《计算计量经济学 计量经济学家和金融分析师GAUSS编程与应用》PDF下载

  • 购买积分:13 如何计算积分?
  • 作  者:(美)林光平著;杨大勇译
  • 出 版 社:北京:清华大学出版社
  • 出版年份:2003
  • ISBN:7894940534
  • 页数:369 页
图书介绍:本书说明了如何复用源码,讲解了如何复用需求说明、设计、测试脚本、项目计划等,并通过案例研究详细介绍了16种不同的复用技术。

第一章 导论 1

为什么选择GAUSS? 1

什么是GPE? 2

如何使用GPE? 2

第二章 GAUSS基础 5

开始使用 5

GAUSS语言入门 7

新建和编写GAUSS程序 18

第2.1节 正式正始 19

输入/输出文件和数据转换 21

第2.2节 输入/输出文件 24

第2.3节 数据转换 26

GAUSS内嵌函数 27

第2.4节 数据分析 33

执行流程控制 34

自己编写函数 38

用户库 42

GPE软件包 43

最小二乘估计 46

第三章 线性回归模型 46

第3.1节 简单回归 47

第3.2节 残差分析 49

第3.3节 多元回归 51

生产函数估计 54

第3.4节 柯布-道格拉斯生产函数 55

第3.5节 结构性变化的检验 60

第3.6节 残差诊断 64

季节性变化 68

第四章 虚拟变量 68

第4.1节 季节性虚拟变量 69

第4.2节 虚拟变量陷阱 73

结构性变化 74

第4.3节 检验结构性变化:虚拟变量法 75

第五章 多重共线性 79

多重共线性的识别 79

第5.1节 条件数和相关矩阵 79

第5.2节 多重共线性的Theil度量 81

第5.3节 方差膨胀因子(VIF) 83

第5.4节 岭回归法和主元素法 85

对多重共线性的修正 85

第六章 非线性优化 89

求解数学函数 89

第6.1节 单变量纯量值函数 90

第6.2节 两变量纯量值函数 93

估计概率分布 95

第6.3节 估计概率分布 96

第6.4节 混合概率分布 101

统计回归模型 103

第6.5节 最小化平方和函数 104

第6.6节 最大化对数似然函数 106

第七章 非线性回归模型 110

非线性最小二乘法 110

第7.1节 CES生产函数 111

最大似然估计 112

第7.2节 Box-Cox变量转换 115

非线性模型的统计推断 119

第7.3节 非线性模型的假设检验 121

第7.4节 货币需求方程的似然比检验 124

二元选择模型 125

第八章 离散和受限因变量 125

第8.1节 经济学教育的概率单位模型 128

第8.2节 经济学教育的对数单位模型 133

受限因变量模型 135

第8.3节 婚外情的托比分析 137

第九章 异方差 141

与异方差一致的协方差矩阵 141

第9.1节 与异方差一致的协方差矩阵 142

加权最小二乘法 145

第9.2节 对异方差的Goldfeld-Quandt检验和修正 145

第9.3节 对异方差的Breusch-Pagan检验和White检验 147

非线性最大似然估计 150

第9.4节 乘性异方差 151

第十章 自相关 155

与自相关-一致的协方差矩阵 155

第10.1节 与异方差-自相关一致的协方差矩阵 156

自相关的检测 159

第10.2节 自相关的检验 160

自相关的修正 163

第10.3节 Cochrane-Orcutt迭代程序 164

第10.4节 Hildreth-Lu网格寻找程序 167

第10.5节 高阶自相关 169

自回归和移动平均模型介绍 173

第10.6节 ARMA(1,1)误差结构 174

非线性最大似然估计 178

第10.7节 非线性ARMA模型估计 178

第十一章 分布滞后模型 186

滞后因变量模型 186

第11.1节 滞后因变量的自相关检验 186

第11.2节 工具变量估计法 189

多元滞后模型 193

第11.3节 Almon滞后模型再探 194

自回归分布滞后模型 197

第11.4节 Almon滞后模型再思考 198

第十二章 广义矩估计法 201

概率分布的GMM估计 201

第12.1节 Γ概率分布 203

计量经济模型的GMM估计 209

第12.2节 非线性理性预期模型 211

第12.3 美国消费函数的GMM估计 216

线性GMM 216

第十三章 联立方程组 219

线性回归方程组 219

第13.1节 Klein模型Ⅰ 222

第13.2节 Klein模型Ⅰ再表述 227

貌似无关回归方程组 230

第13.3节 Berndt-Wood模型 231

第13.4节 扩展的Berndt-Wood模型 235

非线性最大似然估计法 238

第13.5节 Klein模型Ⅰ再探 239

第十四章 单根和协整 245

单根检验 246

第14.1节 修正的Dickey-Fuller单根检验 247

协整回归检验 255

第14.2节 协整检验:Engle-Granger方法 257

第14.3节 协整检验:Johansen方法 263

第十五章 时间序列分析 266

自回归和移动平均模型 267

第15.1节 债券收益的ARMA分析 268

第15.2节 美国通货膨胀的ARMA分析 272

自回归条件异方差 274

第15.3节 美国通货膨胀的ARCH模型 277

第15.4节 德国马克-英镑汇率的ARCH模型 280

第十六章 平行数据 285

固定影响模型 285

第16.1节 单向平行数据分析:虚拟变量分析 287

随机影响模型 291

第16.2节 单向平行数据分析:偏差法 293

第16.3节 双向平行数据分析 298

貌似无关回归方程组 300

第16.4节 投资需求的平行数据分析:偏差法 301

第16.5节 投资需求的平行数据分析:SUR法 304

第十七章 最小二乘预测 308

预测经济增长 308

第17.1节 事后预测和预测误差统计量 310

第17.2节 事前预测 316

后记 320

附录A GPE控制变量 321

通用目的的输入控制变量 323

用于估计的输入控制变量 323

GPE输入控制变量 323

用于预测的输入控制变量 333

GPE输出控制变量 333

用于估计的输出控制变量 334

用于预测的输出控制变量 334

其他程序 335

附录B GPE应用模块 336

应用模块B-1:GMM.GPE 337

应用模块B-2:JOHANSEN.GPE 340

应用模块B-3:PANEL1.GPE 342

应用模块B-4:PANEL2.GPE 346

应用模块B-5:RANDOM1.GPE 352

应用模块B-6:SYSTEM1.GPE 356

附录C 统计表 359

表C-1:基于t统计量的Dickey-Fuller单根检验临界值 359

表C-2:基于F统计量的Dickey-Fuller单根检验临界值 361

表C-3:用于残差回归的Dickey-Fuller协整t统计量τp临界值 362

表C-4:基于响应面估计的单根和协整检验临界值 364

表C-5:Johansen协整似然比检验统计量临界值 366

参考文献 368