Econometric Analysis of Panel Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:Badi H. Baltagi

出品人:

页数:302

译者:

出版时间:2005-07-18

价格:USD 80.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780470014561

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
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• 计量经济学
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• 经济学
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• 回归分析
• 固定效应
• 随机效应
• Stata
• R
• Python

《计量经济学方法论：理论、实证与前沿》 概述 本书旨在系统地梳理和阐述计量经济学研究的核心方法论，聚焦于从理论构建到实证检验，再到最新前沿发展的完整逻辑链条。本书并非某个特定计量模型或应用领域的专著，而是从方法论的视角出发，为读者提供一套严谨、系统且具有前瞻性的计量经济学分析框架。通过深入剖析计量经济学分析中的关键假设、推理过程、模型选择、估计方法、推断统计以及潜在的挑战与解决方案，本书旨在提升读者的计量经济学理论素养和实践能力，使其能够独立、批判性地理解和运用计量经济学工具解决复杂的经济问题。 核心内容与结构 本书的结构设计紧扣计量经济学分析的逻辑顺序，从最基础的理论概念出发，逐步深入到复杂的实证技术和前沿研究方向。 第一部分：计量经济学基础理论与方法论基石 本部分将深入探讨计量经济学的基本原理和核心概念，为后续的实证分析奠定坚实的基础。 经济学理论与计量经济学模型的关系： 详细阐述经济学理论如何孕育出可供计量检验的假设和模型，以及计量经济学模型如何反过来检验、修正甚至重塑经济学理论。我们将探讨模型设定中的关键考虑，例如变量的选择、函数形式的确定以及滞后结构的引入等。 因果关系识别的挑战与方法： 计量经济学研究的核心目标之一是识别和量化因果关系。本部分将系统性地介绍因果关系识别所面临的内生性问题（如遗漏变量偏误、测量误差、联立性方程等），并详细阐述多种经典和现代的因果推断方法，包括但不限于： 随机对照试验（RCT）： 作为黄金标准，详细解析其设计原则、实施要点及在经济学研究中的应用局限。 工具变量（IV）方法： 深入剖析IV法的理论基础，讨论识别条件（相关性与外生性）的重要性，并介绍两阶段最小二乘法（2SLS）、广义矩估计（GMM）等估计技术。 断点回归（RDD）： 探讨基于分配变量的断点回归设计，分析其在特定应用场景下的优势，并介绍清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD）的设计与估计。 差分中差分（DID）： 详细解析DID法的逻辑，讨论平行趋势假设的检验与满足，并介绍拓展形式如多期DID等。 倾向得分匹配（PSM）： 阐述PSM的原理，包括倾向得分的估计、匹配方法（最近邻匹配、半径匹配、核匹配等）以及匹配后效应的检验。 结构模型估计： 介绍如何通过构建和估计反映经济主体行为的结构模型来理解和预测政策效应。 数据的重要性与质量控制： 强调原始数据在计量研究中的核心地位，深入探讨数据的类型（截面数据、时间序列数据、面板数据、混合数据等），数据的收集方法，以及数据清洗、异常值处理、缺失值填充等关键步骤，确保实证分析的可靠性。 第二部分：经典与现代计量模型及其应用 本部分将聚焦于一系列在经济学研究中广泛应用的计量模型，介绍其模型设定、估计方法、检验统计量及典型应用场景。 线性回归模型进阶： 除了基础的OLS，本部分将深入探讨： 异方差性的处理： 介绍异方差的检验方法（如Breusch-Pagan检验、White检验）及其对估计结果的影响，并重点讲解稳健标准误（White standard errors）、加权最小二乘法（WLS）等处理方法。 自相关的处理： 探讨时间序列数据中常见的自相关问题，介绍Durbin-Watson检验，并讲解广义最小二乘法（GLS）、Newey-West标准误等处理自相关的方法。 多重共线性的诊断与缓解： 介绍多重共线性的识别方法（如方差膨胀因子VIF），以及在实际操作中缓解多重共线性影响的策略。 离散选择模型： 适用于分析二元、多元选择行为的离散选择模型。 Logit和Probit模型： 详细阐述两者的模型设定、似然函数、估计方法（最大似然估计MLE），并重点比较其在概率解释上的细微差别。 多项Logit模型与有序Logit/Probit模型： 介绍如何处理多个无序或有序的离散选择。 Tobit模型： 讲解截尾（censored）和删失（truncated）数据的模型处理，如收入、消费等有限依赖变量的分析。 时间序列分析基础： 平稳性与单位根检验： 介绍时间序列数据的平稳性概念，讲解DF检验、ADF检验、PP检验等单位根检验方法，并解释其在避免虚假回归中的重要性。 协整与向量自回归（VAR）模型： 介绍非平稳时间序列之间的长期均衡关系（协整），以及VAR模型在分析多个时间序列变量之间动态关系中的应用。 自回归条件异方差（ARCH）与广义自回归条件异方差（GARCH）模型： 探讨时间序列数据的波动性聚类现象，并介绍ARCH和GARCH模型用于建模和预测波动性。 生存分析（Duration Analysis）： 聚焦于事件发生时间的研究，如失业持续时间、企业倒闭时间等。 Kaplan-Meier估计： 介绍非参数估计生存函数的方法。 Cox比例风险模型： 阐述半参数模型，能够控制协变量的影响，分析影响事件发生风险的因素。 参数生存模型： 介绍如Weibull、指数等参数化生存模型。 第三部分：计量经济学研究的前沿与挑战 本部分将展望计量经济学研究的最新发展趋势，探讨当前面临的挑战以及未来可能的研究方向。 机器学习在计量经济学中的应用： 探讨如何利用机器学习技术（如 LASSO、Ridge回归、随机森林、梯度提升树、神经网络等）来处理高维数据、进行非线性建模、预测分析以及进行更有效的因果推断。 高维数据处理： 介绍正则化方法如何处理变量数量远大于样本数量的情况。 非线性建模： 探讨如何利用机器学习方法捕捉复杂的数据关系。 “双重机器学习”（Double Machine Learning）框架： 介绍如何结合机器学习的预测能力与传统计量经济学对因果推断的严谨性，实现更稳健的因果效应估计。 大数据分析与计量经济学： 探讨大数据（如网络文本数据、社交媒体数据、地理空间数据、传感器数据等）在经济学研究中的潜力与挑战。 数据获取与处理： 讨论非结构化数据、半结构化数据的清洗、整合与特征工程。 新兴计量方法： 介绍与大数据相适应的计量方法，如自然语言处理（NLP）在文本分析中的应用，以及网络分析在研究经济活动中的应用。 实验经济学与计量经济学： 强调实验室实验、现场实验在提供高质量因果识别证据方面的作用，以及如何将实验结果与微观计量模型相结合。 计量经济学伦理与研究诚信： 讨论在数据使用、模型选择、结果解释等方面可能出现的伦理问题，以及如何确保研究的透明度、可复现性和学术诚信。 软件工具与实践： 简要介绍在计量经济学研究中常用的统计软件（如Stata, R, Python, EViews, Gauss等），并强调掌握至少一种常用软件进行实证分析的重要性。 本书特色 方法论导向： 聚焦于“如何做”的思维模式，而非罗列模型。 理论与实践结合： 既讲解理论基础，又结合丰富的应用案例说明方法的适用性。 前沿性： 涵盖机器学习、大数据等前沿议题。 批判性思维培养： 鼓励读者批判性地审视模型假设、数据质量和研究结论。 系统性： 贯穿计量经济学研究的完整流程，逻辑严谨。 适用读者 本书适用于经济学、金融学、管理学、社会学、公共政策等领域的本科高年级学生、研究生，以及从事相关领域研究的学者、政策分析师和数据科学家。本书旨在帮助读者建立起扎实的计量经济学方法论功底，掌握解决实际经济问题的有力工具，并为进一步深入研究打下坚实基础。通过对本书的学习，读者将能够更自信、更严谨地开展计量经济学研究，并更好地理解和评价他人的研究成果。

评分☆☆☆☆☆

看到坛里有人说，“大概翻了下，觉得这本书不错，因为对实证很有帮助”(indirect quote) 。 我觉得就是个"屁"的评论,屁个对实证有用。 PS： 豆瓣好烦， ” 请你再给Econometric Analysis of Panel Data一个总的评价(从差到好)“ （direct quote）  

评分☆☆☆☆☆

又来翻老巴的书了，看到IV部分，关于Cornwell and Trumbull的文献的分析。 原文CT用的是BE 和 2SLS。 老巴非得说人家搞得是RE 和EC2SLS。 哎。。。。不知CT看没看过这本书，吐槽了没有。 另外老巴果然是阿人，要不要这么厚脸皮，在书中把自己的文章都引一边。这点真是让人不爽。  

评分☆☆☆☆☆

又来翻老巴的书了，看到IV部分，关于Cornwell and Trumbull的文献的分析。 原文CT用的是BE 和 2SLS。 老巴非得说人家搞得是RE 和EC2SLS。 哎。。。。不知CT看没看过这本书，吐槽了没有。 另外老巴果然是阿人，要不要这么厚脸皮，在书中把自己的文章都引一边。这点真是让人不爽。  

评分☆☆☆☆☆

本书是面板数据方法中较新的教材，提到了很多现在国外在用的最新面板方法，如残差自相关等。目前网络上已有电子版，大致浏览了一下，内容不错，很多实例，还有相关EVIEWS操作，对实证帮助很大。

评分☆☆☆☆☆

看到坛里有人说，“大概翻了下，觉得这本书不错，因为对实证很有帮助”(indirect quote) 。 我觉得就是个"屁"的评论,屁个对实证有用。 PS： 豆瓣好烦， ” 请你再给Econometric Analysis of Panel Data一个总的评价(从差到好)“ （direct quote）  

评分☆☆☆☆☆

其次，一本优秀的实证分析指南必须在方法论的实用性和前沿性上找到完美的平衡点。对于面板数据，我们总是在面对“有限样本”与“大规模数据”之间的权衡。我非常期待这本书能提供丰富的、涵盖不同学科背景的案例研究。比如，如何处理高维固定效应（High-Dimensional Fixed Effects）下，那些“不常出现”的实体（如罕见的国家或公司）的估计问题，以及如何利用最新发展出来的机器学习技术来辅助传统面板回归模型的稳健性检验或变量选择。更重要的是，我希望看到作者能够批判性地评价现有工具的局限性。例如，在处理时间序列维度较短但截面维度很大的面板时，传统的时间序列检验（如单位根检验）的适用性在哪里？以及，在进行因果推断时，如何严谨地构建反事实，并利用如双重差分（DiD）或合成控制法（Synthetic Control）的面板数据扩展形式来提升政策评估的可靠性。这种务实到位的指导，能够让我直接将书本知识转化为具有说服力的研究成果，而不是停留在纯粹的数学推导层面。

评分☆☆☆☆☆

这本关于面板数据计量经济学分析的著作，虽然我手头没有这本书，但我可以基于对该领域经典文献和常见教材的了解，来想象一本高质量的面板数据分析书籍应该具备的特质，并以此为基础，从一个求知若渴的读者的角度进行评价。 首先，如果我拿起一本号称是“计量经济学分析”的面板数据专著，我最期待的是其对理论基础的深度挖掘和严谨推导。我希望它不仅仅是罗列模型（固定效应、随机效应），而是能深入剖析不同模型背后的经济学假设和统计学含义。例如，在处理异质性时，我期望看到关于如何识别和量化这些异质性的详细讨论，比如随机系数模型（Random Coefficients Models）的复杂性，以及如何通过空间计量工具来捕捉跨时间或跨个体的相关性。我特别关注作者是否能清晰地阐述内生性问题在面板数据中的特殊表现形式，比如遗漏变量、测量误差导致的偏差，以及针对这些问题的现代解决方案，如GMM（广义矩估计）的各种变体——Arellano-Bond、Blundell-Bond等。如果这本书能把这些复杂的数学框架，用既不失严谨性又不至于让初学者望而却步的语言娓娓道来，那它无疑是一本里程碑式的教材。我希望它能像一位技艺精湛的工匠，将精密的理论工具细致地打磨并呈现在我面前，让我能真正理解“为什么是这个模型”而非仅仅“如何应用这个模型”。

评分☆☆☆☆☆

此外，一本真正能经得起时间考验的著作，必须超越标准模型的范畴，探讨那些在现实世界中更为复杂和微妙的问题。面板数据分析中一个长期存在的挑战是“异质性冲击”（Heterogeneous Shocks）与“个体效应”的区分。我非常想知道作者如何处理那些随时间变化的、但对所有个体都具有影响的冲击（如全球金融危机），以及如何在高维面板中分离出那些长期不变的、但影响个体间差异的“固定效应”。这本书如果能深入探讨面板数据中的序列相关性（Serial Correlation）和序列依赖性（Serial Dependence）的性质，并提供例如Hyland-Breen方法或更先进的时间序列/面板混合模型来处理，那它就具备了真正的研究前沿视野。我期待看到对非线性模型在面板环境下的估计，比如Logit或Probit模型中的固定效应估计挑战（如“Incidental Parameters Problem”），以及如何使用如Quasi-Maximum Likelihood等方法来应对，这才是真正体现作者深厚功力的体现。

评分☆☆☆☆☆

最后，从读者的学习体验和全书的结构组织来看，我希望这本关于面板计量分析的书籍能够体现出一种清晰、递进的叙事逻辑。它应该像一位优秀的导师，首先铺陈基础的混合模型，然后引入固定效应和随机效应的“经典对决”及其背后的检验（如Hausman检验的现代解读），再逐步过渡到处理内生性、时间序列特性和空间依赖性的更高级技术。每一章的知识点应该层层递进，避免知识点的跳跃感。更重要的是，这本书的“语气”应当是鼓舞人心的，它不应该只关注“我们不知道什么”，更应该强调“我们能发现什么”。如果它能在结尾部分，对未来面板计量经济学可能的发展方向，例如与大数据、因果推断最新进展的结合趋势进行展望，那就更完美了。这样的结构和精神，能让读者在完成阅读后，不仅掌握了一套分析工具，更重要的是，获得了一种批判性地看待实证数据的研究思维框架。

评分☆☆☆☆☆

再者，对于任何一本高级计量书籍，数据处理和软件操作的实操性是不可或缺的一环。理论的殿堂固然重要，但如果不能将其落地，那就是空中楼阁。我期望这本书在介绍完理论模型后，能紧密结合主流计量软件（如Stata、R或Python）的代码示例。这些示例不应是简单的“输入命令，得到结果”，而应该体现出从原始数据清洗、缺失值处理（特别是面板数据特有的“非随机缺失”）到估计结果的稳健性报告的完整流程。例如，关于异方差和自相关的标准误调整，我希望能看到聚类稳健标准误（Clustered Robust Standard Errors）在不同聚类层次下的具体应用和代码实现，以及如何利用Bootstrap方法来验证估计结果的稳定性。如果作者能提供配套的数据集和可复现的代码，这将极大地降低学习曲线，让读者能够即刻上手，体验从数据到洞察的完整旅程。这种可操作性，是区分一本“教科书”和一本“工具箱”的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

传说中的经典教科书。 刚看了第二章，感觉是读到要吐血了...大部分是理论层面的数学推导，虽然每章节有例子，但感觉和正文结合的并不紧密。没办法，得硬着头皮读完前9章

评分☆☆☆☆☆

传说中的经典教科书。 刚看了第二章，感觉是读到要吐血了...大部分是理论层面的数学推导，虽然每章节有例子，但感觉和正文结合的并不紧密。没办法，得硬着头皮读完前9章

评分☆☆☆☆☆

传说中的经典教科书。 刚看了第二章，感觉是读到要吐血了...大部分是理论层面的数学推导，虽然每章节有例子，但感觉和正文结合的并不紧密。没办法，得硬着头皮读完前9章

评分☆☆☆☆☆

传说中的经典教科书。 刚看了第二章，感觉是读到要吐血了...大部分是理论层面的数学推导，虽然每章节有例子，但感觉和正文结合的并不紧密。没办法，得硬着头皮读完前9章

评分☆☆☆☆☆

传说中的经典教科书。 刚看了第二章，感觉是读到要吐血了...大部分是理论层面的数学推导，虽然每章节有例子，但感觉和正文结合的并不紧密。没办法，得硬着头皮读完前9章