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Stata在財務金融與經濟分析中的應用 版權信息
- ISBN：9787565440298
- 條形碼：9787565440298 ; 978-7-5654-4029-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
Stata在財務金融與經濟分析中的應用 內容簡介
本書的重點不是介紹統計或計量理論, 而是旨在介紹Stata在統計和計量分析中的使用方法。內容包括: 認識Stata ; 時間序列及計量經濟學專有名詞 ; 時間序列入門及動態模型等。
Stata在財務金融與經濟分析中的應用 目錄
第1章
認識 Stata
1-1 Stata介紹
1-2 Stata的安裝及設定
1-3 外部命令文件ado:Stata的外部命令
1-4 SSC外部程序（外部命令）
1-5 在線獲取美聯儲經濟在線數據庫(FRED)
第2章
時間序列及計量經濟學專有名詞
2-1 認識數學符號
2-2 時間序列與統計分類
2-3 計量經濟學的專有名詞
2-4 金融專有名詞
2-5 經濟變量
第3章
時間序列入門及動態模型
3-1 預測
3-2 線性回歸與時間序列回歸
3-3 回歸模型三大殘差診斷法：自相關檢驗、JB檢驗、
ARCH-LM
3-4 用Stata預測GDP：OLS與動態模型
第4章
線性回歸模型的延伸
4-1 了解各類回歸分析
4-2 連續的被解釋變量：線性回歸模型
1-3 如何挑選預測變量的所有可能組合(rsquare指令）
4-4 殘差自相關的3種校正方法：Prais-Winsten回歸等
(prais、newey 命令）
4-5 OL-S及 GLS 如何解決異方差性(heteroskedasticity)
4-6 single-equation instrumental-variables 回歸
4-7 三階段（three-stage）回歸分析（reg3命令）
第5章
單位根檢驗及隨機趨勢
5-1 單位根檢驗
5-2 Stata進行單位根檢驗的操作步驟
5-3 差分運算(first-difference)，使變量轉成平穩
第6章
時間序列回歸ARIMA
6-1 ARIMA概念
6-2 平穩數列的移動平均模型(MA)
6-3 平穩序列的自回歸模型(AR)
6-4 平穩序列的ARIMA模型
6-5 Stata如何認定ARIMA(p，d，q)的3個參數呢
第7章
單變量ARCH-GARCH、多變量MGARCH
7-1 單變量ARCH(q)
7-2 單變量GARCH(p，q)模型
7-3 條件方差之不對稱GARCH模型
7-4 多變量MGARCH
7-5 ARCH/GARCH的Stata命令
7-6 Stata如何判定GARCH的p值及q值
7-7 Stata ARCH/GARCH的實例
7-8 用Stata建立 multivariate GARCH(p,q) 的實例
第8章
協整(共同隨機趨勢）、VECM
8-1 協整檢驗
8-2 Granger 因果關系檢驗
8-3 Stata 范例：cointegration分析步驟
第9章
聯立回歸式：非平穩與平穩序列都適用的VECM
9-1 協整、因果模型VECM
9-2 向量誤差修正模型(VECM)
9-3 Stata分析VECM的步驟
第10章
聯立回歸式：只限平穩序列分析的VAR模型
10-1 回歸模型的預測
10-2 向量自回歸模型(VAR）
10-3 VAR的結構分析
10-4 結構性變動檢驗
10-5 Stata進行VAR分析的范例
第11章
聯立回歸式：平穩的結構向量自回歸模型
11-1 SVAR模型
11-2 Stata分析SVAR的范例
參考文獻
譯后記
認識 Stata
1-1 Stata介紹
1-2 Stata的安裝及設定
1-3 外部命令文件ado:Stata的外部命令
1-4 SSC外部程序（外部命令）
1-5 在線獲取美聯儲經濟在線數據庫(FRED)
第2章
時間序列及計量經濟學專有名詞
2-1 認識數學符號
2-2 時間序列與統計分類
2-3 計量經濟學的專有名詞
2-4 金融專有名詞
2-5 經濟變量
第3章
時間序列入門及動態模型
3-1 預測
3-2 線性回歸與時間序列回歸
3-3 回歸模型三大殘差診斷法：自相關檢驗、JB檢驗、
ARCH-LM
3-4 用Stata預測GDP：OLS與動態模型
第4章
線性回歸模型的延伸
4-1 了解各類回歸分析
4-2 連續的被解釋變量：線性回歸模型
1-3 如何挑選預測變量的所有可能組合(rsquare指令）
4-4 殘差自相關的3種校正方法：Prais-Winsten回歸等
(prais、newey 命令）
4-5 OL-S及 GLS 如何解決異方差性(heteroskedasticity)
4-6 single-equation instrumental-variables 回歸
4-7 三階段（three-stage）回歸分析（reg3命令）
第5章
單位根檢驗及隨機趨勢
5-1 單位根檢驗
5-2 Stata進行單位根檢驗的操作步驟
5-3 差分運算(first-difference)，使變量轉成平穩
第6章
時間序列回歸ARIMA
6-1 ARIMA概念
6-2 平穩數列的移動平均模型(MA)
6-3 平穩序列的自回歸模型(AR)
6-4 平穩序列的ARIMA模型
6-5 Stata如何認定ARIMA(p，d，q)的3個參數呢
第7章
單變量ARCH-GARCH、多變量MGARCH
7-1 單變量ARCH(q)
7-2 單變量GARCH(p，q)模型
7-3 條件方差之不對稱GARCH模型
7-4 多變量MGARCH
7-5 ARCH/GARCH的Stata命令
7-6 Stata如何判定GARCH的p值及q值
7-7 Stata ARCH/GARCH的實例
7-8 用Stata建立 multivariate GARCH(p,q) 的實例
第8章
協整(共同隨機趨勢）、VECM
8-1 協整檢驗
8-2 Granger 因果關系檢驗
8-3 Stata 范例：cointegration分析步驟
第9章
聯立回歸式：非平穩與平穩序列都適用的VECM
9-1 協整、因果模型VECM
9-2 向量誤差修正模型(VECM)
9-3 Stata分析VECM的步驟
第10章
聯立回歸式：只限平穩序列分析的VAR模型
10-1 回歸模型的預測
10-2 向量自回歸模型(VAR）
10-3 VAR的結構分析
10-4 結構性變動檢驗
10-5 Stata進行VAR分析的范例
第11章
聯立回歸式：平穩的結構向量自回歸模型
11-1 SVAR模型
11-2 Stata分析SVAR的范例
參考文獻
譯后記
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