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內(nèi)容簡介

　　《大數(shù)據(jù)時代的經(jīng)濟計量分析》研究了適應大數(shù)據(jù)時代的經(jīng)濟計量分析方法，提出了在大數(shù)據(jù)時代傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學中有關異方差性、自相關性和多重共線性等問題并不重要的觀點；通過對時間序列的分析，得出傳統(tǒng)時間序列分析適合于大數(shù)據(jù)條件下的同類研究，而經(jīng)濟預測精度會提高的觀點。最后，通過數(shù)據(jù)挖掘和樣本擴張，實際研究了我國消費價格指數(shù)向生產(chǎn)價格指數(shù)的傳導，以及我國貨幣傳導的效率與時滯這兩個重要的宏觀經(jīng)濟問題。

作者簡介

暫缺《大數(shù)據(jù)時代的經(jīng)濟計量分析》作者簡介

圖書目錄

1 大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)集特征
1．1 更多：不是隨機樣本，而是超大樣本，近乎是全體數(shù)據(jù)
1．2 更雜：不是精確性，而是混雜性
1．3 更好：不是因果關系，而是相關關系
2 回歸雙變量模型
2．1 經(jīng)典雙變量模型概述
2．2 雙變量模型的參數(shù)估計
2．3 置信區(qū)間與顯著性檢驗
2．4 方差分析與擬合優(yōu)度
2．5 均值預測與個值預測
3 更好的分析方法：多元線性回歸
3．1 多元線性回歸模型的基本假設
3．2 多元線性回歸模型的參數(shù)估計
3．3 多元回歸模型的統(tǒng)計檢驗
3．4 擬合優(yōu)度與方差分析
3．5 偏相關系數(shù)與回歸系數(shù)釋義
3．6 重要的數(shù)據(jù)與簡單的方法
4 大數(shù)據(jù)時代的動態(tài)回歸分析
4．1 非受限有限分布滯后模型的估計
4．2 無限分布滯后模型
4．3 工具變量法
4．4 內(nèi)生性檢驗
5 時間序列的性質(zhì)
5．1 平穩(wěn)的時間序列
5．2 非平穩(wěn)的時間序列
5．3 單位根檢驗
5．4 協(xié)整和誤差糾正機制
6 線性時間序列模型與預測
6．1 MA模型
6．2 AR過程
6．3 ARMA模型
6．4 ARIMA模型
6．5 預測
7 大數(shù)據(jù)經(jīng)濟計量分析舉例
7．1 我國CPI向PPI的反向倒逼傳導的實證研究
7．2 我國貨幣政策傳導機制的效率與時滯
參考文獻