具体描述
作者简介
杰弗里·M·伍德里奇，密歇根州立大学经济学特聘教授，1991年以来一直在该校任教。1986—1991年，伍德里奇博士曾担任麻省理工学院的经济学助理教授。他于1982年在加州大学伯克利分校获得计算机科学与经济学学士学位，并于1986年在加州大学圣迭戈分校获得经济学博士学位。伍德里奇博士曾在国际知名期刊上发表学术论文30多篇，参与过多部著作的写作，他还是《横截面与面板数据的计量经济分析》一书的作者。他的获奖项目包括：斯隆(Alfred P Sloan)研究奖，《计量经济理论》的Plurla Scripsit奖，《应用计量经济学杂志》的斯通(Richard Stone)爵士奖，以及在MIT三次获得研究生教学年度优秀教师奖。他还是计量经济学会和《计量经济学杂志》的资深会员。
目录信息
读后感
人大版翻译的国外经典教材真难读，糟糕的翻译，似乎译者不是中国人，如此这般的书面表达真让人佩服，还存在很多错误，对人大的这套丛书失望透了。 再也不敢买人大翻译得书了。译者太不负责任了，不要因为翻译国外书不作为学术研究而急功近利，只为拿点翻译费。跟高鸿业花3年翻...
评分这是一本老师和同学都极力推荐的书 可是自己硬是啃不动 一方面是大部头看着就觉得心里发毛 另一方面是数学功底的欠缺让自己看得实在吃力 学习计量看来还是得选择符合自己的方法 目前而言，做一个小研究，学会一种方法，这种散兵作战的方式还是比较合适的。 至于这本大部头，...
评分Great book for elementary learners in econometrics. Introduces the basic concept of econometrics by intuitively describe the thinking process underlying the main idea of econometric models. Thoroughly covers basic cross-sectional methods, then provides a we...
评分适合中级水平的书，是经济学领域较好的教材，但不是最好的教材，好的教材很多。其他学科的相关教材也很好。 第四版阉割了很多内容，国内的出版商无耻的很，而且字很小，印刷质量很一般。和国外的印刷质量比起来，差别太大。建议网上搜电子版的看或者买第三版。 建议先看一些入...
评分Great book for elementary learners in econometrics. Introduces the basic concept of econometrics by intuitively describe the thinking process underlying the main idea of econometric models. Thoroughly covers basic cross-sectional methods, then provides a we...
用户评价
坦率地说，这本书的排版和图示设计，相比一些老派的教科书，显得现代且高效。书中大量的图表和模拟案例，是帮助理解复杂概念的利器。举个例子，在解释“模型设定误差”（Misspecification）对估计量的影响时，作者不仅用数学语言描述了偏差和方差的变化，还配有直观的图形展示，清晰地勾勒出了真实函数形式与估计函数形式之间的差异。这种视觉化的辅助学习手段，对于我们这类“视觉学习者”来说，简直是福音。而且，书中的习题设置也体现了作者对教学的深刻理解，它们不仅仅是检验是否掌握了计算技巧，更多的是考察对背后经济学含义的把握。我花了不少时间去钻研那些“思考题”，它们往往能把我带入到更深层次的批判性思维中，迫使我跳出书本的既有框架去思考问题。
评分这本书的叙事风格兼具学术的严谨性和论述的流畅性，读起来并不像一本冷冰冰的参考书，反而更像是一场与领域内顶尖专家的对话。作者在介绍每一个新工具或新方法时，都会追溯其历史背景和提出的初衷，这使得我们能理解计量经济学是如何随着经济学理论的发展而不断完善自身的。比如，在讨论面板数据（Panel Data）的优势时，书中没有直接跳到固定效应或随机效应模型，而是先阐述了截面数据和时间序列数据各自的局限性，从而自然而然地引出面板数据能够解决的“遗漏变量偏误”和“个体异质性”问题。这种“问题驱动”的讲解方式，让我感觉自己不是在被动接受知识，而是在主动地参与到学科的知识构建过程中。它强调了方法论背后的哲学思考，而非仅仅是工具的使用手册。
评分这本书的章节安排可谓匠心独运，逻辑链条一环扣一环，层层递进，让人在学习过程中极少感到迷茫。初学者可能一开始会被那些复杂的符号和数学推导吓到，但只要坚持读下去，就会发现作者的引导非常细致入微。它首先构建了一个坚实的基础，讲解了古典线性回归模型的假设及其推论，然后逐步引入异方差、自相关等“不完美”情况的处理办法。我印象最深的是它处理时间序列数据那部分，处理得极为清晰。它没有急于展示复杂的协整或非平稳性检验，而是先用直观的例子说明“伪回归”的陷阱，让读者深刻理解时间序列建模的必要性。这种循序渐进、由浅入深的教学方法，让复杂的概念变得易于消化吸收。它更像一位经验丰富的老教授，知道学生在哪里会卡住，并提前准备好了最佳的“拐杖”和“指路牌”。
评分对于希望从基础知识迈向前沿研究的读者来说，这本书的选材角度非常恰当。它在打好坚实的基础后，没有停留在已经被用得烂熟的OLS模型上，而是迅速将视野拓展到了更贴近现实复杂性的领域。例如，对非线性模型（如Logit和Probit）的介绍，处理得既详细又务实，提供了如何解释边际效应的实用指南，避免了初学者在解释概率模型系数时常见的误区。更难能可贵的是，它对最新发展保持了适度的关注，比如对因果推断现代方法的提及，虽然可能没有专门的进阶书籍那么深入，但足以让读者对领域内的最新动向有一个清晰的认识和后续学习的方向。总而言之，这本书为读者提供了一个从入门到具备独立分析能力的“阶梯”，而非一个简单的“起点”。
评分这部教材的深度和广度着实让人眼前一亮，它不仅仅是枯燥的公式堆砌，更像是一次对经济学核心思想的深度探索。作者在阐述理论框架时，总是能巧妙地结合现实世界的案例，使得那些原本抽象的计量模型变得鲜活起来。比如，在讲解工具变量（IV）法的章节，书中并未止步于技术细节，而是深入剖析了内生性问题的根源，以及为什么在特定情境下，IV是解决识别难题的“金钥匙”。这种将理论与实践紧密结合的叙述方式，极大地提升了阅读的沉浸感。我尤其欣赏它对假设条件的严谨讨论，不同于一些只给出现成公式的书籍，它会细致地探讨模型成立的前提条件，以及当这些条件被违背时，我们该如何调整思路。这对于培养一个真正理解计量方法的学者来说，是至关重要的。读完后，我感觉自己对数据背后的经济逻辑有了更深刻的洞察力，不再满足于“算出结果”就好，而是开始思考“为什么是这个结果”。
评分伍德里奇讲得比张丹丹清楚多了，可惜我只读了一章
评分有印刷错误，写邮件给出版社，出版社不理我。
评分补登 听说翻译极差 特意看的英文原版 回归的公式原理讲的很透 了解一下 感觉回归最后还是一种菜谱式知识 会用就行
评分补登 听说翻译极差 特意看的英文原版 回归的公式原理讲的很透 了解一下 感觉回归最后还是一种菜谱式知识 会用就行
评分有印刷错误，写邮件给出版社，出版社不理我。
