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出版者:西南交通大学出版社

作者:周仁郁

出品人:

页数:181

译者:

出版时间:2005-4

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787811040418

丛书系列:

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《高级计量经济学：理论与应用》 作者： 约翰·麦克劳德 出版社： 环球学术出版社 页数： 980页 定价： 298.00元 --- 内容简介 《高级计量经济学：理论与应用》 是一部全面且深入探讨当代计量经济学前沿理论与实践的权威著作。本书旨在为经济学、金融学、公共政策及相关量化研究领域的学生、研究人员和专业人士提供一个坚实的理论基础，并辅以大量复杂的实际案例分析，以掌握从基础模型到前沿高阶模型的构建、估计与检验的全部技能。 本书的结构设计精妙，循序渐进，确保读者能够系统地理解计量经济学方法论的精髓。全书共分为六大部分，涵盖了从经典线性模型到最新非线性时间序列方法的完整知识体系。 第一部分：计量经济学的基石与线性模型再探 本部分首先回顾了普通最小二乘法（OLS）的基本假设、性质及其在有限样本和渐近下的表现。重点深入剖析了违反标准假设（如异方差性、序列相关性）的后果，并详细介绍了修正后的估计技术，包括广义最小二乘法（GLS）和异方差一致性标准误（如White/Huber-White估计）。不同于基础教材的浅尝辄止，本书引入了模型设定检验（如RESET检验）和函数形式选择的规范方法。 第二部分：联立方程模型与内生性问题 本部分是理解宏观经济和微观经济模型识别的关键。我们首先系统梳理了内生性问题的来源（如遗漏变量偏差、测量误差和同步因果关系）。随后，对工具变量（IV）方法的理论进行了详尽阐述，包括两阶段最小二乘法（2SLS）的详细推导和其对有限样本偏误的分析。更重要的是，本章深入探讨了识别（Identification）的严格要求，并介绍了如何运用结构方程模型（SEM）进行恰当的识别检验，特别是针对同时具有内生性和异方差性的复杂系统。 第三部分：面板数据模型的深度挖掘 面板数据分析是现代实证研究的核心工具。《高级计量经济学》详细区分了混合回归模型、固定效应（FE）模型和随机效应（RE）模型。本书特别侧重于在存在截面相关性和序列相关的面板数据（如空间计量模型的前身）中的估计效率和一致性问题。我们详细介绍了动态面板数据模型，如Arellano-Bond和Blundell-Bond GMM估计器，并着重讨论了其在处理个体效应与滞后因变量相关时的优势与局限性。 第四部分：时间序列分析：从单变量到多变量系统 时间序列分析是经济预测和宏观冲击分析的基础。本部分从平稳性检验（如ADF, KPSS检验）开始，逐步深入到ARIMA模型的结构识别和参数估计。随后，本书将重点转向多变量系统，全面介绍了向量自回归（VAR）模型、向量误差修正模型（VECM）以及协整（Cointegration）理论。对于协整，我们不仅讲解了Engle-Granger两步法，还详细分析了Johansen检验的实际操作与结果解释，特别是在分析长期均衡关系中的应用。 第五部分：非线性、半参数与非参数计量方法 随着计算能力的提升，非线性模型的应用日益广泛。本书介绍了如何使用非线性最小二乘法（NLS）和极大似然估计（MLE）来处理具有复杂非线性结构的回归模型。随后，本书引领读者进入前沿的半参数和非参数领域，包括局部线性回归（Nadaraya-Watson核估计）以及分位数回归（Quantile Regression）。分位数回归的应用，尤其是在金融风险管理和收入不平等研究中，得到了详尽的案例支持，它提供了一种比传统均值回归更鲁棒的视角。 第六部分：因果推断的计量经济学前沿 本书的收官部分专注于计量经济学在因果推断领域的最新进展，这是政策评估和实证研究的重中之重。除了标准的工具变量法和面板FE模型外，本书详细介绍了断点回归（RDD）、双重差分（DiD）模型的扩展形式，以及倾向得分匹配（PSM）的严格应用准则。特别地，本书对因果推断的“可信度”进行了深入的讨论，强调了选择合适识别策略的重要性，并介绍了最新的检验方法以确保结果的稳健性。 --- 本书特色 1. 理论深度与实证广度的完美结合： 每章的理论推导严谨，同时配有大量的现实世界案例（涵盖金融市场、宏观政策、劳动经济学等），展示如何将复杂理论转化为可操作的实证研究。 2. 侧重于现代估计技术的选择与应用： 本书强调“何时使用何种方法”，而非仅仅罗列公式。例如，在处理异方差时，优先讨论稳健标准误的必要性，而非仅仅是FGLS的理论可行性。 3. 强调模型识别与检验的规范性： 大量篇幅用于讲解模型识别的必要条件和渐近性质的检验，这是区分高级研究者与初学者的关键点。 4. 面向高阶研究需求： 专注于动态模型、高维数据处理和因果推断的前沿议题，使其成为研究生和专业人士的必备参考书。 目标读者： 经济学、金融学、统计学、公共管理及应用数学专业高年级本科生、研究生（硕士和博士）、计量经济学研究人员以及量化分析师。 学习本书所需基础： 读者应具备线性代数、微积分基础，并对基础统计学和初级计量经济学有基本了解。本书假设读者已经掌握了OLS回归的初步知识。

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这本书，拿到手上就感觉分量十足，封面设计简洁大气，那种老派学术书籍的质感扑面而来。我最初的期望是它能成为我数据分析路上的“圣经”，毕竟是 SPSS 13.0 时代的经典教材。然而，当我翻开目录，试图寻找那些我急需解决的、关于机器学习模型构建和深度学习流程的章节时，那种强烈的失落感油然而生。这本书的重点显然聚焦于基础的描述性统计、T 检验、方差分析以及相对基础的回归分析，这些内容在今天看来，虽然扎实，但缺乏对高级统计方法，比如结构方程模型（SEM）的深入介绍，更不用提现在数据科学领域炙手可热的贝叶斯统计方法。 感觉就像是买了一辆经典老爷车，虽然底盘扎实，保养得当，但它完全无法应对现代高速公路的复杂路况。对于那些急需掌握 R 或 Python 生态下更前沿的统计包和可视化工具的读者来说，这本书提供的工具箱显得有些陈旧，缺乏与时俱进的范例和操作界面截图，这对于初学者来说，会是一个不小的障碍。我期待的是一个能带我直奔前沿的向导，结果拿到手的却是一部详尽的古代地图集，虽然历史价值无可替代，但实战效能却大打折扣。

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我花了整整一个周末试图用这本书中的案例来解决我当前工作中遇到的时间序列预测问题，结果发现这是一条死胡同。这本书对于时间序列数据的处理部分，停留在非常基础的平稳性检验和简单的 ARIMA 模型设定上。它没有涉及任何关于向量自回归（VAR）模型的复杂应用，更别提对非线性和高频数据的处理技巧了。阅读体验上，虽然文字逻辑清晰，但其对软件操作的描述，完全是基于那个时代 SPSS 菜单驱动的思维定式，对于习惯了命令行操作或者如今更灵活的 GUI 交互方式的我们来说，显得冗长且不切实际。每一次操作都需要我手动在屏幕上寻找对应的菜单层级，而不是像现代软件那样，通过脚本或者一键式的命令就能完成。这不仅仅是效率问题，更是思维方式的代沟。这本书更像是一份详尽的“用户手册”，而非一本富有洞察力的“分析方法论”指南。它能告诉你“怎么点”，但很少深入探讨“为什么”要这么点，以及当点下去的结果不理想时，背后的统计假设究竟被违反了哪些。

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这本书的叙事风格极其保守和严谨，几乎不带任何个人色彩或启发性的评论。读起来的感觉就像是在阅读一本经过无数次校对的法律条文，每一个句式都小心翼翼，生怕引起歧义。这种风格的优点在于其准确性，但在激发读者对统计学更深层次思考方面，显得力不从心。我更欣赏那些在讲解完方法后，会提供研究者思考方向的著作，例如讨论某种统计决策背后的伦理考量，或者不同学派对同一数据的不同解读。这本书在这方面是缺失的。它把 SPSS 13.0 的每一个功能模块都拆解得清清楚楚，但却像一个精密的工具箱，摆在那里，告诉你每个工具叫什么名字、放在哪里，却从未告诉你如何用这些工具去“创造”出有价值的理论洞见。对于追求“为什么”的研究者来说，这本书的深度停留在操作层面，未能上升到方法论哲学的探讨。

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作为一名社会学研究者，我特别关注定性研究与定量研究的结合方式，也就是混合研究方法论的应用。这本书在数据处理的广度上，似乎完全忽略了非连续变量和分类数据的复杂处理需求。比如，书中关于多重共线性的讨论非常详尽，但在处理因子分析或主成分分析时，对于如何处理正交旋转和斜交旋转的选择标准，介绍得过于简略，缺乏实证案例的支持。更让我感到遗憾的是，它对于问卷数据中的缺失值处理，仅仅停留在简单的均值/中位数填补层面，完全没有触及到多重插补（Multiple Imputation）这种在严肃学术界已经被广泛采纳的技术。这使得我无法直接将书中的方法应用于我需要处理的、存在大量缺失值的真实调查数据。这本书更侧重于那些数据结构“完美”的教科书式案例，对于现实世界中常见的数据“脏乱差”情况，几乎是束手无策，未能提供应对复杂数据陷阱的实用策略。

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总的来说，这本书更像是为那个特定时代（SPSS 13.0 盛行之时）的统计学入门学生量身定做的“合格证”考试指南。它的价值在于奠定一个基础的、流程化的操作习惯。然而，在如今这个数据驱动的时代，我们需要的不仅仅是“跑出”一个显著性结果，我们更需要的是对结果的鲁棒性检验、对模型设定的敏感性分析，以及对结果进行动态可视化展示的能力。这本书在这几个方面都显得力不从心。例如，它对图形输出的讨论，停留在上世纪末的审美标准，其生成的图表质量和可定制性，完全无法与现代的数据可视化工具相提并论。如果我今天需要向非专业人士汇报复杂的统计发现，这本书提供的图表输出，无疑会立刻暴露我使用的是一套过时的分析流程。它是一部扎实的“过去式”的教材，而不是一本能指引我们走向“未来式”分析的实战指南。

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