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出版者:

作者:Kennedy, Peter

出品人:

页数:640

译者:

出版时间:2003-6

价格:$ 180.80

装帧:

isbn号码:9781405115018

丛书系列:

图书标签:

• 经济商业统计
• Econometrics
• Statistics
• Econometrics
• Regression Analysis
• Statistical Modeling
• Data Analysis
• Quantitative Economics
• Applied Econometrics
• Time Series Analysis
• Microeconometrics

计量经济学导论：洞察数据背后的经济规律 一本面向初学者的、全面且实用的计量经济学入门指南。 本书旨在为渴望理解和运用计量经济学工具来分析经济现象的读者提供一个坚实而全面的基础。我们深知，计量经济学往往被初学者视为一门充满复杂数学公式和抽象理论的学科，因此，本书的核心目标是化繁为简，强调直观理解和实际应用。我们精心构建了一个循序渐进的学习路径，确保读者能够在掌握核心概念的同时，建立起对现代经济数据分析的信心和能力。 本书结构与特色 本书内容组织严谨，逻辑清晰，分为四大核心板块，层层递进： 第一部分：计量经济学基础与一元线性回归（The Building Blocks） 本部分是理解后续所有分析的基础。我们不会一开始就陷入复杂的证明，而是通过大量真实的经济数据案例来引入关键概念，让读者立刻感受到计量经济学分析的魅力和必要性。 核心内容详解： 1. 经济数据与统计学回顾： 我们从经济学家日常接触的数据类型（时间序列、截面数据、面板数据）讲起，回顾描述性统计和概率论中与计量经济学最为相关的部分，如随机变量、期望、方差和中心极限定理。我们强调，理解数据的“生成过程”是有效建模的第一步。 2. 简单线性回归模型（SLRM）： 这是计量经济学的基石。我们将详细介绍模型设定、最小二乘法（OLS）的推导过程，重点在于解释 “为什么是OLS？” 而非简单地罗列公式。我们会深入探讨估计量的性质（无偏性、一致性、有效性），并引入高斯-马尔可夫定理，解释在线性回归模型假设成立时，OLS估计量为何是“最佳线性无偏估计量”（BLUE）。 3. 有限样本属性与假设检验： 读者将学习如何判断模型估计结果的可靠性。我们将详细讲解$t$检验和$F$检验的实际操作及其经济学含义。重点在于残差分析，教授读者如何通过残差图来诊断模型设定是否合理，以及如何解释$R^2$的局限性。 第二部分：多元线性回归模型的扩展与挑战（Moving to Complexity） 现实世界的问题往往涉及多个影响因素，本部分将读者带入更贴近实际的多元回归分析。 核心内容详解： 1. 多元回归模型（MLRM）： 引入多个解释变量，重点分析多重共线性的后果——它如何影响系数估计的精确性，以及如何通过容忍度（VIF）等指标进行诊断。我们强调，多重共线性不影响预测能力，但会使对个体变量的解释变得困难。 2. 虚拟变量与交互项的应用： 学习如何将定性信息（如性别、地区、政策实施年份）纳入回归模型，这是经济学实证分析中不可或缺的工具。我们将详细讲解如何设置虚拟变量，以及如何通过交互项来检验不同群体之间影响效应是否存在差异。 3. 异方差性（Heteroskedasticity）： 现实世界中，误差项的方差往往不是常数。本章将深入探讨异方差性的后果（估计量仍是无偏的，但标准误估计存在偏差），介绍怀特（White）标准误等稳健估计方法，以及加权最小二乘法（WLS）的适用场景。 4. 序列相关性（Autocorrelation）： 尤其在时间序列数据中常见。我们将分析其对估计量的影响，并介绍如Durbin-Watson 统计量等诊断工具，并探讨如何使用如HAC标准误等修正方法。 第三部分：内生性问题与工具变量法（The Endogeneity Problem） 内生性是计量经济学中最具挑战性，也是区分入门与高级分析的关键领域。本部分将深入探讨导致内生性的主要原因，并提供解决这些问题的实用工具。 核心内容详解： 1. 内生性的来源与后果： 详细剖析造成内生性的三大主要原因：遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias）、测量误差和反向因果关系（Simultaneity）。我们将清晰展示这些问题如何导致OLS估计量产生不可接受的偏误。 2. 工具变量法（Instrumental Variables, IV）： 这是解决内生性问题的核心工具。本章将严谨地介绍工具变量的两个关键要求：相关性（Relevance）和外生性（Exogeneity）。读者将学习如何运用两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计，并掌握过度识别约束检验（Sargan/Hansen检验）的重要性。 3. 面板数据模型基础： 面板数据（结合了时间和截面信息）是处理不可观测异质性的强大武器。我们将介绍固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）。重点在于如何利用豪斯曼检验（Hausman Test）来在FE和RE之间做出选择，从而有效控制不随时间变化的个体异质性。 第四部分：时间序列分析导论（Time Series Fundamentals） 本部分将视角转向随时间演变的经济数据，为深入研究宏观经济、金融市场提供了基础框架。 核心内容详解： 1. 时间序列的平稳性与非平稳性： 定义和检验单位根过程是时间序列分析的起点。我们将介绍ADF检验和PP检验，解释为什么非平稳序列会导致“虚假回归”（Spurious Regression）。 2. 自回归移动平均（ARMA/ARIMA）模型： 学习如何识别、估计和预测平稳时间序列。重点在于ACF和PACF图的实际解读，帮助读者确定合适的模型阶数。 3. 协整与长期关系： 当两个或多个非平稳序列之间存在长期稳定的关系时，就需要引入协整（Cointegration）的概念。我们将讲解恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）两步法，以及向量自回归（VAR）模型在分析变量间相互影响时的应用。 本书的承诺 本书不仅仅是一本理论教材。在每个章节，我们都融入了大量的软件操作指南（使用R/Stata环境），指导读者如何将理论知识转化为实际的Stata或R代码，并对输出结果进行规范的经济学解释。我们的目标是让读者在读完本书后，不仅能理解“为什么这样做”，更能自信地拿起一份真实的经济数据集，独立完成严谨的计量经济学研究。 适合读者： 经济学、金融学、商科专业本科生及研究生。 政策分析师、市场研究人员以及需要进行数据驱动决策的专业人士。 对理解经济新闻报道背后的量化证据感兴趣的自学者。

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作为一名对经济学充满热情但计量基础相对薄弱的学生，《指南：计量经济学》这本书的出现，无疑给我带来了新的希望。我曾无数次地在各种学术文献和研究报告中遇到那些令人望而生畏的计量模型和统计符号，它们就像一道道无形的墙，阻碍了我对更深层次经济理论的理解和实证分析能力的提升。因此，当我看到这本书时，我的第一个念头就是：这是否能成为我突破瓶颈的关键？我非常关注它在基础概念的讲解上是否足够清晰和严谨，比如，它是否能把概率论、数理统计中的关键概念与计量经济学紧密地联系起来？我期待这本书能够详细介绍各种回归分析的技术，从最简单的线性回归，到更复杂的非线性模型，并且能够解释在何种情况下应该选择哪种模型。同时，我也十分看重它在数据处理和模型检验方面的指导。例如，如何处理缺失值、异常值？如何进行残差分析来检验模型的假设？如何解释模型的结果并进行经济学意义上的推断？我希望这本书能够提供一套系统化的方法论，帮助我建立起完整的实证研究框架。如果书中能包含一些经典的经济学案例，并展示如何用计量方法来验证这些理论，那将是极大的加分项。

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一直以来，我都对计量经济学这个领域抱有浓厚的兴趣，但同时也感到其门槛不低。尤其是当涉及到各种统计模型和推断时，常常会觉得有些力不从心。所以，当我在书店看到《指南：计量经济学》这本书时，我的眼睛立刻就被吸引住了。这本书的书名简洁明了，却蕴含着一种“指引”的力量，似乎预示着它能够为我这样的学习者提供一条清晰的学习路径。我关注的重点在于，这本书是否能够将那些晦涩难懂的计量模型，以一种更加直观和易于理解的方式呈现出来。我希望它不仅仅是罗列公式和定理，而是能够通过生动的案例和深入浅出的讲解，让我真正理解这些工具背后的思想和应用场景。比如，对于 OLS 回归，我希望能看到它如何一步步推导，以及在实际应用中需要注意哪些问题。此外，我非常期待书中能够详细介绍各种异方差、自相关、多重共线性等问题的检验方法和处理策略，因为这些问题在实际数据分析中出现的概率非常高。如果这本书能够提供一些关于模型诊断和选择的清晰指导，那将是我非常看重的。我希望这本书能够帮助我建立起扎实的计量经济学基础，并且能够自信地运用这些知识去分析现实世界中的经济问题。

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这本书的书名本身就充满了吸引力，《指南：计量经济学》，光是这几个字就足以让人对它充满期待。在我个人的学习旅程中，计量经济学一直是那个既让我着迷又令我头疼的领域。理论的严谨性、模型的复杂性以及数据的处理，都曾让我感到不知所措。而这本《指南》的出现，仿佛为我指明了一条清晰的道路。它的封面设计简洁大方，没有过多的花哨装饰，却传递出一种专业和权威感。我拿到它的时候，第一时间翻阅了目录，里面的章节安排非常有条理，从最基础的概念开始，逐步深入到各种复杂的模型和应用。我尤其关注它在数据分析和实证研究方法上的论述，因为这部分往往是理论与实践结合的关键。书中是否能够清晰地解释各种统计检验的原理、如何选择合适的模型、以及如何解释回归结果，这些都是我最看重的。我期待它能用易于理解的方式，将抽象的计量经济学概念具体化，通过丰富的案例和实例，让我能够更好地掌握这些工具，并将其运用到我自己的研究中。这本书的出现，让我对攻克计量经济学这一难题充满了信心，我迫不及待地想要深入其中，去探索它所蕴含的知识宝藏。

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《指南：计量经济学》这个书名，让我立刻联想到了在迷雾中寻路时的那种渴望。计量经济学，这个领域对我来说，既充满了吸引力，又常常伴随着一种难以言喻的困惑。我曾在阅读一些经济学论文时，被那些精巧的模型和复杂的统计推断所吸引，但当我尝试自己去动手进行实证分析时，却常常因为对计量方法掌握不牢而陷入僵局。因此，我非常期待这本书能够为我提供清晰的指引。我关注的重点在于，它是否能够真正地“指南”，而非仅仅是知识的堆砌。我希望它能从最基础的统计概念开始，循序渐进地引导读者进入计量经济学的殿堂。具体来说，我希望它能够详细讲解线性回归模型，包括模型假设、参数估计、假设检验以及置信区间的构建。同时，我也对时间序列分析和面板数据模型非常感兴趣，希望能看到这本书如何清晰地解释这些模型的原理、适用条件以及在实践中的应用。更重要的是，我希望这本书能够强调模型选择的原则以及如何避免和处理模型误设问题。如果书中能提供一些常用的计量软件（如 Stata、R）的教学示例，并展示如何运用这些工具来解决实际经济问题，那将是极大的福音。

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对于一个希望深入理解经济世界运行规律的人来说，计量经济学无疑是不可或缺的工具。《指南：计量经济学》这个书名，恰恰击中了我的痛点。我之前尝试过阅读一些计量经济学的书籍，但往往因为其过于抽象的理论和繁琐的数学推导而感到难以深入。我希望这本《指南》能够提供一种更加接地气、更具操作性的学习体验。我特别关注这本书在讲解各种模型时，是否能结合真实的经济数据和生动的案例。例如，在讲解通货膨胀的计量模型时，我希望看到它如何解释通胀的驱动因素，以及如何用回归分析来量化这些因素的影响。我还希望它能详细介绍在实际研究中常用的各种方法，比如如何构建一个有效的代理变量，如何处理内生性问题，以及如何进行面板数据的固定效应和随机效应估计。另外，我对这本书在模型诊断和选择方面的论述非常感兴趣。一个好的计量研究，不仅在于会使用模型，更在于能够正确地选择模型、诊断模型的有效性，并准确地解释研究结果。如果这本书能提供一些关于如何提高研究严谨性和可信度的建议，那将非常有价值。

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说实话，计量经济学对我而言，一直是一个既令人向往又充满挑战的领域。《指南：计量经济学》这个书名，仿佛为我打开了一扇新世界的大门，让我对攻克这一难题燃起了新的希望。我非常关注这本书能否以一种逻辑清晰、循序渐进的方式，引导我掌握计量经济学的精髓。我期望书中能够详细讲解如何进行因果推断，例如，它是否能清晰地阐述实验设计、准实验设计以及匹配方法在计量经济学中的应用？我希望它能深入探讨断点回归设计（RDD）和双重差分法（DID）等因果推断的经典方法，并提供具体的应用案例。同时，我也对非参数计量方法和机器学习在经济学中的应用很感兴趣，希望能了解一些前沿的研究技术。更重要的是，我希望这本书能够帮助我建立起批判性思维，学会如何审视和评价他人的计量研究，以及如何避免在自己的研究中犯下常见的计量错误。如果书中能提供一些关于论文写作的建议，特别是关于计量部分的表述和解释，那将是对我极大的帮助。

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我一直认为，经济学研究的魅力在于它能够解释我们所处的这个复杂的世界，《指南：计量经济学》这本书的书名，恰好捕捉到了我这种渴望。我希望通过这本书，能够掌握一套严谨而有效的分析工具，去探究经济现象背后的规律。我关注这本书是否能够深入浅出地讲解计量经济学的核心理论，比如，它是否能清晰地解释最大似然估计、广义矩估计等方法？我希望它能详细介绍如何运用回归分析来检验经济理论，并讨论在实际应用中可能遇到的各种问题，例如遗漏变量偏误、测量误差偏误等。我对书中关于时间序列模型的部分尤为期待，希望能够学习如何运用 GARCH 模型来分析波动性，或者如何使用向量自回归（VAR）模型来研究宏观经济变量之间的动态关系。此外，我希望这本书能够提供一些关于如何进行模型诊断和选择的实用建议，例如如何通过残差图、信息准则等方法来判断模型的优劣。如果书中能够包含一些经典的计量经济学研究案例，并展示如何运用书中介绍的方法来复现这些研究，那将是我非常乐于见到的。

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说实话，当我看到《指南：计量经济学》这个书名时，我的第一反应是：又一本教材？经济学领域充斥着各种各样的书籍，从入门到高深，选择起来确实让人眼花缭乱。然而，这本书的封面设计和整体风格，却又有一种莫名的吸引力，让我忍不住想要一探究竟。我特别关注那些能够真正提升我分析能力的书籍，而不是仅仅停留在理论的堆砌。我希望这本书能够提供一些实用的技巧和方法，帮助我更好地理解经济现象背后的逻辑，并且能够独立地进行数据分析。我设想，它应该会从最基础的统计概念讲起，然后逐步过渡到各种回归模型、时间序列分析、面板数据等等。更重要的是，我希望它能够强调模型选择、诊断和解释的重要性，毕竟，一个看似复杂的模型，如果不能被正确地理解和应用，也只是纸上谈兵。此外，我对书中是否包含一些常用的计量软件（如Stata, R, EViews）的操作指南或者案例分析很感兴趣。毕竟，在当今大数据时代，熟练掌握数据分析工具是必不可少的。我对这本书的期望很高，希望它能成为我计量经济学学习路上的得力助手。

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当我第一次接触到计量经济学这个领域时，我就被它所蕴含的严谨性和实践性所吸引。然而，随之而来的便是各种复杂的模型和统计方法的挑战。《指南：计量经济学》这本书的书名，如同一个承诺，预示着它将为我提供一份可靠的地图，引领我穿越计量经济学的迷宫。我特别希望这本书能够以一种清晰、系统的方式，向我介绍各种关键的计量方法，例如，它是否能详细讲解如何构建和估计面板数据模型，包括如何处理截面相关性和时间序列相关性？我希望它能深入探讨工具变量法和内生性问题的解决之道，因为这在许多实证研究中都至关重要。另外，我也非常期待书中能够提供关于模型选择的指导，例如，如何通过信息准则（如 AIC、BIC）来选择最佳模型，以及如何进行稳健性检验来验证研究结果。如果书中能够包含一些关于计量经济学软件（如 EViews）的实际操作演示，并辅以不同领域的经济学案例，那将极大地提升我的学习兴趣和实操能力。

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在我的学习经历中，计量经济学一直是我需要不断啃的“硬骨头”。那些密集的公式、严谨的推导，常常让我感觉像是置身于一个复杂的迷宫，而《指南：计量经济学》这本书的出现，仿佛为我点亮了一盏指路明灯。我期待这本书能够以一种更加易于理解的方式，将计量经济学的核心概念和方法传授给我。我尤其关注它在介绍各种回归模型时的清晰度，比如，是否能详细解释 OLS 的基本原理，以及在实际应用中如何处理模型假设被违反的情况。我希望能看到书中包含关于时间序列分析的详细内容，包括 ARIMA 模型、协整分析等，因为这些在宏观经济研究中非常重要。同时，我也对面板数据模型很感兴趣，希望能了解固定效应和随机效应模型的区别与应用。更重要的是，我希望这本书能够强调模型选择和诊断的重要性，以及如何进行稳健性检验，确保研究结果的可信度。如果书中能提供一些关于计量软件（如 Stata 或 R）的实践操作指南，并辅以真实的数据案例，那将大大提升我的学习效率和兴趣。

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