现代计量经济学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海财经大学出版社

作者:朱平芳

出品人:

页数:270

译者:

出版时间:2004-6

价格:22.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810980463

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 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
• 数据分析
• 金融经济学

好的，这是一本名为《现代计量经济学》的图书简介，内容围绕计量经济学领域的重要分支和前沿应用展开，完全不涉及“现代计量经济学”这一特定书名及其具体内容： --- 计量经济学前沿与应用：理论模型与实证检验 图书简介 本专著深入探讨了计量经济学的核心理论、经典模型以及近年来兴起的复杂数据处理与前沿计量技术。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在为高级本科生、研究生以及对经济学实证研究有浓厚兴趣的专业人士，提供一套系统而深入的计量分析工具箱。本书强调从经济学直觉出发，衔接到严谨的数学推导，最终落脚于真实的经济数据检验，全面覆盖了计量经济学从基础到高端的各个方面。 第一部分：计量经济学的基石与回归分析的深化 本书伊始，聚焦于计量经济学的理论基础，特别是经典线性回归模型（CLRM）的深入剖析。我们不仅仅停留在高斯-马尔可夫定理的陈述，而是着重探讨在实际应用中，OLS估计量面临的各种挑战和应对策略。 1. 经典线性回归模型的局限性与诊断： 详细阐述了多重共线性、异方差性（Heteroskedasticity）和序列相关性（Autocorrelation）的经济学成因、统计后果及其检验方法。重点讲解了如何运用稳健标准误（如White/Huber-White估计）和广义最小二乘法（GLS）来修正模型设定错误，确保推断的有效性。 2. 模型设定的艺术与误差项的复杂性： 深入讨论了函数形式的选择（对数、二次项、交互项等）对模型解释力的影响。此外，专门辟章节探讨了测量误差（Measurement Error）对估计结果的偏误影响，并引入了误差成分模型（Error Components Models）处理面板数据中的不可观测个体异质性。 第二部分：面板数据分析：时空维度的融合 随着经济数据收集能力的提升，面板数据（Panel Data）已成为实证研究的主流。本书将面板数据分析作为核心内容之一，系统介绍各种处理时空关联数据的技术。 1. 静态面板模型：固定效应与随机效应的抉择： 详细对比了固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的内在逻辑和适用条件。特别强调了豪斯曼检验（Hausman Test）的严格应用，并讨论了如何处理平衡面板与非平衡面板数据。 2. 动态面板模型与内生性问题： 面对滞后被解释变量（$Y_{t-1}$）作为解释变量时产生的估计偏误，本书全面介绍了工具变量法（IV）的原理，并重点阐述了Arellano-Bond、Blundell-Bond等广义矩估计（GMM）在处理动态面板中的优势与实施细节。这部分内容对于宏观经济学和金融计量尤为关键。 第三部分：时间序列分析：预测与波动性的刻画 时间序列部分专注于处理非平稳数据和捕捉时间序列数据的动态结构。 1. 非平稳性与协整理论： 首先，系统介绍了时间序列的平稳性检验（如ADF、PP检验），随后深入探讨了协整关系（Cointegration）的概念。重点讲解了恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）两步法和约翰森检验（Johansen Test）在识别长期均衡关系中的应用，并建立了误差修正模型（ECM）以描述短期调整机制。 2. 波动率建模与条件异方差性： 针对金融数据中普遍存在的波动率聚集现象，本书详细介绍了ARCH/GARCH族模型。从最基础的ARCH(q)到更具弹性的GARCH(p,q)、EGARCH以及GJR-GARCH模型，旨在帮助读者精确刻画资产收益率的波动性和杠杆效应。 第四部分：因果推断与计量经济学的现代革命 本书的后半部分转向计量经济学领域最为活跃且富有挑战性的部分——因果关系识别。我们超越了传统的条件独立性假设，专注于如何通过设计或准实验方法构建有效的比较组。 1. 工具变量法（IV）的扩展与严谨应用： 除了基础的内生性处理，本书探讨了局部平均处理效应（LATE）的估计，以及如何识别和应用合适的工具变量，特别是当工具变量仅对部分人群（Compliers）有效时的情况。 2. 准实验方法：断点回归与双重差分： 断点回归设计（RDD）： 详细阐述了清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD）的设计逻辑、估计方法（如局部线性回归）和有效性检验，强调其在政策评估中的强大作用。 双重差分法（DID）： 深入讲解了DID的识别前提——平行趋势假设的检验与论证。同时，介绍了多种DID的扩展形式，如多期DID和合成控制法（Synthetic Control Method），以应对更复杂的政策干预场景。 3. 倾向得分匹配（PSM）： 讨论了如何通过匹配受处理组和对照组，来模拟随机对照试验（RCT）。重点在于倾向得分的估计（Logit/Probit模型）以及各种匹配算法（最近邻匹配、核匹配）的优劣及其对“共同支撑”条件的依赖性。 第五部分：高维数据与机器学习在经济学中的融合 面对经济学中日益增长的高维数据（如大量宏观或微观变量），本书引入了处理大数据集的现代统计工具。 1. 维度缩减技术： 介绍了主成分分析（PCA）在构建宏观经济指数（如经济活动指标）中的应用，以及因子模型在金融资产定价中的地位。 2. 正则化回归方法： 重点讲解了LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）和岭回归（Ridge Regression），它们不仅能有效处理多重共线性，还能自动进行变量选择，这对于构建具有良好预测能力的经济模型至关重要。 --- 本书的特色在于平衡了理论的深度与实证的可操作性。每章节均配有详尽的Stata/R代码示例，确保读者能够立即将所学知识应用于实际数据分析中。通过学习本书，读者将构建起一套全面、灵活且与时俱进的计量分析框架，能够独立、批判性地评估和构建经济学研究的实证证据。

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这本书的内容编排实在是令人印象深刻，它在处理那些繁复的统计检验和估计方法时，展现出了一种令人信服的教学技巧。作者似乎深谙读者的“痛点”，总是能在我即将感到困惑的那个节点，及时抛出一个简明扼要的例子，将抽象的数学推导具象化。例如，在讲解异方差性对OLS估计量的影响时，书中不仅给出了理论证明，还巧妙地穿插了一个关于收入不平等的实际案例，让我立刻明白了为何在实证分析中必须进行修正。此外，本书对时间序列模型的处理尤其出色，从基础的平稳性检验到高阶的ARCH/GARCH模型的选择和应用，层次分明，循序渐进。我欣赏作者没有过多地陷入过于底层的数学证明细节（那些可以在参考书目中找到），而是将重点放在了“如何应用”和“如何解释结果”上，这对于希望将理论应用于实际研究的读者来说，无疑是最大的福音。读完相关章节，我感觉自己仿佛完成了一次系统的、高强度的实战训练，而不仅仅是看了一堆枯燥的公式。

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这本书的深度和广度达到了一个非常令人尊敬的平衡点。我惊讶地发现，它在基础的回归分析介绍之后，并没有止步于传统的线性模型，而是迅速地扩展到了半参数和非参数估计的领域。对于那些对前沿研究感兴趣的读者，这本书绝对是一个宝库。它清晰地阐述了如分位数回归、广义矩估计（GMM）等工具变量方法的适用场景和局限性，而且，作者在介绍这些高级主题时，并没有采用那种高高在上的说教口吻，而是用一种鼓励探索的语气，引导我们去思考“为什么”而不是仅仅“是什么”。我特别喜欢它在每一个高级主题的结尾处设置的“深入思考”小节，它往往会提出一些当前计量经济学研究中尚未完全解决的问题，极大地激发了我的好奇心。这本书的视野非常开阔，它不仅关注于方法论的完善，还时不时地会穿插一些关于政策评估和微观经济学实证研究的思考，使得计量这门工具学科充满了人文关怀和现实意义，非常适合作为研究生阶段的进阶教材。

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这本书的语言风格有一种独特的学术魅力，它既保持了学术写作应有的精准和严密，又在关键处流露出一种作者对这门学科近乎热忱的执着。读起来，我能感受到作者在力求做到“不留死角”的同时，也努力让晦涩的数学逻辑变得“可被接近”。那些对数学基础较为薄弱的读者可能会在初期的概率论和统计推断部分略感吃力，但作者的应对策略非常高明——他没有削减核心内容，而是通过在脚注中提供不同层次的数学背景知识链接，允许读者根据自己的准备程度选择性地深入。最让我印象深刻的是，作者在构建模型时，总是会先从一个直观的、非正式的描述开始，然后再引入严格的数学框架，这种“先感性认识，后理性升华”的结构，极大地降低了学习的认知门槛。读完这本书，我感觉自己不再是简单地学会了“使用”某些计量工具，而是真正理解了这些工具背后的设计哲学和适用边界，这才是真正的高水平教学。

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我必须称赞本书在配套资源方面的完善程度。尽管我主要依赖纸质书进行阅读，但书中频繁引用的那些“（参见附录中的R代码/Stata模块）”的提示，极大地提升了学习效率。我下载了配套的在线资源包，发现代码的注释极其详尽，几乎可以看作是另一本操作指南。作者似乎对现代计量软件的生态环境非常熟悉，他没有仅仅停留在理论层面，而是切实地考虑了读者在实际操作中可能遇到的软件兼容性或命令使用上的困难。例如，对于面板数据模型的选择，书中不仅解释了固定效应和随机效应的理论差异，还直接给出了在主流软件中执行Hausman检验的具体命令和结果解读模板，这种“手把手”的教学方式，对于那些需要快速上手进行数据分析的研究人员来说，简直是太友好了。这种对理论与实践之间“最后一公里”的关注，使得这本书的实用价值远超一般纯理论书籍。

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这本书的装帧设计颇具匠心，硬壳封面采用了一种略带磨砂质感的深蓝色，手感沉稳又不失高雅，中央烫金的字体在灯光下低调地闪烁着，显示出一种专业和权威感。内页纸张的选择也很有考究，那种米白色调的纸张，不仅保护了读者的视力，也使得原本复杂的公式和图表在排版上显得格外清晰。我特别喜欢它在图表注释上的处理，每一个模型的示意图旁都有详细的文字说明，即便是初次接触这类模型的读者也能很快抓住重点。在阅读过程中，我发现作者在梳理理论脉络时，非常注重逻辑的递进性，每一个章节的过渡都非常自然，没有那种生硬的“硬塞”感。它更像是一位经验丰富的导师，引导着你一步步深入到计量经济学的核心领域。不过，如果说有什么可以改进的地方，也许是希望在某些经典模型的历史背景介绍上能再增加一些趣味性的描述，毕竟理论的魅力也离不开它诞生的时代背景。总体而言，从阅读体验上来说，这本书无疑是市场上同类教材中的佼佼者，兼顾了学术的严谨与阅读的舒适性。

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