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    • 应用计量经济学(EViews与SAS实例)/核心课程系列/北京大学经济学教材系列
      • 作者:编者:秦雪征|总主编:孙祁祥
      • 出版社:北京大学
      • ISBN:9787301266045
      • 出版日期:2016/03/01
      • 页数:280
    • 售价:15.6
  • 内容大纲

        秦雪征编著的这本《应用计量经济学(EViews与SAS实例)》系统讲授应用计量经济学的基础知识和主要模型,并结合计算机应用实例(Eviews和SAS软件)展现计量经济模型的实现方法和实证经济研究的基本步骤。本书的结构基本按照专题的形式,由浅入深,逐步展开。从最简单的二元线性回归模型和普通最小二乘估计法开始,先后介绍了方程形式的选择技巧、假设检验的操作方法,以及对异方差、自相关、时间趋势和季节性等常见问题的处理,逐渐过渡到针对特殊数据结构的分析模型,如时间序列模型、混合截面数据模型、面板数据模型、二元选择及有限因变量模型等。最后介绍了几种较为高级的计量经济学模型,如工具变量模型、联立方程模型等。
  • 作者介绍

        秦雪征,北京大学经济学院副教授、博士生导师、院长助理,美国纽约州立大学经济学博士。研究领域为卫生经济学、劳动经济学和应用计量经济学。     秦雪征博士是留美经济学会、国际卫生经济学协会、中国卫生政策与管理协会等国际学术组织成员。目前在北京大学讲授计量经济学、卫生经济学、中国经济转型等课程,教学成果曾在全国多媒体课程比赛中获奖。
  • 目录

    第一章  计量经济学导论
      第一节  引言
      第二节  什么是计量经济学
      第三节  计量经济研究的步骤
      第四节  计量经济学涉及的主要数据类型
      第五节  计量经济学的主要研究方法
      第六节  计量经济分析软件
      本章总结
      思考与练习
    第二章  EViews与SAS软件简介
      第一节  EViews简介
      第二节  SAS简介
      本章总结
      思考与练习
    第三章  简单线性回归模型
      第一节  回归的含义
      第二节  回归的几个基本概念
      第三节  一元回归模型的估计
      第四节  计算机应用实例
      本章总结
      思考与练习
    第四章  多元线性回归模型
      第一节  多元线性回归模型的含义
      第二节  多元线性回归的参数估计——普通最小二乘法
      第三节  OLS的有效性——高斯—马尔可夫定理
      第四节  OLS估计量的方差
      第五节  计算机应用实例
      本章总结
      思考与练习
      附录:多元线性回归的矩阵表达
    第五章  假设检验
      第一节  假设检验的基本原理
      第二节  单参数假设检验:t检验
      第三节  置信区间
      第四节  多参数假设检验:F检验
      第五节  计算机应用实例
      本章总结
      思考与练习
    第六章  方程形式的选择与虚拟变量的使用
      第一节  双对数线性模型
      第二节  半对数线性模型
      第三节  多项式回归模型
      第四节  虚拟变量在多元回归分析中的应用
      第五节  常见的模型设定错误
      第六节  数据测度单位
      第七节  计算机应用实例
      本章总结
      思考与练习
    第七章  时间趋势与季节性
      第一节  时间趋势模型

      第二节  消除时间趋势的方法
      第三节  季节性
      第四节  消除季节性的方法
      第五节  计算机应用实例
      本章总结
      思考与练习
    第八章  异方差与自相关
      第一节  异方差性
      第二节  对异方差的检验
      第三节  对异方差的修正
      第四节  序列自相关
      第五节  对序列自相关性的检验
      第六节  序列自相关模型的修正
      第七节  计算机应用实例
      本章总结
      思考与练习
    第九章  经典时间序列模型
      第一节  时间序列的结构与平稳性
      第二节  ARMA过程和ARIMA过程
      第三节  ARIMA过程的估计方法
      第四节  计算机应用实例
      本章总结
      思考与练习
    第十章  时间序列的深入专题
      第一节  VAR模型
      第二节  ARCH模型与GARCH模型
      第三节  非平稳时间序列与单位根检验
      第四节  协整
      第五节  计算机应用实例
      本章总结
      思考与练习
    第十一章  混合截面数据模型
      第一节  混合截面数据的性质
      第二节  混合截面数据的检验
      第三节  利用独立混合截面进行政策分析
      第四节  计算机应用实例
      本章总结
      思考与练习
    第十二章  面板数据模型
      第一节  面板数据的性质
      第二节  一阶差分模型
      第三节  固定效应模型
      第四节  随机效应模型
      第五节  计算机应用实例
      本章总结
      思考与练习
    第十三章  二元选择模型
      第一节  二元选择问题
      第二节  线性概率模型
      第三节  Probit模型和Logit模型

      第四节  二元选择模型的比较
      第五节  计算机应用实例
      本章总结
      思考与练习
    第十四章  截取数据与断尾数据模型
      第一节  截取数据与断尾数据
      第二节  Tobit模型
      第三节  断尾数据模型
      第四节  计算机应用实例
      本章总结
      思考与练习
    第十五章  内生性与工具变量估计
      第一节  内生性
      第二节  工具变量估计
      第三节  工具变量选取实例
      第四节  两阶段最小二乘法
      第五节  豪斯曼检验
      第六节  识别条件的判定及检验
      第七节  计算机应用实例
      本章总结
      思考与练习
    第十六章  回归方程系统模型
      第一节  回归方程系统
      第二节  似不相关回归模型
      第三节  联立方程模型——简介
      第四节  联立方程模型的识别
      第五节  联立方程模型的估计
      第六节  计算机应用实例
      本章总结
      思考与练习
    参考书目

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