引 言………………………………………………………………………………………1
第1篇 单一方程回归模型………………………………………………………………1
第1章 回归分析的性质……………………………………………………………3
第2章双变量回归分析:一些基本概念…………………………………………24
第3章双变量回归模型:估计问题………………………………………………45
第4章经典正态线性回归模型……………………………………………………90
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引 言………………………………………………………………………………………1
第1篇 单一方程回归模型………………………………………………………………1
第1章 回归分析的性质……………………………………………………………3
第2章双变量回归分析:一些基本概念…………………………………………24
第3章双变量回归模型:估计问题………………………………………………45
第4章经典正态线性回归模型……………………………………………………90
第5章双变量回归:区间估计与假设检验………………………………………101
第6章双变量线性回归模型的延伸 ……………………………………………145
第7章多元回归分析:估计问题…………………………………………………183
第8章多元回归分析:推断问题…………………………………………………229
第9章虚拟变量回归模型………………………………………………………274
第2篇放松经典模型的假定…………………………………………………………313
第10章多重共线性:回归元相关会怎么样?…………………………………318
第11章异方差性:误差方差不是常数会怎么样? ……………………………364
第12章 自相关:误差项相关会怎么样?………………………………………416
第13章计量经济建模:模型设定和诊断检验…………………………………475
第3篇计量经济学专题…………………………………………………………………525
第14章非线性回归模型…………………………………………………………527
第15章定性响应回归模型………………………………………………………543
第16章综列数据回归模型………………………………………………………599
第17章动态计量经济模型:自回归与分布滞后模型…………………………619
第4篇联立方程模型…………………………………………………………………675
第18章联立方程模型……………………………………………………………677
第19章识别问题…………………………………………………………………695
第20章联立方程方法……………………………………………………………719
第21章时间序列计量经济学:一些基本概念…………………………………748
第22章时间序列计量经济学:预测……………………………………………788
附录A统计学中的若干概念复习…………………………………………………820
附录B矩阵代数初步………………………………………………………………860
附录C线性回归模型的矩阵方法…………………………………………………875
附录D统计学用表…………………………………………………………………907
附录E互联网上的经济数据………………………………………………………925
参考文献…………………………………………………………………………………………928
人名索引…………………………………………………………………………………………933
标题索引…………………………………………………………………………………………941
译后记……………………………………………………………………………………………977
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收起)
1 有用 古逃逃 2012-05-04 03:45:46
当时买的时候很心疼,现在想来,就这套书最实用。
0 有用 Buffon 2010-01-11 23:14:18
其实陈彦斌的课件更好...
0 有用 圣无常 2012-05-02 23:42:09
基础我都读得这么吃力,不过真的很实用。
0 有用 Sophie Z 2013-07-04 07:32:26
只是基础而已
0 有用 BlaCk 2011-04-27 07:10:59
本科教材。
0 有用 呦呦鹿鸣 2022-02-06 18:04:11
计量经济学基础,但初学的时候还是要学出眼泪来的课
0 有用 水沉烟 2019-02-26 23:20:15
爱你超过伍德里奇,真的很基础很基础,讲得很清楚易懂,我给伍德里奇那本4星,想给你4.5星来着。
0 有用 france 2018-09-04 13:10:16
比较经典的教科书
0 有用 WyCKoNCaT 2016-06-27 14:06:16
= =想死
0 有用 August~Harvest 2016-06-24 06:58:23
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