版权页 前言 目录页 第1章 单变量总体分析 1.1 数据变换 1.1.1 数据的中心化 1.1.2 数据的标准化与规格化 1.1.3 数据的差分变换 1.1.4 数据的对数变换 1.2 总体内部差异的度量 1.2.1 标准差系数 1.2.2 赫芬达尔指数 1.2.3 基尼系数 1.2.4 软件实现 1.3 总体的正态性检验 1.3.1 Kolmogorov-Smirnov正态性检验 1.3.2 Lilliefor正态性检验 1.3.3 软件实现 第2章 多变量总体分析 2.1 相关系数矩阵 2.1.1 均值向量 2.1.2 方差-协方差矩阵 2.1.3 相关系数矩阵 2.2 距离与距离矩阵 2.2.1 距离 2.2.2 马氏距离 2.2.3 距离矩阵 2.3 矩阵的特征根与特征向量 2.3.1 向量的单位化与正交化 2.3.2 矩阵的特征根与特征向量 2.3.3 应用一：Fisher判别分析 2.3.4 应用二：主成分与因子分析 第3章 数据包络分析 3.1 效率度量的相关概念 3.1.1 生产可能集 3.1.2 投入导向与产出导向 3.2 规模收益不变（CRS）的DEA模型（CCR模型） 3.2.1 规模收益不变（CRS）模型定义 3.2.2 例题讲解与软件实现 3.3 规模收益可变（VRS）的DEA模型（BCC模型） 3.3.1 规模收益可变（VRS）模型定义 3.3.2 规模收益非增（NIRS）模型 3.3.3 例题讲解与软件实现 3.4 价格信息与配置效率 3.4.1 配置效率的概念 3.4.2 例题讲解与软件实现 3.5 曼奎斯特生产率指数及其分解 3.5.1 距离函数 3.5.2 曼奎斯特生产率指数 3.5.3 例题讲解与软件实现 第4章 指数与生产率测度 4.1 指数 4.1.1 指数的不同形式 4.1.2 指数的性质 4.1.3 特恩奎斯特指数的多边比较 4.1.4 例题讲解与软件实现 4.2 全要素生产率指标 4.2.1 产出指标 4.2.2 投入指标 4.2.3 省级行政单元资本存量测算 4.2.4 产出价格与投入价格 4.3 全要素生产率指数 4.3.1 HMTFP指数 4.3.2 基于利润率的TFP指数 4.3.3 MalmquistTFP指数 4.3.4 例题讲解与软件实现 4.4 实证应用：澳大利亚国有铁路TFP研究 第5章 随机前沿方法 5.1 确定性生产前沿 5.1.1 确定性生产前沿模型 5.1.2 线性规划方法 5.1.3 修正的最小二乘法 5.2 随机前沿生产模型 5.2.1 随机前沿生产模型概念 5.2.2 随机前沿生产模型参数估计 5.3 随机前沿技术效率测度 5.3.1 FRONTIER4.1适用的模型 5.3.2 FRONTIER4.1运用举例 5.4 全要素生产率增长的分解 5.4.1 单要素生产率 5.4.2 全要素生产率 5.4.3 迪维西指数与全要素生产率增长 5.5 随机前沿方法的相关问题 5.5.1 技术无效存在性的检验 5.5.2 分布假设的选择 5.5.3 估计方法的选择 5.5.4 时变技术效率的估计 5.5.5 随机前沿方法在国内的应用 5.5.6 随机前沿方法发展展望 5.6 应用案例：生产效率的区域特征与生产率增长率的分解 5.6.1 变量选取和数据说明 5.6.2 随机前沿生产函数模型与全要素生产率的分解 5.6.3 估计结果的检验与分析 5.6.4 研究结论 附录 附表 参考文献 ..更多