Basic Econometrics 4th Economy Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Tata McGraw Hill

作者:Damodar Gujarati

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780070597938

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
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洞察经济世界的驱动力：一本关于经济计量学的深度探索 经济计量学，作为连接经济理论与现实世界数据的桥梁，是理解经济运行规律、预测经济趋势、并为政策制定提供坚实依据的关键学科。本书旨在为您提供一个全面、深入且富有实践性的经济计量学学习体验。我们不局限于枯燥的理论推导，而是通过清晰的逻辑、翔实的案例和生动的讲解，带领您一步步掌握经济计量学的核心概念、方法和应用。无论您是经济学专业的学生，还是对量化分析感兴趣的研究者，抑或是希望提升数据分析能力的从业者，本书都将是您不可或缺的良师益友。 穿越时空的经济图景：从基础概念到高级模型 本书的构建遵循循序渐进的原则，从最基础的经济计量学概念入手，逐步深入到更复杂、更前沿的模型。我们相信，扎实的基础是理解和掌握高级技术的前提。 第一部分：奠定坚实基础——经济计量学的基石 我们首先会为您揭示经济计量学的本质与意义。您将了解经济计量学为何如此重要，它如何在经济学研究中扮演核心角色，以及它与统计学、数学之间的紧密联系。随后，我们将深入剖析数据的类型，区分横截面数据、时间序列数据和面板数据，并探讨不同数据类型所带来的分析挑战与机遇。 在此基础上，我们将详细介绍描述性统计的基本概念。您将学习如何运用均值、中位数、标准差、方差等统计量来概括和理解数据特征，如何通过直方图、散点图等可视化工具直观地展现数据分布和变量关系。这些基本技能是后续进行计量模型构建和解释的基石。 然后，我们进入计量经济学中最核心的“回归分析”领域。您将首先接触到简单线性回归模型。我们会清晰地解释模型的基本形式、参数的含义、以及最小二乘法（OLS）的原理。您将学会如何估计模型参数，理解OLS估计量的性质（无偏性、一致性、渐近有效性），并掌握如何检验回归结果的统计显著性（t检验、F检验）和经济显著性。我们会通过丰富的经济学实例，例如解释家庭消费与收入的关系，说明如何应用简单线性回归来量化经济变量之间的联系。 核心概念解析： 变量的类型： 解释因变量、自变量（解释变量）的概念，以及它们在经济模型中的作用。 误差项的来源： 深入探讨误差项的经济含义，包括未观测因素、测量误差、随机扰动等。 OLS估计的几何解释： 直观展示OLS如何通过最小化残差平方和来找到最佳拟合线。 模型假设： 详细阐述OLS估计量有效性的经典假设（高斯-马尔可夫定理），例如零条件均值、同方差性、无序列相关性。 第二部分：拓展分析维度——多元线性回归与模型诊断 现实中的经济现象往往受到多种因素的影响，因此，多元线性回归模型的掌握至关重要。本书将引导您如何构建和解释包含多个解释变量的模型，理解各个解释变量的边际效应，并进行变量选择。 在模型构建之后，模型诊断是确保分析结果可靠性的关键步骤。我们会详细讲解如何识别和处理多重共线性，它会削弱估计量的精度。您将学习如何通过方差膨胀因子（VIF）等指标来检测多重共线性，并掌握一些处理方法，如剔除变量、联合使用变量或采用岭回归等。 异方差性是另一个常见的违反正规。本书将带领您理解异方差性的产生原因，学习如何通过图示和统计检验（如怀特检验、布鲁什-帕甘检验）来检测它，并介绍如何通过异方差稳健标准误或加权最小二乘法（WLS）来解决由此带来的估计问题。 序列相关性（或自相关）是时间序列数据中尤其突出的问题，尤其是在分析经济周期、通货膨胀等动态变量时。您将学习如何识别正负序列相关性，理解其对OLS估计量的影响，并掌握Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验等检测方法。对于序列相关的处理，我们将介绍广义差分法（GLS）以及迭代方法。 此外，我们还会探讨模型设定误差，包括遗漏重要变量、加入无关变量、函数形式错误等。这些误差会直接影响模型估计的有效性和一致性。本书将提供诊断和修正这些问题的策略，确保模型能够准确反映经济关系。 关键技术与应用： 虚拟变量（Dummy Variables）： 学习如何利用虚拟变量处理分类变量（如性别、地区、政策实施前后），并将其纳入回归模型，从而分析定性因素对经济变量的影响。 交互项（Interaction Terms）： 理解交互项的经济含义，例如一个因素的影响是否随另一个因素的变化而变化，并学会如何在模型中构建和解释交互项。 模型拟合优度： 深入理解R平方和调整R平方的含义，以及它们在评价模型整体拟合程度时的作用。 预测与拟合： 学习如何利用回归模型进行点预测和区间预测，并理解预测的不确定性。 第三部分：动态世界的量化——时间序列分析 经济活动是动态演变的，理解经济变量随时间变化的模式对于预测和决策至关重要。本部分将系统介绍时间序列分析的核心方法。 我们将从平稳性概念入手，这是大多数时间序列模型的前提。您将学习如何检验序列的平稳性，并理解非平稳序列（如单位根过程）的特点及其对模型估计的影响。 自回归（AR）和移动平均（MA）模型是构建时间序列模型的基础。您将学会如何理解AR(p)和MA(q)模型的结构，以及如何通过识别ACF（自相关函数）和PACF（偏自相关函数）来确定模型的阶数。 自回归移动平均（ARMA）模型将AR和MA模型结合起来，为更广泛的时间序列模式提供了一个灵活的框架。我们还将介绍自回归积分滑动平均（ARIMA）模型，它能够处理非平稳序列，通过差分运算将其转化为平稳序列进行建模。 对于存在趋势和季节性的时间序列，季节性ARIMA（SARIMA）模型提供了强大的建模能力。您将学习如何捕捉和移除时间序列中的季节性成分，从而更好地理解和预测非季节性模式。 单位根检验是时间序列分析中的重要工具，用于判断一个时间序列是否为非平稳的单位根过程。本书将详细介绍ADF检验、PP检验等常用方法，并阐述其在协整分析中的作用。 协整是处理两个或多个非平稳时间序列之间长期稳定关系的强大工具。您将学习如何检验序列之间的协整关系，并理解协整向量的经济含义。本书还将介绍Engle-Granger两步法和Johansen检验等协整检验方法，并讲解如何构建误差修正模型（ECM）来描述变量的短期动态调整过程。 前沿模型与概念： GARCH模型： 介绍ARCH和GARCH模型，它们是量化资产价格波动性的重要工具，在金融经济学中应用广泛。 格兰杰因果关系检验： 学习如何利用格兰杰因果关系检验来判断一个时间序列是否能够“预测”另一个时间序列，这是分析变量间动态影响的有力工具。 向量自回归（VAR）模型： 介绍VAR模型，它能够同时模拟多个时间序列变量之间的相互动态影响，是宏观经济分析中的常用模型。 第四部分：超越线性——分类变量与面板数据 经济学中，许多因变量不是连续的，而是离散的，例如选择是否购买某个产品、是否获得贷款等。本书将为您介绍处理此类变量的非线性模型。 Logit和Probit模型是处理二元选择变量（0/1）最常用的模型。您将学习如何理解这些模型的概率解释，如何估计模型参数，以及如何解释系数的边际效应。我们会通过实例，例如分析影响家庭是否拥有汽车的因素，来展示这些模型的应用。 对于多类别选择问题，多项Logit模型和有序Logit/Probit模型提供了解决方案。您将了解如何根据因变量的性质选择合适的模型，并掌握其基本应用。 面板数据（Panel Data）结合了横截面数据和时间序列数据的特点，能够更有效地控制个体异质性和时间固定效应，从而提高估计的效率和可靠性。本书将详细介绍面板数据模型，包括固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。您将学习如何根据数据特点和研究目的选择合适的模型，并理解个体固定效应和时间固定效应对估计结果的影响。 高级模型与应用： 生存分析（Survival Analysis）： 介绍生存分析，用于分析事件发生的时间，例如产品的使用寿命、失业持续时间等，在应用经济学和微观计量经济学中具有重要价值。 最大似然估计（MLE）： 介绍最大似然估计方法，它是一种通用的参数估计方法，适用于各种非线性模型。 第五部分：实践出真知——软件应用与案例分析 掌握经济计量学理论知识固然重要，但将其转化为实际的分析能力则需要借助现代统计软件。本书将引导您熟悉至少一种主流的统计软件，如Stata、R或Python（Pandas, Statsmodels, Scikit-learn等）。我们不仅会介绍软件的基本操作，更会示范如何在软件中实现本书介绍的各种计量模型，包括数据导入、模型估计、结果输出、图形绘制等。 通过一系列精心设计的案例分析，您将有机会将所学理论和方法应用于真实世界的经济问题。 这些案例涵盖宏观经济预测、微观行为分析、金融市场研究、政策评估等多个领域，让您亲身体验经济计量学在解决实际问题中的强大力量。例如： 宏观经济层面： 使用时间序列模型预测GDP增长率、通货膨胀率，并分析货币政策对经济的影响。 微观经济层面： 利用Logit/Probit模型分析影响消费者购买行为的因素，利用面板数据模型研究教育对收入的影响。 金融经济学： 应用GARCH模型预测股票收益的波动性，研究不同宏观经济变量对资产价格的影响。 政策评估： 利用差分中的差分（Difference-in-Differences）方法评估某项政策的实际效果。 学习路径建议： 理论与实践结合： 在学习每个章节的理论内容后，立即在软件中尝试实现相应的模型，并对提供的或自己寻找的数据进行分析。 深入理解案例： 仔细研读案例分析，理解其中的研究问题、数据处理、模型选择、结果解释和政策含义。 拓展思维： 鼓励您将所学知识迁移到自己感兴趣的经济问题中，尝试独立构建和分析模型。 超越书本的价值：培养独立的分析能力 本书不仅仅是一本知识的载体，更是一次培养您独立经济计量分析能力的旅程。我们致力于帮助您： 建立严谨的逻辑思维： 理解经济计量模型背后的逻辑，从理论假设到模型构建，再到结果解释，形成一套严谨的分析框架。 提升数据解读能力： 能够准确理解统计软件输出的结果，识别潜在的问题，并做出有意义的经济解释。 掌握模型选择与构建： 面对不同的经济问题和数据，能够选择最合适的计量模型，并对其进行恰当的设定和估计。 培养批判性思维： 不仅仅满足于模型的“拟合”，更要能够对其假设、局限性进行批判性思考，并认识到模型的经济含义。 增强解决实际问题的信心： 通过大量的实践机会，您将有信心利用经济计量学工具解决自己工作和研究中遇到的实际问题。 我们相信，通过本书的学习，您将不仅获得扎实的经济计量学知识，更能培养出一双洞察经济世界驱动力的“慧眼”。让我们一起踏上这段引人入胜的经济计量学探索之旅吧！

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这本书的封面设计就透着一股子老派的学术气息，那种厚重感让人一眼就知道这不是什么花里胡哨的入门读物。我当初是冲着“计量经济学”这几个字去的，希望能够真正扎实地掌握那些模型和推导。拿到手之后，果不其然，内容极其详尽，几乎把从最基础的OLS到更复杂的异方差、自相关问题都掰开了揉碎了讲。作者的叙事逻辑非常清晰，像是带着一个初学者，一步一步地走过每一个概念的建立过程。不过，对于完全没有数理背景的读者来说，初期会有些吃力，公式和定理的推导占据了相当大的篇幅，需要反复咀嚼才能真正理解背后的经济学含义。我尤其欣赏它在讲解工具变量（IV）和面板数据模型时的深度，远超我之前看过的任何一本同类书籍。对于那些目标是读研或者从事定量分析工作的人来说，这本书绝对是案头必备的“武功秘籍”，只是修炼过程注定是漫长而艰辛的。它的价值不在于让你快速上手一个软件工具，而在于建立起严谨的计量思维框架。

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这本书的实用性，说实话，带着一种古典的、理论先行的方式来体现。它更像是一部详尽的工具手册，而不是一本速成指南。我喜欢它在引入每个计量工具时，都会配上非常经典的、具有里程碑意义的经济学案例。这些案例不是那种为了演示而设置的虚假数据，而是真实反映了经济学研究中遇到的核心难题。比如，在讲解离散选择模型时，它没有止步于Logit和Probit的介绍，而是深入剖析了多项Logit模型的非可替代性假设（Independence of Irrelevant Alternatives, IIA）是如何在实际决策中造成误导的，并给出了修正方案。这种深度介入现实问题的态度，让我觉得这本书的价值远超纯粹的数学堆砌。然而，如果期待它能覆盖最新的机器学习在经济学中的应用，比如深度学习或因果推断的最新进展，那么可能会感到一丝落后。它坚守的是计量经济学坚实的数理基础，而非追逐前沿技术的热点，这使得它更像是一部值得世代传承的经典，而不是一本紧跟潮流的时髦读物。

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读完这本大部头，我的最大感受是，作者对理论的阐释达到了近乎偏执的程度。每当引入一个新的模型或者估计方法，作者都会花费大量的篇幅去讨论其渐近性质、大样本性质以及有限样本性质，这对于追求学术严谨性的读者来说无疑是福音。它不像市面上很多新潮教材那样，把重点放在R或Stata的代码实现上，而是更专注于“为什么”这个方法有效，背后的统计学原理是什么。我记得在讨论时间序列分析那一部分时，作者对于单位根检验和协整关系的论述，其深度和广度都让人叹为观止。他不仅介绍了Augmented Dickey-Fuller（ADF）检验，还详细对比了Phillips-Perron（PP）检验的优势和局限。如果你想知道如何在高维面板数据中处理遗漏变量偏差，这本书里的章节会给你提供一个教科书级别的、无懈可击的解答。唯一的“缺点”或许就是，对于那些只想快速应用某个现成模型解决实际问题的业界人士来说，这本书的阅读曲线可能过于陡峭，很多时间会被耗费在理解那些看似“玄学”的数学证明上。

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这本书给我最大的启示是关于“识别”（Identification）的哲学思考。它不仅仅是教你怎么跑回归，而是时刻提醒你，计量经济学的核心挑战是如何从观测数据中“识别”出真实的因果效应，而不是被混淆变量（Confounders）所蒙蔽。作者在处理内生性问题时展现出的那种近乎哲学家的耐心，令人印象深刻。他不仅详细对比了LPM、Tobit模型在处理截断数据时的局限性，还对工具变量法的有效性进行了近乎苛刻的审查，强调了工具变量的“外生性”和“相关性”假设的实际含义和检验难度。这种对识别问题的执着，贯穿全书，将计量分析从一种纯粹的统计技巧提升到了科学研究的严肃层面。对于希望从事高水平学术研究的人来说，这本书提供了无与伦比的理论基石，让你清楚地知道，何时你的估计是可靠的，何时它仅仅是一个巧合。虽然阅读过程需要极大的专注力，但它所赋予的批判性思维能力，是任何速成手册都无法比拟的财富。

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说实话，这本书的篇幅之巨，让我初次翻阅时感到有些望而生畏。它更像是一本参考百科全书，而不是传统意义上的教材。我发现，作者在构建知识体系时，似乎刻意采用了“广博且深入”的策略。例如，在涉及到模型设定误差（Misspecification）的讨论时，他不仅提到了经典的Ramsey回归检验，还细致地阐述了基于信息准则（AIC/BIC）的选择方法，以及如何使用RESET检验来探测非线性关系的遗漏。这种包罗万象的处理方式，使得读者在面对复杂的实证问题时，总能找到一个可以深入探究的理论支撑点。但正是这种全面性，导致了阅读体验上的某些不连贯。某些章节的跳转略显生硬，仿佛是从不同的会议论文中拼凑而成，而不是一个流畅的整体叙事。对于自学的新手而言，很容易在海量的公式和定义中迷失方向，需要极强的自律性和对经济学本质的强烈好奇心才能坚持下来，否则很容易沦为一本“摆设”而非“工具”。

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