計量經(jīng)濟學(xué)模型及R語(yǔ)言應用/暨南大學(xué)經(jīng)濟管理實(shí)驗中心實(shí)驗教材簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2019-10-25 14:10
來(lái)源：京東
作者：京東
計量經(jīng)濟學(xué)模型及R語(yǔ)言應用/暨南大學(xué)經(jīng)濟管理實(shí)驗中心實(shí)驗教材
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內容簡(jiǎn)介: 《計量經(jīng)濟學(xué)模型及R語(yǔ)言應用/暨南大學(xué)經(jīng)濟管理實(shí)驗中心實(shí)驗教材》則均衡地介紹了計量經(jīng)濟學(xué)的理論與應用，使之能滿(mǎn)足更多專(zhuān)業(yè)方向的學(xué)生和研究者的需求。在理論方面，全書(shū)主要采用經(jīng)濟管理領(lǐng)域的實(shí)際計量經(jīng)濟學(xué)數據來(lái)闡述方法論?！队嬃拷?jīng)濟學(xué)模型及R語(yǔ)言應用/暨南大學(xué)經(jīng)濟管理實(shí)驗中心實(shí)驗教材》在給出一般性理論描述的同時(shí)，注重通過(guò)各種簡(jiǎn)單實(shí)例演繹具體的推導過(guò)程，清晰地闡釋有關(guān)理論，方便讀者對理論的理解。在應用方面，《計量經(jīng)濟學(xué)模型及R語(yǔ)言應用/暨南大學(xué)經(jīng)濟管理實(shí)驗中心實(shí)驗教材》提供了基于模擬數據和真實(shí)數據的豐富例證，通過(guò)基于模擬數據的例子使讀者深刻認識到時(shí)間序列的基本性質(zhì)，并通過(guò)基于真實(shí)數據的例子使讀者體會(huì )計量經(jīng)濟學(xué)模型的實(shí)際應用效果。
《計量經(jīng)濟學(xué)模型及R語(yǔ)言應用/暨南大學(xué)經(jīng)濟管理實(shí)驗中心實(shí)驗教材》可作為一個(gè)學(xué)期的課程教材，供經(jīng)濟、管理、統計、工程及定量社會(huì )科學(xué)等專(zhuān)業(yè)的學(xué)生使用，讀者需要具備從基本應用統計到多元線(xiàn)性回歸等多方面的基礎知識。只要讀者具備基本的高等數學(xué)知識，即可閱讀《計量經(jīng)濟學(xué)模型及R語(yǔ)言應用/暨南大學(xué)經(jīng)濟管理實(shí)驗中心實(shí)驗教材》。而要深入理解《計量經(jīng)濟學(xué)模型及R語(yǔ)言應用/暨南大學(xué)經(jīng)濟管理實(shí)驗中心實(shí)驗教材》的理論，則需具備一定的數學(xué)與統計學(xué)知識。
《計量經(jīng)濟學(xué)模型及R語(yǔ)言應用/暨南大學(xué)經(jīng)濟管理實(shí)驗中心實(shí)驗教材》可作為一個(gè)學(xué)期的課程教材，供經(jīng)濟、管理、統計、工程及定量社會(huì )科學(xué)等專(zhuān)業(yè)的學(xué)生使用，讀者需要具備從基本應用統計到多元線(xiàn)性回歸等多方面的基礎知識。只要讀者具備基本的高等數學(xué)知識，即可閱讀《計量經(jīng)濟學(xué)模型及R語(yǔ)言應用/暨南大學(xué)經(jīng)濟管理實(shí)驗中心實(shí)驗教材》。而要深入理解《計量經(jīng)濟學(xué)模型及R語(yǔ)言應用/暨南大學(xué)經(jīng)濟管理實(shí)驗中心實(shí)驗教材》的理論，則需具備一定的數學(xué)與統計學(xué)知識。
作者簡(jiǎn)介:
目錄:總序
前言
1 引論
1.1 計量經(jīng)濟學(xué)概述
1.1.1 計量經(jīng)濟學(xué)簡(jiǎn)介
1.1.2 計量經(jīng)濟學(xué)的發(fā)展
1.1.3 計量經(jīng)濟學(xué)方法
1.2 計量經(jīng)濟學(xué)內容與建模技術(shù)
1.2.1 計量經(jīng)濟學(xué)的內容體系
1.2.2 計量經(jīng)濟學(xué)的建模技術(shù)
1.2.3 計量經(jīng)濟學(xué)的建模步驟
1.3 計量經(jīng)濟學(xué)數據的處理
1.3.1 計量經(jīng)濟學(xué)數據的類(lèi)型
1.3.2 計量經(jīng)濟學(xué)數據的收集
1.3.3 計量經(jīng)濟學(xué)軟件的使用
1.4 R語(yǔ)言在計量經(jīng)濟學(xué)中的應用
1.4.1 R語(yǔ)言的編程環(huán)境
1.4.2 R語(yǔ)言的快速應用
練習題
2 △經(jīng)典回歸分析模型
△2.1 線(xiàn)性回歸分析模型
2.1.1 單變量線(xiàn)性回歸分析簡(jiǎn)介
2.1.2 多變量線(xiàn)性回歸模型建立
2.1.3 多變量線(xiàn)性回歸模型檢驗
2.1.4 建立有用的回歸分析模型
2.2 線(xiàn)性相關(guān)分析模型
△2.2.1 簡(jiǎn)單線(xiàn)性相關(guān)
2.2.2 偏相關(guān)分析模型
2.2.3 復相關(guān)分析模型
2.3 含虛擬變量回歸模型
2.3.1 虛擬變量及其作用
2.3.2 虛擬變量的設置方式
2.3.3 虛擬變量的特殊應用
2.4 非線(xiàn)性回歸分析模型
2.4.1 單變量非線(xiàn)性回歸分析模型
2.4.2 多變量非線(xiàn)性回歸分析模型
2.4.3 生產(chǎn)函數、彈性分析及貢獻率
練習題
3 非典型回歸分析模型
3.1 回歸分析模型的診斷
3.1.1 回歸診斷的概念
3.1.2 殘差的正態(tài)性檢驗
3.1.3 模型的影響分析
3.1.4 變量的共線(xiàn)性診斷
3.2 誤差的異方差檢驗與建模
3.2.1 異方差的概念及其來(lái)源
3.2.2 異方差的影響及其檢驗
3.2.3 異方差模型的處理方法
3.3 誤差的相關(guān)性及其檢驗
3.3.1 誤差的相關(guān)性概念
3.3.2 誤差自相關(guān)性檢驗
3.3.3 誤差的相關(guān)性處理方法
3.3.4 滯后算子函數及其應用-
練習題
4 經(jīng)典時(shí)間序列模型
4.1 時(shí)間序列的基本概念
4.1.1 時(shí)間序列的含義
4.1.2 時(shí)間序列的相關(guān)性
4.1.3 序歹0自相關(guān)性判斷
4.2 時(shí)間序列自回歸AR模型-
4.2.1 AR模型的平穩性條件
4.2.2 AR模型的自相關(guān)函數
4.2.3 AR模型的估計與識別
4.3 時(shí)間序列移動(dòng)平均MA模型
4.3.1 MA模型的基本形式
4.3.2 MA模型的階數確定
4.3.3 MA模型的參數估計
4.4 自回歸移動(dòng)平均ARMA模型
4.4.1 ARMA模型的概念
4.4.2 ARMA模型的相關(guān)分析
4.4.3 ARMA模型的統計推斷
4.5 分布滯后與自回歸模型
4.5.1 滯后效應與滯后變量模型
4.5.2 分布滯后模型的參數估計
4.5.3 自回歸模型及其估計
練習題
5 擴展時(shí)間序列模型
5.1 非平穩時(shí)間序列模型
5.1.1 時(shí)間序列的非平穩性
5.1.2 時(shí)間序列的差分技術(shù)
5.1.3 時(shí)間序列的非平穩性檢驗
5.1.4 非平穩時(shí)間序列模型的建立
5.2 協(xié)整與誤差修正模型
5.2.1 協(xié)整的定義和檢驗
5.2.2 誤差修正模型（EcM）原理
5.2.3 格蘭杰因果關(guān)系檢驗
5.2.4 協(xié)整和ECM的實(shí)證分析
*5.3 異方差時(shí)間序列模型
5.3.1 ARcH模型
5.3.2 GARCH模型
5.3.3 實(shí)證分析
5.4 時(shí)間序列模型的診斷與評價(jià)
5.4.1 時(shí)間序列模型的診斷
5.4.2 時(shí)間序列模型的優(yōu)劣評價(jià)
5.4.3 基于預測的評價(jià)方法
練習題
附錄A R語(yǔ)言軟件
附錄B R語(yǔ)言函數
參考文獻
前言
1 引論
1.1 計量經(jīng)濟學(xué)概述
1.1.1 計量經(jīng)濟學(xué)簡(jiǎn)介
1.1.2 計量經(jīng)濟學(xué)的發(fā)展
1.1.3 計量經(jīng)濟學(xué)方法
1.2 計量經(jīng)濟學(xué)內容與建模技術(shù)
1.2.1 計量經(jīng)濟學(xué)的內容體系
1.2.2 計量經(jīng)濟學(xué)的建模技術(shù)
1.2.3 計量經(jīng)濟學(xué)的建模步驟
1.3 計量經(jīng)濟學(xué)數據的處理
1.3.1 計量經(jīng)濟學(xué)數據的類(lèi)型
1.3.2 計量經(jīng)濟學(xué)數據的收集
1.3.3 計量經(jīng)濟學(xué)軟件的使用
1.4 R語(yǔ)言在計量經(jīng)濟學(xué)中的應用
1.4.1 R語(yǔ)言的編程環(huán)境
1.4.2 R語(yǔ)言的快速應用
練習題
2 △經(jīng)典回歸分析模型
△2.1 線(xiàn)性回歸分析模型
2.1.1 單變量線(xiàn)性回歸分析簡(jiǎn)介
2.1.2 多變量線(xiàn)性回歸模型建立
2.1.3 多變量線(xiàn)性回歸模型檢驗
2.1.4 建立有用的回歸分析模型
2.2 線(xiàn)性相關(guān)分析模型
△2.2.1 簡(jiǎn)單線(xiàn)性相關(guān)
2.2.2 偏相關(guān)分析模型
2.2.3 復相關(guān)分析模型
2.3 含虛擬變量回歸模型
2.3.1 虛擬變量及其作用
2.3.2 虛擬變量的設置方式
2.3.3 虛擬變量的特殊應用
2.4 非線(xiàn)性回歸分析模型
2.4.1 單變量非線(xiàn)性回歸分析模型
2.4.2 多變量非線(xiàn)性回歸分析模型
2.4.3 生產(chǎn)函數、彈性分析及貢獻率
練習題
3 非典型回歸分析模型
3.1 回歸分析模型的診斷
3.1.1 回歸診斷的概念
3.1.2 殘差的正態(tài)性檢驗
3.1.3 模型的影響分析
3.1.4 變量的共線(xiàn)性診斷
3.2 誤差的異方差檢驗與建模
3.2.1 異方差的概念及其來(lái)源
3.2.2 異方差的影響及其檢驗
3.2.3 異方差模型的處理方法
3.3 誤差的相關(guān)性及其檢驗
3.3.1 誤差的相關(guān)性概念
3.3.2 誤差自相關(guān)性檢驗
3.3.3 誤差的相關(guān)性處理方法
3.3.4 滯后算子函數及其應用-
練習題
4 經(jīng)典時(shí)間序列模型
4.1 時(shí)間序列的基本概念
4.1.1 時(shí)間序列的含義
4.1.2 時(shí)間序列的相關(guān)性
4.1.3 序歹0自相關(guān)性判斷
4.2 時(shí)間序列自回歸AR模型-
4.2.1 AR模型的平穩性條件
4.2.2 AR模型的自相關(guān)函數
4.2.3 AR模型的估計與識別
4.3 時(shí)間序列移動(dòng)平均MA模型
4.3.1 MA模型的基本形式
4.3.2 MA模型的階數確定
4.3.3 MA模型的參數估計
4.4 自回歸移動(dòng)平均ARMA模型
4.4.1 ARMA模型的概念
4.4.2 ARMA模型的相關(guān)分析
4.4.3 ARMA模型的統計推斷
4.5 分布滯后與自回歸模型
4.5.1 滯后效應與滯后變量模型
4.5.2 分布滯后模型的參數估計
4.5.3 自回歸模型及其估計
練習題
5 擴展時(shí)間序列模型
5.1 非平穩時(shí)間序列模型
5.1.1 時(shí)間序列的非平穩性
5.1.2 時(shí)間序列的差分技術(shù)
5.1.3 時(shí)間序列的非平穩性檢驗
5.1.4 非平穩時(shí)間序列模型的建立
5.2 協(xié)整與誤差修正模型
5.2.1 協(xié)整的定義和檢驗
5.2.2 誤差修正模型（EcM）原理
5.2.3 格蘭杰因果關(guān)系檢驗
5.2.4 協(xié)整和ECM的實(shí)證分析
*5.3 異方差時(shí)間序列模型
5.3.1 ARcH模型
5.3.2 GARCH模型
5.3.3 實(shí)證分析
5.4 時(shí)間序列模型的診斷與評價(jià)
5.4.1 時(shí)間序列模型的診斷
5.4.2 時(shí)間序列模型的優(yōu)劣評價(jià)
5.4.3 基于預測的評價(jià)方法
練習題
附錄A R語(yǔ)言軟件
附錄B R語(yǔ)言函數
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