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本文目录一览：

• 1、《计量经济学基础》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源
• 2、计量经济学基础第三版张晓峒课后答案
• 3、个变量但不同阶平稳，不能做协整检验，应该怎么处
• 4、回归系数的标准误（S.E）就是它的标准差吗？另外，回归的标准误（S.E of regression）又是什么意思？
• 5、你好，可以也给我发一份计量经济学的论文吗？不要太专业的，就是平时作业

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书名：计量经济学基础

作者：张晓峒

出版社：南开大学出版社

出版年份：2005-5

页数：0

内容简介：

全书共分12章。前10章是经典计量经济学内容。其中主要介绍一元、多元线性回归模型，可线性化的非线性回归模型，联立方程模型以及当模型的假定条件不成立时对模型的补正措施，如异方差、自相关、多重共线性问题等。因为时间序列模型也是预测经济变量的一个重要方法，所以第11章介绍时间序列模型。近20多年来经济变量的非平稳性问题越来越引起人们的注意，并在这方面取得了许多研究成果。在第12章对这一部分内容作了初步的介绍。为了便于掌握计量经济学软件TSP（TimeSeriesPrograms）的应用，除了在附录1中专门介绍了TIP的主要功能及其使用方法外，还在各章中对典型的应用给出TIP命令。在附录2中给出基本的统计学知识，便于读者随时查阅。书的最后还给出计量经济学专用名词中英文对照表，以便读者进一步阅读英文文献。为了让读者真正掌握计量经济学知识，在介绍基本理论的同时尽可能多地给出一些例子，并用案例的形式具体介绍计量经济学的应用。此外，还在第10章专门介绍若干典型的计量经济模型。

计量经济学基础第三版张晓峒课后答案

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个变量但不同阶平稳，不能做协整检验，应该怎么处

做协整一定要求变量之间是平稳的，而且是同阶平稳，只需对前两个变量再做一次差分即可。

两个变量如果不同介便无法进行联系在一起。 介数代表自变量序列的属性。差分是通过改变原序列的属性来达到比较不同序列间的关系， 经过一次差分便平稳的序列与需要经过两次差分平稳的序列具有性质上的不同；

因为如果把经过一次差分的序列设为 y ，那么经过两次差分的序列就是y-y2，那么y 与 y-y2之间会出现多重共线性，这样无法做出回归方程。

协整关系存在

只有当两个变量的时间序列{x}和{y}是同阶单整序列即I(d)时，才可能存在协整关系(这一点对多变量协整并不适用)。因此在进行y和x两个变量协整关系检验之前，先用ADF单位根检验对两时间序列{x}和{y}进行平稳性检验。平稳性的常用检验方法是图示法与单位根检验法。

以上内容参考：百度百科-协整关系

回归系数的标准误（S.E）就是它的标准差吗？另外，回归的标准误（S.E of regression）又是什么意思？

回归系数的标准误差就是它的标准差，统计量的标准差一般叫做标准误差，回归系数的估计其实就是均值估计。

回归的标准误应该是模型中随机扰动项（误差项）的标准差的估计值，它的平方实际上就是随机扰动项（误差项）的方差的无偏估计量，它实际上又叫做误差均方，等于残差的平方和/（样本容量-待估参数的个数）。

在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。回归系数越大表示x 对y 影响越大，正回归系数表示y 随x 增大而增大，负回归系数表示y 随x增大而减小。

例如回归方程式Y=bX+a中，斜率b称为回归系数，表示X每变动一单位，平均而言，Y将变动b单位。

扩展资料：

回归系数由回归方程求导数得到，所以，回归系数0，回归方程曲线单调递增；回归系数0，回归方程曲线单调递减；回归系数=0，回归方程求最值（最大值、最小值）。

标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。

在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色。

如果测量平均值与预测值相差太远（同时与标准差数值做比较），则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解，因为如果测量值都落在一定数值范围之外，可以合理推论预测值是否正确。

标准差应用于投资上，可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。相反，标准差数值越小，代表回报较为稳定，风险亦较小。

参考资料来源：百度百科——回归系数

你好，可以也给我发一份计量经济学的论文吗？不要太专业的，就是平时作业

计量经济学论文作业对于学生们来说是比较常见的，作为作业来讲，它是有一定难度的，建议同学咨询专业老师进行指导。

计量经济学论文作业辅导

计量经济学论文作业写作步骤

1、问题的提出

2、理论模型的设计

3、模型参数估计与回归结果基本分析

4、模型的计量经济学检验与修正

5、模型的应用与对策建议