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計量經濟學模型及R語言應用（簡體書）
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商品簡介
目次
商品簡介
《計量經濟學模型及R語言應用/暨南大學經濟管理實驗中心實驗教材》則均衡地介紹了計量經濟學的理論與應用，使之能滿足更多專業方向的學生和研究者的需求。在理論方面，全書主要采用經濟管理領域的實際計量經濟學數據來闡述方法論。《計量經濟學模型及R語言應用/暨南大學經濟管理實驗中心實驗教材》在給出一般性理論描述的同時，注重通過各種簡單實例演繹具體的推導過程，清晰地闡釋有關理論，方便讀者對理論的理解。在應用方面，《計量經濟學模型及R語言應用/暨南大學經濟管理實驗中心實驗教材》提供了基於模擬數據和真實數據的豐富例證，通過基於模擬數據的例子使讀者深刻認識到時間序列的基本性質，並通過基於真實數據的例子使讀者體會計量經濟學模型的實際應用效果。
《計量經濟學模型及R語言應用/暨南大學經濟管理實驗中心實驗教材》可作為一個學期的課程教材，供經濟、管理、統計、工程及定量社會科學等專業的學生使用，讀者需要具備從基本應用統計到多元線性回歸等多方面的基礎知識。只要讀者具備基本的高等數學知識，即可閱讀《計量經濟學模型及R語言應用/暨南大學經濟管理實驗中心實驗教材》。而要深入理解《計量經濟學模型及R語言應用/暨南大學經濟管理實驗中心實驗教材》的理論，則需具備一定的數學與統計學知識。
《計量經濟學模型及R語言應用/暨南大學經濟管理實驗中心實驗教材》可作為一個學期的課程教材，供經濟、管理、統計、工程及定量社會科學等專業的學生使用，讀者需要具備從基本應用統計到多元線性回歸等多方面的基礎知識。只要讀者具備基本的高等數學知識，即可閱讀《計量經濟學模型及R語言應用/暨南大學經濟管理實驗中心實驗教材》。而要深入理解《計量經濟學模型及R語言應用/暨南大學經濟管理實驗中心實驗教材》的理論，則需具備一定的數學與統計學知識。
目次
總序
前言
1 引論
1.1 計量經濟學概述
1.1.1 計量經濟學簡介
1.1.2 計量經濟學的發展
1.1.3 計量經濟學方法
1.2 計量經濟學內容與建模技術
1.2.1 計量經濟學的內容體系
1.2.2 計量經濟學的建模技術
1.2.3 計量經濟學的建模步驟
1.3 計量經濟學數據的處理
1.3.1 計量經濟學數據的類型
1.3.2 計量經濟學數據的收集
1.3.3 計量經濟學軟件的使用
1.4 R語言在計量經濟學中的應用
1.4.1 R語言的編程環境
1.4.2 R語言的快速應用
練習題
2 △經典回歸分析模型
△2.1 線性回歸分析模型
2.1.1 單變量線性回歸分析簡介
2.1.2 多變量線性回歸模型建立
2.1.3 多變量線性回歸模型檢驗
2.1.4 建立有用的回歸分析模型
2.2 線性相關分析模型
△2.2.1 簡單線性相關
2.2.2 偏相關分析模型
2.2.3 復相關分析模型
2.3 含虛擬變量回歸模型
2.3.1 虛擬變量及其作用
2.3.2 虛擬變量的設置方式
2.3.3 虛擬變量的特殊應用
2.4 非線性回歸分析模型
2.4.1 單變量非線性回歸分析模型
2.4.2 多變量非線性回歸分析模型
2.4.3 生產函數、彈性分析及貢獻率
練習題
3 非典型回歸分析模型
3.1 回歸分析模型的診斷
3.1.1 回歸診斷的概念
3.1.2 殘差的正態性檢驗
3.1.3 模型的影響分析
3.1.4 變量的共線性診斷
3.2 誤差的異方差檢驗與建模
3.2.1 異方差的概念及其來源
3.2.2 異方差的影響及其檢驗
3.2.3 異方差模型的處理方法
3.3 誤差的相關性及其檢驗
3.3.1 誤差的相關性概念
3.3.2 誤差自相關性檢驗
3.3.3 誤差的相關性處理方法
3.3.4 滯後算子函數及其應用-
練習題
4 經典時間序列模型
4.1 時間序列的基本概念
4.1.1 時間序列的含義
4.1.2 時間序列的相關性
4.1.3 序歹0自相關性判斷
4.2 時間序列自回歸AR模型-
4.2.1 AR模型的平穩性條件
4.2.2 AR模型的自相關函數
4.2.3 AR模型的估計與識別
4.3 時間序列移動平均MA模型
4.3.1 MA模型的基本形式
4.3.2 MA模型的階數確定
4.3.3 MA模型的參數估計
4.4 自回歸移動平均ARMA模型
4.4.1 ARMA模型的概念
4.4.2 ARMA模型的相關分析
4.4.3 ARMA模型的統計推斷
4.5 分布滯後與自回歸模型
4.5.1 滯後效應與滯後變量模型
4.5.2 分布滯後模型的參數估計
4.5.3 自回歸模型及其估計
練習題
5 擴展時間序列模型
5.1 非平穩時間序列模型
5.1.1 時間序列的非平穩性
5.1.2 時間序列的差分技術
5.1.3 時間序列的非平穩性檢驗
5.1.4 非平穩時間序列模型的建立
5.2 協整與誤差修正模型
5.2.1 協整的定義和檢驗
5.2.2 誤差修正模型（EcM）原理
5.2.3 格蘭杰因果關係檢驗
5.2.4 協整和ECM的實證分析
*5.3 異方差時間序列模型
5.3.1 ARcH模型
5.3.2 GARCH模型
5.3.3 實證分析
5.4 時間序列模型的診斷與評價
5.4.1 時間序列模型的診斷
5.4.2 時間序列模型的優劣評價
5.4.3 基於預測的評價方法
練習題
附錄A R語言軟件
附錄B R語言函數
參考文獻
前言
1 引論
1.1 計量經濟學概述
1.1.1 計量經濟學簡介
1.1.2 計量經濟學的發展
1.1.3 計量經濟學方法
1.2 計量經濟學內容與建模技術
1.2.1 計量經濟學的內容體系
1.2.2 計量經濟學的建模技術
1.2.3 計量經濟學的建模步驟
1.3 計量經濟學數據的處理
1.3.1 計量經濟學數據的類型
1.3.2 計量經濟學數據的收集
1.3.3 計量經濟學軟件的使用
1.4 R語言在計量經濟學中的應用
1.4.1 R語言的編程環境
1.4.2 R語言的快速應用
練習題
2 △經典回歸分析模型
△2.1 線性回歸分析模型
2.1.1 單變量線性回歸分析簡介
2.1.2 多變量線性回歸模型建立
2.1.3 多變量線性回歸模型檢驗
2.1.4 建立有用的回歸分析模型
2.2 線性相關分析模型
△2.2.1 簡單線性相關
2.2.2 偏相關分析模型
2.2.3 復相關分析模型
2.3 含虛擬變量回歸模型
2.3.1 虛擬變量及其作用
2.3.2 虛擬變量的設置方式
2.3.3 虛擬變量的特殊應用
2.4 非線性回歸分析模型
2.4.1 單變量非線性回歸分析模型
2.4.2 多變量非線性回歸分析模型
2.4.3 生產函數、彈性分析及貢獻率
練習題
3 非典型回歸分析模型
3.1 回歸分析模型的診斷
3.1.1 回歸診斷的概念
3.1.2 殘差的正態性檢驗
3.1.3 模型的影響分析
3.1.4 變量的共線性診斷
3.2 誤差的異方差檢驗與建模
3.2.1 異方差的概念及其來源
3.2.2 異方差的影響及其檢驗
3.2.3 異方差模型的處理方法
3.3 誤差的相關性及其檢驗
3.3.1 誤差的相關性概念
3.3.2 誤差自相關性檢驗
3.3.3 誤差的相關性處理方法
3.3.4 滯後算子函數及其應用-
練習題
4 經典時間序列模型
4.1 時間序列的基本概念
4.1.1 時間序列的含義
4.1.2 時間序列的相關性
4.1.3 序歹0自相關性判斷
4.2 時間序列自回歸AR模型-
4.2.1 AR模型的平穩性條件
4.2.2 AR模型的自相關函數
4.2.3 AR模型的估計與識別
4.3 時間序列移動平均MA模型
4.3.1 MA模型的基本形式
4.3.2 MA模型的階數確定
4.3.3 MA模型的參數估計
4.4 自回歸移動平均ARMA模型
4.4.1 ARMA模型的概念
4.4.2 ARMA模型的相關分析
4.4.3 ARMA模型的統計推斷
4.5 分布滯後與自回歸模型
4.5.1 滯後效應與滯後變量模型
4.5.2 分布滯後模型的參數估計
4.5.3 自回歸模型及其估計
練習題
5 擴展時間序列模型
5.1 非平穩時間序列模型
5.1.1 時間序列的非平穩性
5.1.2 時間序列的差分技術
5.1.3 時間序列的非平穩性檢驗
5.1.4 非平穩時間序列模型的建立
5.2 協整與誤差修正模型
5.2.1 協整的定義和檢驗
5.2.2 誤差修正模型（EcM）原理
5.2.3 格蘭杰因果關係檢驗
5.2.4 協整和ECM的實證分析
*5.3 異方差時間序列模型
5.3.1 ARcH模型
5.3.2 GARCH模型
5.3.3 實證分析
5.4 時間序列模型的診斷與評價
5.4.1 時間序列模型的診斷
5.4.2 時間序列模型的優劣評價
5.4.3 基於預測的評價方法
練習題
附錄A R語言軟件
附錄B R語言函數
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