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計量經濟學(使用Python融媒體新形態教材)/數字經濟和管理創新叢書

  • 作者：編者:朱順泉//楊炳鐸|責編:劉暢//王芳
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111793793
  • 出版日期：2025/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：227
人民幣：RMB 55 元      售價：元
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內容大鋼
    本書內容主要包括：計量經濟學及其Python應用環境，Python在一元回歸分析中的應用，Python在多元回歸分析中的應用，Python在多重共線性中的應用，Python在異方差中的應用，Python在自相關中的應用，Python在時間序列分析自相關性與平穩性中的應用，Python在時間序列分析ARIMA等模型中的應用，Python在時間序列分析ARCH與GARCH模型中的應用，Python在面板數據計量分析中的應用，Python在廣義矩估計與最大似然估計中的應用，Python在格蘭傑因果關係中的應用，Python在協整配對交易策略中的應用。本書最後提供了兩個附錄、分別為計量經濟學Python工作環境準備，以及Python基礎知識與編程。
    本書緊跟數字經濟與財經數據科學時代潮流，內容新穎、全面，實用性強，集理論、方法、應用於一體，可作為經濟學、數字經濟、統計學、數量經濟學、應用數學、金融學、會計學、大數據管理與應用等相關專業的本科生與研究生教材或參考用書。
作者介紹
編者:朱順泉//楊炳鐸|責編:劉暢//王芳
目錄
前言
第1章  計量經濟學及其Python應用環境
  1.1  計量經濟學的含義
  1.2  計量經濟分析建模步驟
  1.3  經濟數據類型
  1.4  經濟數據來源
  1.5  計量經濟分析工具簡介
  1.6  Python的下載與安裝
  1.7  國內財經數據Python存取方法的應用
  1.8  國外財經數據Python存取方法的應用
  練習題
第2章  Python在一元回歸分析中的應用
  2.1  理論一元回歸方程
  2.2  估計一元回歸方程
  2.3  一元線性回歸方程模型的統計檢驗
  2.4  一元線性回歸模型預測的置信區間
  2.5  一元線性回歸分析的Python應用
  練習題
第3章  Python在多元回歸分析中的應用
  3.1  多元線性回歸分析基本理論
  3.2  虛擬變數
  3.3  多元線性回歸分析的Python應用
  3.4  多元線性回歸分析的Scikit-Learn工具應用
  3.5  邏輯回歸分析的Python應用
  3.6  廣義線性回歸分析的Python應用
  練習題
第4章  Python在多重共線性中的應用
  4.1  多重共線性的概念
  4.2  多重共線性的後果
  4.3  產生多重共線性的原因
  4.4  多重共線性的識別和檢驗
  4.5  消除多重共線性的方法
  4.6  多重共線性診斷的Python應用
  4.7  多重共線性消除的Python應用
  練習題
第5章  Python在異方差中的應用
  5.1  異方差的概念
  5.2  異方差產生的原因
  5.3  異方差的後果
  5.4  異方差的識別和檢驗
  5.5  消除異方差的方法
  5.6  異方差診斷的Python應用
  5.7  異方差消除的Python應用
  5.8  異方差應用實例
  練習題
第6章  Python在自相關中的應用
  6.1  自相關的概念
  6.2  產生自相關的原因
  6.3  自相關的後果
  6.4  自相關的識別和檢驗

  6.5  自相關的處理方法
  6.6  自相關診斷的Python應用
  6.7  自相關消除的Python應用
  6.8  金融市場數據自相關實例
  練習題
第7章  Python在時間序列分析自相關性與平穩性中的應用
  7.1  自相關性
  7.2  平穩性
  7.3  白雜訊和隨機遊走
  7.4  Python模擬白雜訊和平穩性檢驗
  7.5  滬深300價格數據的平穩性檢驗分析
  7.6  單位根檢驗
  練習題
第8章  Python在時間序列分析ARIMA等模型中的應用
  8.1  Python在AR模型中的應用
  8.2  Python在MA模型中的應用
  8.3  Python在ARMA模型中的應用
  8.4  Python在ARIMA模型中的應用
  練習題
第9章  Python在時間序列分析ARCH與GARCH模型中的應用
  9.1  股票收益率時間序列的特點
  9.2  Python在ARCH模型中的應用
  9.3  Python在GARCH模型中的應用
  練習題
第10章  Python在面板數據計量分析中的應用
  10.1  面板數據計量分析的基本理論
  10.2  Python應用實例
  練習題
第11章  Python在廣義矩估計與最大似然估計中的應用
  11.1  Python在廣義矩估計中的應用
  11.2  Python在最大似然估計中的應用
  練習題
第12章  Python在格蘭傑因果關係中的應用
  12.1  格蘭傑因果關係
  12.2  格蘭傑因果關係檢驗
  12.3  Python的應用實例
  練習題
第13章  Python在協整配對交易策略中的應用
  13.1  基於Bigquant平台的協整配對交易策略
  13.2  基於Python環境的協整配對交易策略
  練習題
附錄
  附錄A  計量經濟學Python工作環境準備
  附錄B  Python基礎知識與編程
  練習題
參考文獻

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