具体描述
本书以新修订的《中华人民共和国会计法》、《企业财务会计报告条例》、《企业会制度》，以及财政部陆续发布和修订的具体会计准则为主要法规依据，借鉴国内外同类教材，完整、系统地阐述了资产、负债、所有者权益、收入、费用和利润等财务会计要素的确认、计量、记录和报告等内容。本书编写思路独特，内容新颖，通俗易懂，知识面广，注重知识体系的完整性和实用性。每章后附有小结和相关习题，便于教学以及读者自我学习与自我训练。本书配有《中级财务会计实训教程》。
本书是高职高专会计学专业、财务管理专业的专业教材，可作为工商管理类学科其他专业的专业教材或辅助教材，也可作为其他层次，其他形式的会计知识教育和培训的参考书。
《高级计量经济学：理论与应用》 丛书名称：现代经济学前沿译丛 导言：跨越基础的桥梁 本书旨在为计量经济学的进阶学习者提供一个深入且严谨的理论框架与实证工具箱。在掌握了基础的线性回归模型、内生性问题初步认知以及时间序列基础概念之后，学习者往往需要一套更具穿透力的分析工具来应对复杂的现实经济问题。我们深知，当前许多教材在理论推导上过于简化，而在应用层面又显得过于工具化，使得读者难以真正领悟计量模型的精髓及其背后的统计学原理。 《高级计量经济学：理论与应用》正是为填补这一空白而创作。本书聚焦于渐近理论（Asymptotic Theory）的严谨阐述，系统梳理非线性模型、面板数据模型（Panel Data）、时间序列模型的高级扩展，并深入探讨因果推断的前沿方法。我们的目标是培养读者独立构建、批判性评估和有效实施复杂计量模型的能力，使其能够应对前沿学术研究和高难度政策分析的需求。 --- 第一部分：计量经济学基础的深化与工具箱的拓展 本部分将对基础知识进行必要的巩固与升华，重点在于为后续的复杂模型打下坚实的理论基础。 第一章：回归分析的严谨性：大样本性质与极限理论 本章是全书的基石。我们将详细阐述大样本性质（Asymptotic Properties）的意义，超越有限样本的限制。 1. 依概率收敛与依分布收敛： 深入理解大数定律（Law of Large Numbers, LLN）的不同形式（弱收敛与强大数定律），以及中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）在多元回归中的推广形式，特别是向量随机变量的渐近正态性。 2. 一致性（Consistency）与渐近正态性（Asymptotic Normality）： 严格证明普通最小二乘法（OLS）估计量在较弱的随机性假设下（如误差项的条件均值假设）依然具有一致性。 3. 异方差与自相关的稳健性： 不仅介绍White和HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）标准误，更深入探究这些估计量在大样本下如何保持一致性，并推导Huber-White估计量的渐近方差。我们将区分异方差对效率的影响与对有效推断的影响。 第二章：模型设定误差与信息矩阵检验 本章探讨模型设定错误（Misspecification）的后果，并介绍检验模型设定的有力工具。 1. 设定误差的后果： 分析遗漏重要变量、错误函数形式（如线性化非线性关系）如何影响OLS估计量的一致性和有效性。 2. 模型设定检验： 详述拉姆齐重设检验（RESET Test）的原理与应用。重点讲解基于信息矩阵（Information Matrix）的检验方法，包括White检验、Durbin-Wu-Hausman检验在模型识别上的作用。 3. 非巢模型检验： 当候选模型之间无法相互嵌套时，如何使用J检验和ARCS检验来比较模型的相对优越性。 --- 第二部分：面板数据模型的深度解析 面板数据（Panel Data）提供了跨时间和跨个体的丰富信息，本部分专注于如何有效利用这种结构，并解决遗漏变量和异质性带来的挑战。 第三章：面板数据基础：固定效应与随机效应的再审视 本章超越了基础教科书中对FE/RE选择的简单经验法则，深入探讨模型的识别与估计。 1. 个体效应的内生性： 严格分析当个体效应与回归因子相关时，随机效应模型（RE）估计量的一致性如何被破坏。 2. 固定效应（FE）模型的渐近性质： 探讨在$N$很大而$T$固定（$N o infty, T$ fixed）的面板设定下，FE估计量（去均值法）的渐近性质，以及“within”估计量与OLS估计量的关系。 3. 随机效应模型的广义最小二乘（GLS）： 详细推导FGLS（Feasible GLS）估计量，并解释其效率优势（如果假设成立）。 第四章：面板数据的高级方法与异质性建模 本章关注处理更复杂面板数据结构所需的工具。 1. 异质性处理： 介绍随机系数模型（Random Coefficients Model）和混合效应模型（Mixed Effects Models），用于捕捉个体间斜率或截距的系统性差异。 2. 动态面板模型（Dynamic Panel Data）： 深入分析包含滞后被解释变量（$y_{i,t-1}$）的模型，这是最常见的内生性来源。 内生性识别： 解释$y_{i,t-1}$与不可观测的个体效应$alpha_i$之间的相关性。 差分GMM（Arellano-Bond）与系统GMM（Arellano-Bover/Blundell-Bond）： 详细推导GMM估计原理，重点讨论工具变量的选择、最优矩条件的构建，以及Sargan/Hansen检验在检验工具变量有效性方面的应用。 --- 第三部分：时间序列分析的进阶主题 本部分转向处理具有时间依赖性的数据，尤其关注非平稳性、协整关系和高频数据的分析。 第五章：非平稳性、单位根与协整关系 本章要求读者对平稳性有清晰的认识，并着重解决时间序列中的非平稳问题。 1. 随机游走与单位根检验： 严谨推导迪基-福勒（DF）检验和增广迪基-福勒（ADF）检验的零假设下的极限分布（非标准分布，如Dickey-Fuller分布）。 2. 协整（Cointegration）： 当多个非平稳（I(1)）序列存在长期均衡关系时，协整的重要性。 Engle-Granger两步法： 仅适用于单变量回归的协整检验。 Johansen协整检验： 基于向量自回归（VAR）模型，使用迹统计量和最大特征值统计量来确定协整关系的秩（Rank）。 第六章：向量自回归模型（VAR）的扩展与冲击反应分析 VAR模型是分析宏观经济变量相互作用的基石。 1. VAR模型的稳定性与最优滞后阶数选择： 讨论VAR模型的平稳性条件，以及利用AIC、BIC等信息准则选择最优滞后阶数的方法。 2. 结构化VAR（SVAR）与识别： 解释为何标准VAR无法识别结构性冲击，并详细介绍Cholesky分解（递归识别）和非递归识别（基于长期约束或符号约束）的方法。 3. 冲击反应函数（Impulse Response Functions, IRFs）： 展示如何计算和解释一个系统对一个结构性冲击的动态响应，以及置信区间的构建。 --- 第四部分：因果推断的现代计量方法 本部分是本书最贴近前沿研究的部分，着重于从“相关性”走向“因果性”所需的计量工具。 第七章：工具变量法（IV）的深入研究与多重内生性 本章将工具变量（IV）法提升到处理多重内生变量和弱工具变量的层面。 1. 两阶段最小二乘（2SLS）的渐近性质： 重点分析当存在多个内生解释变量时，2SLS估计量的一致性和效率。 2. 弱工具变量（Weak Instruments）： 当工具变量与内生变量的相关性较弱时，传统IV估计的偏差会增大。本章介绍第一阶段F统计量的判据，并讨论有限样本修正方法（如基于LIML的修正）。 3. 局部平均处理效应（LATE）与IV： 解释在处理异质性处理效应时，IV估计量实际识别的是满足特定条件的“排序人群”（compliers）的平均处理效应。 第八章：准实验设计与匹配方法 本章聚焦于那些不依赖于理论模型的、基于数据结构的因果识别策略。 1. 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）： 清晰设定： 严格区分清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD）。 非参数估计： 介绍局部线性回归（Local Linear Regression）在断点处的估计方法，并推导其带宽选择的优化准则。 2. 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 阐述匹配法的核心假设——可忽略性（Ignorability）。 平衡性检验与多种匹配方法： 比较最近邻匹配、卡尔曼滤波匹配和核匹配的优缺点。 双重稳健估计（Doubly Robust Estimation）： 结合回归模型与倾向得分估计，提供更稳健的因果效应估计。 第九章：事件研究法与DID模型的拓展 本章关注政策评估中常用的事件研究方法及其对经典双重差分（DID）模型的扩展。 1. 事件研究法（Event Study）： 评估一个冲击在不同时间点对被处理组的影响，重点在于识别和排除“平行趋势”假设被违反的潜在情况。 2. 多期双重差分（Multiple Period DID）： 传统DID模型假设仅在处理期之后效果才产生。本章将介绍如何使用Callaway & Sant’Anna（2021）等前沿方法来估计异质处理效应，并检验多期中处理组与控制组的平行趋势假设。 --- 结语 本书的深度和广度要求读者具备扎实的数理基础和概率统计知识。我们强调从核心的统计推断出发，理解每一种计量方法的识别策略、估计效率、以及在何种环境下其估计量才能被视为有效的因果度量。通过大量例证和详尽的公式推导，本书旨在将读者培养成为能够驾驭复杂计量挑战的研究者和分析师。
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