ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Foundations of Modern Econometrics: A Unified Approach

دانلود کتاب مبانی اقتصاد سنجی مدرن: رویکردی واحد

Foundations of Modern Econometrics: A Unified Approach

مشخصات کتاب

Foundations of Modern Econometrics: A Unified Approach

ویرایش:  
نویسندگان:   
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 

قیمت کتاب (تومان) : 60,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 3


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.


توضیحاتی در مورد کتاب مبانی اقتصاد سنجی مدرن: رویکردی واحد



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.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

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.



فهرست مطالب

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




نظرات کاربران