高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用（第二版）
定 價(jià)：59 元
- 作者：陳強(qiáng) 著
- 出版時(shí)間：2014/4/1
- ISBN：9787040329834
- 出 版 社：高等教育出版社
- 中圖法分類(lèi)：F224.0
- 頁(yè)碼：669
- 紙張：膠版紙
- 版次：2
- 開(kāi)本：16K
《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用（第二版）》較多地借鑒了現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的最新發(fā)展，內(nèi)容全面，除了介紹傳統(tǒng)的橫截面數(shù)據(jù)外，對(duì)面板數(shù)據(jù)（含長(zhǎng)面板、動(dòng)態(tài)面板、非線(xiàn)性面板）、時(shí)間序列（含VAR、單位根、協(xié)整）、自然實(shí)驗(yàn)、重復(fù)截面數(shù)據(jù)、GMM、自助法、蒙特卡羅法、分位數(shù)回歸、門(mén)限回歸、非參數(shù)估計(jì)、處理效應(yīng)、空間計(jì)量、久期分析、貝葉斯估計(jì)等均做了較深入的分析。《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用（第二版）》力圖以生動(dòng)的語(yǔ)言、較多的插圖與經(jīng)濟(jì)意義來(lái)直觀地解釋計(jì)量方法，而又不失數(shù)學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)性。同時(shí)，結(jié)合目前歐美最為流行的Stata計(jì)量軟件，及時(shí)地介紹相應(yīng)的Stata命令與實(shí)例，為讀者提供“一站式”服務(wù)。
《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用（第二版）》適合普通高等學(xué)校經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)類(lèi)或社科類(lèi)碩士生、博士生與研究人員使用。為便于讀者學(xué)習(xí)高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，本書(shū)在內(nèi)容安排上，假設(shè)讀者已經(jīng)學(xué)過(guò)微積分、線(xiàn)性代數(shù)與概率統(tǒng)計(jì)，但不要求學(xué)過(guò)本科階段的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（學(xué)過(guò)更好）。
陳強(qiáng)，男，1971年出生，山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，泰岳經(jīng)濟(jì)研究中心副主任（主持工作）。分別于1992年、1995年獲北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士、碩士學(xué)位，后留校任教。2007年獲美國(guó)Northern Illinois University數(shù)學(xué)碩士與經(jīng)濟(jì)學(xué)博士學(xué)位。主要研究領(lǐng)域?yàn)榘l(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)史與制度經(jīng)濟(jì)學(xué)。已獨(dú)立發(fā)表論文于Economica，Journal of Comparative Economics，《經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）》、《世界經(jīng)濟(jì)》等國(guó)內(nèi)外期刊。曾獲中國(guó)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)年會(huì)、中國(guó)制度經(jīng)濟(jì)學(xué)年會(huì)優(yōu)秀論文獎(jiǎng)、山東省高等學(xué)校優(yōu)秀科研成果論文一等獎(jiǎng)。現(xiàn)為美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)、英國(guó)皇家經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)會(huì)員，Applied Economics，《經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）》與《產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)評(píng)論》的匿名審稿人。2010年入選教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃。
第1章 緒論
1.1 什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)
1.2 經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)與類(lèi)型
第2章 概率統(tǒng)計(jì)回顧
2.1 概率與條件概率
2.2 分布與條件分布
2.3 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
2.4 迭代期望定律
2.5 隨機(jī)變量無(wú)關(guān)的三個(gè)層次概念
2.6 常用連續(xù)型統(tǒng)計(jì)分布
2.7 統(tǒng)計(jì)推斷的思想
習(xí)題
附錄
第3章 小樣本OLS
3.1 古典線(xiàn)性回歸模型的假定
3.2 0LS的代數(shù)推導(dǎo)
3.3 0LS的幾何解釋
3.4 擬合優(yōu)度
3.5 0LS的小樣本性質(zhì)
3.6 對(duì)單個(gè)系數(shù)的t檢驗(yàn)
3.7 對(duì)線(xiàn)性假設(shè)的F檢驗(yàn)
3.8 F統(tǒng)計(jì)量的似然比原理表達(dá)式
3.9 分塊回歸與偏回歸（選讀）
3.10 預(yù)測(cè)
習(xí)題
附錄
第4章 Stata簡(jiǎn)介
4.1 為什么使用Stata
4.2 Stata的窗口
4.3 Stata操作實(shí)例
4.4 Stata命令庫(kù)的更新
4.5 進(jìn)一步學(xué)習(xí)Stata的資源
習(xí)題
第5章 大樣本OLS
5.1 為何需要大樣本理論
5.2 隨機(jī)收斂
5.3 大數(shù)定律與中心極限定理
5.4 統(tǒng)計(jì)量的大樣本性質(zhì)
5.5 漸近分布的推導(dǎo)
5.6 隨機(jī)過(guò)程的性質(zhì)
5.7 大樣本OLS的假定
5.8 OLS的大樣本性質(zhì)
5.9 線(xiàn)性假設(shè)的大樣本檢驗(yàn)
5.10 大樣本OLS的Stata命令及實(shí)例
習(xí)題
附錄
第6章 最大似然估計(jì)法
6.1 最大似然估計(jì)法的定義
6.2 線(xiàn)性回歸模型的最大似然估計(jì)
6.3 最大似然估計(jì)的數(shù)值解
6.4 信息矩陣與無(wú)偏估計(jì)的最小方差
6.5 最大似然法的大樣本性質(zhì)
6.6 最大似然估計(jì)量的漸近協(xié)方差矩陣
6.7 三類(lèi)漸近等價(jià)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
6.8 準(zhǔn)最大似然估計(jì)法
6.9 對(duì)正態(tài)分布假設(shè)的檢驗(yàn)
6.10 最大似然估計(jì)法的Stata命令及實(shí)例
習(xí)題
附錄
第7章 異方差與GLS
7.1 異方差的后果
7.2 異方差的例子
7.3 異方差的檢驗(yàn)
7.4 異方差的處理
7.5 處理異方差的Stata命令及實(shí)例
7.6 Stata命令的批處理
習(xí)題
附錄
第8章 自相關(guān)
8.1 自相關(guān)的后果
……
第9章 模型設(shè)定與數(shù)據(jù)問(wèn)題
第10章 工具變量．2SLS與GMM
第11章 二值選擇模型
第12章 多值選擇模型
第13章 排序與計(jì)數(shù)模型
第14章 受限被解釋變量
第15章 短面板
第16章 長(zhǎng)面板與動(dòng)態(tài)面板
第17章 非線(xiàn)性面板
第18章 隨機(jī)實(shí)驗(yàn)與自然實(shí)驗(yàn)
第19章 蒙特卡羅法與自助法
第20章 平穩(wěn)時(shí)間序列
第21章 單位根與協(xié)整
第22章 自回歸條件異方差模型
第23章 似不相關(guān)回歸
第24章 聯(lián)立方程模型
第25章 非線(xiàn)性回歸與門(mén)限回歸
第26章 分位數(shù)回歸
第27章 非參數(shù)與半?yún)?shù)估計(jì)
第28章 處理效應(yīng)
第29章 空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)
第30章 久期分析
第31章 貝葉斯估計(jì)簡(jiǎn)介
第32章 如何做規(guī)范的實(shí)證研究
附錄：常用數(shù)據(jù)來(lái)源
參考書(shū)目
數(shù)學(xué)符號(hào)
英文縮寫(xiě)
書(shū)單推薦
