通过例题学习计量经济学

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出版者:中国人民大学出版社
作者:白砂堤津耶
出品人:
页数:265
译者:瞿强
出版时间:2002-9-1
价格:19.00元
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787300041551
丛书系列:
图书标签:
  • 计量经济学
  • 经济学
  • 计量
  • 经济
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  • 例题
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  • 经济分析
  • 统计模型
  • 数据建模
  • 经济计量
  • 实证研究
  • 学术入门
  • 模型估计
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具体描述

《通过例题学习计量经济学》简明扼要地介绍了计量经济学的基本方法,并希望通过实际例题使读者能够完全掌握它。作者在写作时设想的读者对象主要是初学计量经济学的经济专业和工商管理专业的学生,以及实际经济工作者。读者只要能够大致掌握高中的数学知识,就已足够。统计学的基础知识,完全不作要求。而且,《通过例题学习计量经济学》的范围不仅限于“狭义计量经济学”,还包括实际经济分析中经常使用的“描述统计”(第一、二章)、“投入产出分析”(第九章),因此,也可以看做是“广义计量经济学”(又称“数量经济分析”)的入门教材。计量经济学在应用经济学课程中,占有极其重要的位置,这一点想必读者早已清楚,无须笔者在此强调。近年来,经济学论文、报告、白皮书中计量经济学方法被大量运用,我们无论 是阅读还是写作这些材料,计量经济学知识都不可或缺。

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《计量经济学:理论与实践》 本书旨在为读者提供一个全面、深入的计量经济学学习体验。计量经济学作为连接经济理论与现实数据的重要桥梁,其核心在于运用统计学方法对经济现象进行量化分析,从而检验经济理论、预测未来趋势、评估政策效果。本书将带领您循序渐进地掌握计量经济学的基本概念、核心模型以及前沿应用。 核心内容涵盖: 第一部分:计量经济学基础 引言与基本概念: 计量经济学的定义、研究对象、研究方法以及其在经济分析中的地位。我们将从最基础的统计学概念入手,如变量类型(定性、定量)、数据类型(时间序列、横截面、面板数据)以及数据的来源和收集方式,为后续的学习打下坚实基础。 一元线性回归模型: 这是计量经济学的基石。本书将详细阐述其模型设定、参数估计(普通最小二乘法OLS)、参数检验(t检验、F检验)、模型拟合优度(R方)以及假设检验。我们将深入探讨OLS的假设条件(高斯-马尔可夫条件),并分析违反这些条件时可能出现的问题,如异方差、序列相关等,以及相应的处理方法。 多元线性回归模型: 扩展到多个解释变量的情况。我们将学习如何设定多元回归模型,理解多重共线性问题及其诊断与缓解,以及模型选择的标准。同时,对模型中解释变量的解释将更加细致,区分在控制其他变量后,某个变量对被解释变量的边际影响。 第二部分:计量经济学模型的扩展与改进 违背OLS假设的情况: 深入分析异方差(Heteroskedasticity)、序列相关(Autocorrelation)和内生性(Endogeneity)等常见问题。我们将详细介绍识别这些问题的方法(如White检验、Durbin-Watson检验、Hausman检验),并讲解如何使用广义最小二乘法(GLS)、加权最小二乘法(WLS)、工具变量法(IV)、两阶段最小二乘法(2SLS)等技术来解决这些问题,确保估计结果的有效性和可靠性。 虚拟变量(Dummy Variables): 学习如何使用虚拟变量来处理定性信息,例如季节效应、政策变化、个体差异等。我们将介绍几种常见的虚拟变量设定方式,以及它们在回归模型中的应用,如何解释带有虚拟变量的回归系数。 联立方程模型(Simultaneous Equation Models): 探讨经济系统中变量之间相互影响、相互决定的情况,以及如何估计联立方程模型。我们将介绍模型设定、识别问题以及估计方法,如间接最小二乘法(ILS)和两阶段最小二乘法(2SLS)。 面板数据模型(Panel Data Models): 充分利用同时包含个体和时间维度的面板数据,提高估计效率并控制个体效应和时间效应。本书将介绍固定效应模型(Fixed Effects Model)和随机效应模型(Random Effects Model),并讨论如何选择合适的模型。 第三部分:时间序列分析 时间序列数据的特性与预处理: 介绍时间序列数据的平稳性(Stationarity)、自相关(Autocorrelation)和异方差(Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, ARCH)等关键概念。我们将学习如何进行单位根检验(Unit Root Tests)来判断序列的平稳性,以及如何进行数据平稳化处理。 自回归模型(AR)、移动平均模型(MA)和ARIMA模型: 学习如何建立和估计时间序列模型来捕捉数据的动态结构。我们将详细讲解AR(p)、MA(q)模型的设定、识别与估计,以及如何将两者结合的ARIMA(p,d,q)模型,用于预测和分析时间序列数据。 向量自回归模型(VAR)与协整(Cointegration): 探索多个时间序列变量之间的动态关系。我们将介绍VAR模型的构建、解释以及脉冲响应分析,并讲解协整的概念,用于分析长期均衡关系。 ARCH/GARCH模型: 专门针对时间序列中的波动性进行建模。我们将学习如何识别和估计ARCH和GARCH模型,用于量化和预测金融市场中的波动性。 第四部分:计量经济学前沿与应用 断点回归设计(Regression Discontinuity Design, RDD): 介绍一种强大的准实验方法,用于评估干预措施的因果效应,特别是在存在明确的分配阈值的情况下。 倾向得分匹配(Propensity Score Matching, PSM): 讨论如何利用观察性数据模拟随机对照试验,以估计处理效应。 有限因变量模型(Limited Dependent Variable Models): 探讨被解释变量为分类变量(如二元选择、多项选择)或受截断/审查的情况,如Logit模型、Probit模型、Tobit模型等。 模型诊断与选择: 学习如何进行严格的模型诊断,评估模型的稳健性,并掌握模型选择的原则和方法(如AIC、BIC)。 实证案例分析: 通过对实际经济数据的应用,展示计量经济学工具的强大威力。我们将选取多个领域的经典案例,如宏观经济预测、金融市场分析、劳动经济学、公共政策评估等,引导读者将理论知识应用于解决实际经济问题。 本书强调理论与实践相结合,将深入浅出的理论阐述与清晰易懂的公式推导相结合,并辅以丰富的实际数据分析示例,帮助读者不仅理解计量经济学的理论框架,更能熟练运用相关工具解决实际问题。无论您是经济学、金融学、统计学专业的学生,还是希望提升量化分析能力的经济研究者或从业人员,本书都将是您不可或缺的学习指南。

作者简介

目录信息

绪论 什么是计量经济学
第一章 统计学基础知识(一)
第二章 统计学基础知识(二)
第三章 一元回归模型
第四章 多元回归模型
第五章 回归模型的假设检验
第六章 虚拟变量
第七章 系列相关
第八章 联立方程模型
第九章 投入产出分析
第十章 计算机计量经济分析――TSP基础
练习题解答
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我最近接触到一本叫做《通过例题学习计量经济学》的书,虽然我还没有机会深入阅读,但仅从书名和一些零散的介绍来看,我就对它产生了浓厚的兴趣。在我看来,计量经济学本身是一门极其严谨且应用广泛的学科,它将数学和统计的工具应用于经济现象的分析,为我们理解市场运行、政策影响以及预测未来趋势提供了强大的支撑。然而,对于初学者而言,如何真正掌握计量经济学的精髓,如何将那些抽象的公式和理论转化为实际的分析能力,往往是最大的挑战。许多经典的教材往往在理论推导上做得非常扎实,但可能在如何将理论与实践联系起来方面,留给读者的思考空间就比较有限了。我一直认为,学习任何一门技术性的学科,最有效的方法之一就是“动手做”。通过具体的例子来学习,能够帮助读者在接触理论的同时,立刻看到它的应用场景,理解它的逻辑由来,甚至预见它可能遇到的困难和局限性。我非常期待这本书能够真正做到“通过例题”来引领我,而不是简单地在理论讲解之后附带几个例题。我希望它能够循序渐进地引导读者,从最基本的模型入手,一步步深入,每一个例题都能精心设计,既能充分展示理论的威力,又能清晰地暴露实际操作中的关键环节。比如说,对于一个简单的线性回归模型,我希望书中能够提供一个非常贴近现实的经济问题,比如分析影响学生学习成绩的因素,然后一步步展示如何收集数据,如何选择合适的变量,如何进行模型设定,如何解释回归系数的含义,以及如何检验模型的有效性。更重要的是,我希望它能教会我如何识别和处理实际数据中常见的“陷阱”,比如多重共线性、异方差、自相关等等,并且通过例题来展示如何运用计量工具来解决这些问题。如果这本书能够做到这一点,那么它将不仅仅是一本教科书,更是一本能够帮助我建立起扎实计量经济学分析框架的“行动指南”,让我能够自信地拿起工具,去分析我所关心的经济问题。我迫切地想知道,它是否能真正让我从“知道”理论,变成“会用”理论。

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我一直以来都认为,计量经济学是一门既重要又极具挑战性的学科。我们常常能够理解教科书中的理论推导,能够掌握各种统计检验的方法,但当真正面对一个真实的经济问题,需要我们运用计量工具去分析时,却常常感到力不从心。数据的收集、清洗、模型的构建、结果的解释,每一个环节都充满了不确定性,而传统的教材往往更多地侧重于理论的严谨性,对于如何将理论与实践巧妙地结合,指导得相对较少。因此,《通过例题学习计量经济学》这样一个书名,对我来说,无疑是一个巨大的吸引力。我期待这本书能够提供一种全新的学习模式,一种更加贴近实际、更加注重操作的学习方式。我设想,书中会选取一系列具有代表性的经济学研究案例,然后围绕这些案例,详细地展示如何运用计量经济学的工具来解决问题。例如,在分析影响失业率的因素时,我希望看到书中能够提供一个完整的流程,从数据的收集,到变量的选择,再到模型的建立和参数的估计,再到对结果的严谨解释,每一步都清晰明了,并且能够让我理解其背后的逻辑。我尤其看重书中对于“如何识别和处理数据中的常见问题”的讲解,比如,如何应对多重共线性、异方差等问题,以及如何进行稳健性检验。如果这本书能够做到这一点,它将不仅仅是一本教材,更是一本能够帮助我建立起扎实的计量经济学分析框架的“实践指南”,让我能够更加自信地运用计量工具,去探索和理解复杂多变的经济世界。

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我一直认为,学习计量经济学是一项需要理论与实践并重的挑战。很多时候,我们在课堂上能够理解抽象的模型和公式,但当真正面对海量的数据和复杂的经济现象时,却常常感到无所适从。理论的严谨性固然重要,但如何将其转化为解决实际问题的有效工具,则是我一直以来所追求的目标。《通过例题学习计量经济学》这个书名,正是精准地击中了我的学习痛点。我期待这本书能够提供一种更加直观、更加实用的学习体验,让我在解决具体问题的过程中,逐步掌握计量经济学的精髓。我设想,书中会从一系列贴近现实的经济学案例入手,例如,分析不同因素对一个国家经济增长的影响。在这个过程中,我希望不仅仅是看到数据的展示和模型的运用,更重要的是理解模型背后的逻辑,以及为什么选择特定的模型和方法。我期待书中能够详细地讲解如何从实际问题出发,逐步构建计量模型,包括变量的选择、模型的设定、参数的估计,以及对结果进行严谨的解释。我尤其关注书中对于“如何处理现实数据中的挑战”的讲解,例如,如何应对遗漏变量偏误、如何识别因果关系而非仅仅是相关性,以及如何进行模型诊断和修正。如果这本书能够做到这一点,它将不仅仅是一本教科书,更是一本能够帮助我建立起扎实计量经济学功底的“行动指南”,让我在未来的研究和工作中,能够更加自信地运用计量工具,去理解和分析复杂的经济世界。

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我一直对计量经济学充满热情,但深知掌握其精髓需要理论与实践的深度结合。在过去的学习中,我常常为理论的抽象性和实际操作的难度而感到困惑。而《通过例题学习计量经济学》这个书名,恰好点明了我所急需的学习方向。我期望这本书能够提供一种“以问题为导向”的学习模式,即从一个具体的经济学问题出发,引导读者逐步深入到相关的计量经济学理论和方法中。我设想,例如,书中会提出一个关于“收入不平等”的问题,然后逐步展开,介绍如何收集相关数据,如何构建合适的模型来量化收入不平等,以及如何解释模型结果以揭示其背后的经济驱动因素。我特别期待书中能够深入讲解“模型设定”这一关键环节,教会我如何根据经济理论、数据特征以及研究目的来选择最恰当的模型,并详细展示如何进行参数估计和检验。此外,我希望书中能提供关于“如何处理实际数据中的复杂性”的指导,例如,如何识别和纠正遗漏变量偏误、如何进行因果推断,以及如何评估模型的稳健性。如果这本书能够真正做到“通过例题”来贯穿始终,让我不仅理解了“是什么”,更明白了“为什么”和“怎么做”,那么它将极大地提升我独立进行计量经济学研究的能力,让我能够更加自信地面对和分析现实世界中的经济挑战。

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我一直深知计量经济学的重要性,它是连接理论经济学与现实世界的重要桥梁。然而,在我过去的学习过程中,常常感到理论的抽象与实践的脱节。我能理解教科书中的各种模型和假设,但当真正面对数据时,却常常无从下手,不知道如何将这些理论工具应用到实际问题中。正是因为有这样的困惑,我对《通过例题学习计量经济学》这本书的出现感到非常期待。《通过例题学习》这一点,恰恰是我最需要的。我坚信,学习任何一门应用性学科,最有效的方法就是通过具体的案例来实践。我希望这本书能够提供一个从“问题”出发的学习过程,而不是从“理论”出发。也就是说,书中会首先提出一个有趣的经济学问题,比如“是什么因素影响了房屋价格的波动?”,然后围绕这个问题,逐步引入相关的计量经济学理论、模型和方法。我期待书中能够提供一个完整的分析框架,包括如何收集与房屋价格相关的经济数据,如何选择合适的回归模型,如何进行参数估计,以及如何解释回归系数的经济含义。更重要的是,我希望书中能够教会我如何识别和处理数据中的常见问题,例如,如何应对可能影响房价的多种因素之间的相关性(多重共线性),以及如何理解和检验模型的假设是否成立。如果这本书能够真正做到“通过例题”来驱动学习,那么它将不仅仅是一本教材,更是一本能够点燃我学习热情、培养我实证分析能力的“实践指南”。我迫切地希望它能让我从“知其然”达到“知其所以然”,并最终做到“知行合一”。

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我一直对计量经济学怀有极大的兴趣,但坦白讲,在学习过程中,理论的晦涩和应用的遥远常常让我感到困惑。很多时候,我们能够理解某个统计检验的原理,但当面对一堆数据时,却不知道该如何下手,甚至不知道从何处开始。这时,《通过例题学习计量经济学》这样一个书名,就如同一盏指路的明灯。我坚信,学习任何一门学科,最有效的路径之一就是通过具体的实践来印证理论。我期待这本书能够提供一种“沉浸式”的学习体验,让我在解决一个又一个的实际经济问题中,自然而然地掌握计量经济学的精髓。我希望书中能够精心挑选一系列具有代表性的经济现象,比如消费行为的分析、劳动力市场的波动、金融市场的风险管理等等,然后围绕这些现象,层层深入地介绍相关的计量模型和技术。举个例子,当讲解时间序列分析时,我希望能看到一个完整的案例,从原始数据的收集、清洗,到模型的建立、参数估计,再到模型的检验和预测,每一个步骤都详细展示,并且伴随着图表和数据分析的结果。我更期待的是,书中能够教会我如何“批判性地”使用计量工具。计量经济学并非万能药,模型的选择、假设的满足程度都会影响分析结果的可靠性。我希望通过书中丰富的例题,我能够学会如何识别模型中的潜在问题,如何进行稳健性检验,以及如何解释结果时保持谨慎和客观。这本书如果能做到这一点,那么它将不仅仅是传授知识,更是培养一种严谨的学术态度和解决问题的能力,让我能够真正地将计量经济学应用于我的研究和工作中,而不是仅仅停留在理论层面。

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我一直认为,学习计量经济学最大的瓶颈在于理论的抽象性和实践的复杂性之间的鸿沟。我们能理解OLS(普通最小二乘法)的数学推导,也能知道R方值代表了模型的解释力,但当面对真实世界的数据时,常常会感到无从下手。数据的质量、变量的选择、模型的设定,每一个环节都充满了不确定性,而传统的教材往往更多地聚焦于理论的严谨性,对于如何在实践中“落地”的指导相对较少。正因如此,《通过例题学习计量经济学》这个书名立刻吸引了我。我希望这本书能够提供一种不同于传统教学模式的学习路径。我设想,它会选取一系列具有代表性的经济学问题,然后围绕这些问题,逐步引入相关的计量经济学理论和方法。例如,在研究通货膨胀的决定因素时,书中可能会首先给出一个包含历史数据和相关经济指标的真实案例,然后引导读者思考,哪些因素可能影响通胀,应该如何构建一个模型来量化这些影响。在这个过程中,作者不是简单地抛出公式,而是通过例题的展开,让我们看到理论是如何被构建起来,又如何在实际应用中被检验和修正的。我尤其期待书中能够深入讲解如何进行“模型设定”和“变量选择”这两个关键环节。很多时候,我们不是不知道理论,而是不知道在特定的情境下,应该选择哪些变量,应该如何设定变量之间的关系,才能更好地捕捉经济现象的本质。如果书中能够通过大量的、精心设计的例题,展示不同模型设定的优劣,以及如何根据经济理论和数据特征来做出合理的选择,那么对于提高我的实证分析能力将是巨大的帮助。我希望它能教会我,如何像一个真正的经济研究者一样去思考问题,如何将抽象的计量模型转化为具有洞察力的经济解释。

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我一直在寻找能够帮助我真正理解和应用计量经济学的方法,传统的教材往往理论性很强,但实践操作的指导相对较少,这让我常常感到理论与实践之间存在一道难以逾越的鸿沟。因此,《通过例题学习计量经济学》这样一个书名,立刻吸引了我的目光。我希望这本书能够提供一种更加生动、更加易于理解的学习方式,通过具体的例子来讲解抽象的计量经济学概念和模型。我设想,书中会从最基本、最核心的计量经济学问题开始,例如,如何分析影响商品价格的因素。然后,围绕这个问题,逐步引入相关的理论,如需求和供给模型,以及如何运用回归分析来估计这些模型。我期待书中能够非常详细地展示每一个例题的分析过程,包括数据的收集、预处理、模型的建立、参数的估计、结果的解释,以及模型诊断。更重要的是,我希望书中能够教会我如何识别和处理实际数据中可能遇到的各种问题,比如,如何选择合适的变量,如何处理缺失数据,如何检验模型假设是否成立,以及如何对模型进行稳健性检验。如果这本书能够做到这些,那么它将不仅仅是一本教科书,更是一本能够帮助我建立起扎实的计量经济学分析能力的“实践指导手册”,让我能够自信地将所学应用于实际的经济分析中,去探索和理解我们所处的世界。

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作为一名对经济学领域充满好奇的学习者,我一直在寻找能够真正帮助我理解和运用计量经济学的方法。《通过例题学习计量经济学》这个书名,仿佛为我打开了一扇通往实践应用的窗户。我一直觉得,理论性的讲解虽然重要,但如果不能与具体的案例相结合,就容易显得枯燥和遥远,难以真正激发学习的动力。我期望这本书能够打破这种壁垒,让我通过“做中学”,在解决一个个真实或模拟的经济问题中,逐步领会计量经济学的精髓。我设想,这本书会从最基本、最常见的计量模型讲起,比如如何运用回归分析来研究教育水平对收入的影响。在这个过程中,我希望不仅仅是展示公式,更重要的是展示整个分析的流程:从问题的提出,到数据的收集,再到模型的建立,参数的估计,最后到结果的解释和政策启示。我特别看重“例题”的设计,希望它们能够贴近现实,具有一定的挑战性,并且能够覆盖计量经济学中一些核心的概念和技术。比如,我希望看到如何利用分位数回归来分析收入分布,或者如何运用差分-差分法来评估一项政策的效果。我期待书中能够教会我如何识别实际数据中的“陷阱”,例如,如何处理缺失值,如何避免多重共线性,以及如何对模型进行稳健性检验。如果这本书能够做到这一点,它将不仅仅是一本教材,更是一本实用的“操作手册”,能够帮助我建立起坚实的计量经济学分析能力,让我能够自信地拿起工具,去探索和理解复杂的经济世界。

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我一直认为,学习计量经济学最大的挑战在于如何将抽象的理论与现实世界的复杂性相结合。在课堂上,我们能够理解OLS的数学推导,也知道t检验、F检验的含义,但当面对真实世界的经济数据时,往往会感到无从下手,不知道如何选择合适的模型,如何处理数据中的各种问题。正因如此,《通过例题学习计量经济学》这个书名深深地吸引了我。我期待这本书能够提供一种全新的学习路径,一种更加直观、更加实用的方法。我设想,这本书并非简单地罗列理论公式,而是通过一个又一个精心设计的例题,引领读者一步步深入计量经济学的世界。我希望书中能够从最基础的线性回归开始,为我们展示如何用数据来检验一个经济学假设,例如,如何分析收入对消费支出的影响。在这个过程中,我期待能够看到详细的数据处理步骤,包括如何收集数据、如何进行描述性统计分析、如何选择和定义变量,以及如何进行模型设定和参数估计。更重要的是,我希望书中能够清晰地解释每一个步骤背后的逻辑,以及为什么需要这样做。例如,为什么我们需要进行异方差检验,以及当存在异方差时,应该如何处理。我还希望书中能够包含一些更进阶的主题,比如面板数据分析、工具变量法等,并且同样通过实际案例来讲解。通过这些贴近现实的例题,我希望能学会如何将抽象的计量模型转化为具有实际意义的经济洞察,从而能够更自信地运用计量经济学来分析我所感兴趣的经济现象。

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2015.3

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可以看懂的入门书。。。看着一大堆手算公式立马就不讨厌Eviews了。。。不过网上的扫描版缺页略严重

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