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内容大纲
本书内容主要包括：计量经济学及其Python应用环境，Python在一元回归分析中的应用，Python在多元回归分析中的应用，Python在多重共线性中的应用，Python在异方差中的应用，Python在自相关中的应用，Python在时间序列分析自相关性与平稳性中的应用，Python在时间序列分析ARIMA等模型中的应用，Python在时间序列分析ARCH与GARCH模型中的应用，Python在面板数据计量分析中的应用，Python在广义矩估计与最大似然估计中的应用，Python在格兰杰因果关系中的应用，Python在协整配对交易策略中的应用。本书最后提供了两个附录、分别为计量经济学Python工作环境准备，以及Python基础知识与编程。
本书紧跟数字经济与财经数据科学时代潮流，内容新颖、全面，实用性强，集理论、方法、应用于一体，可作为经济学、数字经济、统计学、数量经济学、应用数学、金融学、会计学、大数据管理与应用等相关专业的本科生与研究生教材或参考用书。 -
作者介绍
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目录
前言
第1章 计量经济学及其Python应用环境
1.1 计量经济学的含义
1.2 计量经济分析建模步骤
1.3 经济数据类型
1.4 经济数据来源
1.5 计量经济分析工具简介
1.6 Python的下载与安装
1.7 国内财经数据Python存取方法的应用
1.8 国外财经数据Python存取方法的应用
练习题
第2章 Python在一元回归分析中的应用
2.1 理论一元回归方程
2.2 估计一元回归方程
2.3 一元线性回归方程模型的统计检验
2.4 一元线性回归模型预测的置信区间
2.5 一元线性回归分析的Python应用
练习题
第3章 Python在多元回归分析中的应用
3.1 多元线性回归分析基本理论
3.2 虚拟变量
3.3 多元线性回归分析的Python应用
3.4 多元线性回归分析的Scikit-Learn工具应用
3.5 逻辑回归分析的Python应用
3.6 广义线性回归分析的Python应用
练习题
第4章 Python在多重共线性中的应用
4.1 多重共线性的概念
4.2 多重共线性的后果
4.3 产生多重共线性的原因
4.4 多重共线性的识别和检验
4.5 消除多重共线性的方法
4.6 多重共线性诊断的Python应用
4.7 多重共线性消除的Python应用
练习题
第5章 Python在异方差中的应用
5.1 异方差的概念
5.2 异方差产生的原因
5.3 异方差的后果
5.4 异方差的识别和检验
5.5 消除异方差的方法
5.6 异方差诊断的Python应用
5.7 异方差消除的Python应用
5.8 异方差应用实例
练习题
第6章 Python在自相关中的应用
6.1 自相关的概念
6.2 产生自相关的原因
6.3 自相关的后果
6.4 自相关的识别和检验
6.5 自相关的处理方法
6.6 自相关诊断的Python应用
6.7 自相关消除的Python应用
6.8 金融市场数据自相关实例
练习题
第7章 Python在时间序列分析自相关性与平稳性中的应用
7.1 自相关性
7.2 平稳性
7.3 白噪声和随机游走
7.4 Python模拟白噪声和平稳性检验
7.5 沪深300价格数据的平稳性检验分析
7.6 单位根检验
练习题
第8章 Python在时间序列分析ARIMA等模型中的应用
8.1 Python在AR模型中的应用
8.2 Python在MA模型中的应用
8.3 Python在ARMA模型中的应用
8.4 Python在ARIMA模型中的应用
练习题
第9章 Python在时间序列分析ARCH与GARCH模型中的应用
9.1 股票收益率时间序列的特点
9.2 Python在ARCH模型中的应用
9.3 Python在GARCH模型中的应用
练习题
第10章 Python在面板数据计量分析中的应用
10.1 面板数据计量分析的基本理论
10.2 Python应用实例
练习题
第11章 Python在广义矩估计与最大似然估计中的应用
11.1 Python在广义矩估计中的应用
11.2 Python在最大似然估计中的应用
练习题
第12章 Python在格兰杰因果关系中的应用
12.1 格兰杰因果关系
12.2 格兰杰因果关系检验
12.3 Python的应用实例
练习题
第13章 Python在协整配对交易策略中的应用
13.1 基于Bigquant平台的协整配对交易策略
13.2 基于Python环境的协整配对交易策略
练习题
附录
附录A 计量经济学Python工作环境准备
附录B Python基础知识与编程
练习题
参考文献
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