本书分为四大部分，共10章。第一部分(第1章和第2章)介绍计量经济学概述和Stata基本操作。第二部分(第3-5章)讲解基础计量经济学方法及Stata操作，如线性回归、回归分析检验与处理、离散选择模型等。第三部分(第6-8章)深入高阶方法，包括时间序列、面板数据、政策效应检验。第四部分(第9章和第10章)重点讲解实证研

本书内容主要包括绪论、规划分析方法、回归分析方法、灰色关联分析方法、灰色预测方法、马尔可夫预测方法、不确定型决策方法、多目标决策方法和实验分析等共九章内容。主要让低年级本科生对线性规划、非线性规划、一元线性回归、多元线性回归、灰色关联模型、灰色预测模型及基本的决策模型有初步的了解，并通过课程实验加强对经管数量分析方法的

本次修订保持了上一版“问题为‘的’，数学为‘矢’，有的放矢”的基本修改原则。在引例、解释和应用诸多方面力争多联系与经济有关的问题，对概念、定理和方法等采用了学生容易理解的方式进行叙述，从而降低了起点，减少了难度，精简了内容。此外，还配置了教学重难点内容的讲解微视频，帮助学习者巩固所学知识，满足自学的需求。本书分为上、下

本书系统地介绍了项目管理全过程的理论知识和实务。主要内容包括项目管理概述、项目采购管理、项目成本管理、项目组织管理、项目质量管理、项目风险管理等。本书从创新的视角入手分析创新的项目管理模式，即网络管理与数字化管理，最后辅以具体的项目管理实践。通过学习项目管理，可以使学生具备系统思维、战略思维的主动意识，建立环境和社会可

本书共9章，主要包括以下内容：函数、极限与连续，导数与微分，微分中值定理与导数的应用，不定积分，定积分及其应用，常微分方程与差分方程，无穷级数，多元函数微分学及其应用，二重积分.每章包含知识结构、重点与考点分析、典型例题与方法归纳、习题全解4个部分。

本书的内容涵盖了导论、概率统计基础、一元线性回归模型、多元线性回归模型、假设检验和置信区间、回归模型的扩展、异方差、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、工具变量回归与两阶段最小二乘、定性响应回归模型、面板数据模型初步探索以及Stata简介。本书内容全面，不仅包含了计量经济学经典的建模方法，也包含了当前实证研究中常用的

本书将机器学习技术与数量宏观经济学有机融合，通过案例分析与数学推导，系统展示了如何运用机器学习方法解决高维动态均衡模型问题——特别是含有异质代理人和不完全市场条件下的模型问题，为宏观经济学研究者提供了一部详实的方法指南和案例集锦。 在书中，作者首先阐述机器学习的基本原理及关键概念；然后，介绍如何应用PyTorch进行机

本书主要介绍了项目管理的知识体系框架，项目和项目管理的基本概念、内容、思路和特点，项目概念阶段、开发阶段、实施阶段以及收尾阶段的项目管理知识模块，项目生命周期各个阶段的知识模块。具体来讲，分章节介绍了项目整合管理、项目范围管理、项目相关方管理、项目资源管理、项目进度管理、项目采购与合同管理、项目沟通管理、项目质量管理、

本书以经济管理应用案例为基础,将理论框架蕴含于现实经济领域之中,将统计学理论与管理实践有机结合,同时精选作者数年来积累的教学案例和实际工作案例,便于读者阅读参考,学以致用。此外,本书还结合理论和应用,详细阐述了应用软件解决实际问题的方法、程序和技巧,指导读者动手操作。

本书是针对应用型本科高校的人才培养要求，在总结多年教学经验的基础上，致力于解决经济和管理领域的实际问题编写而成。本书通过理论与实践相结合的方式，采用实际经济数据案例，帮助读者在EViews软件中实现计量经济学的常用模型与方法，通过分析和解决实际问题加深对计量经济学理论知识的理解。本书的主要内容包括一元线性回归模型、多元