Basic Econometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:未定义出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-07-01

价格:254.0

装帧:

isbn号码:9780071230179

丛书系列:

图书标签:

• Gujarati
• Economics
• Econometrics
• Econometrics
• Basic Econometrics
• Statistics
• Regression Analysis
• Econometric Modeling
• Data Analysis
• Quantitative Economics
• Applied Econometrics
• Introductory Econometrics
• Economics

《现代计量经济学导论：数据驱动的经济洞察》 内容简介： 本书旨在为读者构建一个扎实的计量经济学理论框架，并深入浅出地介绍一系列用于分析经济数据、检验经济理论、以及预测经济变量的关键方法。我们不仅关注模型背后的数学原理，更强调这些工具在实际经济研究中的应用与解读，引导读者如何从原始数据中提炼有价值的信息，并将其转化为严谨的经济学结论。 核心内容详述： 第一部分：计量经济学的基石 引言：计量经济学为何重要？ 经济学理论的抽象性与现实世界数据的复杂性之间的鸿沟，如何通过计量经济学来弥合。 量化分析在理解经济现象、评估政策效果、以及指导商业决策中的不可或缺性。 计量经济学的发展历程：从早期的简单回归到现代复杂模型的演变。 本书的学习路径和预期收获：读者将能够独立运用计量方法解决实际经济问题。 数据与变量：经济分析的原材料 数据的类型与收集： 横截面数据 (Cross-sectional Data)： 同一时间点不同个体（家庭、企业、国家）的观察值。例如，某一年不同家庭的收入和消费数据。 时间序列数据 (Time Series Data)： 同一经济个体在不同时间点的观察值。例如，某国历年的GDP增长率和通货膨胀率。 面板数据 (Panel Data)： 结合了横截面和时间序列的特点，即对同一批个体在多个时间点进行观察。例如，跟踪同一批公司多年的财务报表。 混合数据 (Pooled Data)： 将不同时间点、不同个体的样本混合在一起。 数据的描述性统计： 集中趋势度量： 均值 (Mean)、中位数 (Median)、众数 (Mode)。 离散程度度量： 方差 (Variance)、标准差 (Standard Deviation)、极差 (Range)、四分位距 (Interquartile Range)。 分布特征： 偏度 (Skewness)、峰度 (Kurtosis)。 数据可视化： 直方图 (Histograms)、散点图 (Scatter Plots)、箱线图 (Box Plots) 在初步探索数据中的模式和异常值方面的作用。 变量的测量与潜在问题： 定性变量 (Qualitative Variables)： 类别型变量，如性别、职业、教育程度。哑变量 (Dummy Variables) 的构建与应用。 定量变量 (Quantitative Variables)： 数值型变量，如收入、消费、价格。 潜在测量误差 (Measurement Error)： 变量测量不准确可能对估计结果造成的影响。 遗漏变量 (Omitted Variables)： 未被纳入模型但与因变量和自变量都相关的变量，可能导致估计偏差。 概率论与统计推断基础：理解不确定性 概率分布： 离散概率分布： 二项分布 (Binomial Distribution)、泊松分布 (Poisson Distribution)。 连续概率分布： 正态分布 (Normal Distribution) 及其重要性（中心极限定理）， t 分布 (t-Distribution)，卡方分布 (Chi-Squared Distribution)， F 分布 (F-Distribution)。 期望值与方差： 随机变量的中心位置与离散程度。 统计推断： 参数估计： 点估计 (Point Estimation) 与区间估计 (Interval Estimation)。 假设检验 (Hypothesis Testing)： 零假设 (Null Hypothesis) 与备择假设 (Alternative Hypothesis)。 检验统计量 (Test Statistic) 的构建。 P值 (P-value) 的解读：衡量观测数据支持零假设的证据强度。 显著性水平 (Significance Level) 与拒绝域 (Rejection Region)。 第一类错误 (Type I Error) 与第二类错误 (Type II Error)。 置信区间 (Confidence Interval)： 对未知参数取值的合理范围的估计。 第二部分：核心计量模型与应用 简单线性回归模型：建立变量间的线性关系 模型设定： $Y = eta_0 + eta_1 X + u$ $Y$：因变量 (Dependent Variable)。 $X$：自变量 (Independent Variable)。 $eta_0$：截距项 (Intercept)。 $eta_1$：斜率系数 (Slope Coefficient)，表示 X 每变动一个单位，Y 平均变动的数量。 $u$：误差项 (Error Term)，代表模型未能解释的随机因素。 普通最小二乘法 (Ordinary Least Squares, OLS)： 求解使得残差平方和最小的参数估计量 ($hat{eta}_0, hat{eta}_1$) 的原理。 OLS 估计量的性质：无偏性 (Unbiasedness)、一致性 (Consistency)。 高斯-马尔可夫定理 (Gauss-Markov Theorem)： 在一定假设下，OLS 是最佳线性无偏估计量 (Best Linear Unbiased Estimator, BLUE)。 模型拟合与评估： 拟合优度： 决定系数 ($R^2$)，表示自变量解释了因变量变异的百分比。 残差分析 (Residual Analysis)： 检查模型的假设是否满足，发现潜在问题（如异方差、自相关）。 假设检验与置信区间： 对斜率系数 $eta_1$ 进行 t 检验，判断 X 对 Y 是否有统计学意义上的显著影响。 构建 $eta_1$ 的置信区间。 预测： 利用估计出的模型对新的 X 值对应的 Y 值进行预测。 实际应用案例： 使用简单回归模型分析教育年限与收入的关系，或广告投入与销售额的关系。 多元线性回归模型：多因素综合分析 模型设定： $Y = eta_0 + eta_1 X_1 + eta_2 X_2 + ... + eta_k X_k + u$ 引入多个自变量，以更全面地捕捉影响因变量的因素。 OLS 在多元回归中的应用： 估计所有系数。 偏回归系数 (Partial Regression Coefficients)： 在控制其他自变量不变的情况下，某个自变量对因变量的边际效应。 模型评估： 调整后 $R^2$ (Adjusted $R^2$)： 考虑了模型中自变量的数量，避免因增加变量而虚增 $R^2$。 F 检验 (F-test)： 检验所有自变量是否联合对因变量有显著影响。 变量选择： 如何选择最相关的自变量进入模型，避免多重共线性。 多重共线性 (Multicollinearity)： 两个或多个自变量之间高度相关，可能导致系数估计不稳定且难以解释。 实际应用案例： 分析住房价格时，同时考虑住房面积、地理位置、卧室数量等因素；或者分析学生成绩时，考虑学习时间、家庭背景、教师质量等。 回归模型中的经典假设及其违背（暂不深入，为后续章节铺垫） 线性关系假设 误差项的零均值假设 误差项的同方差假设 (Homoskedasticity) 误差项的无自相关假设 (No Autocorrelation) 自变量与误差项无关假设 误差项服从正态分布假设 (Normality of Error Terms) - 在大样本情况下，OLS 的渐近性质不依赖于此假设。 第三部分：计量模型问题的诊断与修正 异方差 (Heteroskedasticity)： 误差项的方差随自变量的变化而变化。 检测方法： 图形法（残差图）、怀特检验 (White Test)、布鲁什-帕甘检验 (Breusch-Pagan Test)。 后果： OLS 估计量仍然无偏，但不再是有效的（方差不是最小的），标准误估计有误，导致假设检验和置信区间失效。 修正方法： 加权最小二乘法 (Weighted Least Squares, WLS)： 当异方差的形式已知时。 异方差稳健标准误 (Heteroskedasticity-Robust Standard Errors)： 又称白标准误 (White Standard Errors)，在异方差存在时提供有效的一致性标准误。 实际应用： 分析家庭支出时，高收入家庭的支出波动性可能更大。 自相关 (Autocorrelation)： 误差项之间存在相关性，特别常见于时间序列数据。 检测方法： 图形法（残差图）、杜宾-沃森检验 (Durbin-Watson Test)、布鲁什-戈弗雷检验 (Breusch-Godfrey Test)。 后果： 类似于异方差，OLS 估计量仍然无偏，但不再有效，标准误估计有误。 修正方法： 广义差分法 (Generalized Differencing) Cochrane-Orcutt 过程 Praisk-Winsten 过程 自相关稳健标准误 (Autocorrelation-Robust Standard Errors) 实际应用： 分析经济周期时，今天的经济增长率可能与昨天的经济增长率相关。 多重共线性 (Multicollinearity)： 再次强调其重要性，详细讨论其检测和处理。 检测方法： 相关系数矩阵、方差膨胀因子 (Variance Inflation Factor, VIF)。 后果： 系数估计量的方差增大，统计显著性降低，符号可能与经济理论不符。 处理方法： 剔除部分高度相关的变量、收集更多样本数据、使用主成分回归 (Principal Component Regression) 或岭回归 (Ridge Regression) 等高级方法。 第四部分：扩展计量模型与特定主题 定性自变量：哑变量 (Dummy Variables) 基本应用： 衡量类别变量的影响，例如性别、地区、政策实施与否。 交互哑变量 (Interaction Dummy Variables)： 分析一个类别变量对另一个变量系数的影响。例如，性别对教育对收入的影响是否存在差异。 分段回归 (Piecewise Regression) 实际应用： 分析不同地区（使用地区哑变量）对企业生产效率的影响；分析一项新政策（使用政策实施前后的哑变量）对失业率的影响。 方程设定偏差 (Specification Bias) 遗漏重要变量： 导致模型估计偏差。 包含不相关变量： 降低模型效率，但通常不引起偏差。 函数形式错误： 如线性模型假设不成立，应使用对数、平方项或交互项。 模型设定检验： 达姆-费舍尔检验 (Durbin-Watson Test)、拉姆齐回归设定检验 (Ramsey RESET Test)。 工具变量法 (Instrumental Variables, IV)： 用于处理内生性问题（自变量与误差项相关）。 内生性 (Endogeneity) 的来源： 遗漏变量： 被遗漏的变量与模型中的自变量相关，且与误差项相关。 测量误差： 自变量测量存在误差，且误差与真实值相关。 同时性 (Simultaneity)： 变量之间存在双向因果关系。 工具变量的性质： 相关性 (Relevance)： 工具变量与内生解释变量显著相关。 外生性 (Exogeneity)： 工具变量与误差项无关。 两阶段最小二乘法 (Two-Stage Least Squares, 2SLS)： IV 的常用估计方法。 实际应用： 估计教育对收入的影响时，教育年限可能内生化（高能力者倾向于接受更多教育，同时高能力也影响收入），此时可以使用工具变量（如距离学校的远近）来缓解内生性。 时间序列数据的初步分析： 平稳性 (Stationarity)： 时间序列的统计性质（均值、方差、自协方差）不随时间变化。 自回归移动平均模型 (Autoregressive Moving Average, ARMA) 和自回归求和移动平均模型 (Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA)： 用于分析和预测时间序列数据。 单位根检验 (Unit Root Test)： 判断时间序列是否平稳。 协整 (Cointegration)： 两个或多个非平稳时间序列之间存在长期稳定的线性关系。 格兰杰因果关系 (Granger Causality)： 判断一个时间序列是否能“格兰杰”地预测另一个时间序列。 实际应用： 预测股票价格、通货膨胀率、失业率。 离散因变量模型 (Discrete Choice Models)： 当因变量为类别型时。 Logit 模型： 用于二元选择（如购买/不购买，失业/就业）。 Probit 模型： 另一种用于二元选择的模型。 多项 Logit 模型 (Multinomial Logit Model)： 用于多于两个无序类别的因变量。 有序 Logit/Probit 模型 (Ordered Logit/Probit Model)： 用于有序类别的因变量。 泊松回归 (Poisson Regression)： 用于计数型因变量。 实际应用： 分析影响消费者是否购买某种产品的因素；分析影响一个人是否选择继续深造的因素。 面板数据模型： 固定效应模型 (Fixed Effects Model)： 控制个体特异的、随时间不变的不可观测因素。 随机效应模型 (Random Effects Model)： 将个体特异的不可观测因素视为随机变量。 选择固定效应还是随机效应： Hausman 检验。 实际应用： 分析教育、健康对个人收入的影响时，可以控制个体差异；分析国家层面的政策对经济增长的影响时，可以控制国家层面的特质。 第五部分：实证分析的实践指导 研究设计的原则： 如何提出一个清晰的研究问题，并设计一个能够用计量方法回答的实证研究。 数据获取与处理： 寻找可靠数据源，掌握数据清洗、转换、合并等基本操作。 模型选择与评估： 如何根据研究问题和数据特点选择合适的计量模型，并审慎评估模型的拟合优度、统计显著性以及经济解释力。 结果的解释与报告： 如何清晰、准确地解释回归结果，并以严谨的学术语言撰写研究报告。 文献回顾与前人研究的借鉴： 如何阅读和理解已有的计量经济学研究，并在此基础上开展自己的研究。 计量软件的应用： 介绍主流计量软件（如 Stata, R, Eviews, Python 的 statsmodels/linearmodels 库）的基本使用方法，指导读者动手实践。 本书强调理论与实践的结合，通过大量的实例和练习，帮助读者掌握计量经济学的核心工具，培养独立分析经济数据、得出可靠结论的能力。无论您是经济学、金融学、社会学、政治学等相关学科的学生，还是希望提升数据分析能力的从业者，本书都将是您入门和深入学习计量经济学的理想选择。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初购买这本书的时候，主要是冲着它在**面板数据模型**处理上的独到见解去的。市面上很多教材对固定效应（FE）和随机效应（RE）的区分总是讲得含糊其辞，让人在实际应用中无从下手，尤其是在选择模型设定以及处理内生性问题时。这本书在这方面的讲解堪称教科书级别的典范。作者不仅详细对比了两种模型的假设前提和优缺点，还引入了豪斯曼检验（Hausman Test）的严谨推导过程，这一点让我茅塞顿开。更重要的是，它没有止步于基础模型，而是深入探讨了动态面板数据，例如Arellano-Bond GMM估计器的应用场景，这对于研究发展经济学或企业财务数据的研究者来说，简直是宝藏级别的知识点。我甚至尝试着用书中的方法论去重新分析了我手头一个关于区域发展不平衡的课题，结果发现效率和精确度都有了显著提升，这才是真正有价值的工具书的体现。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是，它是一座连接理论与实践的坚固桥梁，它不仅仅是传授知识，更是在培养一种严谨的“计量思维”。作者的语言风格非常沉稳有力，没有太多花哨的修饰，每一个论点都建立在扎实的数学基础之上，但同时又充满了对现实世界的关怀。例如，在讨论**模型设定误差和变量遗漏**对估计结果的偏误影响时，作者不仅展示了数学推导，还结合了经济学常识来解释为什么这些误差会导致我们对因果关系的误判，这种跨学科的融合，让人感受到了计量经济学作为一门科学的魅力所在。读完这本书，我感觉自己不再只是一个会运行回归命令的操作员，而是一个能够批判性地审视数据、审视模型假设的分析师，这对于提升我的科研水平来说，是无价的收获。这本书无疑是我书架上最常被翻阅的一本参考书。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的排版和图表制作绝对是行业内的顶尖水平。很多计量经济学的书，图表做得像工程图纸一样密密麻麻，让人看花了眼，但这本书在这方面做得非常优雅。每一个图形、每一个回归结果表格，都经过了精心设计，关键信息被清晰地凸显出来。比如，在讲解**异方差和序列相关性**的处理时，作者用了一个非常直观的散点图和残差序列图来展示问题所在，远比单纯的文字描述有效得多。此外，书中对**极大似然估计（MLE）**的直觉解释也非常到位，它没有直接把读者推入复杂的微积分推导，而是先从概率分布的角度去理解“最有可能”的参数组合是什么，这种循序渐进的教学方法极大地降低了学习门槛。对于我这种偏向于应用研究的学者来说，这种注重“理解”而非单纯“记忆”的教学风格，才是真正能让我将知识内化的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实抓人眼球，那种沉稳又不失现代感的蓝灰色调，立刻让人联想到严谨的学术氛围。我刚拿到手的时候，原本以为会是一本枯燥乏味的教科书，毕竟“计量经济学”这几个字本身就带着一种让人望而生畏的气息。然而，翻开第一章，我就被作者清晰的逻辑和引人入胜的叙述方式所吸引。它不是那种堆砌公式和假设的学术论文集，更像是一位经验丰富的导师，带着你一步步揭开复杂现象背下的数学面纱。特别是关于**时间序列分析**的部分，作者用了很多生动的实际案例来解释协整、格兰杰因果关系这些抽象的概念，比如分析股市波动和宏观经济指标之间的长期均衡关系，那种感觉就像在看一部精彩的侦探小说，只不过线索是数据和模型。我特别欣赏它在理论阐述和实际操作之间的平衡，既保证了学术的深度，又避免了让初学者感到压力过大，让那些原本对统计软件操作感到头疼的人，也能找到学习的乐趣和方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值不仅体现在理论的深度上，更在于它对现代计量方法的覆盖面。我尤其惊喜地发现，它对**非线性模型和离散选择模型**的介绍非常详尽。在很多经典教材中，Logit和Probit模型往往只是蜻蜓点水，但这本书花了好几个章节来系统地梳理这些模型，包括它们各自的优势、如何解释系数的边际效应，以及在实际估计中可能遇到的计算难题。对于处理人口普查数据、消费者行为调查这些截然变量或有限因变量时，这本书提供了坚实的理论后盾和实用的操作指南。我记得其中一节专门讨论了泊松回归（Poisson Regression）在计数数据分析中的应用，以及它与负二项分布（Negative Binomial）的对比，这种细致入微的比较，避免了我在实际建模时做出错误的选择。这套体系化的知识结构，让我在面对复杂的实证问题时，能更自信地挑选最合适的分析工具。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆