计量经济分析方法与建模

第Ⅰ部分 数据分析基础 第1章 概率与统计基础 1.1 随机变量 1.1.1 概率分布 1.1.2 随机变量的数字特征 1.1.3 随机变量的联合分布 1.2 从总体到样本 1.2.1 基本统计量 1.2.2 估计量性质 1.3 一些重要的概率分布 1.3.1 正态分布 1.3.2 X分布 1.3.3 t分布 1.3.4 F分布 1.4 统计推断 1.4.1 参数估计 1.4.2 假设检验 1.5 EViews软件的相关操作 1.5.1 单序列的统计量、检验和分布 1.5.2 多序列的显示和统计量 第2章 经济时间序列的季节调整、分解与平滑第Ⅱ部分 基本的单方程分析 第3章 基本回归模型 第4章 其他回归方法 第5章 时间序列模型第Ⅲ部分 扩展的单方程分析 第6章 条件异方差模型 第7章 离散因变量和受限因变量模型 第8章 对数极大似然估计第Ⅳ部分 多方程分析 第9章 向量自回归和向量误差修正模型 第10章 Panel Data模型 第11章 状态空间模型和卡尔曼滤波 第12章 联立方程模型的估计与模拟 第13章 主成分分析和因子分析附录A EViews软件基础附录B EViews程序设计附录C EViews中的常用函数附录D 数据参考文献

第Ⅰ部分 数据分析基础 第1章 概率与统计基础 1.1 随机变量 1.1.1 概率分布 1.1.2 随机变量的数字特征 1.1.3 随机变量的联合分布 1.2 从总体到样本 1.2.1 基本统计量 1.2.2 估计量性质 1.3 一些重要的概率分布 1.3.1 正态分布 1.3.2 X分布 1.3.3 t分布 1.3.4 F分布 1.4 统计推断 1.4.1 参数估计 1.4.2 假设检验 1.5 EViews软件的相关操作 1.5.1 单序列的统计量、检验和分布 1.5.2 多序列的显示和统计量 第2章 经济时间序列的季节调整、分解与平滑第Ⅱ部分 基本的单方程分析 第3章 基本回归模型 第4章 其他回归方法 第5章 时间序列模型第Ⅲ部分 扩展的单方程分析 第6章 条件异方差模型 第7章 离散因变量和受限因变量模型 第8章 对数极大似然估计第Ⅳ部分 多方程分析 第9章 向量自回归和向量误差修正模型 第10章 Panel Data模型 第11章 状态空间模型和卡尔曼滤波 第12章 联立方程模型的估计与模拟 第13章 主成分分析和因子分析附录A EViews软件基础附录B EViews程序设计附录C EViews中的常用函数附录D 数据参考文献
· · · · · · (收起)