計量經濟學

前言

　　本書自2006年4月出版以來，得到了廣大讀者的厚愛與支持，許多老師講述了教授《計量經濟學》的經歷與體會，提出了具體的問題與看法，根據(jù)大家的建議，此次修訂主要做了三項工作：第一，刪除了第五章難度較大的“假設檢驗”、“區(qū)間估計”和“預測”等內容。第二，刪除了原第十二章的全部內容。第三，修改了部分文字，使表達更準確、流暢。

內容概要

　　《計量經濟學（第2版）》分四個部分共十一章。第一部分包括第一章至第三章，介紹了計量經濟學的基礎及數(shù)據(jù)處理方法，主要內容有：在經濟學、金融學以及保險學中占有重要地位的隨機變量數(shù)字特征，如數(shù)學期望、方差、相關系數(shù)和變異系數(shù)等。此外，本部分還介紹了數(shù)據(jù)的平滑技術和統(tǒng)計推斷的基本問題。第二部分包括第四章至第六章，介紹了經典假設條件下的線性模型，主要內容有：一元線性回歸、多元線性回歸及虛擬變量的回歸模型。第三部分包括第七章至第十章，介紹了不滿足經典假設條件下的線性模型，主要內容有：產生多重共線性的原因及后果，如何發(fā)現(xiàn)及處理，產生異方差的原因，如何檢驗及校正，自相關分析和分布滯后模型。此外，本章還結合一些實例討論了聯(lián)立方程模型的性質和特點。第四部分包括第十一章，介紹了動態(tài)模型。

作者簡介

　　林清泉，中國人民大學財政金融學院教授、博士生導師，現(xiàn)任中國人民大學貨幣金融系副主任。林清泉教授還是德國慕尼黑大學和萊比錫大學的高級訪問學者。

書籍目錄

第一章 概率論基礎第一節(jié) 隨機現(xiàn)象、隨機試驗和隨機事件第二節(jié) 隨機事件的頻率與概率第三節(jié) 條件概率與事件的獨立性第四節(jié) 隨機變量及其分布第五節(jié) 二維隨機變量第六節(jié) 隨機變量的數(shù)字特征第七節(jié) 隨機變量的矩第二章 矩陣代數(shù)第一節(jié) 矩陣及其運算第二節(jié) 線性方程組第三節(jié) 二次型與正交變換第三章 數(shù)據(jù)分析方法與參數(shù)統(tǒng)計推斷第一節(jié) 數(shù)據(jù)的分析方法第二節(jié) 抽樣分布第三節(jié) 參數(shù)的統(tǒng)計推斷第四節(jié) 方差分析方法第四章 一元線性回歸第一節(jié) 一元線性回歸分析第二節(jié) 線性回歸的方差分析第三節(jié) 檢驗（直接檢驗法）第四節(jié) 相關系數(shù)及其顯著性檢驗第五節(jié) 回歸分析的其他問題第五章 多元線性回歸第一節(jié) 經典多元線性回歸模型的概念第二節(jié) 最小平方估計第三節(jié) 估計量的性質第四節(jié) 極大似然估計第六章 虛擬變量的回歸模型第一節(jié) 虛擬變量第二節(jié) 虛擬變量的應用第七章 多重共線性第一節(jié) 多重共線性的概念及原因第二節(jié) 多重共線性的后果第三節(jié) 如何發(fā)現(xiàn)多重共線性第四節(jié) 如何對多重共線性進行補救第八章 異方差性第一節(jié) 異方差概念第二節(jié) 出現(xiàn)異方差時的OLS估計第三節(jié) 異方差的檢驗第四節(jié) 異方差的校正第五節(jié) 實例第九章 自相關分析第一節(jié) 自相關及其性質第二節(jié) 自相關下的OLS估計第三節(jié) 自相關檢驗第四節(jié) 自相關模型的參數(shù)估計方法第五節(jié) 廣義最小平方估計方法第六節(jié) 分布滯后模型第十章 聯(lián)立方程模型第一節(jié) 聯(lián)立方程模型的提出第二節(jié) 應用OLS估計的聯(lián)立方程偏誤第三節(jié) 聯(lián)立方程模型的變量和表示方法第四節(jié) 聯(lián)立方程模型的識別第五節(jié) 間接最小二乘法第六節(jié) 工具變量法第七節(jié) 二階段最小二乘法第十一章 時間序列分析第一節(jié) 時間序列數(shù)據(jù)的特性第二節(jié) 平穩(wěn)時間序列分析模型第三節(jié) 非平穩(wěn)隨機過程與單位根檢驗第四節(jié) 協(xié)整與誤差修正模型附表參考文獻

章節(jié)摘錄

　　第一章 概率論基礎　　概率論是經濟學的重要數(shù)理基礎，概率論是數(shù)學的一個分支。在經濟學領域，許多理論與實踐問題都需要運用現(xiàn)代概率論和統(tǒng)計方法，如線性統(tǒng)計推斷、估計理論、鞅論、倒向隨機微分方程理論等。本章就概率論內容做一些簡要介紹。本章首先介紹了隨機事件、隨機變量及其分布以及隨機事件、隨機變量的獨立性等內容，然后介紹了在經濟學、金融學以及保險學中占有重要地位的隨機變量數(shù)字特征以及它們的應用（如隨機變量的數(shù)學期望、方差和相關系數(shù)），隨后介紹了在保險中經常用到的變異系數(shù)概念和切比雪夫不等式（Chebyshev inequality），最后介紹了在經濟學、金融學、保險學中有廣泛應用的n維正態(tài)隨機變量的性質、大數(shù)定律、中心極限定理等?！　〉谝还?jié) 隨機現(xiàn)象、隨機試驗和隨機事件　　一、隨機現(xiàn)象　　自然界和人類社會發(fā)生的現(xiàn)象是多種多樣的。有一類現(xiàn)象在一定條件下必然發(fā)生，如向上拋一石子必然落地、同性電荷必互相排斥等，這類現(xiàn)象稱為確定性現(xiàn)象。在自然界和人類社會還存在著另一類現(xiàn)象，就是在一定條件下不一定發(fā)生的現(xiàn)象，這一類現(xiàn)象稱為不確定現(xiàn)象。例如，在相同條件下拋同一枚硬幣，其結果可能是正面朝上，也可能是反面朝上，而且我們在每次拋擲之前無法肯定拋擲的結果是什么；單位時間內記錄某電話交換臺收到用戶呼喚的次數(shù)，我們在記錄之前無法知道這一段時間內收到的呼喚次數(shù)。在一定條件下，這類現(xiàn)象可能出現(xiàn)這樣的結果，也可能出現(xiàn)那樣的結果，而我們在試驗或觀察之前不可能預知確切的結果。人們經過長期實踐并深入研究之后，發(fā)現(xiàn)這類現(xiàn)象在大量重復試驗或觀察下，它的結果卻出現(xiàn)某種規(guī)律性。例如，多次重復拋擲硬幣得到正面朝上的結果大致是一半；重復記錄用戶的呼喚次數(shù)，它按照一定的規(guī)律分布，等等。這種在大量重復試驗或觀察中所顯現(xiàn)出的固有規(guī)律性，稱為統(tǒng)計規(guī)律性?！　∵@種在個別試驗中其結果顯出不確定性，在大量重復試驗中其結果又具有統(tǒng)計規(guī)律性的現(xiàn)象，稱為隨機現(xiàn)象。　　二、隨機試驗　　在概率論中，試驗是一種含義廣泛的術語，它包括各種各樣的科學試驗，如化學試驗、物理試驗等，甚至對某一事物的某一特征的觀察也可認為是一個試驗。概率論中所研究的試驗具有以下特點：　?。?）在相同條件下試驗可以重復進行；　?。?）每次試驗的結果具有多種可能性，而且我們在試驗之前可以明確試驗的所有可能結果；　?。?）在每次試驗之前不能準確地預言這次試驗將出現(xiàn)哪一種結果?！　M足以上三個條件的試驗稱為隨機試驗，有時簡稱為試驗。例如：　　E1：拋一顆骰子，觀察出現(xiàn)的點數(shù)；　　E2：記錄電話交換臺一分鐘內收到的呼喚次數(shù)；　　E3：在一批燈泡中任意抽取一只，測試它的壽命；　　E4：記錄某地區(qū)一晝夜的最高溫度和最低溫度?！　　?/pre>




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