《计量经济方法》求取 ⇩

前言页1

第一章 绪论1

1.1 什么是计量经济学1

1.2 计量经济学的历史2

1.3 计量经济学的内容8

第二章 线性回归模型10

2.1 最小二乘估计11

2.2 极大似然估计16

2.3 正态变量的二次型19

2.4 显著性检验23

2.5 预测29

第三章 带约束的线性回归模型33

3.1 等式约束和不等式约束33

3.2 多重共线性42

3.3 虚拟变量62

第四章 广义线性模型80

4.1 广义最小二乘估计80

4.2 分布参数的估计82

4.3 预测83

4.4 异方差下的估计84

4.5 异方差的检验89

4.6 观测值分组模型91

4.7 SUR模型95

4.8 随机系数模型99

4.9 误差项相关104

5.1 渐近分布108

第五章 线性单一方程模型的其它问题108

5.2 随机说明变量117

5.3 媒介变量119

5.4 设定误差121

5.5 代理变量127

5.6 变量误差130

第六章 线性联立方程模型与识别148

6.1 线性联立方程模型148

6.2 诱导式模型155

6.3 识别159

第七章 线性联立方程模型的估计164

7.1 间接最小二乘估计法164

7.2 传统的二阶段最小二乘估计法167

7.3 一般的二阶段最小二乘估计法173

7.4 有限信息极大似然法185

7.5 k组估计法195

7.6 三阶段最小二乘法200

7.7 完全信息极大似然法205

第八章 计量经济模型的贝叶斯估计209

8.1 贝叶斯估计211

8.2 线性模型的贝叶斯估计213

8.3 联立方程模型的诱导式的贝叶斯估计217

8.4 联合方程模型的结构式的贝叶斯估计220

第九章 非线性回归模型225

9.1 非线性单一方程的估计225

9.2 非线性最小距离估计232

9.3 算法236

9.4 非线性联立方程的估计241

第十章 时间序列分析251

10.1 时间序列模型252

10.2 ARMA(p,q)的识别262

10.3 APMA模型的估计265

10.4 检验271

10.5 预测272

第十一章 时间序列模型与计量经济模型的关系278

11.1 多元ARMA模型278

11.2 ARMA模型和联立方程模型280

11.3 内生变量和外生变量的时间序列表示283

11.4 因果性285

第十二章 合理预期下的模型293

12.1 代理变量估计法294

12.2 系数间存在约束的估计法300

附录308

附表315

参考文献317