本書是針對財經計量方法已有基礎的讀者撰寫的軟體工具書,因此,本書的重點在於讓撰寫財經實證論文的讀者,在資料載入完備後,提供一個資料分析的手冊。本書提供了一個系統化的程序,使得研究者可以透過「概念說明」及「實例操作」來深入財經計量方法的主要作業程序。
全書依照財經資料特徵,分為三部分:橫斷面資料(yi)、時間序列資料(yt)、多變量資料(yit);每部分皆輔以二至三個章節論述,且以一個完整的資料檔貫穿全文,章節的編排與論文撰寫的順序一致,方便讀者在閱讀本書後,在財經實證論文的寫作上能更加輕易下筆。
由於本書是實證研究的工具書,非計量經濟學論著,因此,對於各個章節主題,均依循著估計與檢定的架構撰寫。本書的內容有三個特點:
1.其一是對Eviews人性化的資料庫功能做了基礎概略說明;其中針對一般使用者不常接觸使用卻又非常便利的ValMap功能,在此特別加以介紹。
2.其二則是Eviews的多功能繪圖,與圖形的多元編輯功能。Eviews繪圖功能在7.0以後就有大幅的進步。本書對矩陣散佈圖與多維度呈現資料的功能,均加以介紹。
3.第三是主題選取範圍涵蓋中高級領域。例如:State-Space Form、非對稱GARCH家族、多變量GARCH和內生性問題等等。並新增8.0的結構變動。
最後,Panel Data的介紹包括了動態部分。但是,因為動態需要GMM估計,對此,本書以一個工具書的立場,沒有太詳細說明各估計方法下的動態工具變數宣告的差異。
本書囊括了財經實證分析中常見且實用的計量方法,有利於讀者投稿與看懂財經實證國內外相關文獻。
作者介紹
作者簡介
何宗武
現職
世新大學財務金融學系 教授
世新大學數量方法研究暨發展中心 主任
學歷
美國猶他大學(University of Utah)經濟學 博士
專長
國際金融、資產定價、應用計量方法、中國財經史
經歷
世新大學數量方法研究暨發展中心 主任
世新大學財金系 教授
世新大學財金系 副教授
世新大學經濟系 副教授
世新大學經濟系 助理教授
何宗武
現職
世新大學財務金融學系 教授
世新大學數量方法研究暨發展中心 主任
學歷
美國猶他大學(University of Utah)經濟學 博士
專長
國際金融、資產定價、應用計量方法、中國財經史
經歷
世新大學數量方法研究暨發展中心 主任
世新大學財金系 教授
世新大學財金系 副教授
世新大學經濟系 副教授
世新大學經濟系 助理教授
目錄
第一章 進入Eviews的環境
1-1 工作表單(Work Sheet Menu)
1-2 繪圖
1-3 單筆資料分析
1-4 多筆資料分析
1-5 增益集(Add-ins)
第一部份 單維資料N 橫斷面樣本yi i=1,2,……N
第二章 線性迴歸分析
2-1 迴歸原理與最小平方法
2-2 Eviews估計
2-3 檢定與診斷分析
2-4 逐步迴歸法(Stepwise LS Regression)
第三章 非線性模型NLS與MLE
3-1 非線性最小平方法(Nonlinear Least Square)
3-2 最大概似估計法(Maximum Likelihood Estimator)
第二部份 單維資料T 時間序列yt t=1,2,……T
第四章 時間序列初步Time Series Primer and ARMA
4-1 將時間序列資料載入Eviews
4-2 Eviews時間序列資料的基礎功能
4-3 時間序列性質分析
4-4 ARMA
4-5 列相關與檢定
4-6 ARMA結構具季節性
4-7 時間序列預測
第五章 波動分析
5-1 單變量對稱GARCH
5-2 單變量非對稱GARCH
第六章 內生性、工具變數法與GMM
6-1 內生性檢定與工具變數法
6-2 GMM (Generalized Method of Moments)
第三部份 雙維資料— N, T皆有yit
第七章 財經多變量
7-1 向量自迴歸VAR (Vector AutoRegression)
7-2 近似表面不相關SUR (Seemingly unrelated regression)
7-3 多變量GARCH (Multivariate GARCH)
7-4 State-Space Form
第八章 追蹤資料模型Analysis of Panel Data
8-1 原理
8-2 資料載入
8-3 單維模型(One-way error component regression)
8-4 檢定
8-5 雙維模型(Two-way error component regression)
8-6 異質變異問題與頑強共變異數(Robust Coefficient Covariance)
8-7 具內生性問題時的估計(Panel Data with Endogeneity)
8-8 動態追蹤資料模型(Dynamic Panel Data)
第九章 模型穩定性診斷與結構變動
9-1 檢定形式一:Empirical Fluctuation Process(efp)方法
9-2 檢定形式二:F Tests
1-1 工作表單(Work Sheet Menu)
1-2 繪圖
1-3 單筆資料分析
1-4 多筆資料分析
1-5 增益集(Add-ins)
第一部份 單維資料N 橫斷面樣本yi i=1,2,……N
第二章 線性迴歸分析
2-1 迴歸原理與最小平方法
2-2 Eviews估計
2-3 檢定與診斷分析
2-4 逐步迴歸法(Stepwise LS Regression)
第三章 非線性模型NLS與MLE
3-1 非線性最小平方法(Nonlinear Least Square)
3-2 最大概似估計法(Maximum Likelihood Estimator)
第二部份 單維資料T 時間序列yt t=1,2,……T
第四章 時間序列初步Time Series Primer and ARMA
4-1 將時間序列資料載入Eviews
4-2 Eviews時間序列資料的基礎功能
4-3 時間序列性質分析
4-4 ARMA
4-5 列相關與檢定
4-6 ARMA結構具季節性
4-7 時間序列預測
第五章 波動分析
5-1 單變量對稱GARCH
5-2 單變量非對稱GARCH
第六章 內生性、工具變數法與GMM
6-1 內生性檢定與工具變數法
6-2 GMM (Generalized Method of Moments)
第三部份 雙維資料— N, T皆有yit
第七章 財經多變量
7-1 向量自迴歸VAR (Vector AutoRegression)
7-2 近似表面不相關SUR (Seemingly unrelated regression)
7-3 多變量GARCH (Multivariate GARCH)
7-4 State-Space Form
第八章 追蹤資料模型Analysis of Panel Data
8-1 原理
8-2 資料載入
8-3 單維模型(One-way error component regression)
8-4 檢定
8-5 雙維模型(Two-way error component regression)
8-6 異質變異問題與頑強共變異數(Robust Coefficient Covariance)
8-7 具內生性問題時的估計(Panel Data with Endogeneity)
8-8 動態追蹤資料模型(Dynamic Panel Data)
第九章 模型穩定性診斷與結構變動
9-1 檢定形式一:Empirical Fluctuation Process(efp)方法
9-2 檢定形式二:F Tests
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