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    樓主: myimee
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    [其他] 原創(chuàng)首發(fā):Econometric theory and methods by Davidson & Mackinnon 2004版 [推廣有獎]

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    myimee 發(fā)表于 2016-10-11 07:52:31 |只看作者 |壇友微信交流群|倒序 |AI寫論文
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    Econometric Theory and Methods                                        by  Russell Davidson & James G. MacKinnon                                                                                                                                                                  
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    原創(chuàng)首發(fā),持續(xù)更新,真2004版無雙

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    提前發(fā)布,希望網(wǎng)友幫忙看看哪些掃描得不是很清楚畢竟是手機掃的,有些頁面或者模糊嚴重,或者變形嚴重,請告知。

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    Product Details  
    • Hardcover: 768 pages
    • Publisher: Oxford University Press (October 16, 2003)
    • Language: English
    • ISBN-10: 0195123727
    • ISBN-13: 978-0195123722
    •     Product Dimensions:         9.4 x 1.5 x 6.3 inches

    Table of Contents

    Preface
    Data, Solutions, and Corrections
    1. Regression Models
    1.1.. Introduction
    1.2.. Distributions, Densities, and Moments
    1.3.. The Specification of Regression Models
    1.4.. Matrix Algebra
    1.5.. Method-of-Moments Estimation
    1.6.. Notes onExercises
    1.7.. Exercises
    2. The Geometry of Linear Regression
    2.1.. Introduction
    2.2.. The Geometry of Vector Spaces
    2.3.. The Geometry of OLS Estimation
    2.4.. The Frisch-Waugh-Lowell Theorem
    2.5.. Applications of the FWL Theorem
    2.6.. Influential Observationsand Leverage
    2.7.. Final Remarks
    2.8.. Exercises
    3. The Statistical Properties of Ordinary Least Squares
    3.1.. Introduction
    3.2.. Are OLS Parameter Estimators Unbiased?
    3.3.. Are OLS Parameter Estimators Consistent?
    3.4.. The Covariance Matrix of the OLS ParameterEstimates
    3.5.. Efficiency of the OLS Estimator
    3.6.. Residuals and Error Terms
    3.7.. Misspecification of Linear Regression Models
    3.8.. Measures of Goodness of Fit
    3.9.. Final Remarks
    3.10.. Exercises
    4. Hypothesis Testing in Linear Regression Models
    4.1..Introduction
    4.2.. Basic Ideas
    4.3.. Some Common Distractions
    4.4.. Exact Tests in the Classical Normal Linear Model
    4.5.. Large-Sample Tests in Linear Regression Models
    4.6.. Simulation-Based Tests
    4.7.. The Power of Hypothesis Tests
    4.8.. Final Remarks
    4.9..Exercises
    5. Confidence Intervals
    5.1.. Introduction
    5.2.. Exact and Asymptotic Confidence Intervals
    5.3.. Bootstrap Confidence Intervals
    5.4.. Confidence Regions
    5.5.. Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrices
    5.6.. The Delta Method
    5.7.. FinalRemarks
    5.8.. Exercises
    6. Nonlinear Regression
    6.1.. Introduction
    6.2.. Method-of-Moments Estimators for Nonlinear Models
    6.3.. Nonlinear Least Squares
    6.4.. Computing NLS Estimates
    6.5.. The Gauss-Newton Regression
    6.6.. One-Step Estimation
    6.7..Hypothesis Testing
    6.8.. Heteroskedasticity-Robust Tests
    6.9.. Final Remarks
    6.10.. Exercises
    7. Generalized Least Squares and Related Topics
    7.1.. Introduction
    7.2.. The GLS Eliminator
    7.3.. Computing GLS Estimates
    7.4.. Feasible Generalized LeastSquares
    7.5.. Heteroskedasticity
    7.6.. Autoregressive and Moving-Average Processes
    7.7.. Testing for Serial Correlation
    7.8.. Estimating Models with Autoregressive Errors
    7.9.. Specification Testing and Serial Correlation
    7.10.. Models for Panel Data
    7.11.. FinalRemarks
    7.12.. Exercises
    8. Instrumental Variables Estimation
    8.1.. Introduction
    8.2.. Correlation Between Error Terms and Regressors
    8.3.. Instrumental Variables Estimation
    8.4.. Finite-Sample Properties of IV Estimators
    8.5.. Hypothesis Testing
    8.6.. TestingOveridentifying Restrictions
    8.7.. Durbin-Wu-Hausman Tests
    8.8.. Bootstrap Tests
    8.9.. IV Estimation of Nonlinear Models
    8.10.. Final Remarks
    8.11.. Exercises
    9. The Generalized Methods of Moments
    9.1.. Introduction
    9.2.. GMM Estimators for Linear RegressionModels
    9.3.. HAC Covariance Matrix Estimation
    9.4.. Tests Based on the GMM Criterion Function
    9.5.. GMM Estimators for Nonlinear Models
    9.6.. The Method of Simulated Moments
    9.7.. Final Remarks
    9.8.. Exercises
    10. The Method of Maximum Likelihood
    10.1..Introduction
    10.2.. Basic Concepts of Maximum Likelihood Estimation
    10.3.. Asymptotic Propertied of ML Estimators
    10.4.. The Covariance Matrix of the ML Estimator
    10.5.. Hypothesis Testing
    10.6.. The Asymptotic Theory of the Three Classical Tests
    10.7.. ML Estimation ofModels with Autoregressive Errors
    10.8.. Transformations of the Dependent Variable
    10.9.. Final Remarks
    10.10.. Exercises
    11. Discrete and Limited Dependent Variables
    11.1.. Introduction
    11.2.. Binary Response Models: Estimation
    11.3.. Binary Response Models:Inference
    11.4.. Models for More than Two Discrete Responses
    11.5.. Models for Count Data
    11.6.. Models for Censored and Truncated Data
    11.7.. Sample Selectivity
    11.8.. Duration Models
    11.9.. Final Remarks
    11.10.. Exercises
    12. Multivariate Models
    12.1..Introduction
    12.2.. Seemingly Unrelated Linear Regressions
    12.3.. Systems of Nonlinear Regressions
    12.4.. Linear Simultaneous Equations Models
    12.5.. Maximum Likelihood Estimation
    12.6.. Nonlinear Simultaneous Equations Models
    12.7.. Final Remarks
    12.8.. Appendix:Detailed Results on FIML and LIML
    12.9.. Exercises
    13. Methods for Stationary Time-Series Data
    13.1.. Introduction
    13.2.. Autoregressive and Moving-Average Processes
    13.3.. Estimating AR, MA, and ARMA Models
    13.4.. Single-Equation Dynamic Models
    13.5..Seasonality
    13.6.. Autoregressive Conditional Heteroskedasticity
    13.7.. Vector Autoregression
    13.8.. Final Remarks
    13.9.. Exercises
    14. Unit Roots and Cointegration
    14.1.. Exercises
    14.2.. Random Walks and Unit Roots
    14.3.. Unit Root Tests
    14.4.. SerialCorrelation and Unit Root Tests
    14.5.. Cointegration
    14.6.. Testing for Cointegration
    14.7.. Final Remarks
    14.8.. Exercises
    15. Testing the Specification of Econometric Methods
    15.1.. Introduction
    15.2.. Specification Tests Based on ArtificialRegressions
    15.3.. Nonnested Hypothesis Tests
    15.4.. Model Selection Based on Information Criteria
    15.5.. Nonparametric Estimation
    15.6.. Final Remarks
    15.7.. Appendix: Test Regressors in Artificial Regressions
    15.8.. Exercises
    References
    Author Index
    SubjectIndex

                                                                                                                            

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    沙發(fā)
    myimee 發(fā)表于 2016-10-11 08:08:52 |只看作者 |壇友微信交流群
    第一部分:封面至前言部分。 文件名:preface.pdf

    preface.pdf

    3.9 MB

    封面至前言部分

    藤椅
    myimee 發(fā)表于 2016-10-11 09:24:13 |只看作者 |壇友微信交流群
    第二部分:chapter 1  文件名:ch1.pdf

    ch1.pdf

    9.99 MB

    板凳
    舊時光是個美人 發(fā)表于 2016-10-11 18:32:22 |只看作者 |壇友微信交流群
    樓主好意心領了
    不用掃描了   論壇里有人發(fā)過  超清版的- -  我上傳不了 顯示已經(jīng)存在  
    報紙
    myimee 發(fā)表于 2016-10-11 18:33:58 |只看作者 |壇友微信交流群
    舊時光是個美人 發(fā)表于 2016-10-11 18:32
    樓主好意心領了
    不用掃描了   論壇里有人發(fā)過  超清版的- -  我上傳不了 顯示已經(jīng)存在
    那是1999年草稿版,你可以看下每頁的頁面下方  ,有1999字樣。2004年版即使谷X歌也搜不到。
    地板
    舊時光是個美人 發(fā)表于 2016-10-11 20:13:18 |只看作者 |壇友微信交流群
    myimee 發(fā)表于 2016-10-11 18:33
    那是1999年草稿版,你可以看下每頁的頁面下方  ,有1999字樣。2004年版即使谷X歌也搜不到。
    還真是  辛苦樓主了   
    7
    0jzhang 發(fā)表于 2016-10-11 20:29:39 |只看作者 |壇友微信交流群
    Good job. Keep going. Thanks very much.
    8
    myimee 發(fā)表于 2016-10-11 21:08:03 |只看作者 |壇友微信交流群
    第三部分  chapter 2

    ch2-cut.pdf

    1.12 MB

    9
    franky_sas 發(fā)表于 2016-10-12 01:24:05 |只看作者 |壇友微信交流群
    10
    myimee 發(fā)表于 2016-10-13 22:30:51 |只看作者 |壇友微信交流群
    第四部分 chapter 3

    ch3.pdf

    1.1 MB

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