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本书的内容涵盖了导论、概率统计基础、一元线性回归模型、多元线性回归模型、假设检验和置信区间、回归模型的扩展、异方差、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、工具变量回归与两阶段最小二乘、定性响应回归模型、面板数据模型初步探索以及Stata简介。本书内容全面，不仅包含了计量经济学经典的建模方法，也包含了当前实证研究中常用的

《基于EViews的数据分析（第4版）》是一本以实用为导向的统计学和数据分析教材。本版在第三版的基础上，新增了“因子分析”一章，不仅详细介绍了因子分析的方法原理，还通过实例演示了如何在EViews13.0中实现因子分析。这一章节的加入，使本书的内容更加完善。结合最新EViews13.0的操作，对内容进行了全面的调整。除

本书将机器学习技术与数量宏观经济学有机融合，通过案例分析与数学推导，系统展示了如何运用机器学习方法解决高维动态均衡模型问题——特别是含有异质代理人和不完全市场条件下的模型问题，为宏观经济学研究者提供了一部详实的方法指南和案例集锦。 在书中，作者首先阐述机器学习的基本原理及关键概念；然后，介绍如何应用PyTorch进行机

本书详细介绍了投入产出表中各部分的资料来源和核算方法，投入产出表的编制流程，投入产出表编制平衡及特殊问题的处理；并附有投入产出部门分类、投入产出调查指标与部门的对照关系等参考资料。

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本书以仿真实验为核心，解决计量理论与应用实践脱节问题，帮助深入理解计量方法。通过精心设计的仿真实验，直观引入研究主题，展示计量理论和方法的应用条件与局限，介绍各种临界值计算方法，引入数据驱动模型选择方法、提出假设检验的识别精度概念。聚焦传统计量教材未覆盖的复杂应用场景，提供探索性解决方案。通过实验澄清常见计量教材中的误

本书是经济管理类本科各专业核心课程的教材。本书力求覆盖计量经济学的主要领域和核心内容，包括经典线性回归模型、时间序列分析、二项选择模型、面板计量经济模型等，也穿插介绍如今流行的因果推断模型，旨在构建一个完整的知识体系，帮助读者建立起对计量经济学的全面认识。本书注重理论与实践相结合，注重方法论的指导，强调软件应用，注重培

全书分为三个部分。第一部分是中国2023年投入产出表和供给使用表概述，第二部分是中国2023年投入产出表(153产品部门×153产品部门)、供给表(70产品部门×60产业部门)、使用表(70产品部门×60产业部门)、非竞争型投入产出表(42产品部门×42产品部门)，第三部分是中国2023年投入产出表和供给使用表部门分类