Econometric Models and Economic Forecasts pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Publishing Co.

作者:Robert S. Pindyck

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-12-01

价格:USD 88.80

装帧:Paperback

isbn号码:9780071188319

丛书系列:

图书标签:

计量经济学
经济预测
时间序列分析
回归分析
模型构建
经济建模
统计分析
数据分析
经济学
预测方法

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具体描述

《经济计量模型与经济预测》这本书深入探索了经济计量模型在理解和预测经济活动中的核心作用。作者以严谨的逻辑和丰富的实例，系统地阐述了构建、估计和检验各类经济计量模型的理论框架与实践方法。第一部分：模型基础与理论本书开篇从经济学的基本理论出发，引申出构建计量经济模型的必要性。我们将学习如何将经济理论转化为可进行统计检验的数学模型，理解模型中变量之间的因果关系和相关性。重点将放在回归分析的理论基础，包括普通最小二乘法（OLS）的原理、假设条件及其在估计参数时的最优性。我们会详细讲解如何处理模型设定中的潜在问题，如多重共线性、异方差性以及自相关性，并介绍相应的诊断方法和修正技术。第二部分：经典计量经济模型在此部分，我们将深入剖析一系列在经济学研究中广泛应用的经典计量经济模型。这包括：线性回归模型：从一元线性回归到多元线性回归，详细讲解模型设定、参数估计、假设检验（t检验、F检验）以及模型拟合优度（R²）的解释。虚拟变量模型：学习如何利用虚拟变量来处理定性信息，例如季节性效应、政策变化或个体差异，以及如何解释虚拟变量系数的经济含义。时间序列模型：介绍用于分析和预测时间序列数据的关键模型，如自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）和自回归积分移动平均（ARIMA）模型。我们将探讨这些模型的平稳性、协方差平稳性以及如何进行模型识别、估计和诊断。联立方程模型：探讨当模型中存在多个相互关联的方程时，如何处理方程组的估计问题，例如使用两阶段最小二乘法（2SLS）等方法来解决内生性问题。面板数据模型：介绍如何处理同时包含截面和时间维度的数据，包括固定效应模型和随机效应模型，以及它们在分析跨截面单位随时间变化的现象时的优势。第三部分：经济预测方法与应用本书的另一核心是经济预测。在掌握了各种计量经济模型之后，我们将重点关注如何利用这些模型进行有效的经济预测。预测的类型与原则：区分点预测、区间预测和条件预测，并阐述进行准确预测的关键原则，如模型选择的依据、预测变量的选取以及预测误差的管理。模型预测能力评估：介绍用于评估模型预测准确性的统计指标，例如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）以及Theil不等系数。时间序列预测的进阶：在ARMA/ARIMA模型的基础上，我们将进一步探讨更复杂的时变参数模型、GARCH模型（用于刻画波动性的模型）以及向量自回归（VAR）模型，这些模型在多变量时间序列预测中扮演着重要角色。宏观经济预测实例：通过具体的宏观经济变量（如GDP增长率、通货膨胀率、失业率、利率等）的预测案例，展示如何将所学的计量经济模型和预测技术应用于实际经济问题的分析。我们将探讨模型在政策评估、市场分析和商业决策中的应用价值。前沿预测技术简介：简要介绍一些近年来发展起来的更先进的预测方法，如机器学习在经济预测中的应用、大数据分析在经济监测中的作用等，为读者提供更广阔的视野。第四部分：模型假设与诊断本书强调了模型假设的正确性和模型诊断的重要性。我们将深入探讨：模型诊断的必要性：为何必须进行模型诊断？不恰当的假设会导致何种后果？残差分析：如何通过分析模型残差来诊断模型设定的遗漏变量、函数形式错误、异方差性、自相关性以及异常值等问题。模型选择标准：介绍 AIC（赤池信息准则）、BIC（贝叶斯信息准则）等模型选择准则，以及如何平衡模型的拟合优度和复杂性。稳健性检验：如何通过改变模型设定、样本范围或估计方法来检验模型的稳健性，确保研究结论的可靠性。本书特点：本书不仅提供了丰富的理论讲解，更注重实践操作。书中穿插了大量的实际案例，并建议读者使用统计软件（如Stata、R、Eviews等）进行模型估计和分析，以加深理解。语言风格严谨而不失流畅，力求让读者在掌握扎实的计量经济学理论基础上，能够独立构建、检验和应用经济计量模型，从而有效地进行经济预测。本书适合经济学、金融学、统计学等相关专业的本科生、研究生以及从事经济研究和预测的专业人士阅读。