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| 編輯推薦： |
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本书是新形态教材，入选福建省“十四五”普通高等教育本科规划教材，简单实用，配套教辅。
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| 內容簡介： |
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本书系统阐述了计量经济学的基本原理与相关应用，编写原则为“精简理论，凸显实务”，在讲清基本原理的基础上，结合社会经济实际问题，探究相关经济变量的内部数量关系，并列出详细的软件操作步骤，彰显出应用型教材的特点，突出计量经济学的知识性、趣味性、应用性、实践性、前沿性等特征。全书共分十三章，讲述了计量经济学概述、一元线性回归模型、多元线性回归模型、异方差问题、序列相关问题、多重共线性问题、随机解释变量问题、虚拟变量模型、滞后变量模型、联立方程模型、时间序列平稳性问题、数据挖掘、机器学习等，附录部分列出了相关统计分布表。本书是为应用型高等院校经济学大类的专业基础课程“计量经济学”编写的实务类教材，包括独立学院、民办本科院校与高等职业技术学院的经济学专业、经济统计学专业、国际经济与贸易专业、金融学专业、金融工程专业、学专业、工商管理专业、市场营销专业等。本书的创新之处是设计了“情景—体验—拓展—互动”一体化，穿插有大量软件操作演示和经济案例分析，并提供了相关教学课件和思考题答案。本书也可以作为从事市场调研与数据分析的在职人员的参考书。
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| 目錄：
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目录
优质章计量经济学概述
优质节什么是计量经济学
第二节计量经济学的研究对象
第三节计量经济学模型如何构建
第二章一元线性回归模型
优质节回归分析概述
第二节回归模型的基本假定
第三节回归模型的参数估计
第四节回归模型的统计检验
第三章多元线性回归模型
优质节多元线性回归模型概述
第二节回归模型的基本假定
第三节回归模型的正确设定
第四节回归模型的参数估计
第五节回归模型的统计检验
第四章异方差问题
优质节异方差问题概述
第二节异方差性的检验
第三节异方差性的修正
第五章序列相关问题
优质节序列相关问题概述
第二节序列相关性的检验
第三节序列相关性的修正
第六章多重共线性问题
优质节多重共线性问题概述
第二节多重共线性的检验
第三节多重共线性的修正
第七章随机解释变量问题
优质节随机解释变量问题概述
第二节随机解释变量问题的检验
第三节随机解释变量问题的修正
第八章虚拟变量模型
优质节虚拟变量模型概述
第二节二元Probit模型
第三节二元Logit模型
第九章滞后变量模型
优质节滞后变量模型概述
第二节自回归模型
第三节格兰杰因果关系检验
第十章联立方程模型
优质节什么是联立方程模型
第二节联立方程模型的估计
第十一章时间序列平稳性问题
优质节平稳性问题概述
第二节平稳性问题的检验
第三节协整关系的检验
第四节误差修正模型
第十二章数据挖掘
优质节数据挖掘概述
第二节数据挖掘算法
第三节数据挖掘案例
第十三章机器学习
优质节机器学习概述
第二节机器学习算法
第三节机器学习案例
参考文献
附录统计分布表
附录A标准正态分布表
附录Bt分布表
附录Cχ2分布表
附录DF分布表
附录EDW检验上下界表
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| 內容試閱：
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第二次世界大战之后，许多西方经济学家因成功发展或应用计量经济学理论与方法而获得诺贝尔经济学奖。计量经济学为现代经济学的繁盛作出了重要贡献。西方经济学家保罗·萨缪尔森(Paul Samuelson)指出： “经济学已进入计量经济学的时代。”
计量经济学是一门理论与实务兼顾的学科。它以一定的经济理论和统计资料为基础，以建立经济计量模型为主要手段，以运用数学、统计学方法与信息技术等定量分析随机经济变量之间的数量关系为主要内容。西方经济学家劳伦斯·R.克莱因(Lawrence RKlein)曾说： “计量经济学在世界各大高校已成为经济学最具性的课程之一。”
计量经济学理论，是在一定的经济理论的指导下，研究如何发展数理统计方法，使之成为随机经济变量关系测定的重要工具。计量经济学实务，则偏重如何运用计量经济学理论方法，探索现实经济统计变量之间存在的数量规律。
现有国内出版的计量经济学教材，往往过于偏重理论的诠释，不适应应用型高等院校的教学要求。本书中相关数学理论晦涩，如果学生数学功底不够深厚，要充分理解和掌握其内容，自然难度较大。当前，应用型高等院校非常需要一本理论简洁、操作性强、师生互动的计量经济学实务教材。
基于上述背景，我们确定本书编写的原则为“精简理论，凸显实务”，授课对象为应用型高等院校学生。在讲清基本原理的基础上，结合社会经济实际问题，探究相关经济变量的内部数量关系，并列出详细的软件操作步骤。
本书的创新之处是设计了“情景—体验—拓展—互动”一体化，更适合应用型高等院校教师的教授和学生的自学，并提供了相关教学课件和每章后的闯关习题答案。
本书共分十三章，穿插大量软件操作演示和经济案例分析，尽可能彰显出实务类用书的特点，突出计量经济学的知识性、趣味性、应用性、实践性、前沿性等特征。
优质章介绍计量经济学的概念、研究对象和模型如何构建； 第二章介绍一元线性回归模型的基本假定、参数估计和统计检验； 第三章介绍多元线性回归模型的基本假定、正确设定、参数估计和统计检验； 第四章介绍异方差性的检验和修正； 第五章介绍序列相关性的检验和修正； 第六章介绍多重共线性的检验和修正； 第七章介绍随机解释变量问题的检验和修正； 第八章介绍虚拟变量模型，包括二元Probit模型、二元Logit模型； 第九章介绍滞后变量模型，包括自回归模型、格兰杰因果关系检验； 第十章介绍联立方程模型，包括联立方程模型的识别和联立方程模型的估计； 第十一章介绍时间序列平稳性问题，包括平稳性问题的检验、协整关系的检验和误差修正模型； 第十二章介绍数据挖掘，包括数据挖掘概述、数据挖掘算法、数据挖掘案例； 第十三章介绍机器学习，包括机器学习概述、机器学习算法、机器学习案例； 附录部分列出了相关统计分布表。
本书由许振宇主编， 本书优质版曾获福建省本科特色教材。
本书在编写过程中，参考了大量国内外计量经济学教材、计量经济学期刊论文、相关网络文库资料等，在此对其作者一并表示深深的谢意。
由于作者水平有限，书中难免有不足之处，恳请读者与批评指正。
许振宇
2025年6月
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