《計量經濟學》是2018年科學出版社出版的圖書，作者是張建強、向其鳳。
基本介紹
- 中文名：計量經濟學
- 作者：張建強、向其鳳
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2018年8月
- ISBN：9787030573476
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書是在編者十幾年教學經驗的基礎上，博採國內外多部優秀教材所長，編撰而成。本書理論相對系統且理論與實踐兼顧。
本書的主要內容包括：計量經濟學的誕生與發展、經典單方程計量經濟學模型的理論與方法、放寬基本假定的單方程計量經濟學模型、隨機時間序列模型、協整與誤差修正模型、離散選擇模型以及面板數據模型等初級和中級計量經濟學的基本內容。
圖書目錄
- 前言
第 1 章 緒論 1
1.1 計量經濟學的產生與發展 1
1.1.1 計量經濟學 1
1.1.2 計量經濟學的誕生與發展 2
1.1.3 計量經濟學的學科地位 3
1.1.4 計量經濟學的學科體系 4
1.2 計量經濟學研究問題的步驟 6
1.2.1 理論模型設定 6
1.2.2 樣本數據蒐集 10
1.2.3 模型參數估計 13
1.2.4 模型檢驗 14
1.2.5 相關軟體 16
1.3 計量經濟學模型的套用 16
1.3.1 結構分析 17
1.3.2 經濟預測 17
1.3.3 政策評價與政策模擬 18
1.3.4 檢驗和發展經濟學理論 19
練習題1 19
第 2 章 一元線性回歸模型 20
2.1 回歸分析概述 20
2.1.1 變數間的相互關係 20
2.1.2 相關關係的種類 21
2.1.3 相關分析 21
2.1.4 回歸的起源 22
2.1.5 回歸分析 23
2.2 一元線性回歸模型的一般問題 24
2.2.1 一元線性總體回歸方程 24
2.2.2 隨機誤差項 26
2.2.3 一元線性回歸模型概述 26
2.2.4 一元線性樣本回歸方程與回歸模型 27
2.2.5 一元線性回歸的數據特徵 27
2.3 一元線性回歸模型的參數估計 29
2.3.1 一元線性回歸模型的假定 29
2.3.2 參數的普通最小二乘估計 31
2.3.3 參數的最大似然估計 36
2.3.4 普通最小二乘估計量的統計性質 38
2.3.5 被解釋變數與參數估計量的分布 42
2.4 一元線性回歸模型的統計學檢驗 43
2.4.1 擬合優度檢驗 44
2.4.2 方程顯著性檢驗——F檢驗 47
2.4.3 變數的顯著性檢驗——t檢驗 49
2.4.4 參數的置信區間 49
2.5 一元線性回歸模型的套用：預測 51
2.5.1 點預測 51
2.5.2 區間預測 52
2.6 案例 53
2.6.1 研究目的 54
2.6.2 模型設定 54
2.6.3 模型的參數估計 55
2.6.4 模型檢驗 56
2.6.5 回歸預測 56
練習題2 58
第 3 章 多元線性回歸模型 61
3.1 多元線性回歸模型概述 61
3.1.1 多元線性回歸模型形式 61
3.1.2 樣本回歸模型與回歸平面 62
3.1.3 多元線性回歸模型的基本假定 63
3.2 多元線性模型的參數估計 65
3.2.1 偏回歸係數的普通最小二乘估計 (OLS) 65
3.2.2 隨機誤差項方差的估計 66
3.2.3 參數普通最小二乘估計量的統計性質 68
3.2.4 樣本容量問題 71
3.3 多元線性回歸模型的統計學檢驗 73
3.3.1 擬合優度檢驗 (評價) 73
3.3.2 線性方程總體顯著性檢驗——F檢驗 76
3.3.3 擬合優度檢驗與方程總體顯著性檢驗的關係 77
3.3.4 變數顯著性檢驗——t檢驗 78
3.3.5 參數的置信區間 80
3.4 多元線性回歸模型的套用：預測 82
3.4.1 總體條件均值的預測區間 82
3.4.2 總體個別值的預測區間 83
3.5 受約束回歸問題 83
3.5.1 線性約束 83
3.5.2 添加或者刪除解釋變數的決策問題 87
3.5.3 參數穩定性檢驗 90
3.5.4 參數的非線性約束問題 90
3.6 可線性化的非線性回歸問題 91
3.6.1 模型關於變數非線性但關於參數線性 91
3.6.2 指數模型與冪函式模型 92
3.6.3 複雜函式形式 93
3.6.4 無法線性化的非線性回歸模型 94
3.6.5 可線性化的非線性回歸實例 94
3.7 多元線性回歸案例 97
3.7.1 研究目的 97
3.7.2 理論模型設計 97
3.7.3 參數估計 99
3.7.4 模型檢驗 100
3.7.5 套用——電力需求量預測 101
練習題3 101
第 4 章 異方差性 105
4.1 異方差性的一般問題 105
4.1.1 異方差性的含義 105
4.1.2 異方差性的類型 107
4.2 異方差性發生的原因 108
4.3 異方差性存在時使用OLS的後果 109
4.4 異方差性的診斷 110
4.5 異方差性的補救 117
4.6 案例 120
練習題4 127
第 5 章 自相關性 129
5.1 自相關性的一般問題 129
5.1.1 自相關性的概念 129
5.1.2 自相關性的類型 132
5.2 自相關性產生的原因 132
5.3 自相關性存在時使用OLS的後果 134
5.4 自相關性的診斷 136
5.4.1 圖示法 136
5.4.2 德賓-沃森檢驗法 137
5.4.3 回歸檢驗法 140
5.4.4 拉格朗日乘數檢驗 (Lagrange multiplier test) 141
5.4.5 其他檢測方法 142
5.5 自相關性的補救 143
5.5.1 鑑別自相關的真實性 143
5.5.2 真實自相關性的補救 143
5.6 案例 149
練習題5 155
第 6 章 多重共線性 157
6.1 多重共線性的一般問題 157
6.1.1 多重共線性的概念 157
6.1.2 多重共線性的類型 159
6.2 多重共線性產生的原因 160
6.3 多重共線性的後果 161
6.4 多重共線性的診斷 164
6.5 多重共線性的補救 168
練習題6 173
第 7 章 內生解釋變數 175
7.1 內生解釋變數問題 175
7.1.1 內生解釋變數的含義 175
7.1.2 內生解釋變數類型 175
7.2 實際經濟問題中內生解釋變數的發生 176
7.3 內生解釋變數的後果 178
7.4 模型包含內生解釋變數時參數的估計 180
7.4.1 工具變數的選取 180
7.4.2 工具變數的使用 180
7.4.3 工具變數法估計量的統計性質 182
7.4.4 關於工具變數法的幾點補充 183
7.5 解釋變數的內生性診斷 185
7.6 案例 186
7.6.1 案例 1 186
7.6.2 案例 2 189
練習題7 192
第 8 章 時間序列計量經濟學模型 195
8.1 時間序列.196
8.1.1 時間序列的數字特徵 196
8.1.2 平穩的定義 197
8.1.3 平穩性檢驗的圖示判斷 198
8.1.4 平穩性的單位根檢驗 201
8.1.5 案例 206
8.2 協整與誤差修正模型 209
8.2.1 單整與協整 209
8.2.2 協整檢驗 211
8.2.3 誤差修正模型 213
8.2.4 案例 215
8.3 隨機時間序列分析 220
8.3.1 時間序列模型 220
8.3.2 時間序列模型的平穩性與可逆性 222
8.3.3 隨機時間序列模型的識別 224
8.3.4 時間序列模型的參數估計 226
8.3.5 模型檢驗和最佳化 229
8.3.6 序列預測 231
8.3.7 案例 232
8.4 格蘭傑因果關係檢驗 240
8.4.1 格蘭傑因果關係 240
8.4.2 格蘭傑因果關係檢驗概述 240
8.4.3 使用中幾個必須注意的問題 241
練習題8 244
第 9 章 單方程模型的幾個專門問題 247
9.1 虛擬變數模型 247
9.1.1 虛擬變數的概念 247
9.1.2 虛擬解釋變數模型的種類 249
9.1.3 虛擬變數的設定原則 250
9.1.4 虛擬變數的引入 251
9.2 二元離散選擇模型 262
9.2.1 二元離散選擇模型的經濟學背景 262
9.2.2 二元離散選擇模型概述 263
9.2.3 二元Probit離散選擇模型的參數估計 266
9.2.4 二元Logit離散選擇模型的參數估計 270
9.2.5 二元離散選擇模型的檢驗 274
9.3 面板數據模型簡介 276
9.3.1 面板數據模型 276
9.3.2 模型選擇 279
9.3.3 固定效應變截距模型 282
9.3.4 固定效應變係數模型 284
9.3.5 案例 286
9.4 模型設定偏誤問題 292
9.4.1 設定偏誤的類型 292
9.4.2 設定偏誤的後果 294
9.4.3 設定偏誤的診斷 297
練習題9 301
主要參考文獻 307
附表 1 標準常態分配數值表 308
附表 2 t分布數值表 309
附表 3 2分布數值表 310
附表 4 F分布數值表 313
附表 5 D.W檢驗上下界表 322
附表 6 協整檢驗臨界值表 324
