計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》的經(jīng)歷與體會(huì)，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(xiàng)工作：第一，刪除了第五章難度較大的“假設(shè)檢驗(yàn)”、“區(qū)間估計(jì)”和“預(yù)測(cè)”等內(nèi)容。第二，刪除了原第十二章的全部?jī)?nèi)容。第三，修改了部分文字，使表達(dá)更準(zhǔn)確、流暢。

內(nèi)容概要

　　《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第2版）》分四個(gè)部分共十一章。第一部分包括第一章至第三章，介紹了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)處理方法，主要內(nèi)容有：在經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)以及保險(xiǎn)學(xué)中占有重要地位的隨機(jī)變量數(shù)字特征，如數(shù)學(xué)期望、方差、相關(guān)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(shù)和統(tǒng)計(jì)推斷的基本問題。第二部分包括第四章至第六章，介紹了經(jīng)典假設(shè)條件下的線性模型，主要內(nèi)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(jīng)典假設(shè)條件下的線性模型，主要內(nèi)容有：產(chǎn)生多重共線性的原因及后果，如何發(fā)現(xiàn)及處理，產(chǎn)生異方差的原因，如何檢驗(yàn)及校正，自相關(guān)分析和分布滯后模型。此外，本章還結(jié)合一些實(shí)例討論了聯(lián)立方程模型的性質(zhì)和特點(diǎn)。第四部分包括第十一章，介紹了動(dòng)態(tài)模型。

作者簡(jiǎn)介

　　林清泉，中國(guó)人民大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，現(xiàn)任中國(guó)人民大學(xué)貨幣金融系副主任。林清泉教授還是德國(guó)慕尼黑大學(xué)和萊比錫大學(xué)的高級(jí)訪問學(xué)者。

書籍目錄

第一章 概率論基礎(chǔ)第一節(jié) 隨機(jī)現(xiàn)象、隨機(jī)試驗(yàn)和隨機(jī)事件第二節(jié) 隨機(jī)事件的頻率與概率第三節(jié) 條件概率與事件的獨(dú)立性第四節(jié) 隨機(jī)變量及其分布第五節(jié) 二維隨機(jī)變量第六節(jié) 隨機(jī)變量的數(shù)字特征第七節(jié) 隨機(jī)變量的矩第二章 矩陣代數(shù)第一節(jié) 矩陣及其運(yùn)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(jì)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(jì)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(yàn)（直接檢驗(yàn)法）第四節(jié) 相關(guān)系數(shù)及其顯著性檢驗(yàn)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(jīng)典多元線性回歸模型的概念第二節(jié) 最小平方估計(jì)第三節(jié) 估計(jì)量的性質(zhì)第四節(jié) 極大似然估計(jì)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(yīng)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(duì)多重共線性進(jìn)行補(bǔ)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(shí)的OLS估計(jì)第三節(jié) 異方差的檢驗(yàn)第四節(jié) 異方差的校正第五節(jié) 實(shí)例第九章 自相關(guān)分析第一節(jié) 自相關(guān)及其性質(zhì)第二節(jié) 自相關(guān)下的OLS估計(jì)第三節(jié) 自相關(guān)檢驗(yàn)第四節(jié) 自相關(guān)模型的參數(shù)估計(jì)方法第五節(jié) 廣義最小平方估計(jì)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(yīng)用OLS估計(jì)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(shí)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(shí)間序列分析第一節(jié) 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特性第二節(jié) 平穩(wěn)時(shí)間序列分析模型第三節(jié) 非平穩(wěn)隨機(jī)過程與單位根檢驗(yàn)第四節(jié) 協(xié)整與誤差修正模型附表參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　第一章 概率論基礎(chǔ)　　概率論是經(jīng)濟(jì)學(xué)的重要數(shù)理基礎(chǔ)，概率論是數(shù)學(xué)的一個(gè)分支。在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，許多理論與實(shí)踐問題都需要運(yùn)用現(xiàn)代概率論和統(tǒng)計(jì)方法，如線性統(tǒng)計(jì)推斷、估計(jì)理論、鞅論、倒向隨機(jī)微分方程理論等。本章就概率論內(nèi)容做一些簡(jiǎn)要介紹。本章首先介紹了隨機(jī)事件、隨機(jī)變量及其分布以及隨機(jī)事件、隨機(jī)變量的獨(dú)立性等內(nèi)容，然后介紹了在經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)以及保險(xiǎn)學(xué)中占有重要地位的隨機(jī)變量數(shù)字特征以及它們的應(yīng)用（如隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望、方差和相關(guān)系數(shù)），隨后介紹了在保險(xiǎn)中經(jīng)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(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、保險(xiǎn)學(xué)中有廣泛應(yīng)用的n維正態(tài)隨機(jī)變量的性質(zhì)、大數(shù)定律、中心極限定理等。　　第一節(jié) 隨機(jī)現(xiàn)象、隨機(jī)試驗(yàn)和隨機(jī)事件　　一、隨機(jī)現(xiàn)象　　自然界和人類社會(huì)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(huì)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(jié)果可能是正面朝上，也可能是反面朝上，而且我們?cè)诿看螔仈S之前無法肯定拋擲的結(jié)果是什么；單位時(shí)間內(nèi)記錄某電話交換臺(tái)收到用戶呼喚的次數(shù)，我們?cè)谟涗浿盁o法知道這一段時(shí)間內(nèi)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(jié)果，也可能出現(xiàn)那樣的結(jié)果，而我們?cè)谠囼?yàn)或觀察之前不可能預(yù)知確切的結(jié)果。人們經(jīng)過長(zhǎng)期實(shí)踐并深入研究之后，發(fā)現(xiàn)這類現(xiàn)象在大量重復(fù)試驗(yàn)或觀察下，它的結(jié)果卻出現(xiàn)某種規(guī)律性。例如，多次重復(fù)拋擲硬幣得到正面朝上的結(jié)果大致是一半；重復(fù)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(fù)試驗(yàn)或觀察中所顯現(xiàn)出的固有規(guī)律性，稱為統(tǒng)計(jì)規(guī)律性?！　∵@種在個(gè)別試驗(yàn)中其結(jié)果顯出不確定性，在大量重復(fù)試驗(yàn)中其結(jié)果又具有統(tǒng)計(jì)規(guī)律性的現(xiàn)象，稱為隨機(jī)現(xiàn)象。　　二、隨機(jī)試驗(yàn)　　在概率論中，試驗(yàn)是一種含義廣泛的術(shù)語，它包括各種各樣的科學(xué)試驗(yàn)，如化學(xué)試驗(yàn)、物理試驗(yàn)等，甚至對(duì)某一事物的某一特征的觀察也可認(rèn)為是一個(gè)試驗(yàn)。概率論中所研究的試驗(yàn)具有以下特點(diǎn)：　?。?）在相同條件下試驗(yàn)可以重復(fù)進(jìn)行；　?。?）每次試驗(yàn)的結(jié)果具有多種可能性，而且我們?cè)谠囼?yàn)之前可以明確試驗(yàn)的所有可能結(jié)果；　　（3）在每次試驗(yàn)之前不能準(zhǔn)確地預(yù)言這次試驗(yàn)將出現(xiàn)哪一種結(jié)果?！　M足以上三個(gè)條件的試驗(yàn)稱為隨機(jī)試驗(yàn)，有時(shí)簡(jiǎn)稱為試驗(yàn)。例如：　　E1：拋一顆骰子，觀察出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)；　　E2：記錄電話交換臺(tái)一分鐘內(nèi)收到的呼喚次數(shù)；　　E3：在一批燈泡中任意抽取一只，測(cè)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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