Cameron | Econometrics with Online Learning Centre | Buch | 978-0-07-710428-3 | www.sack.de

Buch, Englisch, 480 Seiten, Format (B × H): 203 mm x 254 mm, Gewicht: 975 g

Cameron

Econometrics with Online Learning Centre


Erscheinungsjahr 2005
ISBN: 978-0-07-710428-3
Verlag: McGraw Hill LLC

Buch, Englisch, 480 Seiten, Format (B × H): 203 mm x 254 mm, Gewicht: 975 g

ISBN: 978-0-07-710428-3
Verlag: McGraw Hill LLC


Econometrics aims to introduce students with little or no previous experience in econometrics to this important discipline. This text focuses on explaining why econometrics exists and how it can be used in everyday life. This text adopts a strong student-focused approach to the discipline. In doing so, it aims to address fundamental issues in econometrics in an accessible manner for students, who are often put off by the difficult nature of econometrics.

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Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


Chapter 1:Introducing Econometrics

Chapter 2:Statistical Testing and Modelling: The Basics

Chapter 3:The Classical Linear Regression Model Introduced

Chapter 4:Preparing and Using Data

Chapter 5:What do all these tests and statistics mean?

Chapter 6:Making Regression Analysis More Useful I: Transformation

Chapter 7:Making Regression Analysis More Useful II: Dummies and Trends

Chapter 8:Predicting and Explaining Discrete Events: Logit and Probit Models

Chapter 9:More Tests: Diagnosing the results of basic models

Chapter 10:Multicollinearity: Serious Worry or Minor Nuisance?

Chapter 11:Problem Solving: Heteroscedasticity

Chapter 12:Multiple equation models: Specification and the Identification Problem

Chapter 13:Multiple equation models: Methods of Estimation

Chapter 14:Problem Solving: Time-Series

Chapter 15:Conclusion Appendices: 1Blank Template of Summary Sheet for Review Studies.

2Brief Description of the Excel files of Data Sets.
3The Notion of Causality

4 Statistical Tables

5 Probability

6 Standard error of the regression coefficient

7 Derivation of the normal equations for a multiple regression mode



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