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向量自我迴歸模型:計量方法與R程式 第一版 2014年

作/ 譯者:黃裕烈.管中閔 著

  • ISBN:9789866018718
  • 年份:2014
  • 書號:00106943
  • 開數:18
  • 頁數:243
  • 定價:295元 
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作者
黃裕烈,2002 年獲臺灣大學經濟博士學位,專長為經濟計量理論與總體實證。他曾擔任清華大學計量財務金融學系助理教授,現為該系副教授。
作者曾於 J of Business and Economic Statistics,J of Macroeconomics,Economic Modelling,Insurance: Mathematics and Economics,Applied Economics 與經濟論文及經濟論文叢刊等期刊發表論文。

管中閔,1989 年獲加州大學聖地牙哥分校(UC San Diego)經濟博士學位,專長為經濟計量理論與實證。他先後擔任伊利諾大學香檳分校(U. of Illinois, Urbana-Champaign)助理教授和長聘副教授,台灣大學經濟系正教授,中央研究院經濟研究所特聘研究員兼所長,台灣大學「台大講座」教授與財務金融系特聘教授;曾獲得兩次國科會傑出研究獎,教育部學術獎,兩次「傑出人才發展基金會」的傑出人才講座,並於 2002 年當選為中央研究院院士;現為行政院政務委員兼經濟建設委員會主任委員。
作者曾擔任 Econometric Reviews, International J of Forecasting, J of Econometrics 等國際期刊之編輯委員,並於 Biometrika, Econometrica, Econometric Reviews, Econometric Theory, J of American Statistical Association, J of Applied Econometrics, J of Banking and Finance, J of Business and Economic Statistics, J of Econometrics, J of Empirical Finance, J of Financial Econometrics 等國際期刊發表論文。
      學術研究像是一種傳承,除了期許自己能在某些領域上有所創新跟突破,也希望後續研究者能站在自己的肩膀上往前走。基於這樣的想法,本書儘可能地介紹向量自我迴歸模型的相關內容,希望透過這些介紹,讓後續的研究者可以很快地進入相關的研究議題。本書的另一個特點則是配合內文所推導的數學結果,撰寫相關的 R 程式語言以進行實證分析。因為我們認為,程式的撰寫就像是晚餐後的甜點一樣,甜點讓整個用餐氣氛與過程趨於完美,而程式的撰寫則讓研究者充分掌握模型的邏輯與應用。唯有充分理解計量方法的脈絡,量化公式才會變得「和藹可親」;也唯有理解方法的精髓,使用時才可以收放自如。我們相信,所有的理論都需靠後續研究者不斷地改進才會趨於完善,而建立在前人基礎上的持續改進也正是學術研究的傳承之鑰。

適用課程︰計量經濟學、時間序列分析、總體計量、多變量分析等課程。
適用對象︰碩士生,博士生與相關研究學者。

★ 本書為專業用書,無法提供教師贈書,敬請見諒 ★

第一章 向量自我迴歸模型
 1.1 VAR 模型的設定
 1.2 VAR 模型的表示方式:I
 1.3 VAR 模型的表示方式:II
 1.4 VAR 模型的表示方式:III
 1.5 VAR 模型的表示方式:IV
 1.6 R 函數與程式變數

第二章 VAR 模型的估計
 2.1 最小平方估計法
 2.2 最大概似估計法
 2.3 R 函數與程式變數

第三章 VAR 模型參數受限下的估計
 3.1 線性的限制條件
 3.2 群組外生特性的限制條件
 3.3 R 函數與程式變數

第四章 VAR 模型的假設檢定
 4.1 估計式的漸近分配
 4.2 假設檢定
 4.3 模型最大落後項數 p 的決定方式
 4.4 R 函數與程式變數

第五章 VAR 模型的運用
 5.1 模型預測
 5.2 衝擊反應函數
 5.3 預測誤差變異數分解
 5.4 向量自我迴歸模型的侷限
 5.5 R 函數與程式變數

第六章 SVAR 結構式模型
 6.1 三種 SVAR 模型
 6.2 SVAR 模型的參數限制方式
 6.3 認定 SVAR 模型的參數
 6.4 R 函數與程式變數

第七章 SVAR 模型的參數估計與檢定
 7.1 SVAR 模型的最大概似估計與檢定
 7.2 Blanchard-Quah 長期限制估計方式
 7.3 R 函數與程式變數

第八章 SVAR 模型的運用
 8.1 衝擊反應函數
 8.2 預測誤差變異數分解
 8.3 歷史分解
 8.4 R 函數與程式變數

第九章 結語
 9.1 遞迴關係
 9.2 非遞迴關係
 9.3 向量自我迴歸模型的限制與延伸

第十章 矩陣運算與 R 程式
 10.1 矩陣基本定義
 10.2 基本矩陣操作
 10.3 特殊矩陣與向量
 10.4 矩陣分解
 10.5 矩陣微分
 10.6 統計分析
 10.7 R 程式
 10.8 輸出結果的比較


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