大数据计量经济分析--聚文网

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内容简介

从数据的角度看，以往计量经济分析主要利用具有结构化特点、规模较小的“ 小数据”进行实证分析。随着大数据时代的到来，如何利用具有样本海量、来源广泛、更新实时等优势的“大数据”，将大数据纳入计量经济分析并获取有价值的信息，这既是经济学家们基于大数据方法研究经济的出发点，也是计量经济学分析方法在各领域广泛应用的需要。本教材就是为了满足管理类学生学习计量经济学理论及分析方法，解决某些情形下具有大数据特征的相关定量分析问题而编写的。教材在内容选择上兼顾基础性、应用性、高阶性，既介绍经典的计量经济学线性回归模型基本概念和基本理论，也介绍放松假设条件贴近现实应用的建模方法和建模技术。考虑到管理问题中有大量离散数据类型存在，因而加入了受限因变量模型、计数模型。同时，加入大数据预处理的相关内容，介绍了比较成熟的处理大数据情形的计量经济模型，并将案例分析贯穿到每一章节，目标是提高学生的问题意识及解决问题的能力。本教材提供书中例题和习题的Stata数据集，读者可按照书后说明获取。本教材可作为管理类各专业本科生教材，也可用于研究生教学，同时还可作为其他相关专业本科生、研究生教材和教学参考书。

第1章导论 1.1 什么是计量经济学 1.1.1 计量经济学的定义 1.1.2 计量经济学的分类 1.1.3 计量经济学的性质 1.2 计量经济学的起源与发展 1.2.1 计量经济学的起源 1.2.2 计量经济学的发展 1.3 计量经济分析的步骤 1.3.1 明确任务 1.3.2 模型设定 1.3.3 获取数据 1.3.4 模型参数估计 1.3.5 模型检验 1.3.6 模型应用 1.4 大数据与计量经济分析 1.4.1 大数据与小数据 1.4.2 大数据对计量建模的挑战 1.4.3 机器学习、统计学与计量经济学的关系 1.5 常见的计量经济分析软件本章小结习题即测即评第2章大数据预处理 2.1 数据采集 2.1.1 数据来源 2.1.2 日志数据和网页数据的采集 2.2 数据质量 2.2.1 数据的完整性 2.2.2 数据的一致性 2.2.3 数据的准确性 2.2.4 数据的时效性 2.2.5 数据的相关性 2.3 数据预处理 2.3.1 数据集合并 2.3.2 缺失值处理 2.3.3 异常值处理 2.3.4 数据变换 2.4 一个文本挖掘的大数据处理实例 2.4.1 文本数据清洗 2.4.2 文本数据预处理本章小结习题即测即评第3章经典线性回归模型 3.1 回归分析概述 3.1.1 回归分析的含义 3.1.2 总体回归函数 3.1.3 随机误差项 3.1.4 样本回归函数

大数据计量经济分析

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