计量经济学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国科学技术大学出版社

作者:严忠

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:2005-7

价格:21.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787312018312

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 模型
• 数据分析
• 金融
• 经济建模
• 因果推断

《计量经济学》的诞生，旨在为所有渴望深入理解现代经济运行规律的读者提供一份坚实的研究工具。本书不仅仅是一本教材，更是一扇通往经济学前沿研究的大门，它将带领您系统地掌握一套严谨的分析方法，用数据说话，用模型求解。 本书的体系设计，从最基础的概念出发，层层递进，力求构建起一个完整而 robust 的计量经济学知识框架。开篇，我们将一同回顾统计学中的核心概念，包括描述性统计、概率论以及推断统计的基本原理。这些是后续所有计量方法论的基石，理解它们能帮助我们更好地把握数据本身的特性与局限。 紧接着，本书将重点介绍回归分析的核心模型——简单线性回归。我们将深入剖析普通最小二乘法（OLS）的原理、假设条件以及参数估计的性质，例如无偏性、一致性和有效性。同时，也会详细探讨如何检验模型的可行性，包括拟合优度（R²）、t检验、F检验等，并学会如何解释回归系数的经济含义。 在此基础上，本书将扩展到多元线性回归模型。我们将处理多个解释变量同时存在时可能遇到的问题，如多重共线性，并学习如何通过变量选择、岭回归等方法来解决。本书还将深入探讨模型的设定问题，例如函数形式的选择（线性、对数、二次等）、遗漏变量偏误和包含无关变量的后果。 随着学习的深入，我们将转向对OLS假设条件被违反情况的处理。这部分是计量经济学中最具挑战性也最实用的内容之一。我们将系统学习异方差、自相关和序列相关这些常见的违背经典线性回归模型假设的情况，并掌握相应的检测方法（如White检验、Durbin-Watson检验）以及修正方法（如广义最小二乘法GLS、稳健标准误法）。理解这些内容，能极大地提升您分析真实世界数据的能力，避免得出错误的经济结论。 本书还专门设置了关于“虚拟变量”的章节，这是一种非常强大的工具，可以用来处理定性信息。我们将学习如何将分类变量（如地区、行业、政策时期）转化为可以纳入回归模型的数值形式，并探讨其在政策评估、市场分割等领域的广泛应用。 在时间序列分析方面，本书将为您提供分析经济数据随时间变化规律的视角。我们将介绍自回归（AR）、移动平均（MA）以及两者的结合——自回归移动平均（ARMA）模型，并阐述它们的识别、估计和检验。特别地，本书还会引入单位根检验和协整检验，这些都是处理非平稳时间序列数据、发现长期均衡关系的关键工具，在宏观经济分析和金融建模中至关重要。 此外，本书还涵盖了面板数据模型，这是一种结合了横截面数据和时间序列数据的强大分析工具。我们将详细介绍固定效应模型和随机效应模型，分析它们各自的适用条件和估计方法，以及如何利用面板数据来控制个体特异性效应和时间特异性效应，从而获得更准确和更具说服力的研究结果。 本书在案例分析部分投入了大量篇幅，精选了经济学研究中具有代表性的实证研究案例。通过对这些案例的剖析，您将看到书中所学的理论方法是如何被实际运用的，如何从经济理论出发，形成可检验的假设，然后收集数据、选择合适的计量模型、进行估计与检验，并最终解释研究发现。这些案例涵盖了宏观经济学、微观经济学、劳动经济学、金融经济学等多个领域，旨在激发您的研究兴趣，并提供切实可行的研究思路。 本书的另一个亮点在于对模型诊断和选择的强调。我们不仅学习如何估计模型，更重要的是如何判断模型的优劣。除了前面提到的模型拟合优度检验，我们还会学习信息准则（如AIC、BIC）在模型选择中的作用，以及残差分析在诊断模型设定错误中的重要性。 在统计软件的应用方面，本书虽然不依赖于任何特定的软件，但会穿插介绍常用统计软件（如Stata, R, EViews等）在执行计量分析时的一些基本操作和代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际操作。 最后，本书将目光投向更前沿的计量方法，如工具变量法（IV）、两阶段最小二乘法（2SLS）、非线性回归模型、以及一些非参数方法。这些内容旨在为有志于深入研究的读者提供更广阔的视野和更高级的工具。 总而言之，《计量经济学》是一本集理论、方法、实践和案例于一体的综合性著作。它将系统地武装您解决经济学问题的能力，让您能够用科学、严谨的方式来理解和分析纷繁复杂的经济现象。无论您是经济学专业的学生，还是对经济研究充满热情的探索者，本书都将是您不可或缺的学习伴侣。

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我必须说，《计量经济学》这本书在理论深度和实践指导性上找到了一个绝佳的平衡点。我之前读过一些计量经济学教材，有的过于偏重理论，导致我读完后依然不知道如何实际操作；有的又过于注重代码和应用，却忽略了理论基础的讲解。这本书则不同，它在讲解每一个模型和方法时，都会先深入剖析其理论依据和假设条件，然后在后面立刻给出具体的案例分析，甚至是使用 R 或 Python 语言进行代码实现。这让我能够清晰地理解“为什么”以及“如何做”。书中对于不同模型的适用性、优缺点以及如何进行模型选择的讨论，更是让我受益匪浅。我尤其喜欢关于面板数据模型和时间序列分析章节的讲解，作者通过大量的实例，例如分析不同国家的人均 GDP 增长率，或者预测通货膨胀率，让我深刻理解了这些高级模型在解决实际经济问题时的强大威力。读这本书的过程中，我感觉自己就像是在跟着一位经验丰富的经济学家导师一起学习，他不仅传授我知识，更重要的是教会我如何思考和解决问题。

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这本《计量经济学》真是让我大开眼界！虽然我之前对这个领域了解不多，甚至有点畏惧，但这本书的结构设计和内容编排却给了我一种意想不到的清晰感。作者在开篇就非常巧妙地将一些看似枯燥的理论概念，通过现实生活中的案例融入进去，比如分析房价波动、预测股票市场走势，这些都瞬间拉近了计量经济学与我们的距离。我尤其欣赏的是，作者在解释复杂的统计方法时，并没有直接堆砌公式，而是循序渐进地引导读者理解其背后的逻辑和应用场景。从基础的回归分析，到一些更高级的模型，每一步都像是在搭积木，层层递进，让我能牢牢抓住重点。书中还穿插了很多的图表和可视化数据，这对于我这种视觉型学习者来说简直是福音，比枯燥的文字更能帮助我理解数据之间的关系以及模型的结果。我发现自己越来越有兴趣去深入研究那些之前觉得遥不可及的经济现象，也开始尝试着用书中介绍的方法去思考和分析身边发生的一些经济事件。这本书真的是一本非常适合初学者入门的读物，它不仅传授了知识，更重要的是激发了我对计量经济学这门学科的浓厚兴趣。

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从一个完全的门外汉的角度来看，《计量经济学》这本书展现了一种令人惊叹的逻辑递进和内容组织能力。我之前对经济学研究中的“统计”部分总是感到很头疼，但这本书却以一种非常友好的方式，将这些概念一一拆解。作者在设计章节时，非常注重知识的连贯性，从最基本的概念，如变量、数据类型，逐步过渡到回归分析、假设检验，再到更加复杂的模型。每一个环节都衔接得天衣无缝，让我感觉自己是在一步步地攀登一座知识的山峰，而不是在零散地收集碎片。书中的语言风格非常具有启发性，作者常常会提出一些问题，引导读者自己去思考，这种互动式的教学方式，大大提升了我的学习效率和主动性。我特别欣赏的是，书中对于模型诊断和选择的讲解，让我明白了如何判断一个模型是否可靠，以及如何根据实际情况选择最合适的模型。这本书就像是一张详尽的地图，为我指明了计量经济学研究的道路，让我不再感到迷茫，而是充满了探索的勇气和信心。

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坦白讲，《计量经济学》这本书给我的整体感觉是大气且严谨。它并没有试图回避计量经济学中的一些复杂性，而是以一种直面挑战的态度，将那些通常被认为是晦涩难懂的概念，以一种非常系统化的方式呈现出来。我特别欣赏的是，作者在讨论每一个计量模型时，都会从其基本原理出发，详细阐述模型的假设、推导过程，以及最终的估计和检验方法。这种深入骨髓的讲解方式，让我不再仅仅是停留在“是什么”的层面，而是真正理解了“为什么是这样”。书中关于因果推断的章节，让我对如何辨别相关性和因果性有了更深刻的认识，这对于我在阅读和理解经济学研究论文时至关重要。另外，作者对于异方差、自相关等常见问题的处理方法，也讲解得非常到位，并且提供了相应的统计检验和模型修正建议。这本书的语言风格虽然严谨，但并不生涩，字里行间透露着作者深厚的学术功底和对教学的热情，让我觉得在与一位学识渊博的同行进行深入的学术交流。

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这本书《计量经济学》对我来说，更像是一位引路人，它打开了我认识经济世界的一扇新窗户。之前我对各种经济数据和统计分析总是感到一头雾水，但这本书通过非常生动形象的比喻和深入浅出的讲解，让我逐渐掌握了分析经济现象的核心工具。我尤其喜欢书中关于“工具变量法”和“倾向得分匹配法”的讲解，这些方法对于解决内生性问题非常有帮助，让我明白了如何在有限的数据条件下，尽可能地接近真实的因果关系。作者在讲解这些复杂方法时，并没有止步于理论的陈述，而是结合了大量的实证研究案例，让我能够看到这些方法在实际研究中是如何被应用的，以及它们能够带来怎样的洞见。这本书的另一大亮点在于，它鼓励读者进行批判性思考，不仅仅是被动接受书中给出的结论，而是引导读者去质疑、去探索、去发现数据背后隐藏的真相。这种开放式的学习方式，让我感觉自己不仅仅是在学习一门学科，更是在培养一种科学的研究精神。

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