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正版新书]计量经济分析方法与建模:EViews应用及实例(第3版)
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第Ⅰ部分 数据分析基础
第1章 概率与统计基础
1.1 随机变量
1.1.1 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
1.2 从总体到样本
1.2.1 基本统计量
1.2.2 估计量性质
1.3 一些重要的概率分布
1.3.1 正态分布
1.3.2 χ2分布
1.3.3 t分布
1.3.4 F分布
1.4 统计推断
1.4.1 参数估计
1.4.2 假设检验
1.5 EViews软件的相关操作
1.5.1 单序列的统计量、检验和分布
1.5.2 多序列的显示和统计量
第2章 经济时间序列的处理、季节调整与分解
2.1 经济时间序列的处理和频率转换方法
2.1.1 经济指标几种数据类型的概念
2.1.2 频率转换
2.2 季节调整
2.2.1 移动平均公式
2.2.2 Census X-13-ARIMA-SEATS季节调整方法
2.2.3 TRAMO/SEATS方法
2.3 趋势分解
2.3.1 Hodrick-Prescott滤波方法
2.3.2 频谱滤波(BP滤波)方法
2.4 EViews软件的相关操作
2.4.1 频率转换
2.4.2 X-13-ARIMA-SEATS季节调整
2.4.3 TRAMO/SEATS季节调整
2.4.4 Hodrick-Prescott滤波
2.4.5 BP滤波
第Ⅱ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
3.1.1 一元线性回归模型
3.1.2 最小二乘法
3.1.3 多元线性回归模型
3.1.4 系数估计量的性质
3.1.5 线性回归模型的检验
3.1.6 AIC准则和Schwarz准则
3.2 回归方程的函数形式
3.2.1 双对数线性模型
3.2.2 半对数模型
3.2.3 双曲函数模型
3.2.4 多项式回归模型
3.2.5 Box-Cox转换
3.3 包含虚拟变量的回归模型
3.3.1 回归中的虚拟变量
3.3.2 季节调整的虚拟变量方法
3.4 模型设定和假设检验
3.4.1 系数检验
3.4.2 残差检验
3.4.3 模型稳定性检验
3.5 方程模拟与预测
3.5.1 预测误差与方差
3.5.2 预测评价
3.6 EViews软件的相关操作
3.6.1 设定回归方程形式和估计方程
3.6.2 方程输出结果
3.6.3 与回归方程有关的操作
3.6.4 模型设定和假设检验
3.6.5 预测
第4章 其他回归方法
第5章 时间序列模型
第Ⅲ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 对数极大似然估计
第9章 具有结构变化特征的回归模型
第Ⅳ部分 多方程分析
第10章 向量自回归和向量误差修正模型
第11章 基本的Panel Data模型
第12章 扩展的Panel Data模型
第13章 状态空间模型和卡尔曼滤波
第14章 联立方程模型的估计与模拟
第15章 主成分分析和因子分析
附录 AEViews中的常用函数
参考文献
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