高级经济计量学内容简介
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发布时间：2024-10-17 03:57
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时间：2024-11-05 23:29
本书共分为十二个详细章节，涵盖了高级经济计量学的各个方面。前五个章节，即第一章至第五章，为核心方法的探讨，涉及的内容包括：
最大似然估计：通过这种方法，我们理解如何根据数据找到模型参数的最佳估计。
广义矩方法：这是一种统计学工具，用于估计模型参数，特别是当数据分布不明确时。
半参数方法：结合参数与非参数，提供了更灵活的模型设定和估计方式。
贝叶斯分析：基于先验知识，通过概率论方法进行模型参数估计，增强模型的不确定性处理。
分位数回归：一种非线性回归方法，关注的是数据分布的特定分位数，而非平均值。
第六章至第九章则深入到时间序列分析领域，探讨了：
ARMA过程与ARCH模型：用于处理时间序列数据的自回归移动平均模型和条件异方差模型。
协整与误差修正模型：研究长期均衡关系与短期调整的模型，对于理解经济动态至关重要。
向量自回归：多变量时间序列的自回归分析，有助于理解多个变量之间的复杂关系。
状态空间模型：通过隐藏状态的动态系统来建模观察数据，广泛应用于经济预测和系统识别。
第十章和第十一章转向微观经济计量学，包括：
离散选择模型：用于分析个体选择行为的模型，如消费者决策或劳动力市场选择。
托比特模型：针对二元选择问题的模型，常用于分析投资决策。
微观面板数据分析：处理个体或企业长期数据的工具，研究个体差异和时间效应。
最后，第十二章专门探讨非平稳的宏观面板数据分析，这是一种扩展的分析框架，适用于处理经济数据的复杂动态。本书以其清晰的结构、深入浅出的讲解和实用的模型，适合经济和管理类硕士研究生、博士研究生作为教材，也对社会各行业人士理解并应用相关模型方法极具参考价值。
扩展资料
《高级经济计量学》是在中国社会科学院研究生院硕士及博士研究生《高级经济计量学》课程讲义的基础上编辑而成的，较为系统地介绍了高级经济计量学的知识体系及相关最新进展。
