计量经济学

计量经济学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:高等教育出版社
作者:李子奈
出品人:
页数:380
译者:
出版时间:2005-04-01
价格:29.00元
装帧:平装
isbn号码:9787040164305
丛书系列:
图书标签:
  • 计量经济学
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具体描述

《计量经济学》融计量经济学理论、方法与应用为一体:以中级水平内容为主,适当吸收初级和高级水平的内容;以经典线性模型为主,适当介绍一些适用的非经典模型。全书形成具有特色的内容体系。全书详细论述了经典的单方程计量经济学模型的理论方法,适当介绍了联立方程计量经济学模型和时间序列计量经济学模型的理论方法,引入了几类扩展的单方程计量经济学模型;在计量经济学应用模型中,以生产函数模型、需求函数模型、消费函数模型和宏观计量经济学模型为例,介绍应用模型的建立与发展。在详细介绍线性回归模型的数学过程的基础上,各章的重点不是理论方法的数学推导与证明,而是实际庳用中出现的实际问题的处理,并尽可能与中国的现实相结合。《计量经济学》既包含了由教育部经济学学科教学指导委员会制定的高等学校经济学科本科发展经济学课程教学基本要求的全部内容,又为学有余力者提供了进一步学习的指南。适合作为各类高等学校经济、管理学科本科生的教材或教学参考书。也可供具有一定数学和经济学基础的广大经济管理人员和研究人员阅读和参考。

好的,这是一份关于《数据科学与商业洞察》的图书简介,旨在提供详尽的内容概览,且不涉及任何与《计量经济学》相关的主题。 --- 图书简介:《数据科学与商业洞察:从零到精通的实战指南》 核心理念与目标读者 在当今这个数据驱动的时代,信息爆炸已成为常态。企业和组织迫切需要一套系统化的方法论,将海量的原始数据转化为可执行的商业策略和竞争优势。《数据科学与商业洞察》正是一本旨在填补理论知识与实际应用鸿沟的权威指南。 本书并非一本纯粹的理论教科书,而是一本面向数据分析师、商业智能专家、产品经理、市场营销专业人士,以及所有希望利用数据科学技能提升决策质量的中高层管理人员的实战手册。我们假设读者具备一定的基础数学和编程概念,但着重于如何将这些工具箱中的工具,有效地部署到解决复杂的商业问题中。 本书的核心目标是构建一个完整的、端到端的、以商业价值为导向的数据科学工作流程。我们强调“洞察”而非仅仅是“模型”,确保每一个技术步骤的产出都能清晰地映射到可量化的商业效益上。 --- 第一部分:数据科学基石与商业语境构建 (Foundation and Context Setting) 本部分为后续复杂分析奠定坚实的基础,核心在于将数据科学项目嵌入到清晰的商业框架内。 第一章:商业问题的解构与数据策略的制定 从“需求”到“问题”的转化: 如何识别模糊的业务痛点(如“用户流失率高”)并将其转化为可量化的数据科学问题(如“预测未来30天内具有高流失风险的Top 5%用户群体”)。 数据资产盘点与伦理考量: 评估组织现有数据的质量、可访问性和合规性。深入讨论数据隐私(如GDPR、CCPA背景下的数据使用规范)和模型公平性(Fairness)的早期介入。 定义成功指标 (KPIs vs. Metrics): 区分业务关键绩效指标(KPIs)与模型评估指标。建立清晰的基线(Baseline)和可接受的性能阈值。 第二章:现代数据工程概览与工具链选择 数据生态系统的概览: 介绍现代数据栈的关键组件,包括数据湖、数据仓库(如Snowflake, BigQuery)、ETL/ELT工具(如dbt)。 编程环境的选择与优化: 重点介绍Python(Pandas, NumPy)和R语言在数据准备阶段的效率对比。探讨使用JupyterLab/VS Code进行项目管理的最佳实践。 版本控制与可重复性: 强调Git在数据科学项目中的重要性,确保数据处理流程和模型迭代记录的完整性。 --- 第二部分:数据准备与特征工程的艺术 (The Art of Data Wrangling and Feature Engineering) 数据准备阶段往往占据项目70%以上的时间。本部分深入探讨如何从混乱的原始数据中“提炼黄金”。 第三章:数据清洗与质量保证的自动化 缺失值处理的策略选择: 不仅仅是简单的均值/中位数填充,而是根据缺失机制(MCAR, MAR, NMAR)选择插补方法(如MICE多重插补、基于模型的预测填充)。 异常值检测与稳健性: 介绍基于统计(Z-Score, IQR)和基于模型(Isolation Forest, LOF)的异常值识别方法,以及在处理异常值时应保持的业务敏感性。 数据转换与标准化: 深入探讨对数转换、Box-Cox变换在优化模型假设(如正态性)中的作用,以及Min-Max Scaling与Standardization的适用场景。 第四章:面向商业洞察的特征工程 分类特征的编码艺术: 比较One-Hot Encoding、Target Encoding、Frequency Encoding的优缺点,特别关注Target Encoding在处理高基数分类变量时的偏置问题及缓解措施。 时间序列特征的构造: 从原始时间戳中提取有意义的特征,如滞后值(Lags)、移动窗口统计量(Rolling Means/StdDev)、时间衰减因子等,为需求预测或客户生命周期价值(CLV)建模做准备。 特征选择的降维艺术: 介绍过滤法(Filter Methods,如卡方检验、相关性分析)、包裹法(Wrapper Methods,如递归特征消除RFE)和嵌入法(Embedded Methods,如Lasso/Ridge回归)的选择标准,以提高模型可解释性和计算效率。 --- 第三部分:预测建模与高级算法应用 (Predictive Modeling and Advanced Applications) 本部分是算法的核心,重点在于选择最适合特定商业场景的模型,并掌握其背后的机制。 第五章:传统机器学习的精细化调优 线性模型的回归与分类: 深入理解正则化(L1/L2)对模型稳定性和特征选择的机制。 树模型(Decision Trees, Random Forests)的商业应用: 解释在决策树中如何平衡方差与偏差。重点讨论随机森林在处理非线性关系时的鲁棒性。 提升算法(Boosting)的实战部署: 详细剖析Gradient Boosting Machines (GBM) 的工作原理,并侧重于XGBoost、LightGBM在处理大规模、高维度数据时的性能优化技巧。 第六章:聚类分析与市场细分(无监督学习) K-Means及K-Medoids的局限性与改进: 如何使用轮廓系数(Silhouette Score)和肘部法则客观评估聚类效果。 层次聚类与DBSCAN: 探讨它们在发现不规则形状簇和噪声点处理上的优势,并将其应用于客户群体的自然划分。 商业驱动的聚类: 如何将聚类结果与现有的客户分层(如RFM模型)结合,以指导个性化营销活动。 第七章:推荐系统基础:协同过滤与内容推荐 基于用户的协同过滤 (User-Based CF): 探讨相似度计算(余弦、皮尔逊相关系数)在推荐中的应用及“冷启动”问题。 基于物品的协同过滤 (Item-Based CF): 解释其在电商场景下的效率优势。 矩阵分解技术(SVD/FunkSVD): 揭示如何通过隐因子模型来预测用户偏好,并应用于提高交叉销售和向上销售的转化率。 --- 第四部分:模型评估、解释性与商业化 (Evaluation, Explainability, and Deployment) 模型只有被信任并能被业务人员理解,才能真正产生价值。 第八章:超越准确率的评估体系 分类任务的深度评估: ROC曲线、AUC、精确率-召回率权衡(Precision-Recall Trade-off)。针对不平衡数据集,重点讲解F1-Score和Kappa系数的应用。 回归任务的稳健性检验: 均方根误差 (RMSE) 与平均绝对误差 (MAE) 的业务含义区分,以及残差分析的重要性。 A/B 测试设计与因果推断: 如何设计严谨的A/B实验来验证模型的实际商业影响,避免虚假的正相关性。 第九章:模型可解释性 (XAI):建立信任的桥梁 全局解释性:特征重要性 (Feature Importance): 介绍Permutation Importance优于内置重要性的原因。 局部解释性:LIME与SHAP值: 深入解析SHAP(SHapley Additive exPlanations)框架,展示如何向业务部门解释单个预测结果的驱动因素(例如,“为什么这个贷款申请被拒绝了”)。 可解释性在风险管理和合规中的应用。 第十章:模型部署、监控与迭代(MLOps入门) 模型服务的化: 介绍如何将训练好的模型封装成API(如使用Flask/FastAPI)。 性能漂移 (Model Drift) 的识别: 建立自动化监控仪表板,实时追踪线上预测结果与实际业务反馈的偏差。 反馈循环的闭环: 阐述如何设计一个持续学习和再训练的机制,确保模型能随着市场和用户行为的变化而保持其有效性。 --- 结语:数据驱动文化的塑造 本书最后总结了从技术项目到文化变革的跨越。数据科学的成功不仅仅是算法的胜利,更是组织沟通、跨部门协作和对数据价值认可的综合体现。掌握本书内容,读者将能构建一套从数据摄取到价值交付的完整闭环,真正驱动企业的可持续性增长。 附录: 常用SQL查询优化技巧;Python数据科学库速查表。

作者简介

李子奈,清华大学经管学院经济系教授。1970年获清华大学工程物理系学士,1981年获清华大学核能技术研究院硕士。主要讲授课程包括:计量经济学、高等计量经济学。

研究领域包括计量经济学理论、方法与应用,宏观经济模型与政策,“三农”问题。主持过多个国家自然科学基金、社会科学基金、科技部、财政部、教育部、国家开发银行等资助研究项目。在Journal of Econometrics, Frontiers of Economics in China等国际期刊和《中国社会科学》、《经济研究》、《管理世界》、《数量经济技术经济研究》、《经济学动态》、《世界经济》、《统计研究》、《财政研究》等国内期刊发表百余篇学术论文。曾获得国家、北京市、教育部等奖励10余项,其中包括:国家精品课程奖、北京市精品课程奖、高等教育国家级教学成果二等奖、北京市高等教育教学成果一等奖、教育部优秀教材一等奖、北京市高校教学名师奖、宝钢教育基金优秀教师奖等。

目前担任教育部经济学学科教学指导委员会委员、中国数量经济学会副理事长、北京经济学总会副会长。

潘文卿, 清华大学经管学院经济系副教授。1999年获中国人民大学经济学博士学位,1992年获兰州大学管理学硕士学位,1987年本科毕业于西北师范大学数学系。之后任教于兰州大学经济系,并于1999-2001年间任职于清华大学经济管理学院博士后工作站,2001年起任教于经济管理学院经济系至今。主要讲授课程包括:经济统计学、计量经济学、高级计量经济学、投入产出分析。

主持多项国家自然科学基金课题。在《中国社会科学》、《经济研究》、《数量经济技术经济研究》、《统计研究》、《系统工程理论与实践》等国内学术期刊上发表论文多篇。

目前担任中国数量经济学会理事以及中国投入产出研究学会副理事长。

目录信息

读后感

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作者是国内计量经济学界的权威,本书可谓是呕心沥血的经典之作。本书有以下几个特点: 1、不光讲模型和方法本身,而是讲怎么设立模型、怎么选变量、怎么设定变量间的关系等一些非常基本的问题,这是本书和其他教材不一样的重要一点。尤其是最后一章,写得酣畅淋漓,读...  

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那里的题目都很经典 有些看过了,但是,考试时不同了 即使用一页纸抄了很多东西,满满的一页 能在那样 A4纸里写那么多东西简直出乎我的意料 可是,有什么用呢? 记得考试时只瞄了一眼,后来就凭自己的理解做题了 一直以为XU老师终于仁慈了 哪知,还是我们太幼稚了,考后大骂也...

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那里的题目都很经典 有些看过了,但是,考试时不同了 即使用一页纸抄了很多东西,满满的一页 能在那样 A4纸里写那么多东西简直出乎我的意料 可是,有什么用呢? 记得考试时只瞄了一眼,后来就凭自己的理解做题了 一直以为XU老师终于仁慈了 哪知,还是我们太幼稚了,考后大骂也...

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那里的题目都很经典 有些看过了,但是,考试时不同了 即使用一页纸抄了很多东西,满满的一页 能在那样 A4纸里写那么多东西简直出乎我的意料 可是,有什么用呢? 记得考试时只瞄了一眼,后来就凭自己的理解做题了 一直以为XU老师终于仁慈了 哪知,还是我们太幼稚了,考后大骂也...

用户评价

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深入阅读后,我发现这本书的叙事节奏把握得非常巧妙。它并没有一上来就抛出复杂的模型,而是像一位经验丰富的导师,循序渐进地引导我们建立起基础的认知框架。我对其中关于“变量选择”和“模型设定”的章节印象最为深刻。作者用一系列生动的、贴近生活的例子,比如收入与教育年限的关系,或者通货膨胀与失业率之间的权衡,来解释那些抽象的统计学概念。这种处理方式极大地降低了我的学习门槛,使得那些原本让我望而却步的数学符号,也逐渐变得具体、可感。我甚至能想象出作者在黑板前,用粉笔勾勒出每一个假设和检验步骤时的那种匠心。它教会我的,远超书本上的定义,更重要的是如何像一个真正的研究者那样去思考问题的边界和局限性,时刻提醒我们,任何模型都只是对现实的简化,而不是现实本身。

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读完关于内生性问题和工具变量法的章节时,我体会到了一种“醍醐灌顶”的感觉。之前接触的很多经济学分析,总是停留在简单的相关性层面,而这本书则大胆地揭示了“相关不等于因果”的陷阱,并且提供了切实可行的“解药”。作者对于识别策略的论述,逻辑链条环环相扣,严密得让人几乎找不到反驳的余地。我尤其喜欢作者在讨论这些前沿和复杂议题时所保持的那种冷静和审慎的态度,他没有故作高深,而是用一种近乎“侦探”的口吻,引导我们去寻找那个隐藏在背后的“真凶”——混淆变量。这不仅仅是一门学科的学习,更像是一场智力上的冒险,让你对数据背后隐藏的权力结构和逻辑漏洞有了更深的警惕性。

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合上书本,我心中涌起一股强烈的冲动,想要立刻找一套真实的数据集来进行实践。这本书的价值,绝不仅仅在于理论的传授,更在于其强大的应用导向性。作者在每章末尾设置的那些“思考题”和“案例分析”,并非那种可以轻易在网上搜索到标准答案的习题,它们更像是开放式的挑战,促使读者将书中学到的工具应用到新的、未知的领域中去。我能感觉到,这本书成功地完成了一项艰巨的任务:它把一门看似高冷、数学化的学科,转化成了一种可以被积极运用、解决实际问题的强大思维工具。它为我打开了一扇窗,让我看到了一个更加清晰、更少被表象迷惑的世界。对于任何渴望用数据武装自己头脑的人来说,这无疑是一本具有里程碑意义的参考书。

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这本书的排版和图表制作简直是一绝,这对于理工科背景的人来说,简直是福音。很多技术性的书籍,图表往往是为了应付任务而草草了事,信息密度过高,或者标签不清。但在这本书里,每一张图表似乎都经过了深思熟虑,颜色搭配、坐标轴的标注、甚至辅助线的添加,都清晰地服务于解释核心概念的目的。特别是关于时间序列分析的那部分内容,那些复杂的自相关函数图和偏自相关函数图,竟然能被作者用非常直观的方式解读出来,让我这个曾在这方面吃过亏的读者感到豁然开朗。它仿佛在说:“看,这不是难懂的数学,这是你用来分析现实数据的有力武器。”这种对细节的极致追求,体现了作者极高的专业素养和对读者的尊重。

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这本书的书名听起来就带着一种严谨又略显晦涩的气息,初拿到手时,我带着一种既期待又有些忐忑的心情翻开了它。我一直对经济现象背后的驱动力感到好奇,尤其是在这个数据爆炸的时代,如何用科学、量化的方法去揭示那些隐藏在数字背后的真相,是令我着迷的。这本书的封面设计简洁有力,没有过多花哨的装饰,反而透出一种“干货满满”的自信感。我尤其欣赏作者在开篇部分对这门学科的定位和价值的阐述,它不仅仅是数学公式的堆砌,更是一种思维方式的训练,教你如何带着批判性的眼光去看待现实世界中的各种经济数据和报告。这种宏观的视角,让我立刻觉得这不是一本枯燥的教科书,而更像是一张通往更深层次理解世界的地图。它似乎在告诉我,经济学不再是高高在上的理论,而是可以被我们手中的工具所掌控和检验的。

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本科教材。其实还不错,不过被人说误人子弟。。。

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痛苦。。。

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国内为数不多的经典

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我的劫数~

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归其没看懂说的什么并在如此高的挂科率下挺了过来

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