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出版者:南开大学

作者:教琳

出品人:

页数:215

译者:

出版时间:2007-4

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787310026852

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 回归分析
• 方差分析
• 抽样调查
• 假设检验
• 统计方法
• 实验设计

《现代计量经济学导论》 书籍简介 《现代计量经济学导论》是一本致力于全面解析现代计量经济学理论与方法，并着重于实际应用的书籍。它旨在为学习者提供一个坚实的理论基础，同时又不乏对现实世界经济问题的敏锐洞察。本书的目标读者群体广泛，包括经济学、金融学、社会学、政治学等相关专业的本科生、研究生，以及希望提升数据分析和建模能力的从业人员。 本书最大的特色在于其结构设计。它并非简单罗列统计概念，而是将计量经济学的发展脉络与核心工具紧密结合。全书分为三个主要部分：基础理论与方法，进阶模型与应用，以及专题探讨与实践。 第一部分：基础理论与方法 本部分是全书的基石，从最基础的统计概念出发，逐步引入计量经济学特有的工具和思想。 第一章：数据、变量与描述性统计：本书开篇并非枯燥的公式推演，而是从经济学研究中最常遇到的数据类型入手，如截面数据、时间序列数据、面板数据等。通过丰富的案例，介绍如何理解和描述这些数据，包括均值、方差、标准差、分位数等描述性统计量，以及直方图、散点图等可视化工具的应用，帮助读者初步建立数据敏感度。 第二章：概率论基础与随机变量：为理解统计推断和计量模型奠定概率论基础。内容涵盖概率的基本概念、条件概率、独立性、随机变量的定义、期望、方差、以及常见的概率分布（如正态分布、泊松分布、二项分布等）。这些概念的引入将以经济学现象为导向，例如解释随机事件在经济活动中的可能结果。 第三章：抽样分布与统计推断：本章深入探讨如何从样本推断总体。内容包括中心极限定理的核心作用、点估计与区间估计、置信区间的构建与解释，以及假设检验的基本思想与流程。我们将重点讲解如何根据经济学研究的需要，设计合理的抽样方案，并对研究结果进行严谨的统计推断。 第四章：简单线性回归模型：这是计量经济学的核心模型之一。本书将详细介绍普通最小二乘法（OLS）的原理、假设条件、估计过程以及参数的统计性质。通过大量实际经济数据的例子，例如工资与教育年限的关系、商品价格与需求量的关系等，演示如何构建、估计和解释一个简单回归模型，并进行初步的假设检验。 第五章：多元线性回归模型：在简单回归的基础上，本书将模型的自变量扩展到多个，探讨如何控制其他因素的影响，更准确地衡量特定变量的作用。详细讲解OLS在多元回归中的应用，以及如何解读回归系数、判断模型拟合优度（R平方、调整R平方）和变量的显著性。 第六章：回归模型的诊断与改进：现实中的经济数据往往不完全符合理想的回归模型假设。本章将聚焦于模型诊断，包括异方差、自相关、多重共线性等常见问题的检测方法（如Breusch-Pagan检验、Durbin-Watson检验等），并提供相应的处理策略，如加权最小二乘法、广义差分法等，确保模型估计的稳健性。 第二部分：进阶模型与应用 在掌握了基础回归模型后，本部分将引入更复杂、更贴近现实经济研究的计量模型。 第七章：虚拟变量与交互项：如何处理定性数据（如性别、地区、政策实施与否）在回归模型中的影响？本章将详细介绍虚拟变量的构建与使用，以及交互项如何捕捉变量之间的联合效应。例如，分析不同教育水平的性别工资差距，或某项政策在不同地区的效果差异。 第八章：模型设定与选择：合理的模型设定是保证计量分析有效性的关键。本章将探讨如何选择合适的函数形式（线性、对数、指数等），如何处理非线性关系，以及模型选择的原则（如信息准则AIC、BIC）。 第九章：时间序列数据的分析：经济现象往往具有时间维度。本章将介绍时间序列数据的基本特征（如平稳性、趋势、季节性），以及AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）等经典时间序列模型。通过案例分析，展示如何预测经济指标，或分析经济冲击的传导机制。 第十章：面板数据模型：面板数据同时包含横截面和时间序列信息，能够更有效地控制个体异质性。本章将介绍固定效应模型和随机效应模型，并探讨何时选择哪种模型，以及如何利用面板数据进行更严谨的因果推断。例如，分析企业不同时期的人力资本投资对产出的影响。 第十一章：工具变量法与因果推断：许多经济问题涉及内生性难题（如教育与收入，教育既影响收入，也可能受收入水平影响）。本章将重点介绍工具变量法（IV）及其估计方法（如两阶段最小二乘法2SLS），以解决内生性问题，实现更可靠的因果关系估计。 第十二章：联立方程模型与结构性估计：当经济变量之间存在相互影响时，需要联立方程模型。本章将介绍其基本框架，以及常用的估计方法（如二阶段最小二乘法2SLS、三阶段最小二乘法3SLS），用于分析市场供求均衡、宏观经济模型等。 第三部分：专题探讨与实践 本部分将视角进一步拓宽，关注计量经济学在特定领域的应用，并强调实践的重要性。 第十三章：离散选择模型：在许多经济场景下，因变量是离散的（如是否购买某产品、是否失业）。本章将介绍Logit模型和Probit模型，用于分析这些离散选择行为的驱动因素。 第十四章：项目评估与政策评价：如何科学地评价一项经济政策或一个投资项目的效果？本章将介绍一些常用的项目评估方法，如双重差分法（DID）、倾向得分匹配法（PSM）等，以克服选择性偏差，提供严谨的评估依据。 第十五章：计量软件应用与数据分析实战：理论的学习离不开实践。本章将介绍主流的计量经济学软件（如Stata、R、Python），并结合前面章节的模型，通过真实的经济数据集，引导读者进行从数据导入、清洗、模型估计到结果解读的全过程实战演练。 第十六章：前沿计量方法概述：简要介绍一些当前计量经济学研究的前沿动态，如机器学习在经济学中的应用、非参数和半参数方法、因果推断的最新进展等，为读者开启更深入的学习和研究之路。 《现代计量经济学导论》力求在理论严谨性与实践可操作性之间取得平衡。本书的每个章节都配有精心设计的习题，鼓励读者动手计算和分析。此外，书中穿插大量的真实经济案例，帮助读者将抽象的理论与生动的经济现实联系起来。本书强调逻辑的连贯性，确保读者在理解每一个概念时，都能看到它在整个计量经济学体系中的位置和作用。通过学习本书，读者不仅能掌握一系列强大的数据分析工具，更能培养严谨的经济学思维方式，为解决复杂的经济问题打下坚实的基础。

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拿到这本厚厚的砖头书时，我心里是有点打鼓的，坦白说，我对“统计”这个词一直有点畏惧，总觉得那是一堆让人头疼的符号和公式。但是，我翻开第一章后，悬着的心就放下了大半。作者的叙述方式非常“口语化”，就像一位经验丰富的前辈坐在你旁边，慢慢给你拆解那些看似高深的理论。他似乎深知初学者的痛点，总能在关键转折点设置一些“思维小贴士”，提醒我们注意哪些地方容易混淆。比如，讲解假设检验的时候，他用了好几页篇幅来区分“零假设”和“备择假设”在实际决策中的意义，而不是简单地告诉你P值怎么算。更绝的是，这本书的排版非常友好，重要的定义和公式都被单独框出来，字体大小和行距都经过了精心设计，长时间阅读下来也不会感到眼睛疲劳。我特别喜欢它在每章节末尾设置的“自测挑战”，那些问题设计得非常巧妙，不只是重复概念，而是要求你对情境进行批判性思考。这让我感觉到，这本书不仅仅是让你学会“做题”，而是让你学会“思考”。我目前正在啃第二部分的概率论基础，虽然内容密度很大，但阅读体验出奇地顺畅。

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这本书的纸张和印刷质量无可挑剔，拿在手里沉甸甸的，很有质感，这对于一本需要反复查阅的工具书来说非常重要。但真正让我感到物超所值的是它的习题设计。这些习题绝非那种机械的重复计算，而是精心设计的“情境模拟题”。举个例子，在讲解区间估计时，它给出了一个关于特定地区空气质量监测数据的场景，让你需要根据不同的置信水平要求，自己去判断并计算出最合理的置信区间范围，并对结果进行解释。这种开放式的题目极大地锻炼了我的应用能力。此外，书中附带的参考资料部分也非常丰富，它列举了许多经典文献和更高级主题的导读，体现了作者深厚的学术功底和对读者的责任感。这本书最大的特点是它的“平衡性”——它既有足够的数学严谨性，确保了理论的可靠性，又兼顾了实用性，让非专业人士也能有效地吸收和运用。我发现，当我把书中的概念应用到我工作中的数据分析报告撰写时，我的论证逻辑清晰了许多，说服力也增强了。这无疑是一本值得在书架上长期保留的经典之作。

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我之前接触过几本偏重于软件操作（如SPSS或R语言）的统计书籍，但那些往往是“知其然不知其所以然”。而这本《统计学原理》，则彻底帮我补上了理论的短板。它没有急于展示复杂的代码，而是将大量的篇幅用于夯实概率分布的基础，尤其是对二项分布、泊松分布到正态分布的过渡，讲解得层层递进，逻辑严密得如同精密的机械结构。我尤其欣赏它在解释方差分析（ANOVA）时的处理方式，它没有直接跳到F检验的公式，而是先通过一个非常直观的“组间变异与组内变异的比较”的比喻，让我先建立起“为什么要进行方差分析”的直觉认识。这种“先建立感觉，后论证原理”的教学顺序，大大降低了我的理解门槛。书中对不同统计学派的观点也有所涉猎，虽然只是点到为止，但也足够让人对统计哲学有一个宏观的把握。这本书的价值在于，它让你理解每一个公式背后蕴含的数学逻辑和现实意义，让你在未来面对新的统计问题时，能够自己推导出适用的方法，而不是仅仅停留在套用模板的层面。

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说实话，市面上关于统计学的教材多如牛毛，但真正能让我愿意一页一页读下去的却寥寥无几。这本书之所以能吸引我，很大程度上归功于它对“数据伦理”和“统计陷阱”的深刻剖析。在讲解抽样方法时，它花了专门的章节来讨论“幸存者偏差”和“确认偏误”在数据收集中的危害，这一点在当今这个信息爆炸的时代显得尤为重要。作者的观点非常鲜明：统计学的力量在于揭示真相，但工具本身也可能被滥用。这种人文关怀和批判性精神，让这本书超越了单纯的技术手册范畴。我特别关注了关于“多重共线性”的讨论，作者没有回避技术难题，而是提供了多种实用的诊断和修正方法，并且在案例中展示了如果不处理这些问题，模型的解释性会多么具有误导性。阅读这本书的过程，我感觉自己像是在接受一次严谨的思维训练，它教会我要时刻保持对数据的怀疑和敬畏之心。这对于我未来进行任何基于数据的决策制定，无疑是宝贵的财富。

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这本书的封面设计得很有品味，深邃的蓝色调让人联想到严谨的学术氛围，但又不失现代感。我拿到手的时候，就被它厚实的质感吸引了。初翻目录，感觉内容涵盖面很广，从最基础的描述性统计，到后面复杂一点的推断性统计，脉络清晰，循序渐进。尤其让我惊喜的是，作者似乎非常注重理论与实践的结合。书中穿插了大量的实际案例分析，这些案例大多取材于社会科学和商业管理领域，这对于我这种非纯数学背景的读者来说，简直是福音。我特别欣赏它在解释核心概念时的那种耐心和细致，比如对“中心极限定理”的阐述，它没有直接抛出复杂的数学公式，而是用了一个生动的场景模拟，让我一下子就抓住了其精髓所在。而且，书中的图表制作精良，配色合理，既能帮助理解，又不会让人眼花缭乱。阅读过程中，我感觉作者不仅仅是在传授知识，更像是在引导我建立一种科学的、基于数据的思维方式。我期待能尽快深入到回归分析的那一部分，看看到底是如何用这些工具来预测未来趋势的。总的来说，这本书给我的第一印象是：权威、实用、且极具可读性。

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