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當(dāng)前位置: 首頁(yè)出版圖書科學(xué)技術(shù)自然科學(xué)數(shù)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論:現(xiàn)代觀點(diǎn)(第七版)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論:現(xiàn)代觀點(diǎn)(第七版)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論:現(xiàn)代觀點(diǎn)(第七版)

定 價(jià):¥158.00

作 者: 杰弗里·M.伍德里奇
出版社: 中國(guó)人民大學(xué)出版社
叢編項(xiàng): 經(jīng)濟(jì)科學(xué)譯叢
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787300313085 出版時(shí)間: 2023-05-01 包裝: 平裝-膠訂
開(kāi)本: 128開(kāi) 頁(yè)數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  本書是一本經(jīng)典的初級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教材,語(yǔ)言通俗易懂,且輔以恰到好處的案例指導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)和運(yùn)用計(jì)量方法。與大多數(shù)其他同類教材最顯著的區(qū)別是,它的篇章結(jié)構(gòu)是根據(jù)分析數(shù)據(jù)的類型進(jìn)行劃分的:第一篇是橫截面數(shù)據(jù)的回歸分析;第二篇是時(shí)間序列數(shù)據(jù)的回歸分析;第三篇?jiǎng)t介紹了一些更深入的專題。本書的主要特點(diǎn)是:(1)不需要具備高深的數(shù)學(xué)知識(shí),讀者只要掌握大學(xué)所學(xué)的線性代數(shù)和概率統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)即可。(2)強(qiáng)調(diào)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用。(3)含有大量例題和練習(xí)題。章末習(xí)題和計(jì)算機(jī)習(xí)題多著重于經(jīng)驗(yàn)研究而非復(fù)雜的推導(dǎo)。(4)課程安排比較靈活。教師可以根據(jù)教學(xué)需要合理挑選章節(jié)進(jìn)行講授,而不會(huì)影響教學(xué)的連續(xù)性。本書適合各高等院校經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)本科生作為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教材,還可供經(jīng)濟(jì)管理類教師及科研人員作為參考書使用。

作者簡(jiǎn)介

  杰弗里?M.伍德里奇,密歇根州立大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)特聘教授。他于1982年在加州大學(xué)伯克利分校獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士學(xué)位,并于1986年在加州大學(xué)圣迭戈分校獲經(jīng)濟(jì)學(xué)博士學(xué)位。伍德里奇博士曾在國(guó)際知名期刊上發(fā)表了30多篇學(xué)術(shù)論文。他還是《橫截面與面板數(shù)據(jù)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析》(Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data)一書的作者。他所獲的獎(jiǎng)項(xiàng)包括:斯隆(Alfred P.Sloan)研究獎(jiǎng),《計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論》(Econometric Theory)的PluraScripsit獎(jiǎng),《應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)雜志》(Journal of Applied Econometrics)的斯通(Richard Stone)爵士獎(jiǎng),以及在MIT三次獲得研究生教學(xué)年度優(yōu)秀教師獎(jiǎng)。他還是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)(Econometric Society)和《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)雜志》 (Journal of Econometric)的資深會(huì)員。涂海洋,王文佳,中國(guó)人民大學(xué)博士研究生,鄒炬伸,北京大學(xué)博士研究生。張成思,現(xiàn)任中國(guó)人民大學(xué)貨幣金融系系副主任,曾執(zhí)教于香港中文大學(xué),研究方向?yàn)楹暧^金融與金融時(shí)間序列分析等。

圖書目錄

第1章 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的性質(zhì)與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)
1.1 什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)
1.2實(shí)證經(jīng)濟(jì)分析的步驟
1.3經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)
1.4計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析中的因果關(guān)系和其他條件不變的概念
本章小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
習(xí)題
計(jì)算機(jī)練習(xí)
第一部分 橫截面數(shù)據(jù)的回歸分析
第2章 簡(jiǎn)單回歸模型
2.1 簡(jiǎn)單回歸模型的定義
2.2普通最小二乘法的推導(dǎo)
2.3 OLS的性質(zhì)
2.4度量單位和函數(shù)形式
2.5 OLS估計(jì)量的期望值和方差
2.6過(guò)原點(diǎn)回歸及對(duì)常數(shù)回歸
2.7對(duì)二值變量回歸
本章小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
習(xí)題
計(jì)算機(jī)練習(xí)
附錄2A最小化殘差平方和
第3章 多元回歸分析:估計(jì)
3.1使用多元回歸的動(dòng)因
3.2普通最小二乘法的操作和解釋
3.3 OLS估計(jì)量的期望值
3.4 OLS估計(jì)量的方差
3.5 OLS的有效性:高斯馬爾科夫定理
3.6對(duì)多元回歸分析語(yǔ)言的一些說(shuō)明
3.7一些應(yīng)用多元回歸的場(chǎng)景
本章小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
習(xí)題
計(jì)算機(jī)練習(xí)
第4章 多元回歸分析:推斷
4.1OLS估計(jì)量的抽樣分布
4.2對(duì)單個(gè)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn):t檢驗(yàn)
4.3置信區(qū)間
4.4關(guān)于參數(shù)的一個(gè)線性組合的假設(shè)檢驗(yàn)
4.5對(duì)多個(gè)線性約束的檢驗(yàn):F檢驗(yàn)
4.6報(bào)告回歸結(jié)果
4.7對(duì)因果效應(yīng)和政策分析的再次討論
本章小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
習(xí)題
計(jì)算機(jī)練習(xí)
第5章 多元回歸分析:OLS的漸近性
5.1一致性
5.2漸近正態(tài)和大樣本推斷
5.3 OLS的漸近有效性
本章小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
習(xí)題
計(jì)算機(jī)練習(xí)
附錄5A
第6章 多元回歸分析:深入專題
6.1數(shù)據(jù)的測(cè)度單位對(duì)OLS統(tǒng)計(jì)量的影響
6.2對(duì)函數(shù)形式的進(jìn)一步討論
6.3擬合優(yōu)度和回歸元選擇的進(jìn)一步探討
6.4預(yù)測(cè)和殘差分析
本章小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
習(xí)題
計(jì)算機(jī)練習(xí)
第6章附錄
第7章 含有定性信息的多元回歸分析
7.1對(duì)定性信息的描述
7.2只有一個(gè)虛擬自變量
7.3使用多類別虛擬變量
7.4涉及虛擬變量的交互作用
7.5二值因變量:線性概率模型
7.6對(duì)政策分析和項(xiàng)目評(píng)價(jià)的進(jìn)一步討論
7.7離散因變量的回歸結(jié)果解釋
本章小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
習(xí)題
計(jì)算機(jī)練習(xí)
第8章 異方差性
8.1異方差性對(duì)OLS所造成的影響
8.2 OLS估計(jì)后的異方差穩(wěn)健推斷
8.3對(duì)異方差性的檢驗(yàn)
8.4加權(quán)最小二乘估計(jì)
8.5再議線性概率模型
本章小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
習(xí)題
計(jì)算機(jī)練習(xí)
第9章 模型設(shè)定和數(shù)據(jù)問(wèn)題的進(jìn)一步討論
9.1函數(shù)形式誤設(shè)
9.2對(duì)無(wú)法觀測(cè)解釋變量使用代理變量
9.3隨機(jī)斜率模型
9.4有測(cè)量誤差時(shí)OLS的性質(zhì)
9.5數(shù)據(jù)缺失、非隨機(jī)樣本和異常觀測(cè)
9.6最小絕對(duì)離差估計(jì)
本章小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
習(xí)題
計(jì)算機(jī)練習(xí)
第二部分 時(shí)間序列數(shù)據(jù)回歸分析
第10章 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的基本回歸分析
10.1時(shí)間序列數(shù)據(jù)的性質(zhì)
10.2時(shí)間序列回歸模型的例子
10.3經(jīng)典假設(shè)下OLS的有限樣本性質(zhì)
10.4函數(shù)形式、虛擬變量和指數(shù)
10.5趨勢(shì)和季節(jié)性
本章小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
習(xí)題
計(jì)算機(jī)練習(xí)
第11章OLS用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的其他問(wèn)題
11.1平穩(wěn)和弱相關(guān)時(shí)間序列
11.2 OLS的漸近性質(zhì)
11.3回歸分析中使用高度持續(xù)性時(shí)間序列
11.4動(dòng)態(tài)完備模型和無(wú)序列相關(guān)
11.5時(shí)間序列模型的同方差假設(shè)
本章小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
習(xí)題
計(jì)算機(jī)練習(xí)
第12章 時(shí)間序列回歸中的序列相關(guān)和異方差性
12.1含序列相關(guān)誤差時(shí)OLS的性質(zhì)
12.2在OLS回歸后的序列相關(guān)穩(wěn)健推斷
12.3序列相關(guān)性檢驗(yàn)
12.4回歸元嚴(yán)格外生時(shí)序列相關(guān)的修正
12.5差分和序列相關(guān)
12.6時(shí)間序列回歸中的異方差性
本章小結(jié)
計(jì)算機(jī)練習(xí)
第三部分 高級(jí)專題
第13章 跨時(shí)橫截面的混合:簡(jiǎn)單面板數(shù)據(jù)方法
13.1跨時(shí)獨(dú)立橫截面的混合
13.2利用混合橫截面做政策分析
13.3兩時(shí)期面板數(shù)據(jù)分析
13.4用兩期面板數(shù)據(jù)做政策分析
13.5多于兩

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