农村金融计量研究方法及应用_吴养会，罗剑朝　编著_9787504978363

　　本书结合编著者多年教学和科研工作经验，针对农村金融定量问题的特点介绍经济数据的常用处理方法、数学模型的基本原理、模型结果的分析方法及常用软件应用技术。希望读者能在这些内容的启发下，了解应用数学在农村经济金融应用中的一些基本思路，掌握基本的数据处理方法和技巧，能将这些方法应用于实际问题的研究中去，提升实际工作中的科研学术水平。

第一章　统计基础与回归分析
1．1 统计学简介
1．2统计数据收集、整理与描述
1．2．1 统计数据收集
1．2．2统计数据整理
1．2．3 统计数据描述
1．3 回归分析概念
1．4一元线性回归模型
1．4．1散点图
1．4．2 一元线性回归模型参数估计与检验
1．4．3 一元线性回归模型应用实例
1．5 多元线性回归模型
1．5．1 多元线性回归模型
1．5．2 多元线性回归模型参数估计与检验
1．5．3逐步回归分析
1．5．4 多元线性回归模型应用实例

第二章　Logistic回归分析及在农村经济金融分析中的应用
2．1 Logistic回归分析基本概念
2．2 Logistic回归模型参数估计及显著性检验
2．2．1 Logistic回归模型参数估计
2．2．2 Logistic模型显著性检-验
2．2．3 回归模型中自变量的筛选
2．2．4 Logistic回归模型中回归系数的解释
2．3 利用SPSS进行Logistic回9-3分析过程分析
2．3．1数据准备
2．3．2选项设置
2．3．3 结果解释
2．4 实例——Logistic回归分析在西部农村抵押贷款数据中的应用实例
2．4．1 问题提出与研究目的
2．4．2 数据来源与变量选择
2．4．3 农户产权抵押贷款意愿影响因素的二元Logistic回归分析
2．4．4结论与建-i义

第三章　有序Probit回归模型及在农村经济金融分析中的应用
3．1 Probit回归模型
3．2 实例l：有序Probit模型应用——农户对村镇银行贷款意愿的影响因素实证分析
3．2．1 问题与研究目的
3．2．2 变量选择与模型构建
3．2．3模型构建与分析
3．2．4数据来源与样本特9狂-
3．2．5模型结果与结论'
3．3 实例2：有序Probit模型应用——城乡转型区域农户借贷行为影响因素分析
3．3．1 问题与研究目的
3．3．2数据来源、模型选择与变量解@
3．3．3结果与分析
……
第四章　数据挖掘技术及其在农村经济金融分析中的应用
第五章　贝叶斯网络结构模型及其在农村经济金融分析中的应用
第六章　人工神经网络模型及其在农村经济金融分析中的应用
第七章　遗传算法及其在农村经济金融分析中的应用
第八章　聚类分析及在农村经济金融分析中的应用
第九章　决策树方法及其在农村经济金融分析中的应用
第十章　博弈模型及其在农村经济金融分析中的应用
第十一章　贝叶斯网络模型构建与分析工具——Hugin简介
后记

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