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内容大纲
本书是一本针对财经专业的学生应用统计学教材。其特色是将应用统计学区分为3篇,分别为基础篇、理论篇和应用篇,应用篇则着重在各种模型的建立。书既然是“应用”,所以本书每章的后面都有实证演练的方向练习(现货期货和期权的多重比较、市场指标的检验、异常资本资产定价模型、专属性资产与公司绩效、波动不对称与市场机能轮动、研发和营销的调节效果、公司治理)。
统计学上还有一些复杂繁琐的内容(动差与动差母函数、e自然底数、正态分布概率等于1的证明、二元随机变量、二元正态分布、抽样分布概率密度函数EXCEL的绘制、EViews回归分析结果说明、多元回归最小平方法的推导、GARCH家族的模型、残差检验、双因子方差分析(随机区集设计)、因子实验), 则列在附录上进行介绍。 -
作者介绍
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目录
第一篇 基础篇
1 数据与统计
1.1 统计在财经上的应用
1.2 统计资料
1.3 变量及其种类
1.4 财经数据的来源
1.5 描述统计与推论统计
1.6 计算机与统计
1.7 统计伦理
实训演练 ———数据下载
习题
专有名词
2 描述统计与概率
2.1 数据汇总
2.2 图表应用
2.3 变量描述
2.4 概率导论
2.5 二元变量
实训演练 ———图表绘制
习题
专有名词
重要公式
3 离散型概率分布
3.1 随机变量
3.2 离散概率分布
3.3 期望值与方差
3.4 二项分布
3.5 泊松分布
3.6 超几何分布
实训演练 ———分布图绘制
习题
专有名词
重要公式
附录3-1:动差与动差母函数
附录3-2:e自然底数
4 连续型概率分布
4.1 均匀分布
4.2 正态分布
4.3 指数分布
4.4 其他连续型分布
4.5 离散与连续的关联性
实训演练
习题
专有名词
重要公式
附录4-1:正态分布概率等于 1的证明
附录4-2:二元随机变量
附录4-3:期望值、方差
附录4-4:条件概率
附录4-5:条件期望值、条件方差
附录4-6:二元正态分布
第二篇 理论篇
5 随机抽样
5.1 总体与样本
5.2 点估计
5.3 抽样分布
5.4 点估计的性质
5.5 抽样方法
5.6 抽样误差
实训演练
习题
专有名词
重要公式
附录:用 Excel绘制抽样分布概率密度函数
6 区间估计
6.1 z分数
6.2 区间估计 ———平均数
6.3 样本数大小
6.4 区间估计 ———方差
实训演练 ———现货、期货和期权的多重比较
习题
专有名词
重要公式
7 假设检验
7.1 假设设定
7.2 统计推论
7.3 检验力
7.4 两总体的检验
7.5 其他检验
实训演练 ———市场指标的检验
习题
专有名词
重要公式
8 简单回归
8.1 简单线性回归模型
8.2 最小二乘法
8.3 决定系数
8.4 显著性检验
8.5 估计与预测
8.6 残差分析
8.7 回归诊断的程序
实训演练
习题
专有名词
重要公式
附录:EViews回归分析结果说明
第三篇 应用篇
9 多元回归
9.1 多元回归模型
9.2 最小二乘法
9.3 复决定系数
9.4 模型检验
9.5 多重共线性
9.6 建立回归模型的步骤
9.7 标准化回归系数
实训演练 ———资产专用性程度
习题
专有名词
重要公式
附录:最小二乘法
10 时间序列分析
10.1 数列类型
10.2 指数
10.3 时间序列分析模式
10.4 ARMA模型
10.5 向量自回归
10.6 GARCH模型
实训演练 ———波动不对称与市场机能轮动
习题
专有名词
重要公式
附录10-1:GARCH家族的模型
附录10-2:残差检验
11 非线性模型
11.1 变量应用
11.2 常见的非线性模型
11.3 调节效果
11.4 多项次模型
实训演练
习题
专有名词
重要公式
12 虚拟变量
12.1 方差分析
12.2 二元变量
12.3 断点回归
12.4 差分
实训演练
习题
专有名词
重要公式
附录12-1:双因子方差分析 (随机区集设计 )
附录12-2:因子试验
13 联立方程组
13.1 中介效应
13.2 工具变量
实训演练——企业能力与三大费用
专有名词
重要公式
14 面板数据
14.1 基本概念
14.2 静态面板数据
14.3 动态面板数据
实训演练
专有名词
重要公式
参考文献
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