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| 編輯推薦： |
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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。? 本书研究的模型跨越了计量经济学发展的不同阶段。? 选择以计量经济学中*有代表性的模型为主线进行写作。
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| 內容簡介： |
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。
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| 關於作者： |
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作者简介：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）
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| 目錄：
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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 ０６１
３．２．４ 一元线性回归模型的统计检验 ０６５
３．２．５ 一元线性回归模型的应用 ０６９
３．２．６ 一元线性回归模型的案例 ０７２
第4章多元线性回归模型 ０７６
４１ 多元线性回归模型的一般概念 ０７６
４２ 多元线性回归模型的参数估计 ０７９
４．２．１ 多元模型的普通最小二乘估计 ０７９
４．２．２ 多元线性模型参数的最大似然估计 ０８２
４．２．３ 多元线性模型参数的矩估计 ０８４
４３ 多元线性回归模型的检验 ０８５
４．３．１ 多元模型的经济学检验 ０８５
４．３．２ 多元模型对样本数据拟合优度检验的设计研究 ０８６
４．３．３ 模型设定的显著性检验 ０８８
４．３．４ 回归参数的显著性检验 ０８９
４４ 可变换成多元线性回归模型的模型 ０９０
４．４．１ 对数模型 ０９１
４．４．２ 指数模型 ０９３
４．４．３ 其他可化为线性的模型 ０９３
４５ 有约束条件的线性回归模型 ０９４
４．５．１ 对参数约束的回归模型 ０９４
４．５．２ 对回归模型解释变量个数增减的约束 ０９８
４．５．３ 参数稳定性检验 ０９８
４．５．４ 约束问题的其他检验方法简介 １００
目录
犞
４６ 对线性模型的思考 １０２
４７ 利用Ｒ 语言进行计量分析 １０２
４．７．１ 利用Ｒ 语言生成白噪声 １０３
４．７．２ 利用Ｒ 语言构造泊松过程 １０４
４．７．３ 利用Ｒ 语言构造一个简单线性回归 １０４
４．７．４ 利用Ｒ 语言构造异方差与序列相关数列 １０７
第5章经典参数模型的检验与修正方法研究 １１０
５１ 异方差性的检验与修正方法 １１１
５．１．１ 异方差概述 １１１
５．１．２ 异方差性的检验 １１３
５．１．３ 模型中异方差问题的修正方法研究 １１８
５２ 计量经济模型序列相关性的研究 １２１
５．２．１ 序列相关性的一般概念以及对模型的影响 １２１
５．２．２ 存在序列相关问题时对模型的影响 １２３
５．２．３ 序列相关性的检验 １２４
５．２．４ 序列相关问题的修正 １２８
５３ 计量模型多重共线性的研究 １３２
５．３．１ 多重共线性的数学定义 １３２
５．３．２ 多重共线性对计量经济模型的影响 １３３
５．３．３ 多重共线性的检验 １３３
５．３．４ 多重共线性问题的解决方法 １３７
第6章系统计量经济模型 １３９
６１ 系统计量经济模型的一般概念 １３９
６．１．１ 系统计量经济模型的例子 １３９
６．１．２ 系__________统计量经济模型中变量与单方程的分类 １４０
６．１．３ 系统计量经济模型的分类 １４２
６．１．４ 系统计量经济模型的识别 １４６
６２ 系统模型的估计 １４９
６．２．１ 间接最小二乘法 １４９
６．２．２ 系统计量经济模型的工具变量估计法 １５１
６．２．３ 系统计量经济模型的两阶段最小二乘估计方法 １５３
６．２．４ 利用软件ＥＶｉｅｗｓ估计系统计量经济模型 １５３
６３ 系统计量经济模型建模的基本过程 １５６
犞犐
计量经济学：
理论与应用
第7章时间序列模型 １５９
７１ 时间序列模型的一般概念与研究工具 １６０
７．１．１ 时间序列过程的因果性 １６０
７．１．２ 时间序列过程的自相关函数与偏自相关函数 １６０
７．１．３ 时间序列过程的总体谱 １６１
７．１．４ 滞后算子的性质 １６２
７２ 自回归模型 １６３
７．２．１ 自回归模型的一般概念 １６３
７．２．２ ＡＲ（１）过程的性质 １６４
７．２．３ 一般自回归模型ＡＲ（狆）的性质 １６６
７３ 移动平均过程 １６６
７４ 自回归移动平均过程 １６９
７５ 非平稳时间序列的建模 １７０
７６ 单位根检验 １７４
７．６．１ 随机扰动项无序列相关性的单位根检验ＤＦ检验 １７４
７．６．２ 随机扰动项存在序列相关性的单位根检验 １７９
７．６．３ 方差比检验 １８２
７７ 向量自回归模型ＶＡＲ １８３
７．７．１ ＶＡＲ 模型的一般概念 １８３
７．７．２ 向量过程的平稳性 １８５
７．７．３ ＶＡＲ（狆）模型衍生模型的推导 １８８
７．７．４ ＶＡＲ（狆）模型的估计 １９２
７．７．５ ＶＡＲ（狆）模型中滞后期狆的选取方法 １９４
７８ 向量自回归模型的应用 １９５
７．８．１ ＶＡＲ 模型与格兰杰因果关系检验 １９５
７．８．２ 利用ＶＡＲ 模型进行脉冲分析 １９７
７９ 其他时间序列模型简介 ２００
７．９．１ 自回归条件异方差模型 ２００
７．９．２ 长记忆时间序列模型 ２０６
第8章空间计量经济模型 ２１４
８１ 面板数据模型 ２１４
８．１．１ 面板数据模型的一般概念 ２１４
８．１．２ 面板数据模型的设定 ２１７
８．１．３ 面板数据模型的选择检验 ２２０
８．１．４ 面板数据模型的估计方法简介 ２２４
目录
犞犐犐
８２ 空间计量经济模型 ２２７
８．２．１ 空间计量模型的设定 ２２８
８．２．２ 空间权重矩阵 ２２９
８．２．３ 空间计量模型的设定与分类 ２３１
８３ 空间计量模型的估计方法与检验方法简介 ２３５
８．３．１ 空间计量模型的极大似然估计 ２３５
８．３．２ 空间计量模型的检验方法 ２３６
８４ 空间计量经济模型的实证研究 ２３７
８．４．１ 实例背景 ２３７
８．４．２ 数据来源与处理 ２３８
８．４．３ 空间效应分析 ２３８
８．４．４ 截面数据空间模型建立 ２３９
８．４．５ 面板数据空间计量模型的实证研究 ２４１
８．４．６ 空间模型的建立及回归 ２４３
第9章非参数与半参数计量经济模型 ２４７
９１ 非参数计量经济模型的一般概念 ２４７
９．１．１ 建立非参数模型的数据分析 ２４８
９．１．２ 非参数方法中经验分布函数的构建 ２４８
９．１．３ 非参数方法中的核密度函数估计方法 ２５０
９２ 核函数的构造与性质 ２５２
９３ 非参数核密度估计方法 ２６２
９．３．１ 一元核密度的估计方法 ２６２
９．３．２ 多元核密度的估计方法 ２６９
９４ 非参数计量经济模型 ２７０
９．４．１ 非参数计量经济模型的一般形式 ２７０
９．４．２ 非参数计量经济模型的估计 ２７３
９５ 半参数计量经济模型简介 ２７６
９．５．１ 半参数模型的一般概念 ２７６
９．５．２ 半参数计量经济模型的估计 ２７７
９６ 利用Ｒ 语言进行非参数估计 ２７９
９．６．１ 利用Ｒ 语言对总体分布的估计 ２７９
９．６．２ 使用Ｒ 语言选取窗宽 ２８３
９．６．３ 利用Ｒ 语言估计多维随机变量联合分布 ２８３
９．６．４ 用Ｒ 语言估计非参数计量经济模型 ２８７
９．６．５ Ｒ 语言在非参数计量经济模型中的其他应用 ２８９
犞犐犐犐
计量经济学：
理论与应用
９．６．６ 半参数模型的实现 ２９３
９．６．７ 半参数单指数模型的回归示例 ２９８
第10章协同积分与误差修正模型 ３０４
１０１ 动态计量经济模型的建模方法 ３０４
１０．１．１ 动态计量经济模型的一般概念 ３０５
１０．１．２ 误差修正模型（ＥＣＭ）的推导 ３０５
１０．１．３ 动态建模的基本过程 ３０９
１０２ 非平稳经济过程的协同积分研究 ３１３
１０．２．１ 对非平稳过程的思考与变量的弱外生性 ３１３
１０．２．２ 协同积分的定义与性质 ３１４
１０．２．３ 过程非平稳时误差修正模型的建模条件 ３２１
１０３ 向量自回归模型与协同积分的关系 ３２４
第11章计量经济模型的应用研究 ３２６
１１１ 非参数模型的应用金融风险测度的非参数方法 ３２６
１１．１．１ 金融风险测度中的连接函数 ３２７
１１．１．２ 深港股市风险相关性测度实证分析 ３３３
１１２ ＳＴＡＲＣｏｐｕｌａ模型的应用 ３４０
１１．２．１ 运用ＳＴＡＲ 模型构造边缘分布 ３４１
１１．２．２ 实证分析 ３４２
参考文献 ３４８
附录A正态曲线下的面积 ３５０
附录B t-分布的临界点 ３５１
附录C ２分布的临界点３５２
附录D F分布 ３５３
附录E DW检验上下界 ３５５
附录F 冯诺曼比临界值 ３５７
附录G 经验累积分布表 ３５９
附录H 经验累积分布表 ３６０
附录I 协整检验界值表 ３６１
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| 內容試閱：
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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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