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发布:lilu | 分类:计量经济学

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<P>计算计量经济学by林光平</P><P>China-pub电子版(压缩包中附带书中所使用工具)</P><P>本书介绍了国际计量经济学界通行的以矩阵为计算基础的GAUSS语言,并着重于 ...
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<P>计算计量经济学 by 林光平 </P>
<P>China-pub电子版(压缩包中附带书中所使用工具)</P>
<P>本书介绍了国际计量经济学界通行的以矩阵为计算基础的GAUSS语言,并着重于详解70余个经济和金融的编程案例,促进计量经济理论的应用。需要说明的是,GAUSS编程只是动手学习的工具,最主要的目标仍是学通计量经济学的原理,并在实践中熟练运用。 鉴于目前GAUSS在中国的使用不见普遍,计量经济学的教研工作仍然依靠一些现成的软件包黑箱操作,而研究者很少涉及编程计算。这些软件虽然简单易学,但对问题的处理缺乏灵活的计算工具及环境,从而丧失了突破发展的机会。作者于1998—2002年间在清华大学讲授计量经济学及GAUSS编程应用,利用先进及日渐普遍的计算机硬件,训练中国优秀人才,培养他们独立思考以及实地动手计算与验证的能力,获得了一定的成效,但终归学习的人数有限。而此次本书中文译本的发行,必将有益于在中国介绍并推广计量经济学新的学习方法,实现理论、应用、计量及计算“一气呵成”之境界。囿于篇幅,本书不能涵括所有计量经济方法,但是由浅入深,作了基础的工作,日后读者不论在经济学科、计量方法还是计算编程方面,都可以举一反三地发挥创作。该书适合作为高等院校经济管理各专业本科生、研究生教材,也可供实际工作者阅读参考。 本书的读者对象为那些具备一些经济学和统计学知识,愿意在扩大自己的计量经济词汇量的同时,掌握一门强大而灵活和计算机语言以便实际建模应用的学生和职业人士,包括职业金融分析师和研究员、金融学家、经济学家、经济相关专业博士、硕士研究生和高年级本科生。本书专为介绍计量经济建模和分析基础而设计的大约70个案例,为读者创造了一种目标导向和自我频度调整的学习风格,读者依主题一次一题,一题一议,逐步深入,最终达到以“用”(GAUSS软件)促“学”(计量经济学)的目的。 </P>
<P>3
目录
序..............................2
目录.........................3
第一章导论..........7
为什么选择GAUSS?.......................................7
什么是GPE? ....8
如何使用G10
第二章GAUSS 基础.......................................10
开始使用.........12
GAUSS 语言入门..........................................20
创建和编辑GAUSS 程序............................23
第2.1 节正式开始......................................24
输入/输出文件和数据转换.........................26
第2.2 节输入/输出文件.............................29
第2.3 节数据转换......................................31
GAUSS 内嵌函数..........................................32
第2.4 节数据分析......................................37
执行流程控制38
自己编写函数41
用户词典.........45
GPE 软件包....46
第三章线性回归模型........................................48
最小二乘估计48
第3.1 节简单回归......................................48
第3.2 节残差分析......................................51
第3.3 节多元回归......................................53
生产函数估计55
第3.4 节科布道格拉斯生产函数..........56
第3.5 节结构性变化的检验......................61
第3.6 节残差诊断......................................64
第四章虚拟变量...............................................68
季节性变动....68
第4.1 节季节性虚拟变量..........................68
第4.2 节虚拟变量陷阱..............................72
结构性变动....73
第4.3 节结构性变动的检验虚拟变量法............................................................74
第五章多重共线性...........................................78
多重共线性的识别.......................................78
第5.1 节条件数和相关矩阵......................78
第5.2 节多重共线性的Theil 度量...........80
4
第5.3 节方差膨胀因子VIF.......................82
对多重共线性的修正...................................83
第5.4 节岭回归法和主元素法..................84
第六章非线性优化.........................................87
求解数学函数87
第6.1 节单变量纯量值函数......................88
第6.2 节双变量纯量值函数......................91
估计概率分布92
第6.3 节估计概率分布..............................94
第6.4 节混合概率分布..............................98
统计回归模型..............................................100
第6.5 节最小化平方和函数....................101
第6.6 节最大化对数似然函数................103
第七章非线性回归模型................................107
非线性最小二乘估计.................................107
第7.1 节CES 生产函数...........................108
最大似然估计..............................................109
第7.2 节Box-Cox 变量变换....................111
非线性模型的统计推断............................116
第7.3 节非线性模型的假设检验............117
第7.4 节货币需求方程的似然比检验.....120
第八章离散和受限应变量.............................123
二元选择模型..............................................123
第8.1 节经济学教育的概率单位模型...125
第8.2 节经济学教育的对数单位模型...130
受限应变量模型..........................................131
第8.3 节婚外恋的托比分析...................133
第九章异方差137
与异方差一致的协方差矩阵...................137
第9.1 节与异方差一致的协方差矩阵...137
加权最小二乘法..........................................140
第9.2 节对异方差的Goldfeld-Quandt 检验和修正..............................................................140
第9.3 节对异方差的Breusch-Pagan 和White 检验.............................................................143
非线性最大似然估计.................................144
第9.4 节乘法形式的异方差...................145
第十章自相关..150
与自相关一致的协方差矩阵...................150
第10.1 节与异方差自相关一致的协方差矩阵.................................................................150
自相关的识别..............................................154
第10.2 节自相关的检验.........................154
自相关的修正..............................................157
第10.3 节Cochrane-Orcutt 迭代程序....158
第10.4 节Hildreth-Lu 网格寻找程序....161
第10.5 节高阶自相关.............................162
5
自回归和移动平均模型介绍...................166
第10.6 节ARMA(1,1) 误差结构............166
非线性最大似然估计.................................170
第10.7 节非线性ARMA 模型估计.......171
第十一章分布滞后模型.................................178
滞后因变量模型..........................................178
第11.1 节带滞后因变量的自相关检验..178
第11.2 节工具变量估计法......................182
多元滞后模型...............................................185
第11.3 节Almon 滞后模型再探............186
自回归分布滞后模型.................................189
第11.4 节Almon 滞后模型再思考.........189
第十二章广义矩估计法................................192
概率分布的广义矩估计........................192
第12.1 节概率分布............................193
计量经济模型的广义矩估计.................196
第12.2 节非线性理性预期模型............201
线性广义矩..205
第12.3 美国消费函数的广义矩估计.....206
第十三章联立方程组.....................................208
线性回归方程组.........................................208
第13.1 节克莱因模型I..........................210
第13.2 节克莱因模型I 再表述..............215
貌似无关的回归方程组(SUR) ...............217
第13.3 节Berndt-Wood 模型................218
第13.4 节扩展的Berndt-Wood 模型.....222
非线性最大似然估计法............................225
第13.5 节克莱因模型I 再探.................226
第十四章单根和协整.....................................231
单根检验.......232
第14.1 节修正的Dickey-Fuller 单根检验...................................................................23
协整回归检验..............................................241
第14.2 节协整检验Engle-Granger 方法......................................................................242
第14.3 节协整检验Johansen 方法......248
第十五章时间序列分析.................................251
自回归和移动平均ARMA 模型.......251
第15.1 节债券收益ARMA 分析...........253
第15.2 节美国通货膨胀的ARMA 分析.................................................256
自回归条件异方差ARCH .................257
第15.3 美国通货膨胀的ARCH 模型.....260
第15.4 德国马克英镑汇率的ARCH 模型.........................................................................263
第十六章组合数据.........................................269
固定影响模型..............................................269
第16.1 节单向组合数据分析哑变量法..................................................272
6
随机影响模型..............................................275
第16.2 节单向组合数据分析偏差法...................................................................278
第16.3 节双向组合数据分析.................282
貌似无关的回归方程组SUR ...........284
第16.4 节投资需求的组合数据分析偏差法.....................................................................285
第16.5 节投资需求的组合数据分析SUR 法.....................................................................288
第十七章最小二乘预测................................292
经济增长预测.............................................292
第17.1 节事后预测和预测误差统计量.................................................................................293
第17.2 节事前预测.................................299
跋..........................303
附录A GPE 控制变量.................................305
输入控制变量..............................................305
通用目的的输入控制变量.........................305
用于估计的输入控制变量.........................306
用于预测的输入控制变量.........................314
输出控制变量..............................................315
用于估计的输出控制变量.........................315
用于预测的输出控制变量.........................316
附录B GPE 应用程序..................................319
应用程序B-1: GMM.GPE ........................319
应用程序B-2: JOHANSEN.GPE .............321
应用程序B-3: PANEL1.GPE ...................322
应用程序B-4: PANEL2.GPE ...................324
附录C 统计表329
表C-1: 基于t-统计量的Dickey-Fuller 单根检验临界值表.........................................329
表C-2: 基于F-统计量的Dickey-Fuller 单根检验临界值表.......................................331
表C-3: 用于回归残差的Dickey-Fuller 协整t-统计量tr临界值表..........................332
表C-4: 基于响应面估计的单根和协整检验临界值表...................................................333
表C-5: Johansen's 协整似然比检验统计量临界值表.....................................................335
参考文献.............337
索引.....................339</P>
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