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出版者:Mcgraw Hill Higher Education

作者:Rudiger Dornbusch

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:2003-11-1

价格:110

装帧:Paperback

isbn号码:9780071232371

丛书系列:

图书标签:

• 宏观经济学
• 经济学
• 经济模型
• 经济预测
• 经济政策
• 经济分析
• 计量经济学
• 金融
• 经济学教材
• 经济学研究

《经济计量学导论：原理、实践与应用》 一部全面深入的经济学分析工具箱 经济学研究的本质在于理解和解释复杂的经济现象，而经济计量学则是实现这一目标的核心驱动力。它不仅是连接经济理论与现实世界数据的桥梁，更是检验经济学模型、量化经济关系、预测经济走势以及评估政策效果的强大武器。《经济计量学导论：原理、实践与应用》旨在为读者构建一个坚实的经济计量学知识体系，从最基础的概念出发，循序渐进地引领读者掌握现代经济计量学的核心方法论，并将其灵活应用于实际的经济分析之中。 本书的编写理念是“理论为根，实践为魂”。我们深信，只有深刻理解经济计量学的理论基础，才能准确地运用其方法；而只有通过大量的实践操作，才能真正掌握其精髓。因此，本书在介绍各类模型和方法时，不仅会详细阐述其数学推导和统计学原理，更会结合丰富的实际案例，引导读者理解这些工具在解决现实经济问题中的实际作用。 核心内容概览 第一部分：经济计量学的基石——模型与数据 本部分将为读者打下坚实的理论基础，介绍经济计量学研究的出发点和必备要素。 第一章：经济计量学导论 经济计量学是什么？它在经济学研究中的地位和作用。 经济计量学研究的基本步骤：提出问题，建立模型，收集数据，估计模型，检验模型，解释结果，政策建议。 经济计量学与经济理论、数理统计学的关系。 不同类型的经济计量学模型简介：横截面数据模型，时间序列数据模型，面板数据模型。 本教材的学习路径和方法。 第二章：回归分析的基本概念 线性回归模型的提出：变量之间的关系。 因变量与自变量的定义。 误差项的意义：未被模型解释的部分，包含遗漏变量、测量误差、随机因素等。 普通最小二乘法（OLS）的几何解释和数学推导：如何找到最佳拟合直线。 OLS估计量的性质：无偏性、一致性、有效性（高斯-马尔可夫定理）。 模型拟合优度：决定系数 R² 的含义及其局限性。 截距项和斜率系数的解释。 案例分析： 用简单的OLS模型预测商品销量与价格的关系。 第三章：单一变量线性回归模型的假设与检验 高斯-马尔可夫假设：误差项的均值为零，方差恒定（同方差），任意两个误差项不相关（无序列相关）。 对模型系数的统计检验：t检验。 t统计量的构造及其解释：衡量估计系数与零值之间差异的大小。 P值的概念：在原假设成立的情况下，获得当前统计量或更极端统计量的概率。 置信区间：估计系数可能落入的范围。 案例分析： 检验广告投入对公司销售额的影响是否显著。 第四章：多变量线性回归模型 引入多个自变量：解释更复杂的经济现象。 偏回归系数的含义：在控制其他自变量不变的情况下，某个自变量对因变量的独立影响。 OLS估计量在多变量模型中的性质。 F检验：检验所有自变量联合起来对因变量的解释能力，以及检验增量模型的有效性。 案例分析： 建立一个模型，同时考虑收入和价格对消费品需求量的影响。 第五章：数据类型与收集 横截面数据（Cross-sectional Data）：某一时间点上不同个体（家庭、公司、国家）的数据。 时间序列数据（Time Series Data）：同一主体在不同时间点上的观测值。 面板数据（Panel Data）：同一主体在不同时间点的观测值，兼具横截面和时间序列数据的特征。 混合数据（Pooled Data）。 数据收集的渠道：官方统计数据、调查数据、第三方数据库。 数据质量的重要性：准确性、完整性、一致性。 常见的数据处理和整理技术：缺失值处理、异常值识别。 第二部分：挑战与进阶——模型失效与应对 本部分将深入探讨在实际应用中可能遇到的模型失效情况，并介绍相应的处理方法。 第六章：异方差（Heteroskedasticity） 异方差的定义：误差项的方差不再恒定。 异方差的后果：OLS估计量仍然无偏，但不再是最小方差的（无效），t检验和F检验的可靠性受到影响。 异方差的检验方法：怀特检验（White Test）、Breusch-Pagan检验。 处理异方差的方法：加权最小二乘法（WLS）、异方差一致性标准误（White Standard Errors）。 案例分析： 分析不同收入水平家庭的支出波动差异，以及如何处理由此产生的异方差。 第七章：序列相关（Autocorrelation） 序列相关的定义：误差项之间存在相关性，尤其常见于时间序列数据。 序列相关（特别是正相关）的后果：OLS估计量仍然无偏，但不再是最小方差的（无效），t检验和F检验不可靠，可能导致过度拒绝原假设（认为系数显著，实际上不显著）。 序列相关的检验方法：Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验。 处理序列相关的方法：广义差分法（Generalized Difference）、Prais-Winsten估计、Cochrane-Orcutt估计、使用具有序列相关一致性标准误的模型。 案例分析： 考察股票收益率的时间序列数据，识别并处理序列相关性。 第八章：多重共线性（Multicollinearity） 多重共线性的定义：自变量之间存在高度线性相关关系。 多重共线性的后果：OLS估计量仍然无偏，但方差会急剧增大，导致系数估计不稳定，统计显著性下降，难以区分各个自变量的独立贡献。 多重共线性的检验方法：方差膨胀因子（VIF）、相关系数矩阵。 处理多重共线性：收集更多数据、剔除部分变量（需谨慎）、主成分分析（PCA）、岭回归（Ridge Regression）等。 案例分析： 分析影响居民消费的因素，识别并处理收入、财富、预期等变量之间可能存在的多重共线性。 第三部分：模型选择与扩展——高级应用 本部分将介绍更广泛的经济计量学模型及其在不同经济领域的应用。 第九章：虚拟变量（Dummy Variables） 虚拟变量的构造：将分类变量转化为数值变量。 用于表示季节性、政策变化、群体差异等。 交互虚拟变量：捕捉不同组别之间效应的差异。 案例分析： 分析某项政策出台前后，企业投资行为的变化。 第十章：非线性回归模型 当变量关系不是线性时，如何处理。 对数-对数模型：弹性分析。 对数-线性模型和线性-对数模型。 多项式回归。 案例分析： 考察收入对商品需求量的影响，可能存在边际效用递减效应。 第十一章：模型设定误差（Model Specification Errors） 遗漏重要的解释变量。 加入不重要的解释变量。 函数形式设定错误。 变量测量误差。 模型设定误差的后果及检验方法。 第十二章：时间序列分析基础 时间序列数据的特性：平稳性（Stationarity）、自相关、季节性。 平稳性检验：ADF检验。 自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）。 自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分移动平均模型（ARIMA）。 案例分析： 预测通货膨胀率或GDP增长率。 第十三章：面板数据模型 面板数据的优势：控制个体固定效应和时间固定效应，提高估计效率。 固定效应模型（Fixed Effects Model）：消除不随时间变化的个体特征。 随机效应模型（Random Effects Model）：将个体异质性视为随机扰动项。 固定效应与随机效应的选择：Hausman检验。 案例分析： 分析不同国家在不同时期的人均GDP增长，控制国家特有因素。 第十四章：联立方程模型（Simultaneous Equation Models） 当方程组中存在相互影响的变量时。 内生变量与外生变量。 识别问题（Identification Problem）。 估计方法：两阶段最小二乘法（2SLS）。 案例分析： 分析供求模型，估计供求曲线的系数。 第十五章：工具变量法（Instrumental Variables, IV） 当核心回归量与误差项相关时（内生性问题）。 工具变量的条件：与内生回归量相关，但与误差项不相关。 两阶段最小二乘法（2SLS）作为IV估计方法。 案例分析： 估计教育年限对工资的影响，教育年限可能与个体能力（误差项）相关。 第十六章：离散选择模型（Discrete Choice Models） 当因变量为二分类或多分类变量时。 Logit模型和Probit模型。 边际效应的解释。 案例分析： 分析影响家庭是否购买汽车的因素。 贯穿全书的学习方法建议 本书强调理论与实践的结合，因此，除了认真阅读教材内容，我们强烈建议读者： 1. 动手实践： 配合教材中的案例，使用主流的统计软件（如 Stata, R, EViews, Python 中的 statsmodels 库等）进行数据分析。亲手输入代码，运行模型，观察结果，将有助于加深理解。 2. 案例研究： 认真分析教材中的每一个案例，尝试独立完成案例中的分析步骤，并思考其结果在现实经济中的含义。 3. 拓展阅读： 对于某些主题，如果希望深入了解，可以参考更专业的文献和教材。 4. 提问与讨论： 学习经济计量学不应是孤军奋战。积极与同学、老师交流，讨论遇到的问题，可以获得新的启发。 《经济计量学导论：原理、实践与应用》不仅仅是一本教材，更是一套通往严谨经济分析之路的指南。通过系统学习本书，读者将能够掌握分析复杂经济问题所必需的关键工具和思维方式，为他们在学术研究、政策制定、商业决策等领域取得成功奠定坚实的基础。

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我花了整整一个月的时间来细细品味这本书的每一个章节，其中最让我拍案叫绝的是它对“预期”在宏观经济模型中作用的阐述。市面上很多教材将此视为一个技术性的修正，但在作者的笔下，它被提升到了哲学层面——人类的集体信念如何塑造了经济的未来走向。这种处理方式，让原本枯燥的数学模型瞬间变得鲜活和充满人性。作者没有回避现代经济学的一些核心争议，比如理性预期与行为经济学的冲突，而是将它们并置，鼓励读者进行批判性思考，而不是简单地接受既有定论。我特别欣赏作者在处理这些复杂议题时的那种克制和公正，他没有急于给出“标准答案”，而是展示了不同流派观点的逻辑基础和现实局限性。这种深入骨髓的辩证思维，使得这本书的价值远远超出了教科书的范畴，更像是一部高级的经济思想史的导论。读完后，我发现自己看新闻报道的角度都变了，不再满足于表面的数据波动，而是开始追问背后的“人”和“心”在起什么作用。

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要说缺点，这本书的深度绝对是双刃剑。对于初次接触宏观经济学的学生来说，某些章节的推导可能会显得过于“饱和”。例如，在深入探讨动态随机一般均衡（DSGE）模型时，作者的讲解虽然极其详尽，但假设读者已经具备了扎实的微观经济学和高等数学基础。我记得我花了额外的两周时间，来回顾和重新学习相关的动态优化理论，才能真正跟上作者的节奏。这说明，这本书更适合作为本科高年级、研究生阶段或者专业人士的案头参考书，而不是入门读物。它没有刻意“简化”任何困难的概念，而是选择了“直面”这些复杂性，并提供了清晰的路径去征服它们。虽然这增加了阅读门槛，但从长远来看，它培养的是一种能够驾驭复杂模型的分析能力，而不是停留在对基本名词的记忆层面。可以说，它是一本需要“投入”才能获得丰厚“回报”的投资。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调配上烫金的字体，散发出一种既古典又现代的学术气息。我得说，光是捧着它，就已经能感受到一种沉甸甸的知识分量。内容上，这本书的叙事风格极其流畅，仿佛一位经验丰富的经济学大师在娓娓道来，没有那种让人望而生畏的晦涩术语堆砌。它成功地将宏观经济学的核心概念——比如GDP的构成、通货膨胀的机制、以及货币政策的传导路径——用一种非常直观且富有逻辑性的方式串联起来。特别是关于“经济奇迹”的案例分析部分，作者似乎拥有某种洞察力，能够穿透复杂的统计数字，直达经济运行的本质。举个例子，在探讨特定国家如何在短时间内实现产业升级时，它并没有停留在简单的政策罗列，而是深入挖掘了制度环境、人力资本积累以及全球化浪潮中的机遇把握。读到这些章节时，我常常需要停下来，反复咀嚼那些精妙的比喻和类比，它们就像是打开了通往经济世界真相的钥匙孔，让我对那些曾经模糊不清的概念豁然开朗。这本书不仅仅是在讲解理论，更是在教授一种观察世界的思维框架。

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这本书的结尾部分，尤其是在展望未来经济政策方向时，展现出一种罕见的宏大视野和建设性姿态。作者并没有沉溺于对过去危机的批判，而是将重点放在了“如何构建更具韧性的未来经济体”这一命题上。他提出了几个极具前瞻性的政策建议，例如关于全球供应链的再平衡、气候变化带来的结构性通胀风险，以及如何在新兴技术（如人工智能）对劳动力市场产生颠覆性影响的背景下，设计更具包容性的财政转移支付机制。这些内容，明显是基于最新的学术研究和全球政策辩论整理而成，充满了思辨的火花，让人感到作者的知识体系是完全与时俱进的。读完最后一页时，我感到一种强烈的“被赋能”感，不再觉得宏观经济学是高不可攀的象牙塔理论，而是充满现实关怀和解决问题的工具箱。它成功地将理论的严谨性和政策的实践性做到了完美的融合。

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这本书的排版和印刷质量简直是业界良心，每一页纸张的厚度都恰到好处，油墨的细腻程度让图表中的线条清晰锐利，即便是那些复杂的供需曲线和菲利普斯曲线图，看起来也赏心悦目，完全没有廉价印刷品常有的那种墨迹模糊感。更难能可贵的是，作者在关键的概念定义旁边，设置了非常巧妙的脚注或者侧边栏，用来补充历史背景或者提供更深入的数学推导入口，但这些补充信息被处理得非常“低调”，不会打断主体阅读的流畅性。这体现了编辑团队对读者的尊重，知道什么该放在主干道上，什么可以作为探索性的支流。我是一个习惯于做大量批注的读者，这本书的页边距设计得非常合理，无论是写下自己的疑问还是勾画重点，都有足够的空间。这种对阅读体验的极致追求，在我阅读的经济学著作中是极为罕见的，它让学习过程本身变成了一种享受，而不是一种煎熬。

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