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内容简介

本书旨在使读者借助EViews与Stata软件掌握常用的计量经济学方法，通过对经济与社会不同案例的分析，逐步培养读者运用EViews与Stata软件进行实证研究的能力。本书的主要内容如下：在介绍EViews与Stata软件包的基本功能的基础上，给出运用上述软件对经济模型进行估计和预测的实证案例;讨论一元线性回归模型中，最小二乘法的应用、估计结果的诊断检验等内容;给出包含k个变量的多元线性回归模型的估计与检验统计量;分析误差项之间不相关及方差一定的假设条件不成立时，最小二乘估计量存在的问题与解决方法;对线性类经济模型估计进行扩展研究，简要介绍工具变量法和广义矩估计法;简要介绍处理面板数据的固定效应、一阶差分、LSDV与随机效应方法及应用实例。最后讨论近年微观计量经济学分析经常使用的一些非线性模型。

作者简介

赵国庆，中国人民大学经济学院教授、博士生导师，日本京都大学经济学博士。主要研究方向为计量经济理论与应用。 在International Journal of Production Economics， Japanese Economic Review， China & World Economy，《经济学季刊》，《金融研究》，《数量经济&技术经济研究》，《统计研究》等国内外专业杂志发表论文50余篇。浙江大学、华侨大学兼职教授，日本关西学院大学客座教授。中国数量经济学会学术委员会副主任。
范红岗，中国人民大学信息学院讲师、中国人民大学经济学博士，斯坦福大学经济系访问学者。主要研究方向为计量经济理论与应用，在国内外专业杂志发表论文多篇。

目录

第1章 EViews软件使用简介
1．1 EViews的主要功能
1．2 EViews的基本规则
1．3 EViews中方程的设定与估计
1．4 EViews中变量的引用和显示
1．5 EViews中矩阵的运算
1．6 EViews中View键的使用
第2章 Stata软件使用简介
2．1 Stata的基本功能与工作环境
2．2 Stata的基本规则和命令
2．3 Stata中线性回归模型的估计
2．4 Stata中变量的引用与显示
2．5 stata中的面板数据模型
2．6 Stata中的离散选择与受限因变量模型
2．7 Stata中的矩阵运算
第3章 一元线性回归模型
3．1 模型的假定
3．2 参数的最小二乘估计
3．3 最小二乘估计量的性质
3．4 系数的显著检验
3．5 预测区间
习题三
习题解答与提示
第4章 多元线性回归模型
4．1 k个变量回归模型的假定
4．2 参数的最小二乘估计
4．3 决定系数与修正的决定系数
4．4 估计结果的检验
4．5 多重共线性（Multicollinearity）
习题四
习题解答与提示
第5章 误差项的序列相关与异方差性
5．1 序列相关
5．2 异方差性
习题五
习题解答与提示
第6章 函数形式与虚拟变量
6．1 模型的类型与变换
6．2 虚拟变量的使用
6．3 结构变化的检验
6．4 分布滞后模型
习题六
习题解答与提示
第7章 工具变量法与广义矩估计法
7．1 内生性与工具变量法
7．2 两阶段最小二乘估计
7．3 联立方程组模型的估计
7．4 广义矩估计法初步
习题七
习题解答与提示
第8章 面板数据分析
8．1 固定效应模型
8．2 随机效应模型
8．3 固定效应与随机效应的选择
习题八
习题解答与提示
第9章 微观计量经济分析初步
9．1 离散选择模型
9．2 受限因变量模型
*9．3 处理效应模型
习题九
习题解答与提示
参考文献
附表 统计表

前言/序言

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