.2.2 主成分分析与因子分析
      • *§3.2.3 偏最小二乘方法
    • §3.3 非线性回归模型
      • §3.3.1 可化为线性的非线性回归模型
      • §3.3.2 非线性回归模型及其最小二乘估计
      • §3.3.3 变参数线性回归模型
    • §3.4 非参数回归方法
      • §3.4.1 非参数回归模型
      • §3.4.2 核密度估计
      • §3.4.3 非参数均值回归
      • §3.4.4 局部多项式回归
      • §3.4.5 半参数模型
      • §3.4.6 样条方法
    • §3.5 分位点回归模型
      • §3.5.1 线性分位点回归模型
      • §3.5.2 非线性分位点回归模型
  • 第四章 时间序列分析
    • §4.1 差分方程
      • §4.1.1 常系数齐次差分方程
      • §4.1.2 非齐次差分方程
    • §4.2 平稳过程的定义
    • §4.3 线性时间序列
      • §4.3.1 常用时间序列的定义
      • §4.3.2ARMA (p,q)的平稳性
      • §4.3.3 时间域上平稳ARMA(p,q)的研究
      • §4.3.4 频率域上平稳ARMA(p,q)的研究
    • §4.4 平稳线性序列的参数估计
      • §4.4.1 平稳过程均值μ的估计
      • §4.4.2 平稳过程自协方差和自相关函数的估计
      • §4.4.3 自回归模型的参数估计
      • §4.4.4 自回归模型阶数p的估计
    • §4.5 非平稳过程与单位根
      • §4.5.1 单整
      • §4.5.2 单位根检验
      • §4.5.3 结构突变序列单位根检验
    • §4.6 协整与误差修正模型
      • §4.6.1 协整
      • §4.6.2 协整的检验
      • §4.6.3 误差修正模型
    • §4.7 非线性时间序列
      • §4.7.1 门限自回归模型
      • §4.7.2 异方差性与GARCH 模型
      • §4.7.3 非参数时间序列模型
  • 第五章 面板数据分析
    • §5.1 面板数据模型简介
      • §5.1.1 面板数据模型简介
      • §5.1.2 面板数据模型的协方差分析
      • §5.1.3 面板数据模型的设定
    • §5.2 变截距简单回归模型
      • §5.2.1 固定效应变截距模型
      • §5.2.2 随机效应变截距模型
      • §5.2.3 Mundlak 公式
      • §5.2.4 固定效应以及随机效应模型的选择
    • *§5.3 面板数据的单位根检验
    • *§5.4 面板数据的协整检验
  • 第六章 属性数据分析
    • §6.1 属性数据简介
    • §6.2 虚拟解释变量模型
      • §6.2.1 虚拟变量
      • §6.2.2 虚拟解释变量综合应用
    • §6.3 虚拟被解释变量模型
      • §6.3.1 广义线性模型
      • §6.3.2 二元数据广义线性模型
      • §6.3.3 多元数据广义线性模型
  • 第七章 常用的估计方法
    • §7.1 极大似然估计
      • §7.1.1 极大似然估计简介
      • §7.1.2 简单线性回归模型的极大似然估计
      • §7.1.3 多元线性回归模型的极大似然估计
      • §7.1.4 非线性模型的极大似然估计
      • §7.1.5 似然比检验
    • §7.2 广义矩估计
      • §7.2.1 参数的广义矩估计
      • §7.2.2 矩条件以及广义矩估计
      • §7.2.3 一些估计量的GMM 估计解释
      • §7.2.4 关于广义矩估计的假设检验
      • §7.2.5 GMM 方法的具体应用
    • §7.3 Bayes 估计方法
      • §7.3.1 Bayes 估计方法简介
      • §7.3.2 先验分布的确定
      • §7.3.3 正态线性回归模型的Bayes 估计
      • §7.3.4 Bayes 统计推断
      • §7.3.5 Bayes 方法的应用-----Bayes VaR
    • §7.4 联立方程模型及其估计
  • 参考文献
  • 名词索引
  • 版权

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