具体描述
《21世纪经济与管理精编教材•经济学系列•计量经济学入门》主要内容：介绍计量经济学的发展过程，复习统计分析的基本概念，介绍回归分析的基本方法，讨论简单的回归分析模型及回归分析结果的检验。《21世纪经济与管理精编教材•经济学系列•计量经济学入门》重点分析回归分析在实际应用中会遇到的三大问题，讨论多变量回归分析模型，以及实际应用中对假设条件的检验和对问题纠正的方法。《21世纪经济与管理精编教材•经济学系列•计量经济学入门》根据数据类型的不同，介绍对不同类型数据的各种回归分析模型。
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目录信息
读后感
我们先来看经济和金融的区别（别笑，我知道很多人不懂），确实，两者本科甚至研究生的就业是趋同的。但从学术角度，还是有方向上的差异。两者本质上研究的都是人类的活动，属于社会人文学科。经济强调宏观层面的生产、消费、市场供需及资源配置。而金融侧重于分析微观的金融市...
评分我们先来看经济和金融的区别（别笑，我知道很多人不懂），确实，两者本科甚至研究生的就业是趋同的。但从学术角度，还是有方向上的差异。两者本质上研究的都是人类的活动，属于社会人文学科。经济强调宏观层面的生产、消费、市场供需及资源配置。而金融侧重于分析微观的金融市...
评分我们先来看经济和金融的区别（别笑，我知道很多人不懂），确实，两者本科甚至研究生的就业是趋同的。但从学术角度，还是有方向上的差异。两者本质上研究的都是人类的活动，属于社会人文学科。经济强调宏观层面的生产、消费、市场供需及资源配置。而金融侧重于分析微观的金融市...
评分我们先来看经济和金融的区别（别笑，我知道很多人不懂），确实，两者本科甚至研究生的就业是趋同的。但从学术角度，还是有方向上的差异。两者本质上研究的都是人类的活动，属于社会人文学科。经济强调宏观层面的生产、消费、市场供需及资源配置。而金融侧重于分析微观的金融市...
评分我们先来看经济和金融的区别（别笑，我知道很多人不懂），确实，两者本科甚至研究生的就业是趋同的。但从学术角度，还是有方向上的差异。两者本质上研究的都是人类的活动，属于社会人文学科。经济强调宏观层面的生产、消费、市场供需及资源配置。而金融侧重于分析微观的金融市...
用户评价
在我开始阅读《计量经济学入门》这本书之前，我对计量经济学的概念一直停留在一种模糊而遥远的认知层面，总觉得它是一门需要深厚数学功底和统计学背景的学科。然而，这本书以其极具亲和力且条理分明的讲解方式，彻底改变了我对计量经济学的看法，让我真正领略到了它在理解经济世界中所扮演的独特而重要的角色。 本书作者的讲解风格非常独特，他并没有一开始就灌输复杂的公式和模型，而是从经济学研究中最根本的问题——如何利用经验数据来检验和量化经济理论——出发，为读者建立起计量经济学的基本框架。我尤其欣赏作者在引入“变量”和“模型”这两个核心概念时，所使用的那些生动贴切的类比。例如，将变量比作经济现象的“可测量属性”，将模型比作描述这些属性之间关系的“简化语言”。 在数据收集和处理的章节，我学到了非常多实用的技巧。作者详细介绍了如何从不同来源获取经济数据，以及如何对原始数据进行必要的清洗和预处理，以确保分析的准确性和有效性。我从中学习到了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行变量的转换（如对数化、标准化），以及如何通过虚拟变量来捕捉分类变量的影响。作者提供的操作指南，无论是概念上的解释还是实践中的建议，都非常具体且具有指导意义。 回归分析是计量经济学中的核心工具，本书对此进行了非常细致且深入的讲解。从最基础的简单线性回归，到涉及多个解释变量的多元回归，作者都一步步地引导读者理解其背后的逻辑和假设。我印象最深刻的是，作者在讲解 OLS（普通最小二乘法）的优良性质时，不仅仅是陈述结论，而是通过直观的图形和通俗的语言，解释了 OLS 如何找到“最合适”的那条回归线。 本书对于模型假设的讲解以及模型诊断的指导，也同样出色。作者反复强调了线性回归模型的各项假设，如误差项的独立性、同方差性、正态性等，并详细说明了如果违背这些假设，会对回归结果产生怎样的影响。更重要的是，作者提供了多种实用的诊断方法，例如通过绘制残差图来检验异方差，以及利用调整 R-squared 来选择最优模型。 让我颇感惊喜的是，书中还对时间序列分析的一些基本概念进行了介绍。虽然是入门级别的讲解，但作者对平稳性、单位根、自相关等关键概念的清晰阐述，为我理解更复杂的经济数据分析奠定了良好的基础。我了解到，时间序列数据在经济学研究中具有特殊的价值，而这些基础知识是深入研究的基石。 在因果推断方面，本书也提供了非常宝贵的视角。作者明确指出，经济学研究的最终目标往往是理解因果关系，而不仅仅是相关关系。他简要介绍了诸如工具变量法、双重差分法等识别因果关系的常用方法，这让我看到了计量经济学在揭示经济现象背后真正驱动力上的强大能力。 我印象深刻的是，作者在讲解模型选择时，强调了“简洁性”和“可解释性”的重要性。他介绍了 AIC、BIC 等信息准则，并鼓励读者在保证模型解释能力的前提下，选择结构更简单的模型，以避免过度拟合。 总而言之，《计量经济学入门》这本书不仅仅是一本传授计量经济学方法的工具书，更是一本开启我对经济学研究兴趣的启蒙之作。它以其严谨的逻辑、丰富的案例和清晰的讲解，为我这个初学者提供了坚实的基础，并极大地提升了我运用数据分析经济问题的信心。
评分在我翻开《计量经济学入门》之前，我对计量经济学的印象，就如同面对一本厚重的统计学教科书，充满了复杂的公式和晦涩的术语，让我望而却步。我总觉得，要真正理解经济现象的运行规律，需要极高的数学天赋和扎实的统计学功底，这让我对计量经济学一直心存敬畏，却又不敢轻易尝试。然而，这本书以一种极其友善、耐心且逻辑严谨的方式，彻底改变了我对计量经济学的固有认知，为我打开了认识经济世界的新视角。 本书作者的讲解方式非常出色，他并没有急于介绍各种复杂的模型，而是从经济学研究中最根本的问题——如何利用经验数据来检验和量化经济理论——出发，为读者建立起计量经济学的基本框架。我尤其欣赏作者在引入“变量”和“模型”这两个核心概念时，所使用的那些生动贴切的类比。例如，将变量比作经济现象的“可测量属性”，将模型比作描述这些属性之间关系的“简化语言”。 在数据收集和处理的章节，我学到了非常多实用的技巧。作者详细介绍了如何从不同来源获取经济数据，以及如何对原始数据进行必要的清洗和预处理，以确保分析的准确性和有效性。我从中学习到了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行变量的转换（如对数化、标准化），以及如何通过虚拟变量来捕捉分类变量的影响。作者提供的操作指南，无论是概念上的解释还是实践中的建议，都非常具体且具有指导意义。 回归分析是计量经济学中的核心工具，本书对此进行了非常细致且深入的讲解。从最基础的简单线性回归，到涉及多个解释变量的多元回归，作者都一步步地引导读者理解其背后的逻辑和假设。我印象最深刻的是，作者在讲解 OLS（普通最小二乘法）的优良性质时，不仅仅是陈述结论，而是通过直观的图形和通俗的语言，解释了 OLS 如何找到“最合适”的那条回归线。 本书对于模型假设的讲解以及模型诊断的指导，也同样出色。作者反复强调了线性回归模型的各项假设，如误差项的独立性、同方差性、正态性等，并详细说明了如果违背这些假设，会对回归结果产生怎样的影响。更重要的是，作者提供了多种实用的诊断方法，例如通过绘制残差图来检验异方差，以及利用调整 R-squared 来选择最优模型。 让我颇感惊喜的是，书中还对时间序列分析的一些基本概念进行了介绍。虽然是入门级别的讲解，但作者对平稳性、单位根、自相关等关键概念的清晰阐述，为我理解更复杂的经济数据分析奠定了良好的基础。我了解到，时间序列数据在经济学研究中具有特殊的价值，而这些基础知识是深入研究的基石。 在因果推断方面，本书也提供了非常宝贵的视角。作者明确指出，经济学研究的最终目标往往是理解因果关系，而不仅仅是相关关系。他简要介绍了诸如工具变量法、双重差分法等识别因果关系的常用方法，这让我看到了计量经济学在揭示经济现象背后真正驱动力上的强大能力。 我印象深刻的是，作者在讲解模型选择时，强调了“简洁性”和“可解释性”的重要性。他介绍了 AIC、BIC 等信息准则，并鼓励读者在保证模型解释能力的前提下，选择结构更简单的模型，以避免过度拟合。 总而言之，《计量经济学入门》这本书不仅仅是一本传授计量经济学方法的工具书，更是一本开启我对经济学研究兴趣的启蒙之作。它以其严谨的逻辑、丰富的案例和清晰的讲解，为我这个初学者提供了坚实的基础，并极大地提升了我运用数据分析经济问题的信心。
评分在翻阅《计量经济学入门》之前，我对计量经济学的认识，充其量停留在那些出现在新闻报道中、用来解释经济现象的复杂图表和统计数字。总觉得这门学科高深莫测，非相关专业人士难以企及。然而，这本书以一种极其友善且富有条理的方式，将我领入了计量经济学的世界，让我深刻体会到它并非高高在上，而是触手可及且极为实用的学问。 本书的作者在引导读者入门时，并没有直接抛出各种高深的术语，而是从经济学研究的本质——如何利用经验数据来检验和理解经济理论——出发。这种“为什么需要计量经济学”的开场，让我一下子就明白了计量经济学的定位和价值。我尤其欣赏作者在讲解“模型设定”这一环节时，所使用的那些贴近生活的案例，比如分析家庭消费支出与收入的关系，或是探究教育水平对就业机会的影响。这些案例生动形象，让我能够迅速理解计量模型是如何抽象和量化复杂的经济关系的。 在数据处理和预备知识的篇章，我学到了非常多实用的技巧。作者详细介绍了如何从公开渠道获取可靠的经济数据，以及如何对原始数据进行必要的清洗和转换，以确保分析的准确性。我从中学习到了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行变量的对数化、平方根化等数学转换，以及如何利用虚拟变量来处理分类变量。这些操作在实际的经济数据分析中至关重要，作者的讲解清晰到位，并且提供了可供参考的代码示例。 回归分析是计量经济学中的核心工具，本书对此进行了非常细致且深入的讲解。从最基础的简单线性回归，到涉及多个解释变量的多元回归，作者都一步步地引导读者理解其背后的逻辑和假设。我印象最深刻的是，作者在讲解 OLS（普通最小二乘法）的优良性质时，不仅仅是陈述结论，而是通过直观的图形和通俗的语言，解释了 OLS 如何找到“最合适”的那条回归线。 本书对于模型假设的讲解以及模型诊断的指导，也同样出色。作者反复强调了线性回归模型的各项假设，如误差项的独立性、同方差性、正态性等，并详细说明了如果违背这些假设，会对回归结果产生怎样的影响。更重要的是，作者提供了多种实用的诊断方法，例如通过绘制残差图来检验异方差，以及利用调整 R-squared 来选择最优模型。 让我颇感惊喜的是，书中还对时间序列分析的一些基本概念进行了介绍。虽然是入门级别的讲解，但作者对平稳性、单位根、自相关等关键概念的清晰阐述，为我理解更复杂的经济数据分析奠定了良好的基础。我了解到，时间序列数据在经济学研究中具有特殊的价值，而这些基础知识是深入研究的基石。 在因果推断方面，本书也提供了非常宝贵的视角。作者明确指出，经济学研究的最终目标往往是理解因果关系，而不仅仅是相关关系。他简要介绍了诸如工具变量法、双重差分法等识别因果关系的常用方法，这让我看到了计量经济学在揭示经济现象背后真正驱动力上的强大能力。 我印象深刻的是，作者在讲解模型选择时，强调了“简洁性”和“可解释性”的重要性。他介绍了 AIC、BIC 等信息准则，并鼓励读者在保证模型解释能力的前提下，选择结构更简单的模型，以避免过度拟合。 总而言之，《计量经济学入门》这本书不仅仅是一本传授计量经济学方法的工具书，更是一本开启我对经济学研究兴趣的启蒙之作。它以其严谨的逻辑、丰富的案例和清晰的讲解，为我这个初学者提供了坚实的基础，并极大地提升了我运用数据分析经济问题的信心。
评分读完这本《计量经济学入门》，我感觉自己像是从一片混沌的经济学理论迷雾中，找到了一束指引方向的灯塔。在此之前，我总觉得计量经济学离我非常遥远，那些复杂的公式和统计术语，仿佛是一道道难以逾越的高墙，阻碍了我探索经济世界真相的脚步。然而，这本书的作者以一种极其耐心且循序渐进的方式，将我领入了计量经济学的殿堂。 从最基础的概念讲起，比如什么是变量，什么是模型，它们在经济学研究中扮演着怎样的角色，作者都进行了非常细致的阐述。我尤其欣赏作者在讲解“模型设定”这一环节时，并没有直接抛出各种模型的名称，而是先从构建一个能够反映经济现实的简化的模型开始。通过生动的例子，例如分析教育和收入的关系，作者一步步地展示了如何从一个初步的想法，到一个可以进行数据检验的计量模型。 在数据准备和处理的章节，我才真正体会到“垃圾进，垃圾出”的真谛。作者非常细致地介绍了如何获取可靠的数据，如何识别和处理数据中的错误，包括缺失值、异常值以及不一致的格式。书中提供的各种数据清洗技巧，例如如何进行变量的对数化、如何生成虚拟变量来处理分类数据，都非常实用，而且作者总是会给出具体的 R 或 Stata 代码示例，这对于我这样一个想要动手实践的读者来说，无疑是极大的帮助。 回归分析是计量经济学中最核心的部分，这本书对此进行了非常深入浅出的讲解。从简单线性回归开始，作者就非常注重解释模型的假设条件，以及违反正态性、同方差性等假设可能带来的后果。当讲解到多重回归时，作者对“多重共线性”的解释，我至今记忆犹新。作者通过形象的比喻，说明了当解释变量之间高度相关时，它们对被解释变量的影响就会变得模糊不清，难以区分。 本书对于模型评估的讲解也非常到位。作者不仅介绍了 R-squared 这一我们熟知的指标，还详细讲解了调整 R-squared、F 检验等。我特别喜欢作者在讲解 P 值时，并没有把它仅仅当作一个判断“显著”与否的工具，而是将其放在了假设检验的整个逻辑框架中去解释。这让我理解了 P 值背后的含义，以及它与统计显著性水平之间的关系。 让我感到惊喜的是，书中还专门用了一章的篇幅来介绍时间序列分析的初步知识。虽然我接触时间序列分析的时间不长，但作者对平稳性、单位根、自相关等概念的讲解，为我打下了坚实的基础。理解这些概念，对于后续学习 ARIMA 模型、格兰杰因果检验等内容至关重要。 在模型诊断方面，这本书提供了非常全面的指导。作者详细介绍了如何通过绘制残差图、QQ 图等来检查模型是否满足假设条件。例如，当残差图呈现出某种非随机的模式时，就提示我们模型可能存在问题，需要进一步的诊断和改进。这种“自我检查”的能力，对于提升模型的可靠性至关重要。 本书在解释因果关系方面的内容，也让我受益匪浅。经济学研究往往关注的是因果关系，而不是简单的相关关系。作者介绍了诸如工具变量法、双重差分法等识别因果关系的常用方法。虽然这些方法有一定的复杂性，但作者的讲解非常清晰，为我打开了理解因果推断的新视角。 让我印象深刻的是，书中在解释“模型选择”这一问题时，作者提供了多种原则和方法，例如信息准则（AIC、BIC）和交叉验证等。这让我明白，选择一个好的模型，不仅仅是追求 R-squared 的最大化，还需要综合考虑模型的解释能力、预测能力以及简洁性。 总而言之，《计量经济学入门》这本书不仅仅是一本介绍计量经济学方法的教科书，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我理解经济现象背后的规律。它让我看到了计量经济学在解决实际经济问题中的强大力量，也极大地增强了我用数据说话的信心。
评分在拿起《计量经济学入门》这本书之前，我一直觉得计量经济学是经济学领域里的一道“技术门槛”，充斥着晦涩难懂的公式和统计符号，距离我所理解的宏观经济运行规律似乎有些遥远。然而，这本书以一种非常人性化且逻辑严密的风格，将我从这种误解中解脱出来，让我看到了计量经济学作为连接经济理论与现实世界的桥梁的真正价值。 本书作者的讲解方式非常独特，他并没有急于介绍各种复杂的模型，而是从经济学研究的基本问题出发——我们如何量化和验证那些抽象的经济理论？这种“为什么”的开场，让我立刻对计量经济学产生了亲近感，并理解了它的核心意义。我尤其欣赏作者在引入“变量”和“模型”这两个基本概念时，所使用的生动类比，例如将变量看作经济现象的“可测量属性”，将模型视为描述这些属性之间关系的“简化语言”。 在数据收集和处理的章节，我学到了非常多实用的技巧。作者详细介绍了从不同来源获取经济数据的方法，以及如何对原始数据进行清洗和预处理，以保证分析的有效性。我从中学习到了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行变量的转换（如对数化、标准化），以及如何通过虚拟变量来捕捉分类变量的影响。这些操作在实际的经济数据分析中至关重要，作者的讲解清晰到位，并且提供了可供参考的代码示例。 回归分析是计量经济学中的核心工具，本书对此进行了非常细致且深入的讲解。从最基础的简单线性回归，到涉及多个解释变量的多元回归，作者都一步步地引导读者理解其背后的逻辑和假设。我印象最深刻的是，作者在讲解 OLS（普通最小二乘法）的优良性质时，不仅仅是陈述结论，而是通过直观的图形和通俗的语言，解释了 OLS 如何找到“最合适”的那条回归线。 本书对于模型假设的讲解以及模型诊断的指导，也同样出色。作者反复强调了线性回归模型的各项假设，如误差项的独立性、同方差性、正态性等，并详细说明了如果违背这些假设，会对回归结果产生怎样的影响。更重要的是，作者提供了多种实用的诊断方法，例如通过绘制残差图来检验异方差，以及利用调整 R-squared 来选择最优模型。 让我颇感惊喜的是，书中还对时间序列分析的一些基本概念进行了介绍。虽然是入门级别的讲解，但作者对平稳性、单位根、自相关等关键概念的清晰阐述，为我理解更复杂的经济数据分析奠定了良好的基础。我了解到，时间序列数据在经济学研究中具有特殊的价值，而这些基础知识是深入研究的基石。 在因果推断方面，本书也提供了非常宝贵的视角。作者明确指出，经济学研究的最终目标往往是理解因果关系，而不仅仅是相关关系。他简要介绍了诸如工具变量法、双重差分法等识别因果关系的常用方法，这让我看到了计量经济学在揭示经济现象背后真正驱动力上的强大能力。 我印象深刻的是，作者在讲解模型选择时，强调了“简洁性”和“可解释性”的重要性。他介绍了 AIC、BIC 等信息准则，并鼓励读者在保证模型解释能力的前提下，选择结构更简单的模型，以避免过度拟合。 总而言之，《计量经济学入门》这本书不仅仅是一本传授计量经济学方法的工具书，更是一本开启我对经济学研究兴趣的启蒙之作。它以其严谨的逻辑、丰富的案例和清晰的讲解，为我这个初学者提供了坚实的基础，并极大地提升了我运用数据分析经济问题的信心。
评分在阅读《计量经济学入门》之前，我对计量经济学的理解，就如同雾里看花，水中捞月，总觉得它是一门与我距离遥远的学科，充斥着晦涩的公式和统计术语。然而，这本书以一种极其耐心、循序渐进的方式，为我打开了一扇通往经济学研究世界的大门，让我看到了计量经济学作为连接理论与现实的桥梁的强大力量。 本书作者的讲解方式非常独特，他并没有直接抛出复杂的模型，而是从经济学研究最根本的问题——如何利用经验数据来检验和量化经济理论——出发，为读者建立起计量经济学的基本框架。我尤其欣赏作者在引入“变量”和“模型”这两个核心概念时，所使用的那些生动贴切的类比。例如，将变量比作经济现象的“可测量属性”，将模型比作描述这些属性之间关系的“简化语言”。 在数据收集和处理的章节，我学到了非常多实用的技巧。作者详细介绍了如何从不同来源获取经济数据，以及如何对原始数据进行必要的清洗和预处理，以确保分析的准确性和有效性。我从中学习到了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行变量的转换（如对数化、标准化），以及如何通过虚拟变量来捕捉分类变量的影响。作者提供的操作指南，无论是概念上的解释还是实践中的建议，都非常具体且具有指导意义。 回归分析是计量经济学中的核心工具，本书对此进行了非常细致且深入的讲解。从最基础的简单线性回归，到涉及多个解释变量的多元回归，作者都一步步地引导读者理解其背后的逻辑和假设。我印象最深刻的是，作者在讲解 OLS（普通最小二乘法）的优良性质时，不仅仅是陈述结论，而是通过直观的图形和通俗的语言，解释了 OLS 如何找到“最合适”的那条回归线。 本书对于模型假设的讲解以及模型诊断的指导，也同样出色。作者反复强调了线性回归模型的各项假设，如误差项的独立性、同方差性、正态性等，并详细说明了如果违背这些假设，会对回归结果产生怎样的影响。更重要的是，作者提供了多种实用的诊断方法，例如通过绘制残差图来检验异方差，以及利用调整 R-squared 来选择最优模型。 让我颇感惊喜的是，书中还对时间序列分析的一些基本概念进行了介绍。虽然是入门级别的讲解，但作者对平稳性、单位根、自相关等关键概念的清晰阐述，为我理解更复杂的经济数据分析奠定了良好的基础。我了解到，时间序列数据在经济学研究中具有特殊的价值，而这些基础知识是深入研究的基石。 在因果推断方面，本书也提供了非常宝贵的视角。作者明确指出，经济学研究的最终目标往往是理解因果关系，而不仅仅是相关关系。他简要介绍了诸如工具变量法、双重差分法等识别因果关系的常用方法，这让我看到了计量经济学在揭示经济现象背后真正驱动力上的强大能力。 我印象深刻的是，作者在讲解模型选择时，强调了“简洁性”和“可解释性”的重要性。他介绍了 AIC、BIC 等信息准则，并鼓励读者在保证模型解释能力的前提下，选择结构更简单的模型，以避免过度拟合。 总而言之，《计量经济学入门》这本书不仅仅是一本传授计量经济学方法的工具书，更是一本开启我对经济学研究兴趣的启蒙之作。它以其严谨的逻辑、丰富的案例和清晰的讲解，为我这个初学者提供了坚实的基础，并极大地提升了我运用数据分析经济问题的信心。
评分初次接触《计量经济学入门》，我的心情是忐忑又期待的。我一直以来都对经济学有着浓厚的兴趣，但每次面对那些复杂的统计模型和难以理解的公式时，总会有一种无力感。我担心这本“入门”的书，对我来说依旧会是一道难以逾越的鸿沟。然而，这本书的作者以其出色的教学方法，让我彻底打消了这些顾虑，并且成功地将我对经济学的好奇心，转化为对计量经济学研究的浓厚兴趣。 本书的开篇，作者并没有直接讲解模型，而是先花了大量篇幅阐述计量经济学的基本逻辑和研究范式。他从“为什么我们需要计量经济学”这个问题出发，生动地解释了如何将抽象的经济理论转化为可被数据验证的命题。我尤其喜欢作者在讲解“模型设定”时，所举的那些非常贴近生活，又具有代表性的案例，比如分析教育年限对工资水平的影响，或是探究广告投入对销售额的促进作用。这些案例让我立刻体会到计量经济学在理解现实世界中的强大作用。 在数据收集和处理的部分，作者展现了他严谨的学术态度和丰富的实践经验。他详细介绍了如何获取可靠的经济数据，以及如何对原始数据进行必要的清洗和预处理，以确保分析的准确性和有效性。我从中学习到了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行变量的转换（如对数化、标准化），以及如何通过虚拟变量来捕捉分类变量的影响。作者提供的操作指南，无论是概念上的解释还是实践中的建议，都非常具体且具有指导意义。 回归分析是计量经济学中的核心工具，本书对此进行了非常细致且深入的讲解。从最基础的简单线性回归，到涉及多个解释变量的多元回归，作者都一步步地引导读者理解其背后的逻辑和假设。我印象最深刻的是，作者在讲解 OLS（普通最小二乘法）的优良性质时，不仅仅是陈述结论，而是通过直观的图形和通俗的语言，解释了 OLS 如何找到“最合适”的那条回归线。 本书对于模型假设的讲解以及模型诊断的指导，也同样出色。作者反复强调了线性回归模型的各项假设，如误差项的独立性、同方差性、正态性等，并详细说明了如果违背这些假设，会对回归结果产生怎样的影响。更重要的是，作者提供了多种实用的诊断方法，例如通过绘制残差图来检验异方差，以及利用调整 R-squared 来选择最优模型。 让我颇感惊喜的是，书中还对时间序列分析的一些基本概念进行了介绍。虽然是入门级别的讲解，但作者对平稳性、单位根、自相关等关键概念的清晰阐述，为我理解更复杂的经济数据分析奠定了良好的基础。我了解到，时间序列数据在经济学研究中具有特殊的价值，而这些基础知识是深入研究的基石。 在因果推断方面，本书也提供了非常宝贵的视角。作者明确指出，经济学研究的最终目标往往是理解因果关系，而不仅仅是相关关系。他简要介绍了诸如工具变量法、双重差分法等识别因果关系的常用方法，这让我看到了计量经济学在揭示经济现象背后真正驱动力上的强大能力。 我印象深刻的是，作者在讲解模型选择时，强调了“简洁性”和“可解释性”的重要性。他介绍了 AIC、BIC 等信息准则，并鼓励读者在保证模型解释能力的前提下，选择结构更简单的模型，以避免过度拟合。 总而言之，《计量经济学入门》这本书不仅仅是一本传授计量经济学方法的工具书，更是一本开启我对经济学研究兴趣的启蒙之作。它以其严谨的逻辑、丰富的案例和清晰的讲解，为我这个初学者提供了坚实的基础，并极大地提升了我运用数据分析经济问题的信心。
评分这本《计量经济学入门》简直就像一位温柔而耐心的向导，将我从对经济学理论的模糊印象，一步步引向了数据分析的精彩世界。之前，我总是觉得计量经济学是那些高高在上、只有统计学博士才能理解的神秘领域，各种公式和符号让我望而却步。然而，这本书的作者用一种极其亲切且逻辑清晰的方式，打破了我的固有认知。从最基础的经济学原理出发，结合了丰富的现实案例，让我能够理解为什么我们需要计量经济学，它解决的是什么样的问题。书中对变量、模型、假设的解释，都非常透彻，尤其是在讲解 OLS（普通最小二乘法）时，作者并没有直接抛出复杂的数学推导，而是通过直观的图形和类比，让我感受到了 OLS 的核心思想——找到“最适合”的那条线。 当我读到书中关于数据收集和处理的部分时，我才意识到，原来看似简单的数字背后，隐藏着如此多的学问。作者详细介绍了如何识别和处理数据中的异常值、缺失值，以及如何对数据进行预处理，比如转换变量、生成虚拟变量等。这些操作在实际分析中至关重要，书中提供的具体操作步骤和注意事项，对于我这样初次接触计量经济学的人来说，简直是宝贵的财富。我特别喜欢作者在讲解残差时，将其比作“未被模型解释的部分”，这种形象的比喻让我瞬间豁然开朗，明白了残差的重要性以及如何通过分析残差来评估模型的拟合优度。 书中对于回归分析的讲解更是我学习的重点。从简单的单变量回归，到多变量回归，再到处理异方差、自相关等问题，作者都层层递进，环环相扣。我印象深刻的是，作者在讲解多重共线性时，并没有简单地说“这不好”，而是详细解释了它对回归系数估计产生的影响，以及如何通过方差膨胀因子（VIF）来检测。更重要的是，作者还提供了如何解决多重共线性的一些实用建议，比如剔除变量、岭回归等，这些都是我在其他资料中很少看到如此清晰阐述的内容。 在阅读过程中，我惊喜地发现，这本书并不是一本枯燥的理论教科书，而是充满了实际应用的指导。作者在讲解每一个模型或方法时，都会结合具体的经济现象，比如分析教育年限对收入的影响，或者研究货币供应量对通货膨胀的作用。这些案例的选取都非常贴近生活，也很有代表性，让我能够立刻将所学的理论知识与现实世界联系起来，深刻体会到计量经济学的强大之处。 这本书对统计假设检验的讲解也让我受益匪浅。我之前对 P 值、显著性水平这些概念总是模模糊糊，觉得它们只是一串数字。但通过作者的细致讲解，我理解了假设检验的逻辑框架，以及 P 值是如何帮助我们判断样本结果是否能够支持或反驳原假设的。作者还强调了过度追求统计显著性的陷阱，提醒我们要结合经济学理论和实际情况来解释回归结果，这是一种非常负责任的学习态度。 让我感到特别惊喜的是，书中还专门辟出章节讲解了时间序列分析的基本概念。虽然我还没有深入研究，但作者对平稳性、单位根检验、协整等核心概念的初步介绍，让我对时间序列数据有了一个初步的认识。我知道这只是一个入门，但能够对这个领域有这样清晰的初步了解，已经让我非常有成就感，也对后续深入学习充满了期待。 这本书在模型诊断方面的内容也十分详尽。作者详细介绍了如何利用各种图示和统计量来诊断模型是否存在问题，比如残差图、QQ 图等。理解这些图示的含义，能够帮助我们发现模型可能存在的违反正态性、异方差等假设，从而对模型进行改进。这种“自我纠错”的能力，对于一名初学者来说至关重要，也大大增强了我分析数据的信心。 作者在书中还特别强调了模型选择的标准。我们知道，经济现象往往非常复杂，可能存在多种解释模型。那么，如何从众多模型中选择最合适的模型呢？这本书提供了 R-squared、调整 R-squared、AIC、BIC 等多种模型选择的标准，并详细解释了它们各自的优缺点以及适用场景。这使得我在构建模型时，不再是盲目尝试，而是有了一套科学的评估体系。 我对书中关于因果推断的讨论印象尤为深刻。经济学研究的最终目的往往是为了理解因果关系，而不是简单的相关性。作者通过对工具变量法、双重差分法等因果推断方法的介绍，让我看到了计量经济学在解决“相关性不等于因果性”这一难题上的强大能力。虽然这些方法有一定的复杂度，但作者的讲解清晰易懂，为我打开了因果推断的大门。 总而言之，《计量经济学入门》这本书不仅为我提供了一套系统的计量经济学知识体系，更重要的是，它激发了我对数据分析的浓厚兴趣，并赋予了我用严谨的科学方法去理解和解释经济现象的能力。这本书的价值，远远超出了“入门”二字所能概括的，它是我在经济学学习道路上的一位良师益友。
评分在翻开《计量经济学入门》之前，我一直对经济学研究中那些复杂的数学公式和统计模型感到困惑和畏惧。我总觉得，要真正理解经济现象，需要拥有非凡的数学天赋和深厚的统计学功底，这让我对计量经济学望而却步。然而，这本书的作者用一种极其平易近人、却又严谨细致的方式，彻底颠覆了我的这种认知，为我打开了认识经济世界的一扇全新的大门。 本书的开篇并非直接抛出高深的理论，而是从经济学研究的根本问题——如何量化和检验经济理论——出发，循循善诱地引导读者理解计量经济学的必要性和价值。我尤其欣赏作者在讲解“模型设定”时，所举的那些生动贴切的例子，比如分析教育水平如何影响个人收入，或者是什么因素导致了通货膨胀的产生。这些现实生活中的案例，让我能够立刻将抽象的经济理论与具体的社会现象联系起来，理解计量经济学是如何将这些模糊的经济规律转化为可测量、可分析的实证证据的。 在数据处理和准备的章节，我学到了非常多实用的技巧。作者详细介绍了如何从各种来源获取经济数据，以及如何对这些数据进行预处理，以确保数据的质量和一致性。从识别和处理缺失值、异常值，到进行变量转换、生成虚拟变量，每一步都解释得非常清晰，并且提供了具体的操作指南。我特别喜欢作者在讲解如何处理分类变量时，引入了虚拟变量的概念，并详细说明了如何在回归模型中使用它们，这让我能够更好地将定性信息纳入到量化分析中。 回归分析是计量经济学中的核心工具，本书对此进行了非常详尽和深入的讲解。从最基础的简单线性回归，到更复杂的多元回归，作者都一步步地引导读者理解其背后的逻辑。我印象深刻的是，作者在讲解 OLS（普通最小二乘法）时，并没有仅仅罗列公式，而是通过图形化的方式，直观地展示了 OLS 如何找到“最佳拟合线”，以及“最佳”的标准是什么。 本书在模型假设和诊断方面的内容也极为丰富。作者反复强调了线性回归的各项假设条件，例如误差项的独立性、同方差性、正态性等，并详细说明了如果违背这些假设，会对回归结果产生怎样的影响。更重要的是，作者提供了识别和处理这些问题的实用方法，例如如何通过残差图来检测异方差，以及如何使用调整 R-squared 来选择最优模型。 让我感到惊喜的是，书中还引入了时间序列分析的一些基本概念，比如平稳性、单位根检验等。虽然这些内容是初步的，但作者的讲解清晰易懂，为我打下了理解更复杂时间序列模型的基础。我了解到，时间序列数据在经济分析中扮演着重要角色，而这些基础概念是深入研究的基石。 在因果推断方面，本书也进行了引人入胜的探讨。作者指出，很多时候我们观察到的是相关关系，但经济学研究的重点往往在于因果关系。书中简要介绍了如工具变量法、双重差分法等识别因果关系的常用技术，这让我看到了计量经济学在回答“是什么导致了什么”这一核心问题上的强大能力。 让我印象深刻的是，作者在讲解模型选择时，强调了“简洁性”原则，即在解释能力相似的情况下，选择结构更简单的模型。这避免了过度拟合的风险，并使得模型更容易被理解和解释。作者还介绍了多种模型选择的标准，如 AIC 和 BIC，让我知道如何科学地评估和比较不同的模型。 我特别赞赏本书的案例分析部分。作者总是结合真实的经济数据和研究背景，来展示计量经济学方法的应用。这些案例不仅增强了我对理论知识的理解，更让我体会到计量经济学在解决现实经济问题中的强大生命力。 总而言之，《计量经济学入门》这本书不仅仅是一本关于方法的书，它更是一本关于思维方式的书。它教会我如何用数据来验证经济理论，如何严谨地分析经济现象，以及如何清晰地表达研究结论。这本书为我打开了通往经济学研究世界的大门，并让我对其充满了探索的渴望。
评分在接触《计量经济学入门》之前，我对计量经济学的印象是模糊且带有几分神秘的。我总觉得，那些复杂的数学公式和统计模型，仿佛是只有少数精英才能掌握的“黑魔法”，与我这个对经济学充满好奇但缺乏专业背景的普通读者来说，遥不可及。然而，这本书以其出色的讲解和循序渐进的教学方式，彻底改变了我的看法，让我重新认识了计量经济学的魅力和实用性。 这本书的作者在讲解过程中，始终牢牢把握着“由浅入深，由简到繁”的原则。开头部分，作者并没有直接进入复杂的模型推导，而是从经济学研究最根本的问题——如何利用数据来检验经济理论——入手，为读者建立起计量经济学的宏观框架。我尤其欣赏作者在引入“变量”和“模型”这两个核心概念时，所使用的那些生动形象的比喻。例如，将变量比作经济现象的“测量单位”，将模型比作描述经济现象之间关系的“简化蓝图”。 在数据处理和准备的章节，作者展现了其严谨的学术态度和丰富的实践经验。他详细介绍了数据获取的渠道，以及如何对原始数据进行清洗和预处理，以确保分析的有效性。我从中学习到了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行变量的转换（如对数化、标准化），以及如何通过虚拟变量来捕捉定性信息的影响。作者提供的操作指南，无论是概念上的解释还是实践中的建议，都非常具体且具有指导意义。 回归分析是计量经济学中的基石，本书对此进行了非常深入且易于理解的讲解。从最基础的简单线性回归，到多变量回归，作者都一步步地引导读者理解其原理和应用。我特别欣赏作者在讲解 OLS（普通最小二乘法）时，不仅仅是给出公式，更是从几何意义上解释了 OLS 如何找到“最能代表”数据趋势的那条直线。他还详细阐述了回归模型的假设条件，并解释了违反正态性、同方差性等假设可能带来的后果。 本书在模型诊断和评估方面的内容也十分扎实。作者详细介绍了 R-squared、调整 R-squared、F 检验等评价模型拟合优度的指标，并解释了它们各自的含义和适用范围。我尤其印象深刻的是，作者在讲解 P 值时，并没有将其简单地视为一个判断“显著”与否的工具，而是将其置于假设检验的逻辑框架中进行解释，让我能够更深刻地理解其在统计推断中的作用。 让我感到惊喜的是，书中还对时间序列分析的一些基本概念进行了介绍。虽然是入门级的讲解，但作者对平稳性、单位根、自相关等关键概念的清晰阐述，为我理解更复杂的经济数据分析奠定了基础。我了解到，时间序列数据在经济学研究中具有特殊的重要性，而这些基础知识是深入分析的起点。 在因果推断方面，本书也提供了非常有价值的视角。作者指出，经济学研究的最终目标往往是理解因果关系，而不仅仅是相关关系。他简要介绍了诸如工具变量法、双重差分法等识别因果关系的常用方法，这让我看到了计量经济学在揭示经济现象背后的真正驱动力方面的强大力量。 让我印象深刻的是，作者在讲解模型选择时，强调了“简洁性”和“可解释性”的重要性。他介绍了 AIC、BIC 等信息准则，并鼓励读者在保证模型解释能力的前提下，选择结构更简单的模型，以避免过度拟合。 总而言之，《计量经济学入门》这本书不仅仅是一本传授计量经济学方法的工具书，更是一本开启我对经济学研究兴趣的启蒙之作。它以其严谨的逻辑、丰富的案例和清晰的讲解，为我这个初学者提供了坚实的基础，并极大地提升了我运用数据分析经济问题的信心。
评分计量经济入门书，内容比较少，注重理论，还不错。我刚开始的时候拿着本书自学的。
评分非常好的计量入门书，3天可以看完，最后一章没看懂。
评分很适合0基础入门，可以让小白对计量有一定概念，但想要真正掌握计量这本书是绝对不够的，而且书中内容偏旧，不够主流，配合伍德里奇经典教材效果好些。
评分非常好的计量入门书，3天可以看完，最后一章没看懂。
评分可以当伍德里奇书的目录= =
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