第一章 統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本知識(shí)
第一節(jié) 隨機(jī)變量及概率分布
一、隨機(jī)試驗(yàn)及概率
二、隨機(jī)變量及累計(jì)分布函數(shù)
三、隨機(jī)變量的聯(lián)合分布
第二節(jié) 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
一、描述集中趨勢(shì)的一些特征數(shù)
二、描述離散程度的一些特征數(shù)
三、描述分布形狀的一些特征數(shù)
四、協(xié)方差及相關(guān)系數(shù)
第三節(jié) 樣本數(shù)據(jù)的一些基本統(tǒng)計(jì)量
一、樣本均值
二、樣本眾數(shù)、樣本中位數(shù)及樣本百分位數(shù)
三、樣本方差和標(biāo)準(zhǔn)差
四、樣本協(xié)方差及樣本相關(guān)系數(shù) 第一章 統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本知識(shí)
第一節(jié) 隨機(jī)變量及概率分布
一、隨機(jī)試驗(yàn)及概率
二、隨機(jī)變量及累計(jì)分布函數(shù)
三、隨機(jī)變量的聯(lián)合分布
第二節(jié) 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
一、描述集中趨勢(shì)的一些特征數(shù)
二、描述離散程度的一些特征數(shù)
三、描述分布形狀的一些特征數(shù)
四、協(xié)方差及相關(guān)系數(shù)
第三節(jié) 樣本數(shù)據(jù)的一些基本統(tǒng)計(jì)量
一、樣本均值
二、樣本眾數(shù)、樣本中位數(shù)及樣本百分位數(shù)
三、樣本方差和標(biāo)準(zhǔn)差
四、樣本協(xié)方差及樣本相關(guān)系數(shù)
五、樣本偏度和樣本峰度
第四節(jié) 統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)
第五節(jié) 常用的統(tǒng)計(jì)分布
一、正態(tài)分布
二、X2分布
三、t分布
四、F分布
五、非中心X2分布、t分布和F分布
第二章 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的設(shè)定及建模前的數(shù)據(jù)處理
第一節(jié) 計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模的基本步驟
第二節(jié) 模型設(shè)定
一、模型設(shè)定的理論基礎(chǔ)
二、理論結(jié)果的數(shù)學(xué)闡述與函數(shù)形式的選擇
三、變量的區(qū)分與選擇
四、模型設(shè)定的一個(gè)例子
第三節(jié) 建模前的數(shù)據(jù)處理
一、數(shù)據(jù)的基本分解
二、趨勢(shì)項(xiàng)的幾種處理方法
三、季節(jié)調(diào)整的幾種處理方法
四、不連續(xù)數(shù)據(jù)的處理方法
五、應(yīng)用實(shí)例
第三章 單方程模型的估計(jì)
第一節(jié) 線性回歸模型及普通最小二乘法
一、線性回歸方程及其假設(shè)
二、線性回歸方程的普通最小二乘法估計(jì)
第二節(jié) 普通最小二乘法估計(jì)邕的基本特征
一、線性特征
二、無(wú)偏性
三、最小方差性
四、一致性
五、線性回歸中丟失重要變量和包含不必要變量產(chǎn)生的問(wèn)題
第三節(jié) 擬合度和方差分析
一、a2的估計(jì)
二、擬合度
三、方差分解
第四節(jié) 單方程模型的其他估計(jì)方法
一、廣義最小二乘法
二、二階段最小二乘法(TSLS)
三、非線性最小二乘法(NLS)
第五節(jié) 應(yīng)用實(shí)例
第四章 聯(lián)立方程模型的估計(jì)
第一節(jié) 聯(lián)立方程模型及其識(shí)別
一、聯(lián)立方程模型
二、聯(lián)立方程的識(shí)別
第二節(jié) 聯(lián)立方程模型的估計(jì)方法
一、普通最小二乘法
二、二階段最小二乘法(2SLS)
三、三階段最小二乘法
四、有限信息極大似然估計(jì)法
五、全信息極大似然估計(jì)法
六、似不相關(guān)估計(jì)方法(SUR)
七、廣義矩(GMM)估計(jì)方法
第三節(jié) 應(yīng)用實(shí)例
第五章 模型檢驗(yàn)
第一節(jié) 顯著性檢驗(yàn)
一、一般線性約束的檢驗(yàn)
二、常用的幾個(gè)顯著性檢驗(yàn)
第二節(jié) 異方差性檢驗(yàn)
一、White檢驗(yàn)
二、Breusch-Pagan-Godfrey檢驗(yàn)
三、Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)
第三節(jié) 自相關(guān)性檢驗(yàn)
一、DW檢驗(yàn)
二、Q檢驗(yàn)
三、拉格朗日乘子檢驗(yàn)
第四節(jié) 正態(tài)性檢驗(yàn)
第五節(jié) 穩(wěn)定性檢驗(yàn)
一、模型的結(jié)構(gòu)變化檢驗(yàn)
二、模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)
第六節(jié) 多重共線性的檢驗(yàn)和處理
一、多重共線性的檢驗(yàn)方法
二、多重共線性的處理
第七節(jié) 應(yīng)用實(shí)例
第六章 模型比較與選擇
第一節(jié) 兩種建模思路
第二節(jié) 模型的選擇與約化
一、約束檢驗(yàn)
二、似然函數(shù)比例檢驗(yàn)
三、信息判據(jù)的運(yùn)用
四、外生性檢驗(yàn)
五、模型的約化和選擇過(guò)程
第三節(jié) 模型的比較
第四節(jié) 應(yīng)用實(shí)例
第七章 VAR模型
第一節(jié) VAR模型的基本介紹
一、VAR模型的設(shè)定與估計(jì)
二、沖擊響應(yīng)分析
三、誤差分解
第二節(jié) SVAR模型與沖擊的識(shí)別
第三節(jié) SVAR模型與其他模型的比較
第四節(jié) VAR模型的運(yùn)用
一、VAR模型在貨幣政策分析方面的運(yùn)用
二、VAR模型在其他方面的運(yùn)用
三、VAR模型與經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)
第八章 非平穩(wěn)序列模型的建模
第一節(jié) 偽回歸問(wèn)題
第二節(jié) 數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)
第三節(jié) 協(xié)整檢驗(yàn)
一、Engle-Granger兩步檢驗(yàn)法
二、Pesaran-Shin的ARDL方法
三、Johansen的極大似然檢驗(yàn)法
第四節(jié) 誤差校正模型
第五節(jié) 應(yīng)用實(shí)例
第九章 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的模擬與情景分析
第一節(jié) 模型的基本特征
第二節(jié) 模型的求解方法
一、不帶有預(yù)期變量的線性模型的求解方法
二、帶有預(yù)期變量的線性模型的求解方法
三、不帶有預(yù)期變量的非線性模型的求解方法
四、帶有預(yù)期變量的非線性模型的求解方法
第三節(jié) 模擬的類型與方法
第四節(jié) 模擬的基本用途
第五節(jié) 應(yīng)用實(shí)例
第十章 模型與經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)
第一節(jié) 預(yù)測(cè)的方法和基本原則
第二節(jié) 預(yù)測(cè)的基本框架及步驟
第三節(jié) 預(yù)測(cè)的評(píng)價(jià)
第四節(jié) 模型預(yù)測(cè)結(jié)果的改進(jìn)與調(diào)整
第五節(jié) 應(yīng)用實(shí)例