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| 內容簡介： |
本书的结构框架和知识难度适合财经类专业的学生入门级学习，第七版主要在以下几方面对第六版进行了修订：1. 跟踪计量经济学研究的成果和国内外优秀教科书的版本，对第六版中表达不够准确和不够清晰之处进行了修改。2. 对教材中的第三章、第四章、第五章的误设定，第六章、第七章的实例进行了更新或替换，使之更贴近经济生活，具有实际和实践操作意义。3. 对第四章非线性部分内容进行了整合，并增加了两案例，使章节结构更明了，内容更连贯。4. 对第五章多重共线性部分增加了后果的实例描述，增强学生的理解。5. 对第五章随机解释变量部分加强了内生性问题的描述及解决。
本书特色：一、计算机互联网技术飞快发展，随着大数据时代的来临，社会经济活动中可观测和收集的数据信息越来越多，这些同时也拓宽了计量学科的理论研究和应用研究，本书在修订时力求跟上时代和学科发展。二、提供完善的辅助资料，包括上机eviews指导书、习题参考答案、案例数据、习题数据，新增教学大纲，更新课件。
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| 關於作者： |
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潘省初，中央财经大学统计与数学学院教授，博士生导师；周凌瑶，中央财经大学统计与数学学院讲师。二人主要研究领域为数量经济学和产业经济学，致力于经济模型的研究，包括宏观经济模型、多部门动态模型和能源模型的研究与应用。
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| 目錄：
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章绪论 1
节 什么是计量经济学 1
第二节 计量经济学方法 3
第三节 计量经济模型及其应用 7
第四节 统计和计量经济分析软件 8
小结 9
习题 9
第二章计量经济分析的统计学基础 10
节 概率和概率分布 10
第二节 统计推断 17
第三节 参数估计 19
第四节 假设检验 23
小结 29
习题 30
第三章双变量线性回归模型 31
节 双变量线性回归模型的估计 31
第二节 小二乘估计量的性质 36
第三节 拟合优度的测度 40
第四节 双变量回归中的区间估计和假设检验 44
第五节 预测 48
小结 54
习题 56
第四章多元线性回归模型 60
节 多元线性回归模型的概念 60
第二节 多元线性回归模型的估计 61
第三节 拟合优度 66
第四节 假设检验 69
第五节 预测 73
第六节 虚拟变量 74
第七节 非线性关系的处理 79
第八节 极大似然估计 86
小结 92
习题 93
附录:正定矩阵 97
第五章模型的建立与估计中的问题及对策 98 节 误设定 98
第二节 多重共线性 106
第三节 异方差性 110
第四节 自相关 124
第五节 随机解释变量 134
小结 138
习题 140
第六章动态经济模型:自回归模型和分布滞后模型 143
节 引言 143
第二节 分布滞后模型的估计 144
第三节 部分调整模型和适应预期模型 148
第四节 自回归模型的估计 152
第五节 阿尔蒙多项式分布滞后 154
第六节 格兰杰因果关系检验 157
小结 158
习题 159
第七章时间序列分析 161
节 时间序列分析的基本概念 161
第二节 平稳性检验 164
第三节 协整 169
第四节 误差修正模型 173
小结 175
习题 176
第八章联立方程模型 179
节 联立方程模型的概念 179
第二节 识别问题 182
第三节 联立方程模型的估计 186
第四节 宏观计量经济模型 190
小结 192
习题 192
第九章 面板数据模型 196
节 面板数据与面板数据模型 196
第二节 表面不相关回归 198
第三节 固定影响模型 200
第四节 随机影响模型 202
小结 204
习题 204
第十章定性选择模型 206
节 线性概率模型 206
第二节 Probit模型和Logit模型 211
第三节 多项选择模型 215
小结 218
习题 219
附 录 统计表 221
参考文献 232
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