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  • 计量经济分析方法与建模 EViews应用及实例·初级(第4版) 高铁梅 编 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 暂无著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2020-09-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 暂无著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2020-09-01 00:00:00
    • 版次:4
    • 印次:2
    • 印刷时间:2023-05-01
    • 字数:407000
    • 页数:292
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787302551560
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:清华大学出版社

    计量经济分析方法与建模 EViews应用及实例·初级(第4版)

    作  者:高铁梅 编
    定  价:55
    出 版 社:清华大学出版社
    出版日期:2020年09月01日
    页  数:292
    装  帧:平装
    ISBN:9787302551560
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    内容简介

    《计量经济分析方法与建模:EViews应用及实例(第4版)·初级》将计量经济学的主要理论和方法纳入一个完整、清晰的体系之中进行全面介绍,书中将计量经济学的理论和实际经济问题相结合,提供了大量的基于经济问题的模型实例,协助教师提高教学效率,增强学生的学习兴趣和实际建模能力。书中大多数案例是作者在实践中运用的实例和国内外的经典实例,同时基于EViews软件来介绍实际应用技巧,具有很强的可操作性。
    《计量经济分析方法与建模:EViews应用及实例(第4版)·初级》的初级部分是针对经济管理类专业本科生和计量经济学初学者的教材,涵盖了计量经济学的基本知识。书中理论和方法的论述力求严谨、简洁、易懂。每章附加了习题,习题中还有相应的实习题。每一章的最后一节给出了EViews软件的相应操作。各章提供了教学课件、相关实例的原始数据(Excel表)、EViews工作文件、习题数据和习题答案等。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    第1章概率与统计基础
    1.1随机变量
    1.1.1概率分布
    1.1.2随机变量的数字特征
    1.1.3随机变量的联合分布
    1.1.4从总体到样本
    1.2一些重要的概率分布
    1.2.1正态分布
    1.2.2χ2分布
    1.2.3t分布
    1.2.4F分布
    1.3统计推断
    1.3.1参数估计
    1.3.2估计量性质
    1.3.3假设检验
    1.4EViews软件的相关操作
    1.4.1单序列的统计量
    1.4.2多序列的显示和统计量
    1.4.3分布函数
    1.4.4假设检验
    1.5习题
    第2章基本回归模型
    2.1古典线性回归模型
    2.1.1回归分析基本概念
    2.1.2一元线性回归模型和基本假定
    2.1.3最小二乘法
    2.1.4多元线性回归模型
    2.1.5系数估计量的性质
    2.1.6线性回归模型的检验
    2.1.7AIC准则和Schwarz准则
    2.1.8多重共线性问题
    2.1.9样本容量问题
    2.2回归方程的函数形式
    2.2.1双对数线性模型
    2.2.2半对数模型
    2.2.3双曲函数模型
    2.2.4多项式回归模型
    2.2.5BoxCox转换
    2.3包含虚拟变量的回归模型
    2.3.1回归中的虚拟变量
    2.3.2季节调整的虚拟变量方法
    2.4模型设定和假设检验
    2.4.1系数检验
    2.4.2残差检验
    2.4.3模型稳定性检验
    2.5方程模拟与预测
    2.5.1预测误差与方差
    2.5.2预测评价
    2.6EViews软件的相关操作
    2.6.1设定回归方程形式和估计方程
    2.6.2方程输出结果
    2.6.3与回归方程有关的操作
    2.6.4模型设定和假设检验
    2.6.5预测
    2.7习题
    第3章其他回归方法
    3.1加权最小二乘法
    3.1.1异方差的概念
    3.1.2异方差的后果
    3.1.3异方差检验
    3.1.4加权最小二乘估计
    3.1.5存在异方差时参数估计量的一致协方差
    3.2内生解释变量和二阶段最小二乘法
    3.2.1内生解释变量
    3.2.2工具变量法
    3.2.3二阶段最小二乘法
    3.3广义矩方法(GMM)
    3.3.1矩法估计量
    3.3.2广义矩估计
    3.4解释变量内生性检验与工具变量的检验
    3.4.1过度识别约束检验
    3.4.2工具变量外生性检验
    3.4.3解释变量内生性检验
    3.4.4弱工具变量检验
    3.5多项式分布滞后(PDLS)模型
    3.5.1分布滞后模型的概念
    3.5.2多项式分布滞后模型方法
    3.6EViews软件的相关操作
    3.6.1异方差检验
    3.6.2加权最小二乘法估计
    3.6.3White异方差一致协方差和Newey-West异方差自相关一致协方差
    3.6.4二阶段最小二乘法估计
    3.6.5GMM估计
    3.6.6解释变量内生性检验与工具变量检验
    3.6.7估计包含PDLs的模型
    3.7习题
    第4章时间序列模型
    4.1序列相关及其检验
    4.1.1序列相关及其产生的原因和后果
    4.1.2序列相关的检验方法
    4.1.3广义最小二乘估计与序列相关的修正
    4.2平稳时间序列建模
    4.2.1平稳时间序列的概念
    4.2.2ARMA模型
    4.2.3ARMA模型的平稳性
    4.2.4ARMA模型的识别
    4.2.5ARMA模型的估计及预测
    4.3EViews软件的相关操作
    4.3.1检验序列相关性
    4.3.2修正序列相关
    4.3.3ARMA(p,q)模型的估计
    4.4习题
    第5章离散因变量模型
    5.1二元选择模型


    5.1.1线性概率模型及二元选择模型的形式

    ……

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