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計量經濟學與Stata應用

  • 作者：編者:王宗潤|責編:方小麗
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030725806
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：225
人民幣：RMB 52 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是編者及其教學團隊近20年來主講經濟管理類本科生「計量經濟學」必修課程的教學筆記，注重將計量經濟學基礎理論與實際數據分析相結合，借助理論教學、案例教學與實踐教學等多種形式，使學生在完成本課程學習之後能夠獨立開展計量經濟分析與實證研究。
    本書涵蓋了從初級到高級計量經濟學基礎理論及實證應用中的主要內容與模型方法，涉及一元線性回歸模型、多元線性回歸模型、統計推斷、非經典假設下的計量分析、時間序列分析，以及MLE、GMM、DID分析等，在介紹基礎理論的同時，將目前計量經濟學研究領域影響大、應用範圍廣的若干重要理論、模型與方法（如DID、離散選擇模型等）以專題形式呈現給讀者。
    本書可作為高等院校金融學、經濟學、財務管理、會計學、工商管理等專業高年級本科生、研究生教材，也可作為風險管理、數量經濟、應用統計等專業研究生及實際風險管理工作者的參考用書。
作者介紹
編者:王宗潤|責編:方小麗
    王宗潤，中南大學商學院院長、「升華學者」特聘教授、博士生導師，入選教育部「新世紀優秀人才支持計劃」(2011年)，國家自然科學基金重大項目(2020年)、國家自然科學基金重點項目(2016年)負責人，國家自然科學基金基礎科學中心、創新研究群體項目研究骨幹，科技部國家重點研發計劃研究骨幹。長期致力於金融風險管理與金融危機防範研究，先後在國內外主流期刊 Journal of Economic Dynamics and Control，Journal of Economic Behavior & Organization，Journal of Empirical Finance，《管理科學學報》、《系統工程理論與實踐》、《中國管理科學》等發表論文130余篇，其中SSCI/SCI/EI73篇，CSCD/CSSCI 59篇。獲教育部第八屆高等學校科學研究優秀成果二等獎1項 (2020年)。
目錄
前言
第一篇  經典假設下的計量分析
  第1章  一元線性回歸模型
    1.1  回歸分析概述
    1.2  一元線性回歸模型的參數估計
    1.3  一元線性回歸模型假設與OLS估計量的統計性質
    1.4  Stata 17.0的基本窗口及一元線性回歸
    本章練習
  第2章  多元線性回歸模型
    2.1  遺漏變數偏差
    2.2  多元線性回歸模型定義與參數估計
    2.3  多元線性回歸模型假設
    2.4  多元線性回歸參數估計量的統計性質
    2.5  多元線性回歸的Stata應用
    本章練習
  第3章  統計推斷問題
    3.1  一元線性回歸統計推斷
    3.2  多元線性回歸統計推斷
    3.3  線性回歸統計推斷的Stata應用
    本章練習
第二篇  非經典假設下的計量分析
  第4章  數據問題的處理
    4.1  多重共線性
    4.2  缺失值
    4.3  觀測誤差
    4.4  異常值
    本章練習
  第5章  虛擬變數與非線性估計
    5.1  虛擬變數
    5.2  虛擬變數的應用
    5.3  線性概率模型
    5.4  可化為線性的多元非線性模型
    5.5  模型的Stata代碼實例
    本章練習
  第6章  內生性與工具變數法
    6.1  內生變數的定義與後果
    6.2  內生性的來源
    6.3  內生性處理與工具變數的思想
    6.4  工具變數必須滿足的兩個條件
    6.5  2SLS法及Stata應用
    6.6  工具變數法三大檢驗及Stata應用
    本章練習
  第7章  異方差與序列相關
    7.1  對經典假設的違背
    7.2  球形擾動項
    7.3  異方差
    7.4  自相關
    7.5  異方差與序列相關的Stata應用
    本章練習
第三篇  時間序列分析

  第8章  時間序列分析簡介
    8.1  時間序列數據的有限樣本性質
    8.2  簡單的時間序列分析：靜態模型與有限分佈滯后模型
    8.3  簡單時間序列分析中的模型調整
    8.4  簡單時間序列分析的Stata應用
    本章練習
  第9章  平穩時間序列分析
    9.1  AR模型
    9.2  MA模型
    9.3  ARMA模型
    9.4  平穩時間序列分析的Stata應用
    本章練習
  第10章  非平穩時間序列分析
    10.1  非平穩時間序列基本概念
    10.2  ARIMA模型原理
    10.3  時間序列平穩性檢驗
    10.4  ARIMA建模及預測
    10.5  ARIMA建模的Stata應用
    本章練習
  第11章  VAR模型
    11.1  VAR模型的估計思路
    11.2  診斷性檢驗與模型滯後期選擇
    11.3  IRF
    11.4  VAR模型的Stata運用
    本章練習
第四篇  計量經濟學方法與模型專題
  第12章  MLE
    12.1  MLE的估計思路
    12.2  MLE的統計學性質
    12.3  MLE的假設檢驗
    12.4  MLE的Stata運用
    本章練習
  第13章  GMM
    13.1  矩估計的估計思路
    13.2  GMM的估計思路
    13.3  GMM量的統計性質
    13.4  GMM的假設檢驗
    13.5  GMM的Stata運用
    本章練習
  第14章  離散選擇模型
    14.1  二元選擇模型概述
    14.2  二元選擇模型的估計思路
    14.3  二元選擇模型的有效性評估與假設檢驗
    14.4  多元選擇帶來的問題與解決思路
    14.5  二元選擇模型的Stata運用
    本章練習
  第15章  面板數據模型
    15.1  面板數據的估計思路與估計方法
    15.2  診斷性檢驗與模型選擇
    15.3  DID模型

    15.4  面板數據模型的Stata運用
    本章練習
參考文獻
附錄A  概率統計基本知識
  A1  隨機變數取值與分佈
  A2  一些常用的分佈函數
  A3  聯合分佈
  A4  條件分佈
附錄B  線性代數的基本知識
  B1  標量、向量與矩陣
  B2  矩陣的基本運算
  B3  頻譜分解

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