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1 大数据时代的数据集特征 1

1.1 更多：不是随机样本，而是超大样本，近乎是全体数据 1

1.2 更杂：不是精确性，而是混杂性 10

1.3 更好：不是因果关系，而是相关关系 23

2 回归双变量模型 38

2.1 经典双变量模型概述 38

2.2 双变量模型的参数估计 42

2.3 置信区间与显著性检验 53

2.4 方差分析与拟合优度 62

2.5 均值预测与个值预测 67

3 更好的分析方法：多元线性回归 71

3.1 多元线性回归模型的基本假设 71

3.2 多元线性回归模型的参数估计 73

3.3 多元回归模型的统计检验 79

3.4 拟合优度与方差分析 85

3.5 偏相关系数与回归系数释义 89

3.6 重要的数据与简单的方法 93

4 大数据时代的动态回归分析 94

4.1 非受限有限分布滞后模型的估计 94

4.2 无限分布滞后模型 97

4.3 工具变量法 102

4.4 内生性检验 105

5 时间序列的性质 106

5.1 平稳的时间序列 106

5.2 非平稳的时间序列 116

5.3 单位根检验 121

5.4 协整和误差纠正机制 125

6 线性时间序列模型与预测 133

6.1 MA模型 133

6.2 AR过程 140

6.3 ARMA模型 146

6.4 ARIMA模型 151

6.5 预测 159

7 大数据经济计量分析举例 168

7.1 我国CPI向PPI的反向倒逼传导的实证研究 168

7.2 我国货币政策传导机制的效率与时滞 176

参考文献 188