Econometric Analysis (1 Cd-Rom) - Greene William H.
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Présentation Econometric Analysis (1 Cd - Rom) Format Relié
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Résumé :
Currently the standard source in Economics, Sociology, Political Science, Medical Research, Transport Research, and Environmental Economics, to name just a few, the fourth edition of Econometric Analysis provides a comprehensive survey of econometrics, with significant pedagogical work that will continue to serve as a modern, up-to-date text and reference for future practitioners. An increased number of examples using real data sets, with extensive analyses worked out from current literature. Applications and examples from Economics, Finance, and Political Science. Chapter 9, on large sample results and alternative estimators for the Classical Regression Model. Chapters 17 and 18, thoroughly revised to reflect current trends in time series analysis, including frequency domain and long-terra memory models. A greater emphasis on nonlinear models, including full chapters on nonlinear regression and nonlinear optimization. Free Student-Version of LIMDEP with the text ! Packaged in the back of the text the student-version of LIMDEP includes a large number of data sets, giving students realistic data sets and challenging empirical analyses as a routine part of their econometrics training. Also included, complete computer solutions for the examples in the text.
Sommaire:
["Matrix Algebra","Probability and Distribution Theory","Statistical Inference","Computation and Optimization","The Classical Multiple Linear Regression Model: Specification and Estimation","Inference and Prediction","Functional Form, Nonlinearity, and Specification","Large-Sample Results and Alternative Estimators for the Classical Regression Model","Nonlinear Regression Models","Nonspherical Disturbances, Generalized Regression, and GMM Estimation","Heteroscedasticity","Models for Panel Data","Systems of Regression Equations","Simultaneous Equations Models","Regressions with Lagged Variables","Time-Series Models","Models with Discrete Dependent Variables","Limited Dependent Variable and Duration Models."]
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