计量经济模型是利用数据连接现实与未来的桥梁。此书基于模型的视角,对经典计量经济模型、系统计量经济模型、时间序列模型、向量自回归模型、非参数计量经济模型以及空间计量经济模型等模型的建模方法做了重点研究。书中系统地介绍了每类模型的设定、估计以及检验方法。在此基础上,此书也研究了非平稳过程的建模问题,探讨了动态建模方法。为了使本书的内容理论与应用并重,给出了模型的计算机求解方法,并在第11章中重点研究了计量经济模型的应用问题,使得本书更加具有实用性。
为了降低难度,在第2章详细讲解了书中用到的数学知识。数学知识都是以计量经济学为背景进行讲解的,使读到此书的读者会非常容易完成学习的进程。将复杂的内容变得简单易懂,是本书的重要特色之一。
本书研究的模型跨越了计量经济学发展的不同阶段。因此,可作为博士研究生、硕士研究生以及本科生的教学与参考书,也可以作为专业学者的参考书。
l 本书是作者30余载从事教学和科研工作的经验和心得的结晶。
l 本书研究的模型跨越了计量经济学发展的不同阶段。
l 选择以计量经济学中最有代表性的模型为主线进行写作。
前言
前 言
几年来一直想写一本跨越计量经济学发展不同时期的书。动笔的时候,发现要写的内容实在是太多了。最后决定选择以计量经济学中最有代表性的模型为主线进行写作。书最重要的责任是要给读书的人带来帮助,将复杂的东西变得容易,使读书的人豁然开朗是书的天职。
本书重点研究了经典计量经济模型、系统模型、时间序列模型、向量自回归模型、空间计量经济模型、非参数模型与半参数模型以及协同积分与误差修正模型,同时也对非参数模型的应用进行了研究,是一本非常有价值的书。
书中每一章都重点研究了一个模型。对每个模型产生的背景、模型设定、模型估计、模型检验以及模型的应用进行了深入的探讨。本书可以作为博士研究生、硕士研究生以及本科生的参考书,也可作为经济研究工作者的参考书。
在写作过程中我的学生们给了我许多具体的帮助。我的2014年毕业的硕士研究生李楠、李海利、李莹莹、周东英、徐诚、乔龙飞、司家兴、高培安等同学在搜集数据整理资料方面做了大量的工作。部分章节的案例由他们提供,我做了必要的修改。我的已经毕业的博士研究生卢英博士、张卓群博士以及在读博士研究生葛通都做了大量的工作。第9章由我、张卓群、葛通共同完成。第11章的案例由卢英、张卓群、任亚宁、徐玉娟提供。在读硕士吴丹、林柯参加了第8章的部分写作。全书由我独立定稿完成。
本书的写作历程跨越了五年时间。多亏本书的两任编辑王文珠老师与苏明芳老师的鼓励与帮助使得这本书得以完成。特别感谢你们对我的宽容与忍耐。
我也以此书纪念我的导师周逸江教授。虽然周逸江先生离开了,但是他对我的教诲终生难忘。每当我遇到困难的时候都会想起他。我也要感谢我的计量经济学启蒙老师——清华大学的李子奈教授,同时也非常感谢我的博士后合作导师——南开大学的张晓峒教授。在我的学习与研究过程中他们给了我许多帮助与支持。
最后,希望本书给读到它的人们带来帮助。也感谢读此书的人与我一起分享学习带来的快乐。
马薇
2016年12月31日
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马薇,1957年生,天津财经大学数学与计量经济学教授,博士生导师。,全国优秀教师,全国师德标兵、天津市大学生数学竞赛优秀指导教师。中国数量学会学术委员会委员、中国数量经济学会理事会常务理事。主要著作:协整理论与应用(南开大学出版社)、线性代数(南开大学出版社)
绪论 001
11 计量经济学研究问题的方法 001
12 计量经济模型的建模过程 002
第2章 计量经济学中的统计与数学工具 009
21 计量经济学中的数学分析 009
2.1.1 多元函数的极值 009
2.1.2 差分算子与滞后算子 011
22 计量经济学中的线性代数与矩阵论基础 012
2.2.1 矩阵概念与矩阵的向量化 012
2.2.2 矩阵的运算 014
2.2.3 计量经济模型中常用的特殊矩阵 021
2.2.4 矩阵与向量组的其他知识 023
2.2.5 线性方程组解的理论 026
23 计量经济学中的概率论与数理统计的相关知识 028
2.3.1 随机变量的数字特征 028
2.3.2 重要随机变量的分布 030
2.3.3 条件分布与条件期望 033
2.3.4 参数估计 034
2.3.5 假设检验 037
2.3.6 大数定律与中心极限定理 039
24 随机过程简介 042
犐犞
计量经济学:
理论与应用
2.4.1 随机过程的基本概念 042
2.4.2 计量经济学中常用的随机过程 043
第3章 一元线性回归模型 052
31 计量经济模型中变量的分类 052
3.1.1 内生变量与外生变量 052
3.1.2 滞后变量与虚拟变量 053
32 一元线性回归模型的一般概念 054
3.2.1 回归分析的基本概念 054
3.2.2 一元线性回归模型的基本假设 057
3.2.3 一元线性回归模型的参数估计 0...