| 词条 | 应用经济计量学 |
| 释义 | 书名:应用经济计量学(原书第5版)中文 ISBN:711112439 作者:(美)拉姆.拉玛纳山(Ramu Ramanathan) 出版社:机械工业出版社 定价:60 页数:0 出版日期:2003-9-1 版次: 开本:16 包装: 简介:书中提供了大量注释计算机输出内容，以便学生确切了解经济计量方法在实践中的应用。理论最终要服务于现实。实际使用情况的具体介绍和展示有助于读者建立对这门学科的感性认识。书中收录了大量有关中途失败和意外结果的实例，提供了如何使用诊断检验改善模型设定和估计的建议。任何学科的实践过程都不是一帆风顺的，因此，在学习过程中多了解一些可能出现的失败情况和意外情况，无论对于我们的实践指导，还是心理准备方面，都是大有裨益的。 作者拉姆·拉玛纳山为马德拉斯大学教学硕士、印度统计学院计学硕士、明尼苏达州立大学经济学博士。 拉姆·拉玛纳山博士的主要研究领域为应用经济计量学、能源经济不、经济增长和国际贸易。其著作颇丰，作品在美国、英国、澳大利亚和印度的主要刊物上发表。著作包括《经济计量学统计方法》和《经济增工理论入门》，与他人合著的有《圣地亚哥：经济分析》、《固体废物管理外部效应的度量》和《区域负载曲线模型》。他是其自1967年以来所执教的圣地亚哥加州大学的名誉退休教授、加州大学能源研究组顾问委员会会员、国际性杂志《能源》的副主编、数量经济研究协会（QUERI）的主席。同时，拉姆·拉玛纳山博士也是圣地亚哥政府协会能源金融委员会的委员，并在其中发挥主要作用。 本书系美国加州大学教授拉姆·拉玛纳山在经济计量学领域的经典之作。其《应用经济计算学》第5版为本科生、研究生和MBA学生的经济计量课程提供了无需矩阵基础的经济计量理论与实践的完美结合。本书中的部分内容独立成章，第7章及以后章节含有学生所需的全部数学、概率和统计的背景信息；实际应用和理论基础两手抓；附有大量关于中途失败和意外结果的实例，并提供如何使用诊断检验改善模型设定估计的建议；提供注释计算输出内容，以便学生确切了解经济计量方法在实践中的使用。 目录: 译者序 前言 作者简介 第一部分 背景 第1章 绪论 1. 1 什么是经济计量学 1. 2 实证研究的基本步骤 1. 3 实证项目 总结 关键术语 练习 第2章 概率和统计知识回顾 2. 1 随机变量和概率分布 2. 2 数学期望值. 均值和方差 2. 3 联合概率. 协方差和相关 2. 4 随机抽样和抽样分布 2. 5 参数估计方法 2. 6 估计量的性质 2. 7 卡方分布. t-分布和F-分布 2. 8 假设检验 2. 9 区间估计 关键术语 参考书目 练习 附录2. A 其他推导 2. A. 1 求和的一些实用结果 2. A. 2 最大化和最小化 2. A. 3 更多有关估计的内容 第二部分 基础篇 第3章 简单线性回归模型 3. 1 基本模型 3. 2 利用最小二乘法估计基本模型 3. 3 估计量的性质 3. 4 估计量的精确度和拟合优度 3. 5 假设检验 3. 6 度量单位的改变 3. 7 应用：用思格尔曲线来估计 保健支出和收入之间的关系 3. 8 置信区间 3. 9 预测 3. 10 回归模型中的因果关系 3. 11 应用：专利和研发支出之间的关系 总结 关键术语 参考书目 练习 附录3. A 其他推导 3. A. 1 简单线性模型的三维表示 3. A. 2 有关求和的更多结果 3. A. 3 最小二乘法推导正规方程 3. A. 4 最佳线性无偏估计量和 高斯-马尔可夫定理 3. A. 5 最大近似估计量 3. A. 6 估计量方差的推导 3. A. 7 误差项方差的无偏估计量 3. A. 8 方程 3-26 的推导 3. A. 9 方程 3-27a 的推导 3. A. 10 证明r xy =R 2为简单回归 模型 3. A. 11 方程 3-29 的推导 3. A. 12 方程 3-30 的推导 第4章 多元回归模型 4. 1 正规方程 4. 2 拟合优度 4. 3 模型选择的一般标准 4. 4 假设检验 4. 5 设定误差 4. 6 应用：公共汽车乘客人数 的决定因素 4. 7 应用：女性劳动力参与情况 4. 8 实例：净移民率和生活质量 4. 9 实证项目 总结 关键术语 参考书目 练习 附录4. A 其他推导 4. A. 1 三变量回归模型 4. A. 2 由于省略相关变量而引起 的偏差 4. A. 3 性质4. 4的证明 第5章 多重共线性 5. 1 多重共线性的例子 5. 2 完全多重共线性 5. 3 接近多重共线性 5. 4 应用 总结 关键术语 参考书目 练习 附录5. A 通过方程 5-6 推导 方程 5-4 第三部分 扩充篇 第6章 选择函数形式和检验 模型设定 6. 1 指数函数和对数函数基础 知识复习 6. 2 线性对数关系 6. 3 倒数转换 6. 4 多项式曲线拟合 6. 5 交互作用项 6. 6 行为滞后 动态模型 6. 7 应用：专利和研发支出关系的 再分析 6. 8 对数线性关系 或半对数模型 6. 9 模型间R2值的比较 6. 10 双对数 对数对数 模型 6. 11 应用：估计乘公共汽车的弹性 6. 12 其他模型 6. 13 “从一般到简单”的亨德瑞/LSE 模型建立方法 6. 14 使用拉格朗日乘数检验的 “从简单到一般”的模型设立方法 6. 15 拉姆齐检验关于回归设定错误 的RESET方法 总结 关键术语 参考书目 练习 附录6. A 有关LR. 瓦尔德和LM检验 的更多内容 6. A. 1 似然率检验 6. A. 2 瓦尔德检验 6. A. 3 拉格朗日乘数检验 第7章 定性 或虚拟 自变量 7. 1 仅有两种分类的定性变量 7. 2 具有多种分类的定性变量 7. 3 定性变量对斜率项的影响 协方差分析 7. 4 应用：工资模型的协方差分析 7. 5 估计季节影响 7. 6 检验结构变化 7. 7 实例：输送机解除管制 7. 8 应用：建筑用密封剂的需求 7. 9 实证项目 总结 关键术语 参考书目 练习 第四部分 横截面数据和时间序列数据的 一些特殊问题 第8章 异方差 8. 1 忽略异方差的后果 8. 2 异方差检验 8. 3 估计方法 8. 4 应用：美国医疗保健的支出模型 8. 5 实证项目 总结 关键术语 参考书目 练习 附录8. A 异方差存在情况下OLS估计量 的性质 第9章 序列相关 9. 1 一阶序列相关 9. 2 忽略序列相关的后果 9. 3 一阶序列相关检验 9. 4 序列相关的处理 9. 5 高阶序列相关 9. 6 恩格尔的ARCH检验 9. 7 应用：用电需求 总结 关键术语 参考书目 练习 附录9. A 其他推导 9. A. 1 DW的d近似等于2 1-p 的证明 9. A. 2 u t为AR 1 时的性质 9. A. 3 AR 1 存在情况下第一个观察值 的处理 第10章 分布滞后模型 10. 1 滞后自变量 10. 2 滞后因变量 10. 3 滞后因变量和序列相关 10. 4 滞后因变量模型的估计 10. 5 应用：英国消费支出的动态模型 10. 6 应用：再论小时电力负荷模型 10. 7 单位根和迪基—富勒检验 10. 8 误差纠正模型 10. 9 应用：美国国防支出的误差纠正 模型 10. 10 协积 10. 11 因果关系 10. 12 合并横截面和时间序列数据 或panel数据 10. 13 实证项目 总结 关键术语 参考书目 练习 第五部分 专题 第11章 预测 11. 1 拟合值. 事后和事前预测值 11. 2 模型评估 11. 3 条件预测值和无条件预测值 11. 4 时间趋势预测 11. 5 组合预测 11. 6 经济计量模型预测 11. 7 时间序列模型预测 总结 关键术语 参考书目 练习 第12章 定性和有限因变量 12. 1 线性概率 或二元选择 模型 12. 2 概率单位模型 12. 3 对数单位模型 12. 4 有限因变量 总结 关键术语 参考书目 练习 第13章 联立方程模型 13. 1 联立方程模型的结构和简化形式 13. 2 忽略联立的后果 13. 3 识别问题 13. 4 估计方法 13. 5 实例：隐形眼镜业的规定 13. 6 应用：简单的凯恩斯模型 总结 关键术语 参考书目 练习 附录13. A OLS估计值极限的推导 第六部分 实践 第14章 实证项目研究 14. 1 选题 14. 2 文献回顾 14. 3 建立一般模型 14. 4 收集数据 14. 5 实证分析 关键术语 参考书目 附录A 统计表 附录B 部分练习答案 附录c 计算机练习部分 附录D 数据描述和计算机练习部分 |
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