計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)：基于R語言的實(shí)現(xiàn)
定 價(jià)：68 元
叢書名：應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)研究與教學(xué)方法論叢書
- 作者：時(shí)奇
- 出版時(shí)間：2020/6/1
- ISBN：9787030632463
- 出 版 社：科學(xué)出版社
- 中圖法分類：F224.0-33
- 頁碼：131
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16K
《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)：基于R語言的實(shí)現(xiàn)》用R語言來實(shí)現(xiàn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，主要包含經(jīng)典線性回歸、自回歸、向量自回歸、受限因變量模型(Logit、Probit、Tobit 等)、匹配方法、工具變量回歸、分位數(shù)回歸等。
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目錄
前言
第1章 R語言簡介 1
1.1 運(yùn)算 1
1.2 變量 2
1.2.1 變量命名的規(guī)則 3
1.2.2 向量 4
1.2.3 矩陣 7
1.3 其他數(shù)據(jù)類型 11
1.3.1 字符 11
1.3.2 邏輯 12
1.3.3 列表 12
1.4 數(shù)據(jù)框 14
1.5 編程 17
1.5.1 條件提取 17
1.5.2 流程控制 19
1.6 繪圖 20
第2章 概率與統(tǒng)計(jì) 23
2.1 三類函數(shù) 23
2.1.1 p函數(shù)類 23
2.1.2 q函數(shù)類 24
2.1.3 r函數(shù)類 25
2.2 抽樣分布 26
2.2.1 隨機(jī)抽樣 27
2.2.2 大樣本抽樣分布 27
2.3 統(tǒng)計(jì)推斷 31
2.3.1 假設(shè)檢驗(yàn) 32
2.3.2 置信區(qū)間 34
2.3.3 大樣本統(tǒng)計(jì)推斷 36
2.3.4 不同總體的均值比較 37
第3章 線性回歸模型 40
3.1 簡單線性回歸模型的估計(jì) 40
3.1.1 根據(jù)公式求解模型 41
3.1.2 根據(jù)lm()函數(shù)求解模型 43
3.1.3 二元解釋變量 44
3.2 多元線性回歸模型的估計(jì) 45
3.2.1 分組比較 45
3.2.2 多元線性回歸模型的建立 46
3.2.3 用矩陣求估計(jì)值 47
3.2.4 用lm()函數(shù)求估計(jì)值 48
3.2.5 Frisch-Waugh定理 49
3.3 線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)推斷 50
3.3.1 單個(gè)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn) 50
3.3.2 聯(lián)合假設(shè)檢驗(yàn) 54
3.3.3 置信區(qū)間 60
3.3.4 大樣本統(tǒng)計(jì)推斷 61
3.4 含非線性變量的線性回歸模型 63
3.4.1 多項(xiàng)式回歸模型 63
3.4.2 對(duì)數(shù)化變量回歸模型 66
3.4.3 含交互項(xiàng)的回歸模型 69
3.5 隨機(jī)模擬 72
3.5.1 蒙特卡羅試驗(yàn) 72
3.5.2 自助法 74
第4章 時(shí)間序列模型 75
4.1 預(yù)測模型 75
4.1.1 自回歸模型 76
4.1.2 自回歸分布滯后模型 78
4.1.3 向量自回歸 79
4.2 平穩(wěn)性 86
4.2.1 單位根檢驗(yàn) 87
4.2.2 協(xié)整 91
4.3 動(dòng)態(tài)因果性 98
4.4 序列相關(guān) 100
4.4.1 HAC標(biāo)準(zhǔn)誤 101
4.4.2 GLS模型 101
第5章 微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 103
5.1 受限因變量模型 103
5.1.1 二元選擇模型 103
5.1.2 Possion回歸模型 107
5.1.3 Tobit模型 109
5.1.4 樣本選擇模型 112
5.2 匹配方法 113
5.2.1 協(xié)變量匹配 114
5.2.2 傾向得分匹配 115
5.3 工具變量 116
5.3.1 兩階段最小二乘法 116
5.3.2 三種檢驗(yàn) 118
5.4 面板數(shù)據(jù) 120
5.4.1 隨機(jī)效應(yīng)模型 121
5.4.2 固定效應(yīng)模型 123
5.4.3 動(dòng)態(tài)面板模型 126
5.5 分位數(shù)回歸 128
參考文獻(xiàn) 130
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