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出版者:中国财政经济出版社

作者:李宝仁

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:2002-8-1

价格:25.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787500558217

丛书系列:

图书标签:

• 计量
• 经济
• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 模型
• 数据分析
• 金融
• 经济建模
• 因果推断

《计量经济学》 内容简介： 本书全面深入地探讨了计量经济学这一经济学分支的理论基础、方法论以及在现实世界中的广泛应用。计量经济学是经济学与统计学、数学的交叉学科，它利用统计方法和数据来检验经济理论、量化经济关系、预测经济走势以及评估经济政策的有效性。本书旨在为读者提供一个扎实的计量经济学知识体系，培养读者运用计量工具解决经济问题的能力。 核心内容与结构： 本书的结构设计严谨，层层递进，确保读者能够逐步掌握计量经济学的精髓。 第一部分：基础理论与回归分析 经济学研究方法与计量经济学的地位： 开篇阐述了经济学作为一门科学的研究方法，并明确了计量经济学在其中扮演的关键角色。我们将讨论理论模型与实证分析的相互作用，以及数据在经济研究中的重要性。 简单线性回归模型： 这是计量经济学的基石。本部分将详细介绍简单线性回归的原理，包括模型设定、假设条件（如误差项的零均值、同方差、无自相关等）、参数估计（普通最小二乘法OLS）、估计量的性质（无偏性、有效性）以及模型拟合优度（R平方）。我们将通过具体的经济学案例，如收入与消费的关系，来直观理解回归分析的应用。 多元线性回归模型： 随着经济现象的复杂性增加，解释变量往往不止一个。本部分将扩展到多元线性回归，讨论如何同时纳入多个解释变量，以及如何解释多个回归系数的含义。我们将深入探讨多重共线性问题及其处理方法，以及引入虚拟变量来处理分类数据。 第二部分：计量经济学模型的扩展与诊断 异方差性： 现实数据中，误差项的方差可能不恒定，即存在异方差性。本部分将分析异方差的来源、检测方法（如怀特检验、图示法），并介绍处理异方差的方法，包括加权最小二乘法（WLS）和稳健标准误。 自相关： 在时间序列数据中，误差项之间可能存在相关性，即自相关。本部分将详细介绍自相关的概念、检验方法（如杜宾-沃森检验、布鲁什-戈弗雷检验），以及如何修正自相关，例如广义最小二乘法（GLS）或使用纠正标准误。 模型设定中的问题： 除了异方差和自相关，模型设定错误也是影响估计结果可靠性的重要因素。本部分将探讨遗漏重要变量、包含不相关变量、函数形式错误等问题，并介绍相应的检验和修正方法。 第三部分：特定计量模型的应用 联立方程模型： 许多经济现象是由一组相互关联的方程来描述的。本部分将介绍联立方程模型的概念，讨论内生性问题（如变量的互为因果、遗漏变量、测量误差）及其对OLS估计量的影响。我们将重点讲解工具变量法（IV）和两阶段最小二乘法（2SLS）等解决内生性问题的技术。 时间序列分析： 经济数据往往具有时间维度，时间序列分析是研究经济动态变化的重要工具。本部分将介绍时间序列数据的基本特征，如平稳性、单位根检验，以及常用模型，如自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）和自回归积分移动平均（ARIMA）模型，用于预测经济变量。 面板数据分析： 面板数据结合了时间和个体维度，能够更有效地控制不可观测的异质性。本部分将介绍面板数据的结构，并讲解固定效应模型（FEM）和随机效应模型（REM）的原理、估计和选择方法，及其在经济学中的应用，例如对企业生产效率或个人消费行为的研究。 定性因变量模型： 经济学中许多因变量是二元的（如是否购买某产品）或多分类的。本部分将介绍适用于处理这类数据的模型，如Logit模型和Probit模型，并探讨其估计和解释方法。 第四部分：高级计量经济学方法与前沿 非线性回归模型： 现实经济关系并非总是线性的，本部分将介绍一些常见的非线性模型，如三次函数模型、指数模型等，以及相应的估计方法。 结构性断点模型： 经济系统中可能存在由于政策变动、技术革新等因素引起的结构性变化。本部分将介绍如何检测和估计结构性断点模型。 政策评估的计量方法： 计量经济学在评估政策效果方面发挥着至关重要的作用。本部分将介绍倾向得分匹配（PSM）、差分中的差分（DID）、回归不连续设计（RDD）等用于政策评估的常用方法。 大数据与机器学习在计量经济学中的应用： 随着数据量的爆炸式增长，大数据和机器学习技术正逐渐渗透到计量经济学领域。本部分将简要介绍一些新兴的应用，如LASSO、岭回归等变量选择和正则化方法，以及它们为经济研究带来的新机遇。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 1. 理解计量经济学的基本原理和核心概念。 2. 熟练掌握各种计量模型的设定、估计、检验和解释。 3. 识别和处理现实数据中常见的计量经济学问题。 4. 运用计量经济学工具分析实际经济问题，并对经济现象做出量化解释。 5. 批判性地评估经济研究中的计量模型和实证结果。 6. 为进一步深入学习更高级的计量经济学方法打下坚实基础。 本书内容丰富，理论讲解深入浅出，配以丰富的案例和练习，力求帮助读者建立一个完整而实用的计量经济学知识体系，培养其独立运用计量方法分析经济问题、解决现实挑战的能力。无论您是经济学专业的学生，还是对量化分析感兴趣的研究者或从业者，本书都将是您宝贵的参考和学习伙伴。

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读完《计量经济学》，我最大的感受是，这绝对是一本能够帮助我厘清概念、打牢基础的入门读物。它并没有一开始就抛出复杂的模型和公式，而是循序渐进地引导读者理解计量经济学的基本逻辑。书中关于回归分析的讲解，比如OLS（普通最小二乘法）的原理，它如何最小化误差平方和，以及这些假设的意义，都讲得格外清晰。我尤其喜欢作者在解释模型的适用条件和潜在问题的部分，比如多重共线性、异方差、自相关等，都会详细阐述它们出现的原因、识别方法以及如何进行修正。这种细致入微的处理方式，让我不再畏惧那些听起来就让人头疼的统计术语。

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老实说，我之前对计量经济学一直有些望而却步，总觉得它是一门晦涩难懂的学科。然而，《计量经济学》这本书完全颠覆了我的这种看法。作者的叙述风格非常吸引人，他善于用生动的语言和形象的比喻来解释抽象的概念。比如，在解释“内生性”问题时，他就将其比作“鸡生蛋还是蛋生鸡”的难题，瞬间就让问题变得直观易懂。而且，书中对于推导过程的讲解也足够详尽，但又不会过于冗长，总能恰到好处地停下，让我有时间去消化和理解。我感觉自己像是跟随一位经验丰富的向导，一步步穿梭在计量经济学的迷宫中，并且每一步都充满新奇和收获。

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我一直对数据分析和模型构建非常感兴趣，而《计量经济学》这本书则是我在这条道路上遇到的重要里程碑。它不仅为我提供了扎实的理论基础，更重要的是，它培养了我批判性思维的能力。在阅读过程中，我学会了如何质疑数据的来源、如何评估模型的质量、以及如何避免过度拟合等问题。书中对“大数定律”和“中心极限定理”等统计学基础的讲解，也让我对模型的解释力有了更深的理解。这本书的价值在于，它不仅仅是传授知识，更是塑造一种研究方法和科学态度。

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《计量经济学》这本书的另一个突出优点是其逻辑结构的严谨性。从最基础的单方程模型，到面板数据、时间序列等更复杂的模型，每一个章节都建立在前一章的基础上，层层递进，环环相扣。作者在引入新概念时，总会先回顾相关的旧知识，帮助我巩固已有的理解。同时，书中对模型假设的讨论也非常充分，这对于理解模型的局限性和适用范围至关重要。我尤其欣赏作者在解释统计推断时，对假设检验、置信区间等概念的深入剖析，让我对数据的可信度和研究结果的可靠性有了更深刻的认识。

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这本书给我的惊喜在于，它不仅仅是一本“教科书”，更像是一本“工具箱”。它教会我如何运用经济学理论来构建模型，然后又通过计量经济学的方法来检验这些模型。书中对实际案例的引用，比如对某个政策效果的评估，或者对某个市场行为的解释，都让我看到了计量经济学在现实世界中的强大生命力。我不再是机械地记忆公式，而是开始思考，在面对一个经济现象时，我应该如何选择合适的模型，如何收集和处理数据，以及如何解读分析结果。这种从理论到实践的转化，极大地激发了我学习的兴趣，让我觉得计量经济学不再是纸上谈兵，而是解决实际问题的有力武器。

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