应用计量经济学与R软件的应用

本书融合了计量经济学理论与R软件的应用，利用大量的实例分析和计算方法的演算，试图让读者在学习计量经济理论分析的同时，通过软件应用，深入理解计量经济理论的方法，并使读者逐步掌握编写相关计算程序的能力，最终达到自我创新的目标。全书详细地讨论了经典计量经济学的主要理论和方法，以单方程模型为主要内容，分析了各种单方程模型中的理论与应用，同时也对目前应用较广的面板数据模型进行了较为详细的讨论，使读者可以结合截面数据模型与时间序列分析方法的优点进行经济、社会问题的分析。

第1章计量经济学的特征与数据
1.1计量经济学
1.2经济数据的类型
1.3计量经济分析的步骤
1.4计量经济分析中的软件
1.5R软件的简介
第2章一元线性回归分析
2.1回归分析的基本性质
2.2一元回归直线的参数估计
2.3经典线性回归模型的基本假设
2.4参数的0LS估计量的性质
2.5拟合优度检验：判定系数R2
2.6OLS估计量的显著性检验
2.7利用回归模型进行预测分析
第3章多元线性回归分析
3.1多元线性回归模型
3.2多元线性回归模型的参数估计
3.3参数的0LS估计量的性质
3.4回归系数显著性检验
3.5判定系数R2、调整的判决系数R2和F检验
3.6利用多元回归模型进行预测分析
第4章多元线性回归模型的扩展
4.1一般线性回归模型
4.2含有对数项的线性回归模型
4.3含有二次项的线性回归模型
4.4含有交互项的线性回归模型
4.5多元线性回归模型的设定与诊断检验
4.6变量测量单位转换对参数估计的影响
4.7回归诊断
第5章异方差模型
5.1线性回归模型中的异方差
5.2异方差条件下回归模型的参数估计
5.3异方差的检验
5.4异方差分析方法的应用
第6章序列相关模型
6.1序列相关误差及产生原因
6.2序列相关误差的影响
6.3序列相关性的检验
6.4误差序列相关时参数估计的修正方法
6.5解释变量有非外生变量时的序列相关性的检验
6.6回归误差呈现高阶序列相关时的假设检验
第7章工具变量法和模型的识别
7.1解释变量与模型误差项存在相关性
7.2变量存在测量误差
7.3工具变量估计法
7.4模型确认检验
第8章含有虚拟变量的计量经济模型
8.1虚拟变量及基本特征
8.2解释变量含有虚拟变量的回归模型
8.3经济结构的转折变化
8.4分类选择模型
8.5预测：拟合优度
附录Logit模型和Probit模型的极大似然估计法
第9章非线性估计与极大似然估计
9.1非线性估计
9.2极大似然估计法
第10章时问序列模型
10.1确定性特征的时间序列模型
10.2时间序列模型随机性特征
10.3非平稳性序列
10.4随机游走的检验
10.5协整时间序列
10.6（G）ARCH模型
第11章面板数据分析
11.1面板数据模型
11.2跨时间独立截面混合数据模型
11.3利用混合截面模型进行政策评价分析
11.4两时期面板数据模型
11.5固定效应模型（fixed efficient model,FE model）
11.6随机效应模型（RE model）
11.7RE与FE的检验
11.8单位根检验
附录AR软件的基础
1.软件安装
2.向量
3.数组与矩阵
4.读、写数据文件
5.控制结构
6.R的简单应用
7.R中的绘图
参考文献
后记