Stata/Eviews计量经济分析

出版时间:2010-7  出版社:中国人民大学出版社  作者:胡志宁  页数:205  
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前言

  笔者在教学和科研工作中,深知学习并掌握计量经济学理论和应用方法的重要性。本书的出版目的就是试图引导海内外高等院校学生如何系统、循序渐进地学习各种计量经济模型并将理论应用到实践中。本书也可作为学术界同仁的参考用书。  本书较为全面地介绍了计量经济学的基础理论和各种常用回归模型的分析及检验。强调实用性是本书的第一个特点。在美国的很多高等院校、科研机构,甚至是公司的R&D部门,Stata这种统计计量软件经常会用到。同样,EViews常常被用于时间序列分析中。本书特意为计量分析的学习和计量软件的学习架起一座桥梁。通过对本书的阅读和理解,国内外高等院校的学生们能由此了解到如何使用Stata,和EViews软件进行计量分析,并从本书中获知如何建立分析自己的计量模型。相信本书也会对学术界同仁和计量研究爱好者有所帮助。  本书还介绍了现代计量的分析方法并提供了很多有趣并实用的例题和上机操作的习题。每一个习题都尽量配有Stata或者是:EViews的使用说明。读者完全可以根据例题在Stata或EViews软件上操作模拟,从而很快地掌握这两种软件的使用,并根据本书对软件运行中得到的图表数据的分析和讨论加深对现代计量分析方法的理解和运用。这是本书的第二个特点。  本书的第三个特点是使用两种语言(英文和中文)同步讲解现代计量理论及其运用,读者可以比较清楚地了解现代计量的专业术语在英语国家的教学科研里是如何被解释和阐述的。另外,本书每一章里的上机操作习题都是用英文书写的,并没有附上中文对照,对读者而言具有一定的挑战性。笔者希望读者通过这样的练习机会加强和巩固对计量的英文学习,从而可以更为轻松地阅读其他有关计量经济学的英文书籍,更好地和国际接轨,并保持同步。

内容概要

《Stata/Eviews计量经济分析》介绍了现代计量的分析方法并提供了很多有趣并实用的例题和上机操作的习题。每一个习题都尽量配有Stata或者是:EViews的使用说明。读者完全可以根据例题在Stata或EViews软件上操作模拟,从而很快地掌握这两种软件的使用,并根据《Stata/Eviews计量经济分析》对软件运行中得到的图表数据的分析和讨论加深对现代计量分析方法的理解和运用。这是《Stata/Eviews计量经济分析》的第二个特点。

书籍目录

第1章 Stata和EViews软件简介 Ⅰ.Stata软件简介 Ⅱ.EViews软件简介第2章 计量经济学简介 Ⅰ.计量经济学的定义及其学习意义 Ⅱ.学习计量经济学前需思考的问题第3章 线性回归模型 Ⅰ.简单线性回归模型 Ⅱ.多元线性回归模型第4章 线性模型检验 Ⅰ.最小二乘估计量的统计属性 Ⅱ.单一回归参数的显著性检验:£检验 Ⅲ.联合显著性检验及总体显著性检验:F检验第5章 建模分析和应用 Ⅰ.如何选择合适的线性方程式 Ⅱ.如何判定所建模型的合适性第6章 进一步分析建模的不足之处 Ⅰ.遗漏变量导致的估计偏差 Ⅱ.多重共线性的问题和解决方法第7章 异方差问题的检验和解决方法 Ⅰ.什么是异方差问题 Ⅱ.如何侦测异方差问题 Ⅲ.如何解决异方差问题 Ⅳ.上机操作练习第8章 自相关问题的检验和解决方法 Ⅰ.什么是自相关问题 Ⅱ.如何检验自相关问题的存在 Ⅲ.如何解决自相关问题 Ⅳ.上机操作练习第9章 内生性问题和辅助变量 Ⅰ.内生变量的问题 Ⅱ.辅助变量(IV)估计法. Ⅲ.内生性和辅助变量有效性的假设检验. Ⅳ.上机操作练习第10章 虚拟自变量回归模型 Ⅰ.虚拟变量 Ⅱ.虚拟变量的应用 Ⅲ.检测各组的差异——邹式检验法 Ⅳ.上机操作练习第11章 虚拟因变量模型 Ⅰ.线性概率模型 Ⅱ.Probit和Logit模型 Ⅲ.上机操作练习第12章 面板数据模型 Ⅰ.面板数据的作用 Ⅱ.面板回归模型 Ⅲ.上机操作练习第13章 联立方程组模型 Ⅰ.联立方程组模型的建立 Ⅱ.估计联立方程组模型 Ⅲ.上机操作练习第14章 时间序列模型里的计量问题 Ⅰ.采用OLS处理时间序列数据所考虑的问题 Ⅱ.常用的时间序列模型 Ⅲ.平稳型问题分析 Ⅳ.共积现象分析 Ⅴ.上机操作练习第15章 向量自回归模型(VAR模型) Ⅰ.如何建立一个VAR模型 Ⅱ.如果估计一个VAR模型 Ⅲ.上机操作练习附录参考文献

章节摘录

  例如,我们想调查在职培训对工人生产力的影响,进而对他的工资的影响。经济学家们早已采用一些基本的经济分析工具来解释工人的工资与他们的生产力之间的关系(例如,Wooldridge,2006)。这种推理有助于建立以下的计量模型:  很明显,除了以上的三个决定要素,还有很多其他要素可能会影响工资率,但上述的经济模型涉及以下两个问题的实质:在职培训和工人的工资之间是否存在着正相关的关系?在职培训对工人工资的影响有多大?在我们确定上述经济模型之后,我们需要把它转换成一个相关的计量经济模型。假设经济模型里各种关系是线性的,我们可以建立起这样一个完整的计量经济模型:  在该计量模型中,常数J岛,向&和胁是参数,用于测量工资和其决定要素之间的正负相关性以及各种工资决定要素对工资水平影响的强度。此外,“包含影响工人工资的其他要素。一旦我们建立起所需的计量经济模型,我们可以把重点放在对岛的分析上以便回答前面提到的那两个问题。  问题2:如何识别不同类型的数据  经济数据有多种类型。因此,我们必须学会识别计量分析中那些经常使用到的重要数据结构。  第一种类型:横截面数据。这种数据是通过随机抽样的方法,在同一个时间点上,收集到的有关一群人或是一组公司等等的信息。比如,在2008年,100个家庭的收入和消费支出情况。如果数据不是随机抽样得到的,我们会面临样本选择偏差的问题。  第二种类型:,时间序列数据。不同于横截面数据,时间序列数据没有随机抽样的特性。它是在一个指定的时间段里收集到的有关某人、某物或某事件的信息变化——例如,股票的价格。时间序列数据强调时间秩序的重要性,因此,我们如果要处理时间序列模型则需要考虑如何解决趋势和季节性的问题。例如,从2000年到2008年,同一个家庭的收入和消费支出的变化。  第三种类型:混合横截面数据。我们可以把几组横截面数据合并在一起,并仅视之为一组普通横截面数据。然而,我们需要考虑到时间差异问题。例如,我们将两组不同时间里收集的样本合并起来,一个样本是2007年的10个家庭的收入和消费支出情况,另一个样本是2008年的另外10个不同家庭的收入和消费支出的情况。  第四种类型:面板或纵向数据。它观测的是每一个横截面单元在时问序列上的变化情况。该数据既可以用于分析个体之间的差异情况,又可以描述个体的动态变化特征。例如,在2000-2008年间,我们观察30个家庭的收入和消费支出情况。  注意:第三种类型和第四种类型都包含了横截面数据和时间序列数据的成分。但是,两者最大的区别是,当我们收集第四种类型的数据时,我们观察的是同一组人或物随时间的推移他们自身情况的变化。

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用户评论 (总计15条)

 
 

  •   Stata/EViews 计量经济分析(21世纪经济学系列教材) 非常好
  •   英语的操作指导部分小有点麻烦嘛...
  •   中英文介绍
  •   不过有英文部分,不大看得懂
  •   女儿的学习用书,网上买便宜很多!
  •   还没看,先给个5分
  •   这本书对我很重要,很好
  •   书的质量很好,内容大概看了一下,不错。
  •   hehhehhe
  •   很好的书,很多高校教材用书,考研参考书。
  •   英文对照的
  •   这本书是中英文双语,除了英语没多少内容了,介绍的也不仔细,不推荐。
  •   基本和一本计量差不多。和stata基本无关。浪费钱
  •   过于简略 操作部分都是英文 不够实用
  •   非常坑爹的一本书 好多部分都是外文编写的
 

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