应用计量经济学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:沃尔特·恩德斯

出品人:

页数:374

译者:杜江

出版时间:2012-8

价格:69.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111388012

丛书系列:经济教材译丛

图书标签:

• 计量经济学
• 时间序列分析
• 时间序列
• 经济学
• 数学
• 金融
• 计量经济学，时间序列分析
• 教材
• 计量经济学
• 应用计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 面板数据
• 因果推断
• 模型构建
• 数据分析

应用计量经济学：洞悉经济现象的利器 本书旨在为读者提供一套系统、全面的经济学研究方法论，聚焦于如何运用量化工具和统计模型来分析真实的经济现象，揭示其内在规律，并为决策提供科学依据。我们深信，理解和掌握应用计量经济学，不仅是经济学研究者必备的技能，也是政策制定者、金融分析师、市场研究员等各类专业人士洞察经济世界、把握发展机遇的强大武器。 本书内容严谨，逻辑清晰，理论阐述深入浅出，旨在帮助读者从宏观经济的波动到微观经济个体的行为，从金融市场的运行到劳动力市场的变迁，都能找到一套行之有效的研究框架。我们不会局限于纯粹的理论推导，而是将重点放在理论与实践的结合上，通过大量的案例分析和数据模拟，让读者亲身体验如何将抽象的经济理论转化为可操作的研究方案。 第一部分：计量经济学基础与数据准备 在开始深入探讨复杂的计量模型之前，我们首先需要打下坚实的基础。本部分将带领读者回顾计量经济学的核心概念，包括随机变量、概率分布、统计推断等基础知识。我们将详细介绍回归分析的基本原理，包括简单线性回归和多元线性回归的假设、参数估计和假设检验。这部分是后续所有高级模型的基础，理解透彻将事倍功半。 数据是计量经济学的灵魂。因此，我们花费大量篇幅讲解数据的获取、清洗和整理。从各类经济数据库的介绍（如世界银行、IMF、CEIC、Wind等），到如何利用编程语言（如Python、R）进行数据爬取和预处理，再到常见的缺失值处理、异常值检测和变量转换等技巧，都将一一呈现。我们强调数据质量的重要性，并指导读者如何识别和处理可能影响分析结果的各种数据问题。此外，我们还将介绍不同类型经济数据的特点，如时间序列数据、面板数据、截面数据等，以及它们各自的适用性和局限性。 第二部分：经典计量模型与应用 本部分将系统介绍计量经济学中最常用、最经典的回归模型，并结合实际案例展示其应用。 线性回归模型的拓展与改进： 我们将深入探讨异方差、自相关等违背经典线性回归模型假设的情况，并介绍最小二乘法（OLS）的局限性，以及如何通过加权最小二乘法（WLS）、广义最小二乘法（GLS）等方法来解决这些问题。同时，我们将引入稳健标准误（Robust Standard Errors）的概念，让读者理解如何在存在异方差或自相关的情况下，依然能够获得可靠的统计推断。 虚拟变量的妙用： 政策变动、季节性因素、制度改革等往往难以直接量化，这时虚拟变量就派上了用场。我们将详细讲解虚拟变量的构造、解释以及在回归模型中的应用，例如如何分析某个政策的出台对经济变量的影响，或者不同地区、不同群体之间的差异。 联立方程模型： 经济系统中很多变量之间存在相互影响，形成联立方程。本书将介绍联立方程模型的基本概念，包括内生性问题，并讲解解决内生性问题的常用方法，如工具变量法（Instrumental Variables, IV）和两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）。我们将通过实际案例，例如教育年限与收入之间的相互影响，来解释这些方法的实际应用。 时间序列分析： 经济数据往往具有时间依赖性，时间序列分析是处理这类数据的利器。本部分将介绍平稳性检验（ADF检验、PP检验）、协整检验（Engle-Granger、Johansen）、自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分移动平均模型（ARIMA）。我们还将介绍向量自回归模型（VAR）及其在宏观经济预测中的应用。 面板数据模型： 面板数据能够同时捕捉个体和时间维度的信息，提供更丰富的信息量。本书将详细介绍固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model），并指导读者如何选择合适的面板数据模型。我们将通过分析企业投资行为、居民消费支出等案例，展示面板数据模型的强大威力。 第三部分：进阶计量方法与前沿探索 在掌握了经典计量模型之后，本书将进一步带领读者探索更复杂、更前沿的计量经济学方法，以应对更具挑战性的研究问题。 模型选择与诊断： 如何选择最适合研究问题的模型？如何检验模型的拟合优度？本部分将介绍各种模型选择准则（如AIC、BIC），以及残差分析、异方差检验、自相关检验、多重共线性检验等模型诊断方法，确保模型的有效性和可靠性。 非线性模型： 很多经济关系并非简单的线性关系，本书将介绍常见的非线性模型，如对数线性模型（Log-Linear）、指数模型（Exponential）等，并探讨如何处理非线性关系。 离散选择模型： 当被解释变量是定性变量时，如是否购买某种商品、是否选择某种教育方式等，我们需要使用离散选择模型。本部分将详细介绍Logit模型和Probit模型，并展示它们在消费者行为分析、劳动力市场研究等领域的应用。 生存分析（Survival Analysis）： 生存分析是分析事件发生时间概率的模型，在经济学中常用于研究企业破产时间、员工离职时间、产品生命周期等问题。本书将介绍Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险模型等基本概念和应用。 因果推断的计量方法： 经济学研究的核心目标之一是识别因果关系。本部分将深入探讨识别因果关系的挑战，并介绍多种计量方法，如断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）、双重差分法（Difference-in-Differences, DID）、倾向得分匹配法（Propensity Score Matching, PSM）等，帮助读者更严谨地识别和估计因果效应。 机器学习在计量经济学中的应用： 随着大数据时代的到来，机器学习方法在经济学研究中的应用越来越广泛。本书将介绍一些与计量经济学相关的机器学习算法，如Lasso、Ridge回归、随机森林、梯度提升等，并探讨它们在预测、变量选择和非线性关系建模等方面的优势。 第四部分：实证案例分析与软件实践 理论学习固然重要，但将理论付诸实践才是检验学习成果的唯一标准。本部分将通过一系列精心挑选的真实经济学研究案例，引导读者一步步完成从研究问题设定、数据收集、模型构建到结果解释的全过程。 我们将结合常用的计量经济学软件（如Stata, EViews, R, Python）进行操作演示。读者可以跟随书中的步骤，在自己的电脑上复现分析过程，加深对理论知识的理解，并熟练掌握软件的使用技巧。案例涵盖宏观经济波动、金融风险管理、劳动力市场分析、教育经济学、健康经济学、环境经济学等多个领域，力求展现应用计量经济学在解决广泛经济问题中的多样性和有效性。 结语 应用计量经济学是一门充满魅力的学科，它赋予我们理解和塑造经济世界的强大能力。本书的目标是成为您探索经济学奥秘、解决现实经济问题的得力助手。我们鼓励读者在学习过程中保持批判性思维，不断质疑和探索。希望本书能点燃您对应用计量经济学的研究热情，并为您未来的学术或职业生涯打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

导师给我推荐的这本书，说very accessible... 我看了之后表示，还是需要econometric basic knowledge，包括matrix 才能做到accessible 不可否认，里面介绍的各种time series model对初学者来说还是很易理解的，而且每个后面都有example解析，强推  

评分☆☆☆☆☆

导师给我推荐的这本书，说very accessible... 我看了之后表示，还是需要econometric basic knowledge，包括matrix 才能做到accessible 不可否认，里面介绍的各种time series model对初学者来说还是很易理解的，而且每个后面都有example解析，强推  

评分☆☆☆☆☆

这本书做实证时拿来参考是可以滴，刚入门时看收益会比较大，不过书上还是有一些些原则上的错误，毕竟作者不是学理论的。做实证研究，还是先弄清理论吧。如果理论学得好的话，还是直接读paper吧，其实书上的那些例子其实挺傻的。  

评分☆☆☆☆☆

不怎么涉及具体的证明，基本上都是在使用例子进行阐述，学完这个可以对计量经济学的思维方法有很好的把握。

评分☆☆☆☆☆

这本书做实证时拿来参考是可以滴，刚入门时看收益会比较大，不过书上还是有一些些原则上的错误，毕竟作者不是学理论的。做实证研究，还是先弄清理论吧。如果理论学得好的话，还是直接读paper吧，其实书上的那些例子其实挺傻的。  

评分☆☆☆☆☆

我花了相当长的时间来消化这本书中关于时间序列分析的部分，感觉作者在理论深度和实际应用之间找到了一个非常微妙的平衡点。它并没有满足于停留在教科书式的公式推导上，而是大量引入了现实经济数据案例，通过具体的模型设定和参数估计过程，展示了理论如何转化为可操作的分析框架。比如，在处理非平稳性问题时，书中对单位根检验方法的演进过程讲解得极为透彻，从ADF到KPSS，每一步的逻辑衔接都如同抽丝剥茧般清晰。更让我欣赏的是，作者非常坦诚地讨论了模型选择的局限性和潜在的误区，这对于培养批判性思维至关重要。读完相关章节，我感觉自己不仅仅是学会了如何运行一个ARIMA模型，而是真正理解了为什么需要这个模型，以及在何种情境下它可能是最合适的选择。这种深入骨髓的讲解，远远超越了一般教材的广度，更侧重于一种方法论的精深掌握。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和辅助材料（假设存在）的组织方式堪称典范。如果能提供高质量的编程代码示例（无论是R还是Python），那将是如虎添翼。我希望这些代码不仅是展示最终结果，而是能够清晰地注释每一步操作背后的经济学或统计学意图。例如，当介绍到GMM估计时，我非常期待能看到一个完整的、可运行的脚本，其中清晰地标明了工具变量的选择标准和识别条件的检验过程。对于一个习惯于“动手实践”的学习者来说，这种即时反馈的学习回路至关重要。如果这些辅助材料能够保持更新，及时跟进软件和方法论的最新发展，那么这本书的价值将得到几何级的提升。它不再仅仅是一本静态的知识载体，而是一个动态的学习平台，引导读者紧跟领域前沿，这一点非常关键。

评分☆☆☆☆☆

从一个资深从业者的角度来看，这本书最让我惊喜的是它对“内生性”这一计量经济学核心难题的处理深度。许多入门书籍往往将此一带而过，或者仅给出表面化的解决方案。然而，这本书花了大量篇幅细致剖析了内生性的各种来源——从遗漏变量偏误到反向因果关系，再到测量误差，并且针对每一种情况，提供了层次分明的应对策略。从传统的工具变量法到更现代的半参数方法，作者的讲解兼顾了理论的精确性和实际操作的可行性。他没有宣扬任何一种方法是万能的灵丹妙药，而是强调了根据具体问题的性质来审慎选择工具或策略的重要性。这种审慎的态度和对复杂性的坦然接受，体现了作者深厚的学术功底和对实践的深刻理解。读完这部分，我感觉自己在面对真实世界中那些“脏数据”和复杂因果关系时，信心和工具箱都得到了极大的充实。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格，说实话，带有一种老派学者的严谨和一丝不苟，但绝非枯燥乏味。作者的叙述逻辑性极强，每一个新概念的引入都建立在前一个知识点坚实的基础之上，使得整个知识体系呈现出一种高度的内在一致性。阅读过程中，我几乎不需要频繁地回溯前面的章节来确认某个术语的定义或某个假设的前提。特别是在探讨面板数据模型时，作者对于固定效应和随机效应的哲学差异进行了深入的探讨，这种对模型背后经济学含义的追问，极大地提升了阅读的层次感。它不只是告诉你“怎么做”，更重要的是让你思考“为什么要这么做”。对于希望将计量方法应用于严肃学术研究的人来说，这种对内在逻辑的执着追求，无疑是极大的财富。我甚至发现，某些我过去在其他资料中感到困惑的细节，在这本书中得到了非常流畅和有说服力的解释。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常吸引人，封面采用了简洁而富有现代感的排版，主色调沉稳大气，给人一种专业可靠的感觉。内页的纸张质感也相当不错，触感细腻，字迹清晰，即使长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。尤其值得称赞的是，排版布局非常合理，图表和公式的插入位置恰到好处，使得复杂的概念在视觉上得到了很好的分解和梳理。对于初次接触该领域的读者来说，这种清晰的视觉呈现无疑大大降低了阅读门槛。虽然内容本身可能需要一定的数学和统计学基础，但这本书在如何构建和解读模型方面所下的功夫，从版式设计上就得到了体现——它努力让晦涩的知识变得更容易被消化。拿到手里就能感受到作者对细节的关注，这不仅仅是一本教科书，更像是一件精心制作的工具，让人愿意时常翻阅和使用。总而言之，这本书在物理形态上的优秀表现，为接下来的深入学习打下了良好的心理基础，让人对接下来的内容充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

编排有点乱，这里说一点那里说一点，可能是翻译的关系或者是外国人写书的关系？。而且是纯理论的书，没有涉及软件操作的方面。

评分☆☆☆☆☆

内容非常好的书，很佩服把自己的建模经验也写了进去

评分☆☆☆☆☆

能看懂这本书而且看的下去这本书的人，简直不是人。

评分☆☆☆☆☆

6年前读过这本书的第二版中文版。现在重读第三版，又有些新的体验和感受。这类书籍除了读，干中学可能更为重要。

评分☆☆☆☆☆

能看懂这本书而且看的下去这本书的人，简直不是人。