Sách Nhập Môn Kinh Tế Lượng Cách Tiếp Cận Hiện Đại 2 – Introductory Econometrics A Modern Appoach pdf ebook doc epub word wattpad prc đọc online Tác giả: Jeffrey M. Wooldridge.
👉 Link Sách: https://bit.ly/2QJiLMr
1. Review sách Nhập Môn Kinh Tế Lượng Cách Tiếp Cận Hiện Đại 2 – Introductory Econometrics A Modern Appoach
Sách ebook review Nhập Môn Kinh Tế Lượng Cách Tiếp Cận Hiện Đại 2 – Introductory Econometrics A Modern Appoach file pdf dowload word audio mp3 Tác giả: Jeffrey M. Wooldridge trong danh mục: Sách kinh tế / Sách kinh tế học có giá chỉ: 349.000 ₫, xếp hạng: Đứng thứ 97 trong Top 1000 Sách kinh tế học bán chạy tháng này, đi kèm với hơn: 15 nhận xét, đánh giá từ độc giả.
2. Thông tin sách Nhập Môn Kinh Tế Lượng Cách Tiếp Cận Hiện Đại 2 – Introductory Econometrics A Modern Appoach
Sách Nhập Môn Kinh Tế Lượng Cách Tiếp Cận Hiện Đại 2 – Introductory Econometrics A Modern Appoach Tác giả: Jeffrey M. Wooldridge, Công ty phát hành – Ngày xuất bản 01-2018 Kích thước 19 x 24 x 3 cm Loại bìa Bìa mềm Số trang 322 SKU 2312430163858.
3. Mô tả sách Nhập Môn Kinh Tế Lượng Cách Tiếp Cận Hiện Đại 2 – Introductory Econometrics A Modern Appoach
NHẬP MÔN KINH TẾ LƯỢNG CÁCH TIẾP CẬN HIỆN ĐẠI 2 Quyển sách Nhập Môn Kinh Tế Lượng Cách Tiếp Cận Hiện Đại tập 2, được biên dịch từ ấn phẩm Introductory Econometrics A Modern Appoach của nhà xuất bản về giáo dục nổi tiếng Cengage. Là một quyển sách nhầm cung cấp cho bạn đọc nâng cao kiến thức trong lĩnh vực kinh tế lượng, nghiên cứu khoa học kinh tế. Kinh tế lượng (econometrics) là một bộ phận của Kinh tế học, được hiểu theo nghĩa rộng là môn khoa học kinh tế giao thoa với thống kê và toán kinh tế. Hiểu theo nghĩa hẹp, là ứng dụng toán, đặc biệt là các phương pháp thống kế vào kinh tế. Kinh tế lượng lý thuyết nghiên cứu các thuộc tính thống kê của các quy trình kinh tế lượng, ví dụ như: xem xét tính hiệu quả của việc lấy mẫu, của thiết kế thực nghiệm… Kinh tế lượng thực nghiệm bao gồm: (1)ứng dụng các phương pháp kinh tế lượng vào đánh giá các lý thuyết kinh tế (2) phát triển và sử dụng các mô hình kinh tế lượng, tất cả để sử dụng vào nghiên cứu quan sát kinh tế trong quá khứ hay dự đoán tương lai. Thuật ngữ Kinh tế lượng (econometrics) lần đầu tiên được sử dụng vào năm 1910 bởi Paweł Ciompa. Kinh tế lượng khác với các nhánh khác của thống kê học ở chỗ econometrics đặc biệt liên quan tới các nghiên cứu quan sát và với hệ thống các phương trình (equations). Nghiên cứu quan sát khác với nghiên cứu sử dụng thí nghiệm có kiểm soát (vốn hay dùng trong y học hay vật lý). MỤC ĐÍCH CỦA KINH TẾ LƯỢNG Hai mục đích chính của kinh tế lượng là (1) kiểm nghiệm lý thuyết kinh tế bằng cách xây dựng các mô hình kinh tế (mà có khả năng kiểm định được) và (2) chạy (estimate) và kiểm tra các mô hình đó xem chúng đưa ra kết quả chấp nhận hay phủ quyết lý thuyết kinh tế. Ví dụ, một lý thuyết kinh tế cho rằng một đường cầu phải dốc xuống. Người tiêu dùng sẽ mua ít hàng hơn khi giá tăng, giả định rằng các yếu tố khác không đổi để từ đó phong tỏa chỉ kiểm tra mối quan hệ giữa giá và lượng. Một phương trình toán học có thể được viết ra mô tả quan hệ giữa lượng, giá, và các biến (variable) khác như thu nhập, và một random term ε để phản ánh mô hình lý thuyết một cách đơn giản: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Phương pháp thống kê quan trọng nhất trong môn kinh tế lượng là phân tích hồi quy (regression analysis). Phương pháp này quan trọng đối với kinh tế lượng bởi vì các nhà kinh tế không có cơ hội tiến hành các thử nghiệm có kiểm soát. Vấn đề các dữ liệu quan sát chệch do thiếu biến và các vấn đề khác cũng cần phải được giải quyết về mặt thống kê nhờ các mô hình kinh tế lượng. Các nhà kinh tế lượng thường tìm cách làm sáng tỏ các thực nghiệm tự nhiên trong khi thiếu bằng chứng từ các thực nghiệm có kiểm soát. Cơ sở dữ liệu áp dụng trong kinh tế lượng được chia thành chuỗi thời gian (time series), dữ liệu chéo (cross-sectional analysis), dữ liệu mảng (panel data) và dữ liệu mảng đa chiều. Chuỗi thời gian là tập hợp những quan sát của một biến số (ví dụ tỷ lệ lạm phát) trong những khoảng thời gian liên tiếp nhau (ví dụ trong 20 năm). Cơ sở dữ liệu cross-sectional là những quan sát của nhiều cá nhân trên một đặc tính (ví dụ thu nhập) tại cùng một thời điểm duy nhất (ví dụ thu nhập của 1000 người trong mẫu vào cuối năm 2011). Cơ sở dữ liệu mảng (panel data) chứa cả quan sát của chuỗi thời gian và của cross-sectional. Vì vậy, panel data thường được hiểu là dữ liệu hai chiều. Dữ liệu mảng đa chiều là tập hợp các quan sát theo dạng mảng, theo thời gian và cả theo một số chiều thứ ba nữa. Ví dụ Cơ sở dữ liệu của Nghiên cứu hộ gia đình, bao gồm rất nhiều chiều (thu nhập, tình trạng sức khỏe, trình độ học vấn…) theo thời gian. Sách là tài liệu hữu ích về lĩnh vực Kinh Tế Lượng! ———————————————————————- MỤC LỤC SÁCH 13. DỮ LIỆU CHÉO GỘP THEO THỜI GIAN 14. CÁC PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO VỚI DỮ LIỆU BẢNG 15. ƯỚC LƯỢNG VỚI BIẾN CÔNG CỤ VÀ PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT 16. MÔ HÌNH HỆ PHƯƠNG TRÌNH ĐỒNG THỜI 17. MÔ HÌNH VỚI BIẾN PHỤ THUỘC BỊ GIỚI HẠN VÀ VẤN ĐỀ ĐIỂU CHỈNH TÍNH CHỆCH DO CHỌN MẪU 18. CÁC CHỦ ĐỀ CHUỖI THỜI GIAN NÂNG CAO 19. THỰC HIỆN MỘT CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM