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【书名】 Computer-Aided Introduction to Econometrics
【作者】 Juan M. Rodriguez Poo
【出版社】
【版本】
【出版日期】2003.1
【文件格式】PDF
【文件大小】2.33mb
【页数】349页
【ISBN出版号】
【资料类别】计量经济学
【市面定价】
【扫描版还是影印版】清晰扫描版
【是否缺页】完整
【关键词】Computer-Aided Introduction Econometrics
【内容简介】主要是计算机辅助在计量经济学上的应用
【目录】
1 Univariate Linear Regression Model 1
Ignacio Moral and Juan M. Rodriguez-Poo
1.1 Probability and Data Generating Process . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Estimators and Properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.3 Inference . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
1.4 Forecasting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2 Multivariate Linear Regression Model 45
Teresa Aparicio and Inmaculada Villanua
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
2.2 Classical Assumptions of the MLRM . . . . . . . . . . . . . . . 46
2.3 Estimation Procedures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
2.4 Properties of the Estimators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
2.5 Interval Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
2.6 Goodness of Fit Measures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
2.7 Linear Hypothesis Testing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
2.8 Restricted and Unrestricted Regression . . . . . . . . . . . . . . 85
2.9 Three General Test Procedures . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
2.10 Dummy Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
2.11 Forecasting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
3 Dimension Reduction and Its Applications 121
Pavel  Czek and Yingcun Xia
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
3.2 Average Outer Product of Gradients and its Estimation . . . . 128
3.3 A Uni ed Estimation Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
3.4 Number of E.D.R. Directions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
3.5 The Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
3.6 Simulation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
3.7 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
3.8 Conclusions and Further Discussion . . . . . . . . . . . . . . . 157
3.9 Appendix. Assumptions and Remarks . . . . . . . . . . . . . . 158
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
4 Univariate Time Series Modelling 163
Paz Moral and Pilar Gonzalez
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
4.2 Linear Stationary Models for Time Series . . . . . . . . . . . . 166
4.3 Nonstationary Models for Time Series . . . . . . . . . . . . . . 180
4.4 Forecasting with ARIMA Models . . . . . . . . . . . . . . . . . 192
4.5 ARIMA Model Building . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
4.6 Regression Models for Time Series . . . . . . . . . . . . . . . . 216
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
5 Multiplicative SARIMA models 225
Rong Chen, Rainer Schulz and Sabine Stephan
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225
5.2 Modeling Seasonal Time Series . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
5.3 Identi cation of Multiplicative SARIMA Models . . . . . . . . 234
5.4 Estimation of Multiplicative SARIMA Models . . . . . . . . . . 239
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253
6 AutoRegressive Conditional Heteroscedastic Models 255
Pilar Olave and Jose T. Alcala
6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255
6.2 ARCH(1) Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260
6.3 ARCH(q) Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267
6.4 Testing Heteroscedasticity and ARCH(1) Disturbances . . . . . 269
6.5 ARCH(1) Regression Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273
6.6 GARCH(p,q) Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276
6.7 Extensions of ARCH Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279
6.8 Two Examples of Spanish Financial Markets . . . . . . . . . . 281
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285
7 Numerical Optimization Methods in Econometrics 287
Lenka  Czkova
7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287
7.2 Solving a Nonlinear Equation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287
7.3 Solving a System of Nonlinear Equations . . . . . . . . . . . . . 290
7.4 Minimization of a Function: One-dimensional Case . . . . . . . 296
7.5 Minimization of a Function: Multidimensional Case . . . . . . 307
7.6 Auxiliary Routines for Numerical Optimization . . . . . . . . . 320
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 328
Index
【原创书评】正如楼主说的那样，这是一本经典的计量经济学教材。我下载后看过目录就发现文章是由该领域的几位专家共同写成，文章涉及了当前较为前沿的计量经济学内容。仔细阅读后，我发现书中内容既有理论推演，又有与计算机应用的结合，很多内容是看懂就能用的。另外值得一提的是，这本书选择了非常多的案例，案例的应用性很强，如果我们能很好的理解，绝对可以很好的扩展我们的写作思路。我在这本书找到了一个灵感，就是SARIMA模型的应用，我打算用这本书提供的方法写一篇论文，希望完成后大家能帮忙指导，就写这么多了，谢谢！

[此贴子已经被作者于2007-12-28 0:16:27编辑过]