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出版者:中国财政经济

作者:李红霞

出品人:

页数:301

译者:

出版时间:2006-8

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787500592297

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《现代经济计量学：理论与应用》 本书旨在系统性地介绍现代经济计量学的基本理论、核心模型及其在经济学研究中的广泛应用。从基础统计学概念出发，循序渐进地构建起经济计量学的知识框架，为读者提供深入理解经济现象背后量化分析方法的坚实基础。 第一部分：经济计量学基础 统计学回顾与准备：本章将对概率论、数理统计中的关键概念进行梳理，包括随机变量、概率分布（正态分布、t分布、卡方分布、F分布等）、期望、方差、协方差、相关性等。同时，将介绍统计推断的基本原理，如点估计、区间估计和假设检验，为后续计量模型的建立和解释奠定必要的数学和统计学基础。 简单线性回归模型：作为计量经济学的起点，本章将深入剖析简单线性回归模型。我们将详细阐述模型的假设条件（高斯-马尔可夫假定），推导普通最小二乘法（OLS）的估计过程，并对估计量的性质（无偏性、有效性）进行严格证明。随后，我们将学习如何解释回归系数，理解拟合优度（R方）的含义，并掌握模型诊断的方法，如残差分析，以评估模型的有效性。 多重线性回归模型：将简单线性回归模型推广到包含多个解释变量的情况，是经济学研究中更为普遍的场景。本章将扩展OLS估计，讨论多重共线性及其对估计结果的影响，以及如何识别和处理多重共线性问题。我们将学习如何解释多元回归模型中的各个系数，理解调整后的R方，并进一步探讨F检验在整体模型显著性检验中的作用。 第二部分：计量模型及其拓展 非球形扰动下的OLS：当扰动项不满足球形扰动假定时（即存在异方差或自相关），OLS估计量虽然仍是无偏的，但不再是有效的。本章将深入研究异方差和自回归（AR）/移动平均（MA）过程，分析它们如何影响OLS估计量的效率和标准误的准确性。我们将介绍广义最小二乘法（GLS）及其变种（如Cochrane-Orcutt、Prais-Winsten方法）来处理这些问题，并学习如何进行异方差和自相关检验（如White检验、Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验），以及如何使用异方差稳健的标准误。 虚拟变量模型：在经济学研究中，我们经常需要处理定性变量。本章将介绍虚拟变量（Dummy Variable）的构建方法，以及如何在回归模型中引入它们来捕捉定性因素的影响。我们将学习如何解释虚拟变量的系数，如何进行结构性突变检验，以及如何处理定性自变量的交互作用。 滞后模型：经济现象往往具有时滞性，一个时期的经济变量可能受到前几个时期变量的影响。本章将介绍不同类型的滞后模型，包括有限分布滞后模型和无限分布滞后模型（如ADL模型、ARIMA模型）。我们将学习如何估计这些模型，理解滞后系数的含义，并掌握动态乘数和长期乘数的计算。 第三部分：时间序列分析 时间序列数据特征与平稳性：时间序列数据具有其独特的性质，如趋势、季节性和随机性。本章将介绍时间序列数据分析的基本概念，包括趋势、季节性分解，以及时间序列的平稳性（严平稳和弱平稳）。我们将学习单位根检验（如ADF检验、PP检验）来判断序列的平稳性，并理解非平稳序列在回归分析中可能导致“虚假回归”问题。 时间序列模型：ARIMA模型：ARIMA（自回归积分滑动平均）模型是时间序列分析中最常用的模型之一。本章将详细介绍AR（自回归）、MA（移动平均）和ARMA（自回归移动平均）模型，以及ARIMA模型的构成。我们将学习如何识别模型的阶数（通过ACF和PACF图），如何估计模型参数，以及如何进行模型诊断和预测。 协整与向量自回归（VAR）：当多个时间序列变量之间存在长期均衡关系时，它们可能存在协整关系。本章将介绍协整的概念、检验方法（如Engle-Granger两步法、Johansen检验）以及协整模型的估计（如ECM）。此外，我们将引入向量自回归（VAR）模型，用于分析多个时间序列变量之间的动态相互关系，并学习如何进行脉冲响应分析和方差分解。 第四部分：面板数据分析 面板数据模型：固定效应与随机效应：面板数据结合了横截面和时间序列的维度，能够更有效地控制未观察到的异质性。本章将介绍面板数据的基本结构，并重点讲解两种主要的面板数据模型：固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）。我们将比较这两种模型的假设和适用场景，学习如何使用Hausman检验来选择合适的模型，并掌握如何估计和解释面板数据模型的参数。 面板数据的拓展应用：本章将进一步探讨面板数据分析的进阶话题，包括处理截面依赖性（如空间计量模型在面板数据中的应用）、动态面板数据模型（如GMM估计）以及非线性面板数据模型。 第五部分：工具变量法与联立方程模型 工具变量法（IV）：当解释变量与扰动项相关时（如存在内生性问题），OLS估计将是有偏且不一致的。本章将引入工具变量法，分析其原理和估计方法，如两阶段最小二乘法（2SLS）。我们将学习如何识别和选择有效的工具变量，以及如何进行工具变量法的模型检验。 联立方程模型：在经济学中，许多模型是联立的，即多个方程同时决定多个内生变量。本章将介绍联立方程模型的结构，以及识别和估计的必要性。我们将学习两种主要的估计方法：间接最小二乘法（ILS）和两阶段最小二乘法（2SLS）。 第六部分：有限因变量模型与模型选择 二元选择模型：当因变量是二元定性变量时（如接受/拒绝，购买/不购买），需要使用特殊的模型。本章将介绍Logit模型和Probit模型，分析它们的估计方法和系数解释，以及如何进行模型诊断。 其他有限因变量模型：我们将简要介绍多项Logit模型、Ordered Logit/Probit模型以及泊松回归模型，以处理更复杂类型的离散因变量。 模型选择与诊断：在实际研究中，选择合适的计量模型至关重要。本章将总结和回顾模型选择的标准（如信息准则AIC、BIC），以及各种模型诊断技术，确保研究的稳健性和可靠性。 本书力求理论与实践相结合，每一章都配有大量的经济学案例分析，并鼓励读者使用统计软件（如Stata, R）进行实际操作，从而掌握运用计量经济学工具解决实际经济问题的能力。通过学习本书，读者将能够更深刻地理解经济变量之间的关系，更严谨地进行经济学研究，并能批判性地解读经济学文献中的实证发现。

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这本书的装帧设计相当引人注目，封面的色彩搭配和字体选择都透露出一种沉稳而不失现代感的气息。初拿到手时，那种恰到好处的重量感和纸张的质地，让人立刻感受到作者在制作上的用心。我特别喜欢它在排版上的处理，行距和字号都拿捏得极为精准，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。内页的留白处理也十分得体，使得整体视觉效果非常舒爽，这对于深入研读内容来说，无疑是一个巨大的加分项。而且，很多关键的理论阐述部分，作者似乎有意采用了略微不同的字体样式或加粗处理，这在不打断阅读流畅性的前提下，有效地引导了读者的注意力，让那些核心的概念和模型得以更清晰地映入脑海。对于一本需要反复推敲的专业书籍而言，这种对物理形态的精雕细琢，远比单纯的内容堆砌来得更有价值，它极大地提升了阅读体验，让人愿意沉浸其中，细细品味文字背后的逻辑架构。这种对阅读舒适度的极致追求，很少能在同类书籍中见到，足见出版方和设计团队的专业水准。

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我尝试着从纯粹的理论深度和体系构建的角度来审视这部作品。坦白说，它在基础概念的梳理上做得极其扎实，但更让我印象深刻的是它对于跨学科知识的融会贯通能力。作者显然没有将自己局限于传统的学科壁垒，而是巧妙地引入了行为经济学的视角来解析传统的资源配置难题，这一点极大地拓宽了我的思维边界。举例来说，在讨论到公共物品供给的效率悖论时，它不仅回顾了经典的科斯定理和庇古税的局限性，还进一步探讨了社会规范在实际决策中的非理性影响，这让原本冰冷的模型瞬间鲜活了起来，充满了现实的张力。这种深度挖掘和批判性继承的态度，使得全书的论述层次非常丰富，不是那种教科书式的机械罗列，而是带着一种探索未知、挑战既有框架的激情。我感觉自己不是在被动接受知识，而是在跟随一位资深学者进行一场高水平的学术对话，不断地被引导去思考“为什么”和“如何才能更好”。

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我必须提及这本书在案例选择上的独到眼光。它并没有选择那些已经被无数教材嚼烂了的陈旧案例，而是纳入了大量近十年内发生的、极具时代特征的经济事件作为分析的切入点。例如，对于某个特定国家在金融危机后采取的非常规货币政策效果的深度剖析，它没有简单地给出“成功”或“失败”的标签，而是通过构建多个对照组和敏感性分析，细致地剥离出政策工具本身的内在效应与外部环境的耦合作用。这种“庖丁解牛”式的分析，让我对复杂经济动态的理解提升到了一个新的层次。它教会我的不是记住结论，而是掌握一套可以应对未来未知挑战的分析方法论。每一个案例的引用都服务于一个更宏大的理论构建，绝无为罗列案例而罗列的赘述感，所有的历史事实都成为了支撑其理论大厦的坚实砖石。

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从阅读体验的流畅性和知识的吸收效率来看，这本书的设计考虑到了不同阶段读者的需求。对于初学者而言，开篇的章节如同一个温柔的向导，用最直观的语言勾勒出学科的全貌；而对于有一定基础的读者，它又能迅速切换到高阶的数学推导和模型校验阶段。我注意到，在一些比较晦涩的概念解释之后，作者总是会紧跟着一个简洁的“总结提示”或“关键洞察”，这就像是为漫长的理论跋涉中设置的休息站，帮助我们巩固刚刚获得的知识点，防止理解上的偏差累积。这种对阅读节奏的精确把控，使得全书的阅读压力被巧妙地分散了。它不像某些学术著作那样，在某个章节突然设置一道难以逾越的思维壁垒，而是循序渐进，步步为营，让人在不知不觉中就完成了从初级认知到高级分析的跨越。这说明作者不仅是该领域的专家，更是一位卓越的知识传播者。

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阅读这本书的过程，与其说是在学习，不如说是在经历一场思维的“重塑之旅”。我发现自己过去对某些宏观现象的理解，因为缺乏一个强有力的分析框架而被简化或误读了。这本书最精妙之处在于它建立了一套高度自洽且可操作的分析工具箱，比如它对风险溢价计算模型的推演过程，简直如同精密仪器的组装说明书，每一步的逻辑推导都无可挑剔，环环相扣，让人感到一种智力上的极大满足。我尤其欣赏作者对于“情景依赖性”的强调，很多经济决策理论在实验室中成立，但在复杂的现实世界中却常常失效，这本书恰恰在理论的坚实基础上，不断提醒我们要回归到社会结构、信息不对称以及制度约束这些“硬约束”上来，这使得书中所有抽象的公式和图表都具有了强烈的“落地性”。这绝非那种高高在上、只适合象牙塔内引用的著作，它似乎一直在对读者耳语：“去观察，去验证，去质疑。”

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