防詐3要訣：不聽信、不操作、掛斷電話 
本書分四大部分：第一部分介紹計量經濟學的統計與線性代數基礎；第二部分介紹基礎的線性迴歸模型；第三部分介紹進階的議題與模型；第四部分則介紹如何撰寫實證研究論文。
內容簡介
本書分四大部分：第一部分介紹計量經濟學的統計與線性代數基礎；第二部分介紹基礎的線性迴歸模型；第三部分介紹進階的議題與模型；第四部分則介紹如何撰寫實證研究論文。
從理論、觀念與實際應用三個方面介紹計量經濟學。相對於多數計量經濟學教科書的艱澀難懂，本書從根本的角度，解說多數理論與概念背後的意涵。本書的另一特色是從整個實證研究的步驟，說明如何將計量經濟學的方法應用在實證上。
從理論、觀念與實際應用三個方面介紹計量經濟學。相對於多數計量經濟學教科書的艱澀難懂，本書從根本的角度，解說多數理論與概念背後的意涵。本書的另一特色是從整個實證研究的步驟，說明如何將計量經濟學的方法應用在實證上。
產品目錄
第01章 緒論
1.1 簡介：什麼是計量經濟學？
1.2 一個簡單例子
1.3 資料型態與模型分類
1.4 什麼是「財務計量」？
1.5 本書的範例與程式
Part I 統計與線性代數基礎
第02章 統計概念回顧：機率部分
2.1 觀念架構：機率與分配
2.2 貝氏定理
2.3 離散隨機變數分配
2.4 常見的離散分配
2.5 連續隨機變數
2.6 常見的連續分配
2.7 聯合分配與聯合動差
2.8 相關與獨立的討論
2.9 條件分配與條件動差
2.10 多變量分配
2.11 常態分配二次式之分配
2.12 多變量分配在財務上的應用：以最適投資組合建構為例（選讀）
第03章 估計與假說檢定
3.1 隨機抽樣與隨機樣本
3.2 估計子抽樣性質：小樣本性質
3.3 估計子抽樣性質：大樣本性質
3.4 常用估計方法
3.5 假說檢定
3.6 實證研究初步：敘述統計量
3.7 實例：台灣、美國與日本股價指數報酬分析
3.8 本章附錄：證明((T-1) σ ̂^2)/σ^2 ~X_(T-1)^2
第04章 矩陣代數
4.1 矩陣定義與運算
4.2 矩陣的基本運算
4.3 正交矩陣
4.4 矩陣的「跡數」
4.5 矩陣的行列式
4.6 矩陣的秩
4.7 反矩陣
4.8 二次式與正負定矩陣
4.9 聯立方程式與其解
4.10 特徵根與特徵向量
4.11 對稱矩陣的對角化
4.12 自乘不變矩陣的特徵根
4.13 矩陣的 Kronecker product 與向量化
4.14 向量與矩陣微分
Part II 古典線性迴歸模型：基礎篇
第05章 古典線性迴歸模型
5.1 模型設定
5.2 再談模型與誤差項
5.3 古典線性迴歸模型的矩陣表達形式
5.4 估計：普通最小平方法
5.5 高斯馬可夫定理
5.6 動差法估計 β 與 σ2
5.7 預測
5.8 常態分配下估計與假說檢定
5.9 變異數分析
5.10 實例與迴歸報表結果說明
5.11 概似比檢定、Wald 檢定與拉氏乘數檢定
5.12 非線性假說之檢定：Delta 方法（選讀）
5.13 非常態分配下的估計與假說檢定：大樣本性質分析
5.14 關於線性迴歸模型的幾個評論
5.15 本章小結
5.16 本章附錄
第06章 複迴歸模型：其他相關議題
6.1 複迴歸模型係數的意義
6.2 偏相關係數與相關係數
6.3 交叉（交互）效果
6.4 省略相關之變數與引進不相關變數
6.5 常見模型函數型式
6.6 區分線性與對數模型：MWD 檢定
6.7 RESET 檢定
6.8 ln(y) 為應變數下 y 的預測
6.9 線性重合問題
6.10 資料遺漏問題
6.11 迴歸模型的敏感度分析
6.12 衡量誤差問題
6.13 EIV 問題實例：CAPM 之實證（選讀）
第07章 虛擬變數
7.1 簡介
7.2 虛擬變數與結構性改變
7.3 多於兩群的虛擬變數應用
7.4 虛擬變數與交叉效果
7.5 實例分析：小公司規模效果之檢定
7.6 轉折線（Spline）迴歸
7.7 事件研究法（選讀）
7.8 本章小結：近年的發展
Part III 進階議題與模型
第08章 非 iid 下複迴歸模型之估計與檢定
8.1 一般化最小平方法：Ω 已知下的估計
8.2 Ω 未知下的一致性估計子：可行的 GLS 估計子
8.3 不同誤差項假設下的計量分析架構
第09章 異質變異
9.1 為什麼會有異質變異呢？
9.2 異質變異檢測方法
9.3 已知 Ω 結構下迴歸模型之估計
9.4 未知 Ω 結構下迴歸模型之估計與檢定：White 異質變異調整法
9.5 實例分析：White 異質變異檢測與假說檢定
9.6 ARCH/GARCH 模型
第10章 自我相關
10.1 為什麼誤差項會有序列相關呢？
10.2 自我相關檢測
10.3 自我相關下模型之估計與檢定
10.4 本章小結
第11章 一般化動差法
11.1 一個例子：以 t 分配為例
11.2 GMM 與最適加權矩陣之估計
11.3 GMM 估計子分配與檢定
11.4 GMM 推導應用：iid 與非 iid 下 Sharpe 指標之分配
11.5 GMM 與其他估計方法的關係
11.6 應用實例：股票風險因子能預測 GDP 嗎？
11.7 本章小結
第12章 離散與應變數受限制模型
12.1 離散迴歸模型
12.2 應變數受限制模型
第13章 彷彿無相關迴歸模型
13.1 模型設定
13.2 假說檢定
13.3 SUR 估計子與 OLS 估計子相等的二種情況
13.4 MVRM 之應用：CAPM 檢定
13.5 實例分析
13.6 本章小結
Part IV 結語
第14章 如何撰寫實證研究論文
14.1 為什麼做研究？做什麼研究？
14.2 文章的主要要素
14.3 論文的主要內容
14.4 應用計量經濟的「十誡」
14.5 本章結語：給新進研究者的一些小建議
1.1 簡介：什麼是計量經濟學？
1.2 一個簡單例子
1.3 資料型態與模型分類
1.4 什麼是「財務計量」？
1.5 本書的範例與程式
Part I 統計與線性代數基礎
第02章 統計概念回顧：機率部分
2.1 觀念架構：機率與分配
2.2 貝氏定理
2.3 離散隨機變數分配
2.4 常見的離散分配
2.5 連續隨機變數
2.6 常見的連續分配
2.7 聯合分配與聯合動差
2.8 相關與獨立的討論
2.9 條件分配與條件動差
2.10 多變量分配
2.11 常態分配二次式之分配
2.12 多變量分配在財務上的應用：以最適投資組合建構為例（選讀）
第03章 估計與假說檢定
3.1 隨機抽樣與隨機樣本
3.2 估計子抽樣性質：小樣本性質
3.3 估計子抽樣性質：大樣本性質
3.4 常用估計方法
3.5 假說檢定
3.6 實證研究初步：敘述統計量
3.7 實例：台灣、美國與日本股價指數報酬分析
3.8 本章附錄：證明((T-1) σ ̂^2)/σ^2 ~X_(T-1)^2
第04章 矩陣代數
4.1 矩陣定義與運算
4.2 矩陣的基本運算
4.3 正交矩陣
4.4 矩陣的「跡數」
4.5 矩陣的行列式
4.6 矩陣的秩
4.7 反矩陣
4.8 二次式與正負定矩陣
4.9 聯立方程式與其解
4.10 特徵根與特徵向量
4.11 對稱矩陣的對角化
4.12 自乘不變矩陣的特徵根
4.13 矩陣的 Kronecker product 與向量化
4.14 向量與矩陣微分
Part II 古典線性迴歸模型：基礎篇
第05章 古典線性迴歸模型
5.1 模型設定
5.2 再談模型與誤差項
5.3 古典線性迴歸模型的矩陣表達形式
5.4 估計：普通最小平方法
5.5 高斯馬可夫定理
5.6 動差法估計 β 與 σ2
5.7 預測
5.8 常態分配下估計與假說檢定
5.9 變異數分析
5.10 實例與迴歸報表結果說明
5.11 概似比檢定、Wald 檢定與拉氏乘數檢定
5.12 非線性假說之檢定：Delta 方法（選讀）
5.13 非常態分配下的估計與假說檢定：大樣本性質分析
5.14 關於線性迴歸模型的幾個評論
5.15 本章小結
5.16 本章附錄
第06章 複迴歸模型：其他相關議題
6.1 複迴歸模型係數的意義
6.2 偏相關係數與相關係數
6.3 交叉（交互）效果
6.4 省略相關之變數與引進不相關變數
6.5 常見模型函數型式
6.6 區分線性與對數模型：MWD 檢定
6.7 RESET 檢定
6.8 ln(y) 為應變數下 y 的預測
6.9 線性重合問題
6.10 資料遺漏問題
6.11 迴歸模型的敏感度分析
6.12 衡量誤差問題
6.13 EIV 問題實例：CAPM 之實證（選讀）
第07章 虛擬變數
7.1 簡介
7.2 虛擬變數與結構性改變
7.3 多於兩群的虛擬變數應用
7.4 虛擬變數與交叉效果
7.5 實例分析：小公司規模效果之檢定
7.6 轉折線（Spline）迴歸
7.7 事件研究法（選讀）
7.8 本章小結：近年的發展
Part III 進階議題與模型
第08章 非 iid 下複迴歸模型之估計與檢定
8.1 一般化最小平方法：Ω 已知下的估計
8.2 Ω 未知下的一致性估計子：可行的 GLS 估計子
8.3 不同誤差項假設下的計量分析架構
第09章 異質變異
9.1 為什麼會有異質變異呢？
9.2 異質變異檢測方法
9.3 已知 Ω 結構下迴歸模型之估計
9.4 未知 Ω 結構下迴歸模型之估計與檢定：White 異質變異調整法
9.5 實例分析：White 異質變異檢測與假說檢定
9.6 ARCH/GARCH 模型
第10章 自我相關
10.1 為什麼誤差項會有序列相關呢？
10.2 自我相關檢測
10.3 自我相關下模型之估計與檢定
10.4 本章小結
第11章 一般化動差法
11.1 一個例子：以 t 分配為例
11.2 GMM 與最適加權矩陣之估計
11.3 GMM 估計子分配與檢定
11.4 GMM 推導應用：iid 與非 iid 下 Sharpe 指標之分配
11.5 GMM 與其他估計方法的關係
11.6 應用實例：股票風險因子能預測 GDP 嗎？
11.7 本章小結
第12章 離散與應變數受限制模型
12.1 離散迴歸模型
12.2 應變數受限制模型
第13章 彷彿無相關迴歸模型
13.1 模型設定
13.2 假說檢定
13.3 SUR 估計子與 OLS 估計子相等的二種情況
13.4 MVRM 之應用：CAPM 檢定
13.5 實例分析
13.6 本章小結
Part IV 結語
第14章 如何撰寫實證研究論文
14.1 為什麼做研究？做什麼研究？
14.2 文章的主要要素
14.3 論文的主要內容
14.4 應用計量經濟的「十誡」
14.5 本章結語：給新進研究者的一些小建議
規格
誠品貨碼 / 2682245977002
ISBN13 / 9789865492557
ISBN10 / 9865492555
EAN貨碼 / 9789865492557
頁數 / 536
開數 / 16K
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
尺寸 / 26X18.5X2.5CM
級別 / N:無
退貨說明
退貨須知：
- 依照消費者保護法的規定，您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意！猶豫期非試用期)，辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當，若原紙箱已遺失，請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外，切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度，本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費；請您先確認商品正確、外觀可接受，再行拆封，以免影響您的權利；若為產品瑕疵，本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，下列商品不適用七日猶豫期，除產品本身有瑕疵外，不接受退貨：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形，可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費)，或影響您的退貨權利，請您在拆封前決定是否要退貨：
- 以數位或電磁紀錄形式儲存或著作權相關之商品(包含但不限於CD、VCD、DVD、電腦軟體等) 包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 衣飾鞋類/寢具/織品(包含但不限於衣褲、鞋子、襪子、泳裝、床單、被套、填充玩具)或之商品缺件(含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)或經剪標或下水或商品有不可回復之髒污或磨損痕跡。
- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 家電、3C、畫作、電子閱讀器等商品，除商品本身有瑕疵外，退回之商品已拆封(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於封膜等接觸商品內容之包裝部分、移除封條、拆除吊牌、拆除貼膠或標籤等情形)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 退貨程序請參閱【客服專區→常見問題→誠品線上退貨退款】之說明。
付款/配送
