《数量经济理论与方法》是一本系统介绍数量经济学核心理论和实用分析方法的著作，旨在为读者提供深入理解和应用数量经济工具，以解决经济问题的知识体系。 本书共分两部分，第一部分主要介绍了数量经济的基本理论，包括层次分析、回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、典型相关分析、时间序列分析、空间统计理论等，具体涵盖了第一章至第九章的内容。 数量经济基础理论，包括数理经济学中的优化理论、分析理论以及经济增长理论等，以此为基础为后续的定量分析提供相关支撑。在计量经济方法方面，详细介绍了经典的线性回归模型，包括一元和多元线性回归的基本原理、参数估计方法、假设检验以及模型的诊断与修正。同时，深入探讨了非线性回归模型、时间序列分析方法，如ARIMA模型、ARCH模型和GARCH模型等。 第二部分具体介绍了相关数量经济理论与方法的模拟操作，包括基于Matlab的神经网络理论、Lingo软件建模及预测、结构方程的基本理论、基于偏差校正的非百分位Bootstrap理论、fsQCA理论、结构方程及AMOS操作、Origin操作等。这部分内容主要包括第十章至第十六章。 通过丰富的实例、清晰的理论阐述和实际的应用案例，《数量经济理论与方法》为读者提供了一个全面且实用的数量经济学习和研究指南，无论是对于经济学专业的学生、研究者，还是从事经济分析和决策的实际工作者，都具有重要的参考价值。

第一章 层次分析
第一节 层次分析法的思路
第二节 层次分析法基本步骤
第三节 层次分析法建模举例
第四节 层次分析法的优点和局限性
第二章 回归分析
第一节 随机变量函数的分布
第二节 参数估计
第三节 区间估计
第四节 假设检验
第五节 正态总体均值的假设检验
第六节 正态总体方差的假设检验
第七节 一元线性回归模型中的参数估计
第八节 多元线性回归模型的参数估计
第九节 异方差性
第十节 序列相关性
第十一节 多重共线性
第十二节 随机解释变量问题
第三章 主成分分析
第一节 主成分分析的基本原理
第二节 主成分的标准化及性质
第三节 主成分应用实例
第四章 因子分析
第一节 因子分析基本原理
第二节 方差最大的正交旋转
第三节 因子得分
第五章 聚类分析
第一节 聚类分析的基本原理
第二节 距离与相似系数
第三节 系统聚类法
第四节 动态聚类法与FASTCLUS过程
第五节 有序样品聚类法(最优分割法)
第六节 聚类分析案例
第六章 判别分析
第一节 马氏距离判别
第二节 Bayes(贝叶斯)判别及广义平方距离判别法
第三节 非参数判别法
第四节 Fisher判别
第五节 逐步判别
第七章 典型相关分析
第一节 典型相关的含义
第二节 典型相关的解法
第三节 典型变量的性质
第四节 样本典型相关
第五节 典型相关系数的显著性检验
第八章 时间序列分析
第一节 时间序列分析模型概述
第二节 随机时间序列分析模型的识别
第三节 随机时间序列分析模型的估计
第四节 协整理论与误差修正模型
第五节 时间序列分析案例
第九章 空间统计理论
第一节 空间统计基本理论
第二节 空间相关性分析
第三节 我国房地产价格模型的Monte Carlo模拟
第四节 实证分析
第五节 Geoda软件应用
第十章 基于Matlab的神经网络理论
第十一章 Lingo软件建模及预测
第十二章 结构方程的基本理论
第十三章 基于偏差校正的非百分位Bootstrap理论
第十四章 fsQCA理论
第十五章 结构方程及AMOS操作
第一节 基于AMOS的房地产风险模型构建及其检验
第二节 利用AMOS软件完成房地产风险结构模型的实现
第三节 房地产风险模型拟合
第十六章 Origin操作