包邮应用计量经济学

**章 统计学的基本知识
**节 随机变量及概率分布
一、随机试验及概率
二、随机变量及累计分布函数
三、随机变量的联合分布
第二节 随机变量的数字特征
一、描述集中趋势的一些特征数
二、描述离散程度的一些特征数
三、描述分布形状的一些特征数
四、协方差及相关系数
第三节 样本数据的一些基本统计量
一、样本均值
二、样本众数、样本中位数及样本百分位数
三、样本方差和标准差
四、样本协方差及样本相关系数
五、样本偏度和样本峰度
第四节 统计假设检验
第五节 常用的统计分布
一、正态分布
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 计量经济模型的设定及建模前的数据处理
**节 计量经济建模的基本步骤
第二节 模型设定
一、模型设定的理论基础
二、理论结果的数学阐述与函数形式的选择
三、变量的区分与选择
四、模型设定的一个例子
第三节 建模前的数据处理
一、数据的基本分解
二、趋势项的几种处理方法
三、季节调整的几种处理方法
四、不连续数据的处理方法
五、应用实例
第三章 单方程模型的估计
**节 线性回归模型及普通*小二乘法
一、线性回归方程及其假设
二、线性回归方程的普通*小二乘法估计
第二节 普通*小二乘法估计邕的基本特征
一、线性特征
二、无偏性
三、*小方差性
四、一致性
五、线性回归中丢失重要变量和包含不必要变量产生的问题
第三节 拟合度和方差分析
一、a2的估计
二、拟合度
三、方差分解
第四节 单方程模型的其他估计方法
一、广义*小二乘法
二、二阶段*小二乘法(tsls)
三、非线性*小二乘法(nls)
第五节 应用实例
第四章 联立方程模型的估计
**节 联立方程模型及其识别
一、联立方程模型
二、联立方程的识别
第二节 联立方程模型的估计方法
一、普通*小二乘法
二、二阶段*小二乘法(2sls)
三、三阶段*小二乘法
四、有限信息极大似然估计法
五、全信息极大似然估计法
六、似不相关估计方法(sur)
七、广义矩(gmm)估计方法
第三节 应用实例
第五章 模型检验
**节 显著性检验
一、一般线性约束的检验
二、常用的几个显著性检验
第二节 异方差性检验
一、white检验
二、breusch-pagan-godfrey检验
三、goldfeld-quandt检验
第三节 自相关性检验
一、dw检验
二、q检验
三、拉格朗日乘子检验
第四节 正态性检验
第五节 稳定性检验
一、模型的结构变化检验
二、模型的稳定性检验
第六节 多重共线性的检验和处理
一、多重共线性的检验方法
二、多重共线性的处理
第七节 应用实例
第六章 模型比较与选择
**节 两种建模思路
第二节 模型的选择与约化
一、约束检验
二、似然函数比例检验
三、信息判据的运用
四、外生性检验
五、模型的约化和选择过程
第三节 模型的比较
第四节 应用实例
第七章 var模型
**节 var模型的基本介绍
一、var模型的设定与估计
二、冲击响应分析
三、误差分解
第二节 svar模型与冲击的识别
第三节 svar模型与其他模型的比较
第四节 var模型的运用
一、var模型在货币政策分析方面的运用
二、var模型在其他方面的运用
三、var模型与经济预测
第八章 非平稳序列模型的建模
**节 伪回归问题
第二节 数据的平稳性检验
第三节 协整检验
一、engle-granger两步检验法
二、pesaran-shin的ardl方法
三、johansen的极大似然检验法
第四节 误差校正模型
第五节 应用实例
第九章 计量经济模型的模拟与情景分析
**节 模型的基本特征
第二节 模型的求解方法
一、不带有预期变量的线性模型的求解方法
二、带有预期变量的线性模型的求解方法
三、不带有预期变量的非线性模型的求解方法
四、带有预期变量的非线性模型的求解方法
第三节 模拟的类型与方法
第四节 模拟的基本用途
第五节 应用实例
第十章 模型与经济预测
**节 预测的方法和基本原则
第二节 预测的基本框架及步骤
第三节 预测的评价
第四节 模型预测结果的改进与调整
第五节 应用实例