具体描述
《中国固定资产投资统计数典》（1950-2000）是一部反映建国以来建设领域投资情况的资料书。本书收录了全国和各省、自治区、直辖市投资规模、投资结构和投资效果方面大量的统计资料，国民经济综合统计资料以及与投资领域相关的统计资料，如建筑队伍状况、投资价格指数等。除此之外，还收集了部分国外的统计资料。
统计精要：构建宏观经济分析的坚实基石 书籍名称： 统计精要：构建宏观经济分析的坚实基石 图书简介 本书旨在为经济研究者、政策制定者、金融分析师以及高等院校相关专业的师生，提供一套全面、深入且实用的统计学理论与方法论框架。我们深知，在日益复杂的全球经济环境中，精准的数据捕获、严谨的分析推理和可靠的预测模型是制定有效经济政策和进行科学投资决策的先决条件。《统计精要》正是立足于这一需求，致力于构建一座连接基础统计学原理与高级计量经济学应用的坚实桥梁。 本书的结构设计遵循了“理论基础—数据处理—模型构建—应用实践”的逻辑主线，力求内容的系统性与操作性并重。 第一部分：统计学的基石与数据思维的养成 本部分聚焦于统计学的基本概念和思维模式的建立，这是所有定量分析的起点。 第一章：统计学的角色与经济数据概述 本章首先阐述了统计学在现代经济学研究中的核心地位，强调其作为量化经济现象、揭示潜在规律的工具属性。随后，我们对经济统计数据进行了系统性的分类介绍，包括时间序列数据、截面数据、面板数据等，并深入探讨了不同数据类型的特性、采集难度及其在宏观、中观、微观经济分析中的适用场景。重点剖析了数据质量的重要性，如数据的准确性、及时性、一致性和可比性，并对常见的数据陷阱进行了预警。 第二章：描述性统计与数据可视化 描述性统计是理解数据的“第一步之举”。本章详细讲解了集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、四分位距）以及分布形态（偏度、峰度）的计算与解读。我们投入大量篇幅讲解现代数据可视化技术，不仅涵盖了传统的直方图、箱线图、散点图，更强调了使用更复杂的图形（如热力图、密度图、时间序列分解图）来直观揭示数据背后的潜在模式和异常值。本章强调，有效的可视化是数据叙事的基础。 第三章：概率论基础与抽样分布 为了进行推断性统计，概率论是不可或缺的工具。本章复习和深化了概率论的核心概念，如随机变量、期望、方差、以及各种重要的概率分布（正态分布、二项分布、泊松分布、t分布、卡方分布、F分布）。尤其重要的是，本章详细阐述了中心极限定理及其对统计推断的决定性作用，并讲解了抽样分布的构建，为后续的参数估计和假设检验打下坚实的理论基础。 第二部分：统计推断：从样本到总体 本部分是统计学从描述走向推断的关键环节，核心在于如何利用有限的样本信息对未知总体特征做出科学的判断。 第四章：参数估计：点估计与区间估计 本章系统介绍了估计量的性质，包括无偏性、一致性和有效性。着重讲解了矩估计法（Method of Moments）和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）这两种最主要的点估计方法，并对比分析了它们各自的优缺点。随后，本章深入探讨了区间估计，详细介绍了置信区间的构造原理，并演示了如何根据不同的样本量和总体方差已知/未知情况，构建可靠的参数置信区间。 第五章：假设检验的基本原理与应用 假设检验是科学决策的“试金石”。本章详细界定了原假设与备择假设的设定，解释了I类错误（$alpha$）和II类错误（$eta$）的含义及权衡，并引入了检验统计量、P值、显著性水平的概念。我们将假设检验的方法论应用于多种场景，包括均值检验（Z检验、t检验）、方差检验（卡方检验）和比例检验。特别关注了非参数检验方法的选择，以应对数据不满足特定分布假设的现实情况。 第六章：方差分析（ANOVA）与多重比较 方差分析是检验多个样本均值之间是否存在显著差异的强大工具。本章从单因素方差分析（One-way ANOVA）入手，推导了其F统计量的构造原理，并将其扩展到双因素方差分析（Two-way ANOVA），讨论了因子间的交互作用效应。当发现总体存在差异时，本章详细介绍了Tukey's HSD、Bonferroni等多种事后多重比较方法，确保研究结论的精确性。 第三部分：回归分析：探寻变量间的关系 回归分析是经济统计学的核心工具，用于量化变量间的相互影响机制。 第七章：简单线性回归模型 本章从最基础的双变量线性回归模型入手，详细介绍了最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的推导过程、估计量的性质（高斯-马尔可夫定理的意义）。我们着重讲解了如何解释回归系数的含义，以及如何使用$R^2$、标准误等指标评估模型的拟合优度。此外，本章还涵盖了模型诊断的基础，包括残差分析和异方差的初步识别。 第八章：多元线性回归模型与多重共线性 现实中的经济现象往往是多因素共同作用的结果。本章将模型扩展到包含多个解释变量的多元回归。重点讨论了变量选择、变量变换（如对数、平方项）的重要性。核心内容是深入剖析多重共线性的问题，包括其对估计结果的影响、检测方法（如方差膨胀因子VIF）以及处理策略（如主成分分析在回归中的初步应用）。 第九章：模型设定误差、异方差与自相关 本章是回归诊断的深化。我们详细探讨了违反OLS基本假设时可能出现的问题： 1. 模型设定误差： 遗漏重要变量或引入无关变量的后果。 2. 异方差性（Heteroskedasticity）： 对标准误的影响，以及加权最小二乘法（WLS）和稳健标准误（Huber-White）的修正方法。 3. 自相关性（Autocorrelation）： 特别针对时间序列数据，讲解Durbin-Watson检验和广义最小二乘法（GLS）的应用。 第四部分：高级计量方法与时间序列分析 本部分面向有一定统计基础的研究者，引入更复杂的模型来处理经济数据特有的复杂性。 第十章：虚拟变量与交互项在回归中的应用 虚拟变量（Dummy Variables）是处理定性信息（如行业分类、政策实施时间）的关键。本章讲解了如何使用虚拟变量进行结构突变检验、分样本回归以及截距和斜率的联合检验。同时，引入了交互项的概念，用以捕捉不同群体或不同时期效应的差异性。 第十一章：工具变量法与内生性问题 内生性是计量经济学中的“阿喀琉斯之踵”，它包括遗漏变量偏差、测量误差和同期性偏差。本章系统介绍了工具变量（Instrumental Variables, IV）法的原理，并详细讲解了双重最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）的估计步骤和有效工具变量的选择标准（相关性与外生性检验）。 第十二章：时间序列分析基础 经济数据大部分是时间序列的。本章从平稳性检验（ADF检验）入手，系统介绍平稳序列的自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。随后，详细讲解了平稳时间序列的建模方法：自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）以及两者的结合——自回归移动平均模型（ARMA）。 第十三章：非平稳序列与协整理论 针对趋势性、随机游走等非平稳序列，本章介绍了差分操作，并讲解了单位根检验的局限性。核心内容是介绍协整（Cointegration）的概念，当变量间存在长期均衡关系时，如何应用恩格尔-格兰杰两步法和约翰森检验来建立误差修正模型（ECM），从而避免在非平稳序列上进行伪回归。 结语 《统计精要：构建宏观经济分析的坚实基石》旨在提供一个全面且实用的统计分析工具箱。本书不仅教授“如何计算”，更强调“如何思考”，引导读者在实际的经济数据面前，建立起严谨的统计思维，确保研究和决策的科学性和可靠性。全书配有大量基于真实经济数据的案例分析，并辅以主流统计软件（如R/Python/Stata）的操作指导，确保理论与实践的无缝衔接。
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