計量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模

前言

20世紀(jì)80年代，我國部分高等學(xué)校的經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)雖已開始陸續(xù)開設(shè)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程，但只是在少數(shù)專業(yè)作為必修課程，而其他專業(yè)多數(shù)是作為選修課程。1998年經(jīng)教育部高等學(xué)校經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)科教學(xué)指導(dǎo)委員會討論決定，把計量經(jīng)濟(jì)學(xué)確定為經(jīng)濟(jì)學(xué)類所有專業(yè)必修的核心課程。此后全國各高校不僅經(jīng)濟(jì)學(xué)類各專業(yè)普遍開設(shè)了計量經(jīng)濟(jì)學(xué)，而且一些管理類專業(yè)也開設(shè)了這門課程。隨后陸續(xù)翻譯或影印出版了一批國外著名計量經(jīng)濟(jì)學(xué)教材和我國學(xué)者自己編寫的適應(yīng)中國高等院校經(jīng)濟(jì)類學(xué)科的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)教材，促進(jìn)了計量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程的建設(shè)。與此同時，《經(jīng)濟(jì)研究》、《管理世界》、《世界經(jīng)濟(jì)》等國內(nèi)的一些重要經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)期刊也發(fā)生了重大變化，所發(fā)表論文的研究范圍越來越多地將定性研究與定量分析相結(jié)合，大量運(yùn)用各種計量經(jīng)濟(jì)模型。這些，都有力地推動了計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展?，F(xiàn)在，計量經(jīng)濟(jì)學(xué)已經(jīng)成為我國經(jīng)濟(jì)類各專業(yè)最受關(guān)注和歡迎的課程之一。數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門實(shí)踐性很強(qiáng)的學(xué)科，要求學(xué)生具有將經(jīng)濟(jì)學(xué)知識、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法和計算機(jī)應(yīng)用相結(jié)合的綜合素質(zhì)。目前的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程注重理論方法的介紹，但是對如何應(yīng)用模型分析實(shí)際的經(jīng)濟(jì)問題，卻討論得較少。在計量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)中，軟件的使用仍然是薄弱環(huán)節(jié)。學(xué)生學(xué)習(xí)了不少估計和檢驗(yàn)的方法，卻不知道怎樣應(yīng)用，對計算的結(jié)果也不能做出合理的解釋，缺乏運(yùn)用計量模型進(jìn)行分析的實(shí)際能力。由于計量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程的課時有限，不能給學(xué)生足夠的時間將所學(xué)習(xí)到的計量經(jīng)濟(jì)方法與實(shí)際經(jīng)濟(jì)問題相結(jié)合，通過計算機(jī)軟件進(jìn)行建模、分析和模擬的訓(xùn)練。因此，需要再開設(shè)一門應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)或計量經(jīng)濟(jì)方法建模的課程，本書可以作為這門課程的教材。

內(nèi)容概要

　　《計量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模：EViews應(yīng)用及實(shí)例(第2版)》全面介紹計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要理論和方法，尤其是20世紀(jì)80年代以來重要的和最新的發(fā)展，并將它們納入一個完整、清晰的體系之中?！队嬃拷?jīng)濟(jì)分析方法與建模：EViews應(yīng)用及實(shí)例(第2版)》在數(shù)學(xué)描述方面適當(dāng)?shù)?，以講清楚方法、思路為目標(biāo)，不做大量的推導(dǎo)和證明，重點(diǎn)放在如何運(yùn)用各種計量經(jīng)濟(jì)方法對實(shí)際的經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行分析、建模、預(yù)測、模擬等實(shí)際操作上。《計量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模：EViews應(yīng)用及實(shí)例(第2版)》中的實(shí)際案例大多數(shù)是作者在實(shí)踐中運(yùn)用的實(shí)例和國內(nèi)外的經(jīng)典實(shí)例，并基于EViews軟件來介紹實(shí)際應(yīng)用，具有很強(qiáng)的可操作性?！　　队嬃拷?jīng)濟(jì)分析方法與建模：EViews應(yīng)用及實(shí)例(第2版)》可作為本科生及研究生的教材，也可作為在經(jīng)濟(jì)、統(tǒng)計、金融等領(lǐng)域從事定量分析的工作人員的參考書。

書籍目錄

第Ⅰ部分 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)第1章 概率與統(tǒng)計基礎(chǔ)1．1 隨機(jī)變量1．1．1 概率分布1．1．2 隨機(jī)變量的數(shù)字特征1．1．3 隨機(jī)變量的聯(lián)合分布1．2 從總體到樣本1．2．1 基本統(tǒng)計量1．2．2 估計量性質(zhì)1．3 一些重要的概率分布1．3．1 正態(tài)分布1．3．2 X分布1．3．3 t分布1．3．4 F分布1．4 統(tǒng)計推斷1．4．1 參數(shù)估計1．4．2 假設(shè)檢驗(yàn)1．5 EViews軟件的相關(guān)操作1．5．1 單序列的統(tǒng)計量、檢驗(yàn)和分布1．5．2 多序列的顯示和統(tǒng)計量第2章 經(jīng)濟(jì)時間序列的季節(jié)調(diào)整、分解與平滑2．1 移動平均方法2．1．1 簡單的移動平均公式2．1．2 中心化移動平均2．1．3 加權(quán)移動平均2．2 季節(jié)調(diào)整2．2．1 X11季節(jié)調(diào)整方法2．2．2 CensusX12季節(jié)調(diào)整方法2．2．3 移動平均比率方法2．2．4 TRAMO／SEATS方法2．3 趨勢分解2．3．1 Hodrick—Prescott濾波方法2．3．2 頻譜濾波(BP濾波)方法2．4 指數(shù)平滑方法2．4．1 單指數(shù)平滑2．4．2 雙指數(shù)平滑2．4．3 Holt—winters乘法模型2．4．4 Holt—winters加法模型2．4．5 Holt—Winters——無季節(jié)性模型2．5 EViews軟件的相關(guān)操作2．5．1 X11季節(jié)調(diào)整方法的操作2．5．2 X12季節(jié)調(diào)整方法2．5．3 移動平均比率方法2．5．4 Tramo／Seats方法2．5．5 Hodrick—Prescott濾波2．5．6 BP濾波2．5．7 指數(shù)平滑法第Ⅱ部分 基本的單方程分析第3章 基本回歸模型3．1 古典線性回歸模型3．1．1 一元線性回歸模型3．1．2 最小二乘法3．1．3 多元線性回歸模型3．1．4 系數(shù)估計量的性質(zhì)3．1．5 線性回歸模型的檢驗(yàn)3．1．6 AIC準(zhǔn)則和Schwarz準(zhǔn)則3．2 回歸方程的函數(shù)形式3．2．1 雙對數(shù)線性模型3．2．2 半對數(shù)模型3．2．3 雙曲函數(shù)模型3．2．4 多項(xiàng)式回歸模型3．2．5 Box—Cox轉(zhuǎn)換3．3 包含虛擬變量的回歸模型3．3．1 回歸中的虛擬變量3．3．2 季節(jié)調(diào)整的虛擬變量方法3．4 模型設(shè)定和假設(shè)檢驗(yàn)3．4．1 系數(shù)檢驗(yàn)3．4．2 殘差檢驗(yàn)3．4．3 模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)3．5 方程模擬與預(yù)測3．5．1 預(yù)測誤差與方差3．5．2 預(yù)測評價3．6 Eviews軟件的相關(guān)操作3．6．1 設(shè)定回歸方程形式和估計方程3．6．2 方程輸出結(jié)果3．6．3 與回歸方程有關(guān)的操作3．6．4 模型設(shè)定和假設(shè)檢驗(yàn)3．6．5 預(yù)測第4章 其他回歸方法4．1 異方差4．1．1 異方差檢驗(yàn)4．1．2 加權(quán)最小二乘估計4．1．3 存在異方差時參數(shù)估計量的一致協(xié)方差4．2 二階段最小二乘法4．3 非線性最小二乘法4．4 廣義矩方法4．4．1 矩法估計量4．4．2 廣義矩估計4．5 多項(xiàng)式分布滯后模型4．6 逐步最小二乘回歸4．7 分位數(shù)回歸4．7．1 分位數(shù)回歸的基本思想和系數(shù)估計4．7．2 系數(shù)協(xié)方差的估計4．7．3 模型評價和檢驗(yàn)4．8 非參數(shù)回歸模型4．8．1 密度函數(shù)的非參數(shù)估計4．8．2 一元非參數(shù)計量經(jīng)濟(jì)模型4．9 EViews軟件的相關(guān)操作4．9．1 異方差檢驗(yàn)4．9．2 加權(quán)最小二乘法估計4．9．3 white異方差一致協(xié)方差和Newey—west異方差自相關(guān)一致協(xié)方差4．9．4 在EViews中使用TsLs估計4．9．5 在EViews中使用非線性最小二乘估計4．9．6 在EViews中使用GMM進(jìn)行估計4．9．7 在EViews中估計包含PDI。s的模型4．9．8 在EVJews中進(jìn)行逐步回歸估計4．9．9 在EViews中進(jìn)行分位數(shù)回歸4．9．10 在EVieWS中進(jìn)行非參數(shù)估計4．10 附錄廣義最小二乘估計第5章 時間序列模型5．1 序列相關(guān)及其檢驗(yàn)5．1．1 序列相關(guān)及其產(chǎn)生的后果5．1．2 序列相關(guān)的檢驗(yàn)方法5．1．3 擾動項(xiàng)存在序列相關(guān)的線性回歸方程的估計與修正5．2 平穩(wěn)時間序列建模5．2．1 平穩(wěn)時間序列的概念5．2．2 ARMA模型5．2．3 ARMA模型的平穩(wěn)性5．2．4 ARMA模型的識別5．3 非平穩(wěn)時間序列建模5．3．1 非平穩(wěn)序列和單整5．3．2 非平穩(wěn)序列的單位根檢驗(yàn)5．3．3 ARIMA模型5．4 協(xié)整和誤差修正模型5．4．1 協(xié)整關(guān)系5．4．2 協(xié)整檢驗(yàn)5．4．3 誤差修正模型(EcM)5．5 EViews軟件的相關(guān)操作5．5．1 檢驗(yàn)序列相關(guān)性5．5．2 修正序列相關(guān)5．5．3 ARMA(p，q)模型的估計5．5．4 單位根檢驗(yàn)第Ⅲ部分 擴(kuò)展的單方程分析第6章 條件異方差模型第7章 離散因變量和受限因變量模型第8章 對數(shù)極大似然估計第Ⅳ部分 多方程分析第9章 向量自回歸和向量誤差修正模型第10章 Panel Data模型第11章 狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波第12章 聯(lián)立方程模型的估計與模擬第13章 主成分分析和因子分析附錄A EViews軟件基礎(chǔ)附錄B EViews程序設(shè)計附錄C EViews中的常用函數(shù)附錄D 數(shù)據(jù)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：第Ⅰ部分 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)第2章 經(jīng)濟(jì)時間序列的季節(jié)調(diào)整、分解與平滑本章主要介紹經(jīng)濟(jì)時間序列的分解和平滑方法。時間序列分解方法包括季節(jié)調(diào)整和趨勢分解，指數(shù)平滑是目前比較常用的時間序列處理方法。經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的月度或季度時間序列包含4種變動要素：長期趨勢要素T、循環(huán)要素C、季節(jié)變動要素S和不規(guī)則要素I。長期趨勢要素代表經(jīng)濟(jì)時間序列長期的趨勢特性。循環(huán)要素是以數(shù)年為周期的一種周期性變動，它可能是一種景氣變動、也可能是經(jīng)濟(jì)變動或其他周期變動。季節(jié)變動要素是每年重復(fù)出現(xiàn)的循環(huán)變動，以12個月或4個季度為周期的周期性影響，是由溫度、降雨、每年中的假期和政策等因素引起的。季節(jié)要素和循環(huán)要素的區(qū)別在于季節(jié)變動是固定間距（如季或月）中的自我循環(huán)，而循環(huán)要素是從一個周期變動到另一個周期，問距比較長且不固定的一種周期性波動。不規(guī)則要素又稱隨機(jī)因子、殘余變動或噪聲，其變動無規(guī)則可循，這類因素是由偶然發(fā)生的事件引起的，如罷工、意外事故、地震、水災(zāi)、惡劣氣候、戰(zhàn)爭、法令更改和預(yù)測誤差等。在經(jīng)濟(jì)分析中，季節(jié)變動要素和不規(guī)則要素往往掩蓋了經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的客觀變化，給研究和分析經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢和判斷目前經(jīng)濟(jì)所處的狀態(tài)帶來困難。因此，需要在經(jīng)濟(jì)分析之前將經(jīng)濟(jì)時間序列進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，剔除其中的季節(jié)變動要素和不規(guī)則要素。而利用趨勢分解方法可以把趨勢和循環(huán)要素分離開來，從而研究經(jīng)濟(jì)的長期趨勢變動和景氣循環(huán)變動。對某些經(jīng)濟(jì)時間序列（如股票序列），不存在明顯的趨勢變動和季節(jié)變動。一般，我們使用指數(shù)平滑方法對這樣的時間序列進(jìn)行擬合及預(yù)測。

編輯推薦

《計量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模:EViews應(yīng)用及實(shí)例(第2版)》為數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)系列叢書之一。

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