دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: Yongmiao Hong
سری:
ISBN (شابک) : 9811220182, 9789811220180
ناشر: World Scientific Publishing Company
سال نشر: 2020
تعداد صفحات: 523
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 13 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Foundations of Modern Econometrics: A Unified Approach به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب مبانی اقتصاد سنجی مدرن: رویکردی واحد نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
اقتصادهای مدرن مملو از عدم اطمینان و ریسک هستند. علم اقتصاد تخصیص منابع را در یک محیط بازار نامشخص مطالعه می کند. به عنوان یک ابزار تجزیه و تحلیل کمی به طور کلی برای رویدادهای نامطمئن، احتمال و آمار نقش مهمی در تحقیقات اقتصادی بازی میکنند. اقتصاد سنجی تجزیه و تحلیل آماری داده های اقتصادی و مالی است. در حدود چهار دهه گذشته، علم اقتصاد در پارادایم تحقیقاتی خود شاهد یک به اصطلاح «انقلاب تجربی» بوده است و به عنوان روش شناسی اصلی در مطالعات تجربی در اقتصاد، اقتصاد سنجی نقش مهمی ایفا کرده است. این به بخشی ضروری از آموزش در اقتصاد، تجارت و مدیریت مدرن تبدیل شده است. این کتاب مجموعهای منسجم از نظریههای اقتصادسنجی، روشها و ابزارهای مدلهای اقتصادی را توسعه میدهد. این کتاب به عنوان یک کتاب درسی برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی در اقتصاد، بازرگانی، مدیریت، آمار، ریاضیات کاربردی و زمینه های مرتبط نوشته شده است. همچنین می تواند به عنوان یک کتاب مرجع در مورد نظریه اقتصاد سنجی توسط محققانی که ممکن است به اقتصاد سنجی نظری و کاربردی علاقه مند باشند، استفاده شود.
Modern economies are full of uncertainties and risk. Economics studies resource allocations in an uncertain market environment. As a generally applicable quantitative analytic tool for uncertain events, probability and statistics have been playing an important role in economic research. Econometrics is statistical analysis of economic and financial data. In the past four decades or so, economics has witnessed a so-called ""empirical revolution"" in its research paradigm, and as the main methodology in empirical studies in economics, econometrics has been playing an important role. It has become an indispensable part of training in modern economics, business and management. This book develops a coherent set of econometric theory, methods and tools for economic models. It is written as a textbook for graduate students in economics, business, management, statistics, applied mathematics, and related fields. It can also be used as a reference book on econometric theory by scholars who may be interested in both theoretical and applied econometrics.
Contents Preface 1. Introduction to Econometrics 1.1 Introduction 1.2 Quantitative Features of Modern Economics 1.3 Mathematical Modeling 1.4 Empirical Validation 1.5 Illustrative Examples 1.6 Limitations of Econometric Analysis 1.7 Conclusion Exercise 1 2. General Regression Analysis 2.1 Conditional Probability Distribution 2.2 Conditional Mean and Regression Analysis 2.3 Linear Regression Modeling 2.4 Correct Model Specification for Conditional Mean 2.5 Conclusion Exercise 2 3. Classical Linear Regression Models 3.1 Framework and Assumptions 3.2 Ordinary Least Squares (OLS) Estimation 3.3 Goodness of Fit and Model Selection Criteria 3.4 Consistency and Efficiency of the OLS Estimator 3.5 Sampling Distribution of the OLS Estimator 3.6 Variance Estimation for the OLS Estimator 3.7 Hypothesis Testing 3.8 Applications 3.9 Generalized Least Squares Estimation 3.10 Conclusion Exercise 3 4. Linear Regression Models with Independent Observations 4.1 Introduction to Asymptotic Theory 4.2 Framework and Assumptions 4.3 Consistency of the OLS Estimator 4.4 Asymptotic Normality of the OLS Estimator 4.5 Asymptotic Variance Estimation 4.6 Hypothesis Testing 4.7 Testing for Conditional Homoskedasticity 4.8 Conclusion Exercise 4 5. Linear Regression Models with Dependent Observations 5.1 Introduction to Time Series Analysis 5.2 Framework and Assumptions 5.3 Consistency of the OLS Estimator 5.4 Asymptotic Normality of the OLS Estimator 5.5 Asymptotic Variance Estimation for the OLS Estimator 5.6 Hypothesis Testing 5.7 Testing for Conditional Heteroskedasticity and Autoregressive Conditional Heteroskedasticity 5.8 Testing for Serial Correlation 5.9 Conclusion Exercise 5 6. Linear Regression Models Under Conditional Heteroskedasticity and Autocorrelation 6.1 Motivation 6.2 Framework and Assumptions 6.3 Long-Run Variance-Covariance Matrix Estimation 6.4 Consistency of the OLS Estimator 6.5 Asymptotic Normality of the OLS Estimator 6.6 Hypothesis Testing 6.7 Testing Whether Long-Run Variance-Covariance Matrix Estimation Is Needed 6.8 Ornut-Cochrane Procedure 6.9 Conclusion Exercise 6 7. Instrumental Variables Regression 7.1 Motivation 7.2 Framework and Assumptions 7.3 Two-Stage Least Squares (2SLS) Estimation 7.4 Consistency of the 2SLS Estimator 7.5 Asymptotic Normality of the 2SLS Estimator 7.6 Interpretation and Estimation of Asymptotic Variance-Covariance Matrix of the 2SLS Estimator 7.7 Hypothesis Testing 7.8 Hausman’s Test 7.9 Conclusion Exercise 7 8. Generalized Method of Moments Estimation 8.1 Introduction to Method of Moments Estimation 8.2 Generalized Method of Moments (GMM) Estimation 8.3 Consistency of the GMM Estimator 8.4 Asymptotic Normality of the GMM Estimator 8.5 Asymptotic Efficiency of the GMM Estimator 8.6 Two-Stage Asymptotically Most Efficient GMM Estimation 8.7 Asymptotic Variance-Covariance Matrix Estimation 8.8 Hypothesis Testing 8.9 Model Specification Testing 8.10 Conclusion Exercise 8 9. Maximum Likelihood Estimation and Quasi-Maximum Likelihood Estimation 9.1 Motivation 9.2 Maximum Likelihood Estimation (MLE) and Quasi-MLE (QMLE) 9.3 Statistical Properties of MLE/QMLE 9.4 Correct Model Specification and Its Implications 9.5 Asymptotic Distribution of MLE 9.6 Consistent Estimation of Asymptotic Variance-Covariance Matrix of MLE 9.7 Parameter Hypothesis Testing Under Correct Model Specification 9.8 Model Misspecification for Conditional Probability Distribution and Its Implications 9.9 Asymptotic Distribution of QMLE 9.10 Asymptotic Variance Estimation of QMLE 9.11 Hypothesis Testing Under Model Misspecification 9.12 Specification Testing for Conditional Probability Distribution Model 9.13 Conclusion Exercise 9 10. Modern Econometrics: Retrospect and Prospect 10.1 Summary of Book 10.2 Assumptions of Classical Econometrics 10.3 From Normality to Nonnormality 10.4 From Independent and Identically Distributed Disturbances to Conditional Heteroskedasticity and Autocorrelation 10.5 From Linear to Nonlinear Models 10.6 From Exogeneity to Endogeneity 10.7 From Correct Model Specification to Model Misspecification 10.8 From Stationarity to Nonstationarity 10.9 From Econometric Models to Economic Theories 10.10 From Traditional Data to Big Data 10.11 Conclusion Exercise 10 Bibliography Index