Regression Analysis by Example pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Samprit Chatterjee

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2006-7

价格:USD 152.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471746966

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
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深入探究经典计量经济学：从理论基石到前沿应用 图书名称：计量经济学原理与实践：构建稳健的经济模型 本书概述： 本书旨在为读者提供一套系统、严谨且富有实践指导意义的计量经济学学习框架。我们深知，计量经济学不仅是统计学在经济学领域的应用，更是一种用数据驱动、模型化思维来解析复杂经济现象的强大工具。本书将从最基础的统计学回顾开始，逐步深入到宏观和微观经济数据分析的各个核心领域，旨在培养读者构建、检验和解释经济模型的能力，而非仅仅停留在公式的推导上。 本书的独特之处在于其对“可解释性”和“稳健性”的强调。在当今数据爆炸的时代，获取数据不再是难题，但如何从海量数据中提取出具有经济学意义的、可靠的因果关系，才是研究的核心挑战。因此，本书将大量的篇幅投入到对经典线性回归模型（OLS）的深入剖析，特别是其背后的假设条件——高斯-马尔可夫定理的意义，以及当这些假设被违反时（如异方差性、自相关性）我们应该采取哪些稳健的应对策略。 第一部分：计量经济学的基础与回归分析的奠基 本部分聚焦于为后续复杂模型的学习打下坚实的基础。 第一章：统计学基础回顾与计量经济学的视角 我们首先快速回顾概率论、数理统计中的核心概念，如随机变量、大数定律和中心极限定理。但我们的重点在于阐释这些统计工具如何被转化为经济学分析的语言。我们将讨论经济数据的主要类型（时间序列、截面数据、面板数据）及其特性，并介绍描述性统计在初步数据探索中的关键作用。 第二章：简单线性回归模型（SLR）的深度解析 本章将彻底剖析只有两个变量的模型。我们将详细推导普通最小二乘法（OLS）的估计量，并着重解释估计系数的经济学含义——“在保持其他因素不变的情况下，X每变动一个单位，Y平均变动的量”。我们不仅关注估计本身，更关注估计的统计性质：无偏性、一致性和有效性。对拟合优度指标 $R^2$ 的深入讨论，将超越简单的“解释程度”，探讨其在模型选择中的局限性。 第三章：多元线性回归模型（MLR）——控制混杂变量的关键 现实世界中的经济问题很少是单变量驱动的。本章是全书的基石之一，专注于引入多个解释变量。我们将详细阐述“多重共线性”的定义、诊断方法及其对系数估计稳定性的影响。关键在于理解控制变量（Control Variables）的必要性——如何通过模型设定来隔离特定变量的净效应，从而更接近我们追求的“因果识别”。 第四章：对经典线性模型的假设与违背的后果 这是区分基础学习与专业分析的关键章节。我们详尽讨论高斯-马尔可夫假设（CLRM）的五个核心条件。针对异方差性（Heteroscedasticity），本书不仅介绍怀特检验，更重要的是，提供使用异方差稳健标准误（如Huber-White估计）来修正推断的实用指南。对于自相关性（Autocorrelation），尤其在时间序列数据中，我们将讨论DW检验和修正后的标准误估计方法。 第二部分：超越线性：模型拓展与因果推断的挑战 本部分将带领读者走出标准OLS的舒适区，进入更复杂、更贴近现实的经济现象建模。 第五章：虚拟变量与交互项的应用 虚拟变量（Dummy Variables）是处理分类信息的强大工具。本章演示如何将性别、地区、政策实施等定性信息纳入回归模型，并详细解释截距项和斜率项的解释变化。交互项的引入则用于检验某一因素的影响是否依赖于另一个因素的水平，例如，考察教育对收入的影响是否因工作经验的多少而异。 第六章：函数形式的选择与非线性模型 现实经济关系往往是非线性的。本章探讨如何通过对变量进行对数、平方或倒数变换来更好地拟合数据，并解释不同对数形式（如Log-Log, Log-Level）所带来的弹性解释。我们将引入非线性回归模型的基本概念，以及如何使用半对数模型来处理增长率等问题。 第七章：工具变量法（IV）与内生性问题的解决 内生性（Endogeneity）是计量经济学中最大的挑战之一，它可能来源于遗漏变量偏误、测量误差或同步因果关系。本章将系统介绍如何识别内生性问题，并重点阐述工具变量法（IV）的识别条件、两阶段最小二乘法（2SLS）的估计步骤，及其在处理因果推断问题中的不可替代性。 第八章：面板数据分析：时间和个体维度的结合 面板数据（Panel Data）提供了丰富的交叉截面和时间序列信息。本章将详细对比三种主要模型：混合回归模型（Pooled OLS）、固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）。关键在于理解FE如何通过“吸收个体特有的、不随时间变化的特征”来解决遗漏变量偏误，并介绍豪斯曼检验（Hausman Test）来指导模型选择。 第三部分：时间序列分析的专门领域 时间序列数据具有时间依赖性，需要特殊的处理方法。 第九章：平稳性与单位根检验 本章强调时间序列分析的前提——平稳性。我们将介绍时间序列图、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的判读。随后，我们将学习迪基-福勒（DF）检验和增广迪基-福勒（ADF）检验来诊断序列的单位根问题，并解释非平稳序列带来的伪回归（Spurious Regression）风险。 第十章：自回归移动平均模型（ARMA）与预测 本章专注于平稳序列的建模。我们将深入剖析自回归（AR）、移动平均（MA）过程的结构，并指导读者如何使用AIC/BIC信息准则，结合ACF/PACF图来识别合适的 $p$ 和 $q$ 阶数，构建ARMA模型。本章还将介绍差分处理非平稳序列的自回归积分移动平均模型（ARIMA）。 第十一章：向量自回归（VAR）模型与格兰杰因果关系 对于多个相互影响的时间序列系统，VAR模型是分析动态交互作用的有力工具。本章将展示如何构建VAR模型，如何通过脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF）追踪冲击的动态传播路径，并使用格兰杰因果检验来初步判断序列间的预测关系。 本书的特色与目标读者： 本书的编写注重应用驱动。每一核心概念的引入都伴随着对经济学背景的阐释，并辅以详尽的软件操作指南（主要基于R和Stata环境，提供核心代码示例）。我们致力于消除读者对“数学恐惧”，将复杂的理论转化为可操作的步骤。 本书的目标读者包括：经济学、金融学、公共政策、市场营销等领域的研究生、博士生，以及需要运用计量工具进行数据驱动决策的初级到中级研究人员和专业人士。通过本书的学习，读者将能够自信地独立进行中级水平的计量分析，并批判性地评估已发表研究中的模型设定和推断的有效性。我们期望本书能成为读者从“会跑回归”到“会做研究”的坚实桥梁。

评分☆☆☆☆☆

国内很多数据分析相关的书籍脱离实际，着重于论述理想状态下，符合假设的情况的分析方法。对实际中大量不满足假设的情景，帮助有限，实用性不足。这本书是我见过的难得的好书之一，它细致描述了理想状态下做了什么假设，假设不满足的情况下又应如何处理。即讲清楚理论的合理性...

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非常好的一本书，对于回归分析的概念和基本知识介绍的很通俗易懂，也很全面，让人感觉读统计学书籍像读小说一样，多看几本这样的书会越来越喜欢上statistics，要是在学校时能早点发现，多读些这样的书就好了。

评分☆☆☆☆☆

这一本对例子的分析都还蛮到位。重点是，适合我这非数学专业出身半路出家的废柴。

评分☆☆☆☆☆

讲得深入又不难懂，非常适合社科学生。

评分☆☆☆☆☆

读了好久啊。。。觉得必要时，会重新读。。。

评分☆☆☆☆☆

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