新书《R语言在计量经济学上的应用》

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新书推荐：《R语言在计量经济学上的应用》已与2014年12月由西安交通大学出版，该书内容简介如下：
　　该书是关于R语言应用于计量经济学研究的一本专著。全书共分为八章，除了第一章是R语言的简单介绍外，第二章至第八章是贯穿于目前出现的大多数计量经济学模型的R语言的应用研究，具体包括了经典线性回归模型、放宽基本假定的线性回归模型、含特殊解释变量的回归模型、时间序列模型、离散与受限因变量模型以及面板数据模型的R语言的实现过程。
　　详细情况可与出版社联系，亦可咨询本人（QQ:187252733）。

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R语言在计量经济学上的应用
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yayh06 发表于 2015-1-2 13:35
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目  录
第一章 R语言的基本知识介绍        1
第一节　概述        1
一、R语言简介        1
二、R语言的基本操作        7
第二节　向量及其运算        10
一、向量        10
二、利用有规律的序列生成向量        12
三、逻辑向量        14
四、向量的下标运算        14
第三节　多维数组与矩阵        15
一、生成数组或矩阵        15
二、数组的下标        18
三、数组的四则运算        19
四、矩阵的运算        20
五、与矩阵运算有关的函数        22
第四节　列表和数据框        24
一、列表        24
二、数据框        26
第五节　R程序设计        28
一、关系和逻辑运算        28
二、控制流        29
第六节　编写函数        31
一、简单的例子        31
二、参数命名和默认值        33
第七节  R绘图        34
一、常用的高级绘图函数        34
二、低级绘图函数        38
三、绘图参数        41
第二章 R语言在线性回归模型中的应用        45
第一节　线性回归模型理论介绍        45
一、模型的假定与估计        45
二、模型的检验        46
三、应用模型进行预测        48
第二节　用R建立线性回归模型        49
一、线性回归模型的常用R函数        49
二、自编写的R函数        50
三、实例分析        51
第三节　可化为线性的非线性回归模型的R语言实现        57
一、常见的可化为线性的非线性模型        57
二、实例分析        58
第四节　R语言在受约束线性回归模型中的应用        62
第三章 R语言在计量经济学检验上的应用        66
第一节　用R检验和修正模型的异方差性        66
一、用R进行异方差性的检验        68
二、异方差性的修正        73
三、异方差性的再检验        75
第二节　用R检验和修正模型的序列相关性        75
一、用R检验模型的序列相关性        77
二、用R修正模型的序列相关性        82
第三节　用R检验和克服模型的多重共线性        90
一、用R检验模型的多重共线性        93
二、用R克服模型的多重共线性        95
第四章        用R估计含特殊解释变量的回归模型        103
第一节　用R估计含随机解释变量的回归模型        103
一、概述        103
二、实例分析        104
第二节　用R估计虚拟变量模型        108
一、含季节变动的模型的估计        108
二、分段线性回归模型的估计        112
第三节　用R估计滞后变量模型        115
一、分布滞后模型的估计        115
二、自回归模型的估计        120
第五章 R语言在联立方程模型估计中的应用        124
第一节　基本问题概述        124
第二节　估计方法的R语言实现        125
一、用工具变量法（IV）估计模型        126
二、间接最小二乘法（ILS）的使用        127
三、二阶段和三阶段最小二乘法的使用        128
第六章  R语言在时间序列分析模型中的应用        133
第一节　时间序列的平稳性检验        133
一、平稳性的图示判断        134
二、平稳性的单位根检验        136
第二节　用R建立平稳时间序列模型        144
一、平稳时间序列模型介绍        144
二、平稳时间序列模型的建立        145
三、平稳时间序列模型的预测        155
第三节 用R做协整检验和建立误差修正模型        157
一、理论介绍        157
二、实例分析        158
第七章  用R建立受限和离散被解释变量模型        166
第一节　用R建立受限被解释变量模型        166
一、概述        166
二、实例分析        166
第二节　用R建立离散选择模型的建立        169
一、不可重复观测下Probit模型和Logit模型的建立        169
二、可重复观测下二元Probit模型和Logit模型的建立        174
第八章        R语言在建立面板数据模型中的应用        177
第一节　面板数据模型分类        177
第二节　用R建立面板数据模型        178
一、建立合成数据库对象        180
二、面板数据模型的估计        181
附录A  书中用到的R语言包及函数        189
附表一  用到的已有的R程序包和函数        189
附表二  作者自编写的R函数        192
附录B  检验用表        193
附表一  t分布分位数表（上侧）        193
附表二  卡方分布分位数表（上侧）        194
附表三  F分布分位数表（上侧， ）        195
附表四  D.W.检验临界值表（ ）        196
附表五  ADF检验临界值表        197
附表六  协整检验临界值表        198

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