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简介
本书全面介绍了计量经学学的主要理论和方法,尤其是20世纪80年代以来重要的和最新的发展,并将它们纳入一个完整、清晰的体系之中。本书在数学描述方面适当淡化，以讲清楚方法、思路为目标，不做大量的推导和证明，重点放在如何运用各种计量经济方法对实际的经济问题进行分析、建模、预测、模拟等实际操作上。本书中的实际案例大多数是作者在实践中运用的实例和国内外的经典实例，并基于EViews软件来介绍实际应用，具有很强的可操作性。
本书可作为本科生及研究生的教材，也可作为在经济、统计、金融等领域从事定量分析的工作人员的参考书。
目录
前言
第1部分 数据分析基础
第1章 概率与统计基础
1.1 随机变量
1.2 从总体到样本
1.3 一些重要的概率分布
1.4 统计推断
1.5 EViews软件的相关操作
第2章 经济时间序列的季节调整\分解与平滑
2.1 移动平均方法
2.2 季节调整
2.3 趋势分解
2.4 指数平滑方法
2.5 EViews软件的相关操作
第2部分 基本的单方程分析
第3章 基本回归模型
3.1 古典线性回归模型
3.2 回归方程的函数形式
3.3 包含虚拟变量的回归模型
3.4 模型设定和假设检验
3.5 方程模式与预测
3.6 EViews软件的相关操作
3.7 附录 数据
第4章 其他回归方法
……
第5章 时间序列模型
第3部分 扩展的单方程分析
第6章 条件异方差模型
第7章 离散因变量和受限因变量模型
第8章 对数据大似然估计
第4部分 多方程分析
第9章 向量自回归和向量误差修正模型
第10章 利用横截面和时间序列数据的计量模型
第11章 状态空间模型和卡尔曼滤波
第12章 联立方程模型的估计与模拟
附录A EViews软件基础
附录B EViews程序设计
附录C EViews软件的辅助说明
附录D EViews中的常用函数
附录E 数据
参考文献
第1部分 数据分析基础
第1章 概率与统计基础
1.1 随机变量
1.2 从总体到样本
1.3 一些重要的概率分布
1.4 统计推断
1.5 EViews软件的相关操作
第2章 经济时间序列的季节调整\分解与平滑
2.1 移动平均方法
2.2 季节调整
2.3 趋势分解
2.4 指数平滑方法
2.5 EViews软件的相关操作
第2部分 基本的单方程分析
第3章 基本回归模型
3.1 古典线性回归模型
3.2 回归方程的函数形式
3.3 包含虚拟变量的回归模型
3.4 模型设定和假设检验
3.5 方程模式与预测
3.6 EViews软件的相关操作
3.7 附录 数据
第4章 其他回归方法
……
第5章 时间序列模型
第3部分 扩展的单方程分析
第6章 条件异方差模型
第7章 离散因变量和受限因变量模型
第8章 对数据大似然估计
第4部分 多方程分析
第9章 向量自回归和向量误差修正模型
第10章 利用横截面和时间序列数据的计量模型
第11章 状态空间模型和卡尔曼滤波
第12章 联立方程模型的估计与模拟
附录A EViews软件基础
附录B EViews程序设计
附录C EViews软件的辅助说明
附录D EViews中的常用函数
附录E 数据
参考文献
EViews应用及实例
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