現代統計學(xué)叢書(shū)：高等計量經(jīng)濟學(xué)基礎簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2019-10-15 17:31
來(lái)源：京東
作者：京東
現代統計學(xué)叢書(shū)：高等計量經(jīng)濟學(xué)基礎
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內容簡(jiǎn)介: 高等計量經(jīng)濟學(xué)是金融工程的基礎課程。
《現代統計學(xué)叢書(shū)：高等計量經(jīng)濟學(xué)基礎》介紹了回歸分析、時(shí)間序列分析、面板數據分析的基本思想和內容。由于屬性數據大量出現在金融數據中，書(shū)中也簡(jiǎn)要介紹了有關(guān)屬性數據分析和建模的一些內容。每章結合金融工程研究中的問(wèn)題來(lái)介紹和解釋有關(guān)的基本概念和內容，并配有一定量的習題。
《現代統計學(xué)叢書(shū)：高等計量經(jīng)濟學(xué)基礎》可作為金融工程碩士研究生的教學(xué)用書(shū)，也可作為經(jīng)濟學(xué)、金融工程、證券和基金等從業(yè)人員了解有關(guān)理論和應用的入門(mén)參考書(shū)。
《現代統計學(xué)叢書(shū)：高等計量經(jīng)濟學(xué)基礎》介紹了回歸分析、時(shí)間序列分析、面板數據分析的基本思想和內容。由于屬性數據大量出現在金融數據中，書(shū)中也簡(jiǎn)要介紹了有關(guān)屬性數據分析和建模的一些內容。每章結合金融工程研究中的問(wèn)題來(lái)介紹和解釋有關(guān)的基本概念和內容，并配有一定量的習題。
《現代統計學(xué)叢書(shū)：高等計量經(jīng)濟學(xué)基礎》可作為金融工程碩士研究生的教學(xué)用書(shū)，也可作為經(jīng)濟學(xué)、金融工程、證券和基金等從業(yè)人員了解有關(guān)理論和應用的入門(mén)參考書(shū)。
作者簡(jiǎn)介:
目錄:第一章 線(xiàn)性代數和矩陣基本知識
1.1 線(xiàn)性代數基本知識
1.1.1 向量空間
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 矩陣的一般理論和性質(zhì)
1.3 矩陣的數字特征
1.4 幾類(lèi)特殊的矩陣
1.5 二次型
1.6 矩陣的特殊運算與矩陣的微商
第二章 多元統計分析基本知識
2.1 隨機向量的數字特征
2.2 多元正態(tài)及由它生成的統計量
2.3 矩陣正態(tài)分布和Wishart分布
2.4 相關(guān)性分析和關(guān)聯(lián)性分析
2.5 其他重要的多元分布
2.6 Copula
2.6.1 Copula的定義和性質(zhì)
2.6.2 幾個(gè)重要的Copula
2.6.3 阿基米德Copula與對應的秩相關(guān)系數
2.6.4 Copula的C藤和D藤分解
2.7 大數定律和中心極限定理
第三章 回歸分析
3.1 多元線(xiàn)性回歸模型
3.1.1 古典假定以及統計推斷
3.1.2 多重共線(xiàn)性
3.1.3 異方差性
3.1.4 自相關(guān)性
3.1.5 解釋變量與誤差項的相關(guān)性
3.1.6 分塊回歸與偏回歸估計
3.2 多元統計分析
3.2.1 多元模型
3.2.2 主成分分析與因子分析
3.2.3 偏最小二乘方法
3.3 非線(xiàn)性回歸模型
3.3.1 可化為線(xiàn)性的非線(xiàn)性回歸模型
3.3.2 非線(xiàn)性回歸模型及其最小二乘估計
3.3.3 變參數線(xiàn)性回歸模型
3.4 非參數回歸方法
3.4.1 非參數回歸模型
3.4.2 核密度估計
3.4.3 非參數均值回歸
3.4.4 局部多項式回歸
3.4.5 半參數模型
3.4.6 樣條方法
3.5 分位點(diǎn)回歸模型
3.5.1 線(xiàn)性分位點(diǎn)回歸模型
3.5.2 非線(xiàn)性分位點(diǎn)回歸模趔
第四章 時(shí)間序列分析
4.1 差分方程
4.1.1 常系數齊次差分方程
4.1.2 非齊次差分方程
……
第五章 面板數據分析
第六章 屬性數據分析
第七章 常用的估計方法
1.1 線(xiàn)性代數基本知識
1.1.1 向量空間
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 矩陣的一般理論和性質(zhì)
1.3 矩陣的數字特征
1.4 幾類(lèi)特殊的矩陣
1.5 二次型
1.6 矩陣的特殊運算與矩陣的微商
第二章 多元統計分析基本知識
2.1 隨機向量的數字特征
2.2 多元正態(tài)及由它生成的統計量
2.3 矩陣正態(tài)分布和Wishart分布
2.4 相關(guān)性分析和關(guān)聯(lián)性分析
2.5 其他重要的多元分布
2.6 Copula
2.6.1 Copula的定義和性質(zhì)
2.6.2 幾個(gè)重要的Copula
2.6.3 阿基米德Copula與對應的秩相關(guān)系數
2.6.4 Copula的C藤和D藤分解
2.7 大數定律和中心極限定理
第三章 回歸分析
3.1 多元線(xiàn)性回歸模型
3.1.1 古典假定以及統計推斷
3.1.2 多重共線(xiàn)性
3.1.3 異方差性
3.1.4 自相關(guān)性
3.1.5 解釋變量與誤差項的相關(guān)性
3.1.6 分塊回歸與偏回歸估計
3.2 多元統計分析
3.2.1 多元模型
3.2.2 主成分分析與因子分析
3.2.3 偏最小二乘方法
3.3 非線(xiàn)性回歸模型
3.3.1 可化為線(xiàn)性的非線(xiàn)性回歸模型
3.3.2 非線(xiàn)性回歸模型及其最小二乘估計
3.3.3 變參數線(xiàn)性回歸模型
3.4 非參數回歸方法
3.4.1 非參數回歸模型
3.4.2 核密度估計
3.4.3 非參數均值回歸
3.4.4 局部多項式回歸
3.4.5 半參數模型
3.4.6 樣條方法
3.5 分位點(diǎn)回歸模型
3.5.1 線(xiàn)性分位點(diǎn)回歸模型
3.5.2 非線(xiàn)性分位點(diǎn)回歸模趔
第四章 時(shí)間序列分析
4.1 差分方程
4.1.1 常系數齊次差分方程
4.1.2 非齊次差分方程
……
第五章 面板數據分析
第六章 屬性數據分析
第七章 常用的估計方法
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