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出版者:中国计量出版社

作者:B.B.利亚奇涅夫

出品人:

页数:278

译者:李绍贵

出版时间:2007-11

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787502618377

丛书系列:

图书标签:

• 测量
• 仪器
• 计量经济学
• 理论计量学
• 统计学
• 经济学
• 模型
• 回归分析
• 时间序列
• 面板数据
• 因果推断
• 高级计量学

经济学实证研究的基石：深入理解计量经济学方法与应用 图书名称： 经济学实证研究的基石：深入理解计量经济学方法与应用 作者： [此处填写作者姓名，例如：张明/王芳] 出版社： [此处填写出版社名称，例如：高等教育出版社/北京大学出版社] --- 内容简介： 在当代经济学研究中，理论构建与经验证据之间的桥梁日益重要。《经济学实证研究的基石：深入理解计量经济学方法与应用》 旨在为读者提供一个全面、深入且实用的计量经济学知识体系，重点关注如何将经济理论转化为可检验的实证模型，并利用现代统计工具对真实世界的数据进行严谨分析。本书特别强调计量经济学作为一门“工具”的实践性，而非仅仅是抽象的数学推导。 本书的架构设计遵循了从基础概念到前沿应用的逻辑脉络，力求在严谨性与可操作性之间取得完美的平衡。全书共分为四个主要部分，涵盖了计量经济学分析的各个关键环节。 --- 第一部分：计量经济学基础与单方程模型 本部分是构建计量经济学思维的起点。我们首先回顾必要的统计学与概率论基础，确保读者对随机变量、抽样分布、假设检验等核心概念有扎实的理解。 随后，本书详细介绍了简单线性回归模型（SLRM），深入剖析了普通最小二乘法（OLS）的推导过程、几何意义及其核心假设——高斯-马尔可夫（Gauss-Markov）定理。我们不仅解释了无偏性、一致性和有效性这些关键性质，还详细讨论了如何检验模型设定是否恰当。 进阶到多元线性回归模型（MLRM）后，我们将分析多重共线性、异方差性和序列相关性等经典计量经济学难题。针对这些问题，本书系统地介绍了修正方法，包括广义最小二乘法（GLS）、异方差一致标准误（如White/Huber-White估计量）以及时间序列中的自回归移动平均（ARMA）模型初步应用。重点在于，我们提供了大量的案例分析，展示如何通过实际数据诊断这些问题，并选择最合适的估计策略。 --- 第二部分：横截面数据分析的高级主题与工具变量法 现代计量经济学研究越来越依赖大规模的横截面数据。本部分将研究重点从满足经典假设的理想情况转向更贴近现实的复杂场景。 函数形式的选择是实证研究中的一个关键决策。本书探讨了对数线性模型、半对数模型以及超越对数函数等在描述经济关系中的适用性与解释差异。我们还深入讲解了虚拟变量（Dummy Variables）的运用，包括交互项的构建，用以捕捉群体差异和结构性变化的影响。 本部分的核心是内生性问题与工具变量（Instrumental Variables, IV）方法。内生性是导致OLS估计量有偏和不一致的主要原因，常见来源包括遗漏变量偏误、测量误差和 simultaneity。我们细致地解析了两阶段最小二乘法（2SLS）的原理，并强调了选择有效工具变量的关键标准：相关性和外生性。此外，本书还覆盖了检验工具变量有效性的统计检验，例如萨甘检验（Sargan Test）和汉森检验（Hansen J-Test）。 --- 第三部分：面板数据模型的深入挖掘 面板数据（Panel Data）结合了时间和个体（或截面）信息，提供了更丰富的识别信息和更强的控制能力。本书为读者构建了层次化的面板数据分析框架。 首先，我们阐述了面板数据模型的优势，包括控制个体固定效应（Fixed Effects, FE）和随机效应（Random Effects, RE）。详细对比了FE模型（去均值法）与RE模型（FGLS）的适用条件和估计结果的解释差异。 其次，豪斯曼检验（Hausman Test）被作为区分FE和RE模型的标准工具进行深入讲解。我们还涵盖了处理截面间相关性（Cross-Sectional Dependence）的面板数据共同相关参数估计（Common Correlated Effects, CCE）方法，这对于处理全球化背景下的宏观经济数据尤为重要。 最后，对于时间序列性质显著的面板数据，本书介绍了动态面板模型，特别是广义矩估计法（Generalized Method of Moments, GMM），包括Arellano-Bond一步和两步估计，用以解决模型中滞后被解释变量的内生性问题。 --- 第四部分：处理非线性模型与因果推断前沿 随着研究领域的拓展，许多经济问题无法用线性模型完美捕捉，本部分聚焦于更灵活的估计技术和前沿的因果推断方法。 非线性模型方面，本书详细介绍了Logit和Probit模型，用于分析二元选择（如参与/不参与、是/否）的决策过程。我们不仅展示了最大似然估计（MLE）的原理，更侧重于如何正确解释Logit/Probit模型的边际效应，而非仅仅是系数本身。同时，本书也涵盖了Tobit模型（处理删失因变量）和泊松回归模型（处理计数数据）。 在因果推断这一现代计量经济学的核心领域，本书聚焦于超越随机对照试验（RCTs）的准实验方法。重点解析了双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）的实施逻辑和平行趋势假设的检验，这是评估政策效应的关键技术。此外，我们还介绍了断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD），并讨论了如何利用倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）来模拟随机分配的效果，以更具说服力的方式识别处理效应。 --- 适用对象与特色： 本书的受众涵盖了经济学、金融学、公共管理、社会学等需要进行定量研究的本科高年级学生、研究生以及从事实证分析的青年研究人员。 本书特色： 1. 强调直觉与应用： 理论推导清晰，但更侧重于方法背后的经济学直觉和实际操作步骤。 2. 丰富的数据集案例： 穿插使用来自世界银行、OECD以及特定国家/地区的大型数据库案例，帮助读者掌握真实世界数据的处理技巧。 3. 软件操作指导： 随书附带主流计量软件（如Stata/R）的代码示例和操作指南，确保读者能够立即上手进行分析。 《经济学实证研究的基石》 不仅仅是一本方法的介绍手册，更是一部指导严谨、可靠的经济学实证研究的行动指南。它致力于帮助读者从描述性统计的泥沼中解脱出来，建立起强大的、能够回答复杂经济学问题的因果推断能力。

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这本书的配图和图表质量绝对是业内顶尖水平。很多计量经济学的教材，图表做得跟小学生画的一样粗糙，线条模糊不清，根本无法用来辅助理解。但在这本书里，无论是散点图、回归拟合线，还是各种分布函数的图形，都绘制得极其精确和美观。我特别欣赏它在解释“异方差性”时所用的三维图形展示，那个立体感和空间感，让我瞬间就明白了为什么传统的最小二乘法在这种情况下会失效。很多时候，一个好的图表胜过千言万语的文字描述，尤其是在处理多变量关系时。而且，这些图表似乎都是用专业的统计软件生成，清晰度极高，即便是打印出来放大查看细节，也毫无压力。这反映出作者在内容呈现上，对细节的把控达到了吹毛求疵的程度，非常专业。

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我个人对教材的逻辑结构有着近乎苛刻的要求，如果前后的章节衔接得生硬或者跳跃性太大，我很快就会失去耐心。然而，这本著作在这方面展现出了大家风范。它从最基础的统计学原理开始，循序渐进地引入了计量经济学的基本模型，过渡得非常自然。尤其是它在介绍“内生性”问题时，并没有一开始就抛出复杂的数学推导，而是先通过几个非常贴近现实的经济学场景案例来剖析这个问题的严重性和出现的原因，让我这个初学者一下子就抓住了问题的核心要害。这种“先讲故事，后给工具”的叙事方式，极大地降低了理解门槛。我甚至能想象到，如果这位作者站在讲台上，他一定会用非常生动的方式来解释这些抽象的概念。这种教学上的匠心，才是衡量一本优秀教材的真正标准，而不是堆砌多少晦涩难懂的定理。

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我向来比较关注教材中对前沿方法的覆盖程度，毕竟经济学领域发展迅速，如果一本教材几年不更新，里面很多方法论就显得滞后了。我惊喜地发现，这本书在传统OLS、IV等经典方法之外，对面板数据模型，特别是GMM（广义矩估计）的介绍相当到位。它不仅讲解了GMM的理论基础，还花了不少篇幅讨论了在实际应用中如何选择合适的矩约束条件，这在很多入门级的教材中是看不到的深度。此外，对时间序列分析中单位根检验和协整关系的讲解也十分细致，步骤清晰，并且提供了丰富的、可供思考的“陷阱”案例。这让我感觉，这本书的作者显然不是满足于停留在教科书的层面，而是真正希望读者能够将这些工具运用到实际的经济数据分析中去。

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这本书的装帧设计真的很有意思，封面是那种带着点磨砂质感的深蓝色，上面用银色的字体印刷着书名，显得低调而有分量。我拿到手的时候，首先注意到的是它的纸张质量，摸上去挺厚实的，不是那种一翻就容易皱巴巴的廉价纸张，这对于一本需要经常查阅和做笔记的学术书籍来说，简直是福音。内页的排版也相当清晰，字体大小适中，行距留得恰到好处，即便是长时间阅读也不会让人感到眼睛疲劳。更让我惊喜的是，它在关键公式和定义旁边都有用小图标或者不同的字体颜色做了标注，这对于我们这些在学习过程中需要快速定位核心概念的读者来说，简直是太友好了。我记得上次看另一本教材时，所有内容都挤在一起，找一个公式得费半天劲。这本书在这方面的用户体验设计上，显然是下了不少功夫的，看得出来出版方对学术读者的阅读习惯是有深入研究的。初次翻阅时，那种“这本书是为认真学习的人准备的”的感觉就油然而生了，这极大地提升了我打开它进行深入学习的积极性。

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读完前几章的感受是，这本书的“工具箱”构建得非常扎实，但真正让我佩服的是它在“批判性思维”培养方面的潜心。作者在每一章的末尾都设置了一个“方法论反思”的小节，这个设计非常巧妙。例如，在讨论工具变量的选择时，作者不仅仅是教你如何检验工具变量的有效性（如过度识别约束检验），更进一步引导读者去思考：“如果一个理论上非常好的工具变量在实践中找不到，我们应该怎么办？”这种引导读者跳出既有框架进行思考的训练，是学术成长中至关重要的一环。它不是简单地告诉你“怎么做”，而是让你明白“为什么这么做”以及“在什么情况下应该质疑它”。这种培养独立研究者精神的用心，使得这本书的价值远远超越了一本单纯的技能传授手册。

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