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《计量经济学理论与应用版》电子书

计量经济学理论与应用pdf图片预览

内容简介

计量经济模型是利用数据连接现实与未来的桥梁。此书基于模型的视角，对经典计量经济模型、系统计量经济模型、时间序列模型、向量自回归模型、非参数计量经济模型以及空间计量经济模型等模型的建模方法做了重点研究。书中系统地介绍了每类模型的设定、估计以及检验方法。在此基础上，此书也研究了非平稳过程的建模问题，探讨了动态建模方法。为了使本书的内容理论与应用并重，给出了模型的计算机求解方法，并在第11章中重点研究了计量经济模型的应用问题，使得本书更加具有实用性。为了降低难度，在第2章详细讲解了书中用到的数学知识。数学知识都是以计量经济学为背景进行讲解的，使读到此书的读者会非常容易完成学习的进程。将复杂的内容变得简单易懂，是本书的重要特色之一。本书研究的模型跨越了计量经济学发展的不同阶段。因此，可作为博士研究生、硕士研究生以及本科生的教学与参考书，也可以作为专业学者的参考书。

关于作者

马薇，1957年生，天津财经大学数学与计量经济学教授，博士生导师。，全国优秀教师，全国师德标兵、天津市大学生数学竞赛优秀指导教师。中国数量学会学术委员会委员、中国数量经济学会理事会常务理事。主要著作：协整理论与应用（南开大学出版社）、线性代数（南开大学出版社）

目录大全

绪论００１

１１计量经济学研究问题的方法００１

１２计量经济模型的建模过程００２

第2章计量经济学中的统计与数学工具００９

２１计量经济学中的数学分析００９

２．１．１多元函数的极值００９

２．１．２差分算子与滞后算子０１１

２２计量经济学中的线性代数与矩阵论基础０１２

２．２．１矩阵概念与矩阵的向量化０１２

２．２．２矩阵的运算０１４

２．２．３计量经济模型中常用的特殊矩阵０２１

２．２．４矩阵与向量组的其他知识０２３

２．２．５线性方程组解的理论０２６

２３计量经济学中的概率论与数理统计的相关知识０２８

２．３．１随机变量的数字特征０２８

２．３．２重要随机变量的分布０３０

２．３．３条件分布与条件期望０３３

２．３．４参数估计０３４

２．３．５假设检验０３７

２．３．６大数定律与中心极限定理０３９

２４随机过程简介０４２

计量经济学：

理论与应用

２．４．１随机过程的基本概念０４２

２．４．２计量经济学中常用的随机过程０４３

第3章一元线性回归模型０５２

３１计量经济模型中变量的分类０５２

３．１．１内生变量与外生变量０５２

３．１．２滞后变量与虚拟变量０５３

３２一元线性回归模型的一般概念０５４

３．２．１回归分析的基本概念０５４

３．２．２一元线性回归模型的基本假设０５７

３．２．３一元线性回归模型的参数估计０６１

３．２．４一元线性回归模型的统计检验０６５

３．２．５一元线性回归模型的应用０６９

３．２．６一元线性回归模型的案例０７２

第4章多元线性回归模型０７６

４１多元线性回归模型的一般概念０７６

４２多元线性回归模型的参数估计０７９

４．２．１多元模型的普通最小二乘估计０７９

４．２．２多元线性模型参数的最大似然估计０８２

４．２．３多元线性模型参数的矩估计０８４

４３多元线性回归模型的检验０８５

４．３．１多元模型的经济学检验０８５

４．３．２多元模型对样本数据拟合优度检验的设计研究０８６

４．３．３模型设定的显著性检验０８８

４．３．４回归参数的显著性检验０８９

４４可变换成多元线性回归模型的模型０９０

４．４．１对数模型０９１

４．４．２指数模型０９３

４．４．３其他可化为线性的模型０９３

４５有约束条件的线性回归模型０９４

４．５．１对参数约束的回归模型０９４

４．５．２对回归模型解释变量个数增减的约束０９８

４．５．３参数稳定性检验０９８

４．５．４约束问题的其他检验方法简介１００

４６对线性模型的思考１０２

４７利用Ｒ语言进行计量分析１０２

４．７．１利用Ｒ语言生成白噪声１０３

４．７．２利用Ｒ语言构造泊松过程１０４

４．７．３利用Ｒ语言构造一个简单线性回归１０４

４．７．４利用Ｒ语言构造异方差与序列相关数列１０７

第5章经典参数模型的检验与修正方法研究１１０

５１异方差性的检验与修正方法１１１

５．１．１异方差概述１１１

５．１．２异方差性的检验１１３

５．１．３模型中异方差问题的修正方法研究１１８

５２计量经济模型序列相关性的研究１２１

５．２．１序列相关性的一般概念以及对模型的影响１２１

５．２．２存在序列相关问题时对模型的影响１２３

５．２．３序列相关性的检验１２４

５．２．４序列相关问题的修正１２８

５３计量模型多重共线性的研究１３２

５．３．１多重共线性的数学定义１３２

５．３．２多重共线性对计量经济模型的影响１３３

５．３．３多重共线性的检验１３３

５．３．４多重共线性问题的解决方法１３７

第6章系统计量经济模型１３９

６１系统计量经济模型的一般概念１３９

６．１．１系统计量经济模型的例子１３９

６．１．２系__________统计量经济模型中变量与单方程的分类１４０

６．１．３系统计量经济模型的分类１４２

６．１．４系统计量经济模型的识别１４６

６２系统模型的估计１４９

６．２．１间接最小二乘法１４９

６．２．２系统计量经济模型的工具变量估计法１５１

６．２．３系统计量经济模型的两阶段最小二乘估计方法１５３

６．２．４利用软件ＥＶｉｅｗｓ估计系统计量经济模型１５３

６３系统计量经济模型建模的基本过程１５６

第7章时间序列模型１５９

７１时间序列模型的一般概念与研究工具１６０

７．１．１时间序列过程的因果性１６０

７．１．２时间序列过程的自相关函数与偏自相关函数１６０

７．１．３时间序列过程的总体谱１６１

７．１．４滞后算子的性质１６２

７２自回归模型１６３

７．２．１自回归模型的一般概念１６３

７．２．２ＡＲ（１）过程的性质１６４

７．２．３一般自回归模型ＡＲ（狆）的性质１６６

７３移动平均过程１６６

７４自回归移动平均过程１６９

７５非平稳时间序列的建模１７０

７６单位根检验１７４

７．６．１随机扰动项无序列相关性的单位根检验———ＤＦ检验１７４

７．６．２随机扰动项存在序列相关性的单位根检验１７９

７．６．３方差比检验１８２

７７向量自回归模型ＶＡＲ１８３

７．７．１ＶＡＲ模型的一般概念１８３

７．７．２向量过程的平稳性１８５

７．７．３ＶＡＲ（狆）模型衍生模型的推导１８８

７．７．４ＶＡＲ（狆）模型的估计１９２

７．７．５ＶＡＲ（狆）模型中滞后期狆的选取方法１９４

７８向量自回归模型的应用１９５

７．８．１ＶＡＲ模型与格兰杰因果关系检验１９５

７．８．２利用ＶＡＲ模型进行脉冲分析１９７

７９其他时间序列模型简介２００

７．９．１自回归条件异方差模型２００

７．９．２长记忆时间序列模型２０６

第8章空间计量经济模型２１４

８１面板数据模型２１４

８．１．１面板数据模型的一般概念２１４

８．１．２面板数据模型的设定２１７

８．１．３面板数据模型的选择检验２２０

８．１．４面板数据模型的估计方法简介２２４

８２空间计量经济模型２２７

８．２．１空间计量模型的设定２２８

８．２．２空间权重矩阵２２９

８．２．３空间计量模型的设定与分类２３１

８３空间计量模型的估计方法与检验方法简介２３５

８．３．１空间计量模型的极大似然估计２３５

８．３．２空间计量模型的检验方法２３６

８４空间计量经济模型的实证研究２３７

８．４．１实例背景２３７

８．４．２数据来源与处理２３８

８．４．３空间效应分析２３８

８．４．４截面数据空间模型建立２３９

８．４．５面板数据空间计量模型的实证研究２４１

８．４．６空间模型的建立及回归２４３

第9章非参数与半参数计量经济模型２４７

９１非参数计量经济模型的一般概念２４７

９．１．１建立非参数模型的数据分析２４８

９．１．２非参数方法中经验分布函数的构建２４８

９．１．３非参数方法中的核密度函数估计方法２５０

９２核函数的构造与性质２５２

９３非参数核密度估计方法２６２

９．３．１一元核密度的估计方法２６２

９．３．２多元核密度的估计方法２６９

９４非参数计量经济模型２７０

９．４．１非参数计量经济模型的一般形式２７０

９．４．２非参数计量经济模型的估计２７３

９５半参数计量经济模型简介２７６

９．５．１半参数模型的一般概念２７６

９．５．２半参数计量经济模型的估计２７７

９６利用Ｒ语言进行非参数估计２７９

９．６．１利用Ｒ语言对总体分布的估计２７９

９．６．２使用Ｒ语言选取窗宽２８３

９．６．３利用Ｒ语言估计多维随机变量联合分布２８３

９．６．４用Ｒ语言估计非参数计量经济模型２８７

９．６．５Ｒ语言在非参数计量经济模型中的其他应用２８９

９．６．６半参数模型的实现２９３

９．６．７半参数单指数模型的回归示例２９８

第10章协同积分与误差修正模型３０４

１０１动态计量经济模型的建模方法３０４

１０．１．１动态计量经济模型的一般概念３０５

１０．１．２误差修正模型（ＥＣＭ）的推导３０５

１０．１．３动态建模的基本过程３０９

１０２非平稳经济过程的协同积分研究３１３

１０．２．１对非平稳过程的思考与变量的弱外生性３１３

１０．２．２协同积分的定义与性质３１４

１０．２．３过程非平稳时误差修正模型的建模条件３２１

１０３向量自回归模型与协同积分的关系３２４

第11章计量经济模型的应用研究３２６

１１１非参数模型的应用———金融风险测度的非参数方法３２６

１１．１．１金融风险测度中的连接函数３２７

１１．１．２深港股市风险相关性测度实证分析３３３

１１２ＳＴＡＲＣｏｐｕｌａ模型的应用３４０

１１．２．１运用ＳＴＡＲ模型构造边缘分布３４１

１１．２．２实证分析３４２

参考文献３４８

附录A正态曲线下的面积３５０

附录Bt-分布的临界点３５１

附录Cχ２分布的临界点３５２

附录DF分布３５３

附录EDW检验上下界３５５

附录F冯诺曼比临界值３５７

附录Gσ经验累积分布表３５９

附录H经验累积分布表３６０

附录I协整检验界值表３６１

精彩试读

前言

几年来一直想写一本跨越计量经济学发展不同时期的书。动笔的时候，发现要写的内容实在是太多了。最后决定选择以计量经济学中最有代表性的模型为主线进行写作。书最重要的责任是要给读书的人带来帮助，将复杂的东西变得容易，使读书的人豁然开朗是书的天职。

本书重点研究了经典计量经济模型、系统模型、时间序列模型、向量自回归模型、空间计量经济模型、非参数模型与半参数模型以及协同积分与误差修正模型，同时也对非参数模型的应用进行了研究，是一本非常有价值的书。

书中每一章都重点研究了一个模型。对每个模型产生的背景、模型设定、模型估计、模型检验以及模型的应用进行了深入的探讨。本书可以作为博士研究生、硕士研究生以及本科生的参考书，也可作为经济研究工作者的参考书。

在写作过程中我的学生们给了我许多具体的帮助。我的２０１４年毕业的硕士研究生李楠、李海利、李莹莹、周东英、徐诚、乔龙飞、司家兴、高培安等同学在搜集数据整理资料方面做了大量的工作。部分章节的案例由他们提供，我做了必要的修改。我的已经毕业的博士研究生卢英博士、张卓群博士以及在读博士研究生葛通都做了大量的工作。第９章由我、张卓群、葛通共同完成。第１１章的案例由卢英、张卓群、任亚宁、徐玉娟提供。在读硕士吴丹、林柯参加了第８章的部分写作。全书由我独立定稿完成。

本书的写作历程跨越了五年时间。多亏本书的两任编辑王文珠老师与苏明芳老师的鼓励与帮助使得这本书得以完成。特别感谢你们对我的宽容与忍耐。

我也以此书纪念我的导师周逸江教授。虽然周逸江先生离开了，但是他对我的教诲终生难忘。每当我遇到困难的时候都会想起他。我也要感谢我的计量经济学启蒙老师——清华大学的李子奈教授，同时也非常感谢我的博士后合作导师——南开大学的张晓峒教授。在我的学习与研究过程中他们给了我许多帮助与支持。

最后，希望本书给读到它的人们带来帮助。也感谢读此书的人与我一起分享学习带来的快乐。马薇２０１６年１２月３１日

研究的模型跨越了计量经济学发展的不同阶段

历时五年，终成佳作！计量经济学:理论与应用一书以计量经济学中最有代表性的模型为主线进行写作，研究的模型跨越了计量经济学发展的不同阶段。作者马薇30余载从事教学和科研工作的经验和心得的结晶。