Stata在财务金融与经济分析中的应用--聚文网

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内容简介

Stata是一套完整整合式的统计分析软件，它提供研究人员所需的数据分析、数据管理与强大绘图功能，同时Stata还具有数据管理软件、统计分析软件、绘图软件、矩阵计算软件和程序语言的特点，功能强大。与市面上常见的有关Stata的书不同，本书着重从时间序列角度出发，详细介绍了时间序列数据的处理方法，各种VAR模型的理论基础、建模方法以及在实际生活中的应用。

第1章
认识 Stata
1-1 Stata介绍
1-2 Stata的安装及设定
1-3 外部命令文件ado:Stata的外部命令
1-4 SSC外部程序（外部命令）
1-5 在线获取美联储经济在线数据库(FRED)
第2章
时间序列及计量经济学专有名词
2-1 认识数学符号
2-2 时间序列与统计分类
2-3 计量经济学的专有名词
2-4 金融专有名词
2-5 经济变量
第3章
时间序列入门及动态模型
3-1 预测
3-2 线性回归与时间序列回归
3-3 回归模型三大残差诊断法：自相关检验、JB检验、
ARCH-LM
3-4 用Stata预测GDP：OLS与动态模型
第4章
线性回归模型的延伸
4-1 了解各类回归分析
4-2 连续的被解释变量：线性回归模型
1-3 如何挑选预测变量的所有可能组合(rsquare指令）
4-4 残差自相关的3种校正方法：Prais-Winsten回归等
(prais、newey 命令）
4-5 OL-S及 GLS 如何解决异方差性(heteroskedasticity)
4-6 single-equation instrumental-variables 回归
4-7 三阶段（three-stage）回归分析（reg3命令）
第5章
单位根检验及随机趋势
5-1 单位根检验
5-2 Stata进行单位根检验的操作步骤
5-3 差分运算(first-difference)，使变量转成平稳
第6章
时间序列回归ARIMA
6-1 ARIMA概念
6-2 平稳数列的移动平均模型(MA)
6-3 平稳序列的自回归模型(AR)
6-4 平稳序列的ARIMA模型
6-5 Stata如何认定ARIMA(p，d，q)的3个参数呢
第7章
单变量ARCH-GARCH、多变量MGARCH
7-1 单变量ARCH(q)
7-2 单变量GARCH(p，q)模型
7-3 条件方差之不对称GARCH模型
7-4 多变量MGARCH
7-5 ARCH/GARCH的Stata命令
7-6 Stata如何判定GARCH的p值及q值
7-7 Stata ARCH/GARCH的实例
7-8 用Stata建立 multivariate GARCH(p,q) 的实例
第8章
协整(共同随机趋势）、VECM
8-1 协整检验
8-2 Granger 因果关系检验
8-3 Stata 范例：cointegration分析步骤
第9章
联立回归式：非平稳与平稳序列都适用的VECM
9-1 协整、因果模型VECM
9-2 向量误差修正模型(VECM)
9-3 Stata分析VECM的步骤
第10章
联立回归式：只限平稳序列分析的VAR模型
10-1 回归模型的预测
10-2 向量自回归模型(VAR）
10-3 VAR的结构分析
10-4 结构性变动检验
10-5 Stata进行VAR分析的范例
第11章
联立回归式：平稳的结构向量自回归模型
11-1 SVAR模型
11-2 Stata分析SVAR的范例
参考文献
译后记

Stata在财务金融与经济分析中的应用

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