Econometria - Modelos y Pronosticos - C/Disquete pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Interamericana

作者:Robert Pindyck

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-02

价格:USD 71.65

装帧:Paperback

isbn号码:9789701029251

丛书系列:

图书标签:

• Econometria
• Modelos
• Pronosticos
• Estadistica
• Economia
• Matematicas
• Ciencias Sociales
• Investigacion
• Datos
• Analisis

好的，这是一本涵盖了宏观经济学、计量经济学和时间序列分析等多个领域的综合性教材的简介，旨在为读者提供坚实的理论基础和实用的分析工具。 --- 《计量经济学：模型与预测——附带软盘资源》内容简介 一部深度剖析现代经济分析工具的权威指南 本书旨在为读者构建一个全面且深入的计量经济学知识体系，从最基础的线性回归模型出发，逐步引导读者进入复杂的时间序列分析、面板数据模型以及非线性模型的广阔天地。我们不仅仅关注理论的严谨性，更强调模型在实际经济问题中的应用和解释能力，确保读者能够熟练运用这些工具来理解和预测复杂的经济现象。 第一部分：计量经济学基础与经典模型 本书的开篇部分聚焦于计量经济学的核心基石——多元线性回归模型（MLRM）。我们将详细阐述普通最小二乘法（OLS）的原理、假设及其在不同情境下的适用性。重点解析了高斯-马尔可夫定理，解释了为什么在满足特定假设条件下，OLS估计量是“最佳线性无偏估计量”（BLUE）。 随后，我们深入探讨了违反经典线性模型假设时可能出现的问题及其解决方案。 异方差性 是一个核心议题，书中不仅阐述了异方差性的来源（如收入、规模效应），还系统介绍了修正方法，包括使用加权最小二乘法（WLS）、异方差一致标准误（如White/Huber-White标准误）的构建与应用。 自相关（序列相关） 问题在时间序列数据中尤为常见，我们将用大量的篇幅讨论其对估计效率和推断准确性的影响，并介绍Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验，以及如何利用广义最小二乘法（GLS）或Newey-West标准误进行修正。 此外，模型设定错误（如遗漏变量偏误、函数形式误设）的后果和诊断方法也得到了详尽的讨论，确保读者在实际操作中能够构建出稳健的模型规格。 第二部分：有限样本与大样本推断 在理论构建的基础上，本书对统计推断的两个主要范畴进行了细致的区分和阐述：有限样本推断和大样本推断。 有限样本部分，我们将回顾t检验和F检验的精确分布性质，并讨论在小样本情况下如何进行稳健的假设检验和置信区间构建。 大样本推断是现代计量经济学的核心。我们着重介绍了渐近理论，包括大数定律（WLLN）和中心极限定理（CLT）在计量经济学中的具体体现。重点讲解了极大似然估计（MLE） 的性质，以及它在大样本下如何提供一致且渐近正态的估计量。同时，我们将引入广义矩估计（GMM） 框架，阐释GMM作为一种更加灵活的估计方法，如何处理内生性问题和异方差性，以及如何进行有效的GMM最优矩估计。 第三部分：内生性、工具变量与因果推断 理解和解决经济数据中的内生性问题是进行有效政策分析和因果推断的关键。本书将内生性问题系统化，归纳为遗漏变量偏误、测量误差和同步性偏误三大类。 针对内生性，工具变量（IV）方法 占据了重要篇幅。我们详细解释了双重最小二乘法（2SLS）的运作机制，并深入探讨了工具变量选择的原则——相关性和外生性。对于工具变量的有效性检验（如弱工具变量检验、过度识别约束检验——Sargan/Hansen检验），书中的讲解配有详细的数学推导和实际案例分析。 此外，本书面向前沿研究，涵盖了更复杂的因果推断技术，包括断点回归设计（RDD） 和双重差分法（DID） 的计量模型设定，这些方法是评估特定政策冲击效果的有力工具。 第四部分：时间序列分析与宏观经济预测 随着信息技术的发展，时间序列数据在经济学中的地位日益凸显。本部分将时间序列分析提升到了一个专业的高度。 从基本的平稳性概念出发，我们介绍了检验平稳性的方法，如单位根检验（ADF检验、PP检验）。随后，我们构建了描述时间序列动态特征的模型：自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA） 模型，并系统介绍了差分整合移动平均（ARIMA） 模型的识别、估计和诊断流程（Box-Jenkins方法）。 对于具有长期依赖性的序列，向量自回归（VAR）模型 是不可或缺的工具。本书详细解释了VAR模型的设定、参数估计、格兰杰因果关系检验以及脉冲响应函数（IRF）的解读。特别地，我们将介绍如何处理高维VAR模型中的多重共线性问题，并引入结构化VAR（SVAR） 模型，用于识别宏观经济冲击的结构性影响。 对于具有协整关系的非平稳序列，本书提供了向量误差修正模型（VECM） 的完整推导和应用指南，阐明了变量之间长期均衡关系与短期动态调整的机制。 第五部分：面板数据模型与异质性分析 面板数据（或称纵向数据）能够同时捕捉时间和个体层面的异质性，是现代经验研究的利器。本书系统区分了混合回归模型、固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）。 我们深入探讨了FE模型如何通过“组内估计”来控制不随时间变化的个体异质性，以及RE模型在效率和一致性上的权衡。 豪斯曼检验（Hausman Test） 的原理和应用被清晰地呈现，帮助读者做出正确的模型选择。对于动态面板数据，如存在个体特有冲击与滞后因变量相关的场景，本书将详尽介绍系统广义矩估计（System GMM） 及其在经济增长和金融领域的应用。 配套资源说明 本书的精髓在于理论与实践的结合。随附的磁性存储介质（Disquete，反映了该教材的经典年代背景）中包含了大量用于演示和练习的真实经济数据集，以及配套的计量软件操作指南。这些资源将帮助读者立即将所学知识应用于实际数据分析中，进行模型估计、诊断和预测，从而实现理论知识到实际技能的转化。 本书的结构旨在服务于本科高年级学生、经济学研究生以及需要掌握前沿计量分析方法的经济研究人员和政策分析师。通过对这些复杂模型的全面掌握，读者将有能力独立开展高质量的经验研究，并对经济预测的准确性与局限性有深刻的理解。

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从结构上来看，这本书的组织架构非常严谨，有着古典学术著作的韵味。它不是那种为了迎合初学者而刻意简化的读物，而是目标明确地指向那些希望在计量领域深耕的读者。我对它关于面板数据模型的处理方式印象尤为深刻。作者并没有将面板数据仅仅视为截面数据在时间维度上的简单堆砌，而是清晰地区分了固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects）模型的理论基础和适用场景，并通过精妙的豪斯曼检验（Hausman Test）来指导实际选择。这种层层递进的论述方式，让你在阅读过程中始终处于一个被引导的状态，你知道下一步会学到什么，但又对具体的深入程度保持着期待。它就像一部结构精巧的交响乐，主题的引入、变奏、高潮和尾声都安排得恰到好处，让人在紧张的学习之余，也能体会到知识构建的和谐之美。

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这本书的语言风格，或许会稍微让一些习惯了当代网络化、口语化表达的读者感到不适。它沿用了西班牙语学术写作中常见的那种正式、冗长且充满从句的长句结构，阅读起来需要高度集中注意力，并且常常需要回溯来确认主谓宾之间的逻辑关系。这种“慢阅读”的要求，实际上也是一种筛选机制，它过滤掉了那些只想快速浏览结论的读者。我个人认为，这种沉重的文风反而增强了内容的权威性和严肃性。它让你在阅读时不得不放慢呼吸，如同对待一份重要的法律文件般去审视每一个论断。它不追求阅读的流畅性，而是追求表达的精确性。这种对精确性的执着，在处理诸如内生性问题（Endogeneity）或工具变量法（IV）等高度敏感的估计问题时显得尤为重要，因为它要求你必须准确理解每一步操作背后的因果推断逻辑，容不得半点马虎。

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最让我感到惊喜，也最让我感到‘时代感’的是它附带的那个小小的“Disquete”，也就是软盘。在如今这个云存储和高速网络下载的时代，看到一个实体媒介，确实让人感慨万千。虽然我几乎找不到能直接读取这种容量的驱动器了（可能需要去特定的博物馆或者找老旧电脑才能一试），但这件实物本身就承载了一种历史感。它象征着那个年代学者们对待知识传播的认真态度——不仅仅是纸上的文字，还包括那些用于演示和验证的原始数据和程序代码。我猜想，这些代码一定是用非常早期的编程语言编写的，也许是 FoxPro 或是早期的 MATLAB 版本。虽然我无法直接运行它，但光是这份“附赠”的诚意，就足以让人对作者的投入表示敬意。它提醒着我们，计量经济学的进步，是伴随着计算工具的迭代而同步发生的。

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这本《计量经济学：模型与预测——附软盘》的书，光是这个名字就让人感到一种扑面而来的学术气息，沉甸甸的，仿佛能闻到纸张在图书馆里放久了的那种特有的味道。我当初决定买它，完全是出于一种对“硬核”知识的渴望。我记得第一次翻开它的时候，里面的公式和符号简直像是一张密不透风的网，密密麻麻地覆盖在每一个章节的空白处。那种感觉就像是初次面对一座宏伟但又异常复杂的巴洛克式建筑，每一个雕花、每一个飞扶壁都蕴含着深刻的逻辑，但你需要极大的耐心和毅力才能真正理解其结构之美。我尤其欣赏作者在介绍基础计量模型，比如经典的 OLS（普通最小二乘法）时所展现出的那种严谨性，他并没有满足于停留在教科书式的推导上，而是深入挖掘了假设条件在实际应用中的脆弱性。比如，关于异方差和序列相关性的处理，讲解得极其细致入微，远超我之前阅读的其他教材。每当我在处理实际数据时遇到模型设定的困境，这本书总能像一位经验丰富的导师，在我迷茫之际提供一个清晰的理论框架来支撑我的判断。那种感觉，不是简单的“学会了”，而更像是“领悟了”数学语言背后的经济直觉。

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说实话，这本书的阅读体验绝对算不上轻松惬意，它更像是一场智力上的马拉松，而不是一次愉快的下午茶。我记得有一章是关于时间序列模型的，特别是关于 ARCH 和 GARCH 模型的讲解部分，简直让人头皮发麻。作者似乎特别热衷于展示理论的完整性，导致某些证明过程冗长而绕口，仿佛在故意考验读者的专注力极限。我不得不承认，有好几次我都是靠着意志力硬撑过去的，每读完一个复杂的定理推导，都需要合上书本，在草稿纸上画图、演算好几遍，才能勉强跟上作者的思路。然而，一旦你跨越了那道坎，那种“柳暗花明又一村”的豁然开朗感是无与伦比的。它强迫你不仅仅是记忆公式，而是要真正理解模型是如何从基本原理一步步构建起来的，这种对逻辑链条的深度挖掘，是现代很多快餐式学习资料所无法给予的。它对模型的假设和局限性的探讨，也让我对“完美预测”这种幻想彻底死心，转而接受经济世界固有的不确定性。

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