图书介绍
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- 黄少敏编著 著
- 出版社： 北京：北京大学出版社
- ISBN：7301075898
- 出版时间：2004
- 标注页数：190页
- 文件大小：37MB
- 文件页数：202页
- 主题词：计量经济学
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图书目录
第一部分 计量经济学的基本原理3
第一章 什么是计量经济学3
第一节 计量经济的由来3
第二节 计量经济学的特点4
第三节 计量经济学的回归分析5
第四节 数据的类别6
第五节 如何学习和应用计量经济学7
本章要点8
本章习题9
第二章 统计基础知识10
第一节 频率表10
第二节 均值13
第三节 方差与标准偏差14
第四节 假设检验15
第五节 相关系数20
第六节 计算机统计软件的使用20
本章要点21
本章习题22
第三章 回归分析的基本方法：最小二乘法25
第一节 理论模型的建立25
第二节 实际数据的收集27
第三节 最小二乘法27
第四节 最小二乘法应用实例29
第五节 最小二乘法的通用模型35
本章要点36
本章习题36
第四章 简单回归模型及回归结果的检验40
第一节 模型的建立40
第二节 估计参数的统计意义42
第三节 估计参数方程的方差分析（ANOVA）44
第四节 回归结果的解释46
第五节 其他简单线性回归模型47
本章要点51
本章习题51
第五章 回归分析的最大似然法54
第一节 概率函数和概率分布54
第二节 最大似然函数55
第三节 特定概率分布模型和最大似然估计56
本章要点58
本章习题58
第二部分 回归分析在实际应用中会遇到的问题第六章 多变量回归分析模型61
第一节 变量的选择61
第二节 样本数量的要求64
第三节 三变量最小二乘法模型65
第四节 通用最小二乘法回归模型67
本章要点69
本章习题72
第七章 在实际应用回归分析中对假设条件的放松73
第一节 古典最小二乘法所要求的严格的假设条件73
第二节 估计误差的分布74
第三节 实际应用回归分析中所遇到的问题79
本章要点80
本章习题81
第八章 多重共线性问题的检验和解决方法83
第一节 多重共线性问题的普遍存在83
第二节 如何检查多重共线性问题是否存在84
第三节 检验多重共线性问题存在的方法87
第四节 解决多重共线性问题的方法88
第五节 用删除法来解决多重共线性问题90
第六节 用差分回归法来解决多重共线性问题92
第七节 用合并变量法来解决多重共线性问题93
本章要点93
本章习题94
第九章 异方差问题的检验和解决方法96
第一节 什么是异方差问题96
第二节 如何检验异方差问题的存在97
第三节 用广义最小二乘法来解决异方差问题100
第四节 用加权最小二乘法来解决异方差问题101
第五节 实例演算102
本章要点106
本章习题106
第十章 自相关问题的检验和解决方法108
第一节 什么是自相关问题108
第二节 检验自相关问题存在的基本方法109
第三节 “杜宾-沃森检验”（Durbin-Watson test）110
第四节 用准差分法来解决自相关问题111
第五节 讨论一个简单的例题112
本章要点115
本章习题115
第三部分 不同类型数据的回归分析模型第十一章 对横截面数据的分析119
第一节 横截面数据的特点119
第二节 虚拟变量在横截面数据回归模型中的应用120
第三节 分析横截面数据时应该注意的问题122
第四节 实际分析例子123
本章要点126
本章习题126
第十二章 时间序列数据分析模型128
第一节 时间序列数据中的问题128
第二节 简单的滞后变量模型129
第三节 实例演算130
第四节 消除趋势影响140
第五节 移动平均模型（Moving Average Model）141
第六节 自回归模型（Autoregressive Model）142
第七节 “阿玛模型”—混合模型（Mixed model:ARMA）143
本章要点143
本章习题144
第十三章 离散选择数据分析模型145
第一节 双值因变量的线性概率模型145
第二节 二项Logit模型（Binomial Logit Model）147
第三节 二项Probit模型（Binomial Probit Model）148
第四节 双值因变量模型的最大似然估计法148
第五节 实际分析例子149
本章要点151
本章习题151
第十四章 面板数据分析的模型152
第一节 面板数据152
第二节 固定影响模型（Fixed Effect Model）153
第三节 随机影响模型（Random Effect Model）157
第四节 例题演算159
本章要点164
本章习题165
第十五章 联立方程组模型166
第一节 经济分析中的联立方程166
第二节 识别问题168
第三节 两步最小二乘法169
本章要点170
本章习题170
第十六章 持续时间数据分析模型171
第一节 持续时间数据分析的基本理论171
第二节 持续性分析中几种常用的概率分布174
第三节 非参数估计方法175
第四节 参数估计方法176
第五节 应用与展望182
本章要点183
附录184
统计表1 标准正态分布（Z）184
统计表2 学生t分布186
统计表3 F分布（α=0.05）187
统计表4 杜宾-沃森检验（α=0.05）188
参考文献189