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☆☆☆☆☆

出版者:Oxford University Press

作者:Dougherty, Christopher

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2007-3

价格:USD 67.74

装帧:Paperback

isbn号码:9780199280964

丛书系列:

图书标签:

• Economics
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计量经济学导论：数据驱动的经济洞察 作者：[此处可填写一位虚构的、在经济学领域有声望的学者的名字，例如：阿兰·斯通 (Alan Stone)] 出版社：[此处可填写一个信誉良好的学术出版社名称，例如：普林斯顿大学出版社 或 剑桥大学出版社] --- 内容概述与学科定位 本书《计量经济学导论》旨在为学习者提供一个全面且严谨的框架，用以理解和应用计量经济学方法来分析经济数据、检验经济理论以及评估政策效果。本书深度聚焦于应用层面，强调从现实世界的经济问题出发，构建合适的计量模型，并利用现代统计工具对模型进行估计、检验和解释。我们摒弃了过度繁琐的纯理论推导，转而将重点放在工具的实际操作能力和结果的经济学解释上。 全书的结构围绕着经济研究的核心流程展开：理论假设 $ ightarrow$ 数据收集与准备 $ ightarrow$ 模型设定 $ ightarrow$ 参数估计 $ ightarrow$ 模型诊断与稳健性检验 $ ightarrow$ 政策含义推导。我们相信，只有将统计技术与坚实的经济学直觉相结合，才能产生真正有价值的研究成果。 第一部分：计量经济学基础与单变量回归分析 本部分奠定了计量经济学的基石，引入了研究的核心工具：线性回归模型（OLS）。 第一章：计量经济学导论与经济学中的因果关系 本章首先明确了计量经济学的目标：量化经济关系，并区分相关性与因果性。我们详细探讨了“理想的”实验设计（随机对照试验, RCT）在经济学中实施的局限性，并引出了“非实验性数据”分析的必要性。本章引入了潜在结果框架（Potential Outcomes Framework），为后续讨论工具变量和断点回归等因果推断方法奠定了理论基础。 第二章：简单线性回归模型 (SLR) 详细介绍了单个解释变量如何影响被解释变量。重点讲解了最小二乘法（OLS）的推导过程，并系统阐述了高斯-马尔可夫（Gauss-Markov）假设。在假设成立的前提下，我们证明了OLS估计量是最佳线性无偏估计量（BLUE）。后半部分专注于参数估计值的统计推断：标准误的计算、t检验、置信区间以及R方在模型拟合度中的作用。 第三章：多元线性回归模型 (MLR) 与多重共线性 将模型扩展到包含多个解释变量的情形。本章的关键在于“控制变量”的概念——如何通过在模型中纳入其他相关变量来隔离我们感兴趣的特定变量的净效应（ceteris paribus）。详细讨论了遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias, OVB）的来源、方向判断，以及如何通过引入控制变量来消除这种偏误。同时，本章深入分析了多重共线性（Multicollinearity）的后果——对系数估计不稳定的影响，以及在何种情况下（例如，当控制变量是研究兴趣的焦点时）它才构成严重问题。 第二部分：高级回归技术与因果推断（核心难点） 本部分是本书的重点和难点，专注于解决“内生性”问题，这是非实验性经济数据分析中最大的挑战。 第四章：模型设定的正确性与异方差性 在MLR的假设下，误差项的方差是恒定的（同方差性）。本章探讨了异方差性（Heteroskedasticity）的常见原因（如规模效应、截面数据中的收入差异等），并解释了它如何影响标准误的估计，导致推断无效（但OLS估计量仍是无偏的）。我们详细介绍了异方差稳健标准误（Robust Standard Errors，如White/Huber-White）的计算和应用，强调在截面数据分析中，使用稳健标准误几乎是标准操作流程。 第五章：序列相关性与时间序列回顾 针对时间序列数据，本章分析了序列相关性（Autocorrelation），即误差项在不同时间点之间存在关联。我们探讨了它对OLS估计量的影响，并介绍了解决此问题的常用方法，如广义最小二乘法（GLS）的基本思想，以及在存在序列相关时如何使用Newey-West稳健标准误。本章也简要回顾了时间序列数据的基本概念，如平稳性、自回归（AR）和移动平均（MA）过程，为后续的纯时间序列分析打下基础。 第六章：内生性与工具变量（IV）方法 本章是本书的基石之一。内生性（Endogeneity）——通常由遗漏变量、测量误差或同步因果关系引起——使得OLS估计量是有偏且不一致的。我们引入了工具变量（Instrumental Variables, IV）方法作为解决内生性的首选工具。详细解释了工具变量的两个核心要求：相关性（Relevance）和外生性（Exogeneity）。本章重点讲解了两阶段最小二乘法（2SLS）的实施步骤，并讨论了如何进行弱工具变量检验（Stock & Yogo检验）。 第七章：面板数据模型：固定效应与随机效应 本章聚焦于包含个体（或实体）和时间维度的数据结构——面板数据。面板数据允许我们同时控制不随时间变化的个体异质性。我们详细对比了固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）。FE模型通过“组内估计”有效地控制了所有不随时间变化的混淆因子（如个人偏好、企业文化）。RE模型则假设个体效应与解释变量不相关，并提供更有效率的估计。本章教授如何使用豪斯曼检验（Hausman Test）来指导模型选择。 第三部分：更前沿的因果推断技术与模型扩展 本部分介绍了在特定数据结构下，用于识别因果效应的非参数或半参数方法，这些方法在近年来的经济学研究中变得尤为重要。 第八章：断点回归设计（RDD） 断点回归（Regression Discontinuity Design）是一种强大的准实验方法。本章详细介绍了清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD）的设计逻辑。RDD通过利用那些恰好跨越某一连续分配变量（如考试分数、年龄线）的个体差异，来近似随机分配的效果。我们讨论了带宽（bandwidth）的选择对估计稳健性的重要性，以及局部线性回归方法在实施RDD中的优势。 第九章：离散选择模型：Logit与Probit 本章转向处理因变量为二元（是/否）或多值的情况。详细介绍了Logit和Probit模型，它们用于估计概率。重点讲解了与线性概率模型（LPM）相比，离散选择模型的优势与劣势，以及如何解释估计出的系数（通过边际效应而非直接系数）。同时，简要介绍了多项Logit模型在处理多个非序选择时的应用。 第十章：模型比较与模型选择 在本章中，我们讨论了如何从多个备选模型中选择“最佳”模型。除了传统的显著性检验，本章重点介绍了信息准则，如赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），它们在惩罚模型复杂度的同时衡量拟合优度。我们强调，选择模型的最终标准必须回归到经济理论的合理性与研究问题的目标上来。 附录 附录部分提供了必要的统计学回顾，包括概率分布、大数定律和中心极限定理的直观解释，以及使用主流统计软件（如Stata, R）进行实际操作的示例代码和数据处理流程。 --- 本书特色： 1. 案例驱动： 每章均配备至少两个来自劳动经济学、金融经济学或发展经济学领域的真实案例，确保理论与实践的无缝衔接。 2. 软件实用性强： 侧重于解释软件输出结果的经济学含义，而非复杂的矩阵代数。 3. 因果推断优先： 明确区分了预测模型与因果推断模型，强调在经济政策分析中，内生性处理是至关重要的第一步。

评分☆☆☆☆☆

读起来非常愉悦的书读起来非常愉悦的书读起来非常愉悦的书读起来非常愉悦的书读起来非常愉悦的书读起来非常愉悦的书读起来非常愉悦的书读起来非常愉悦的书读起来非常愉悦的书读起来非常愉悦的书读起来非常愉悦的书读起来非常愉悦的书读起来非常愉悦的书读起来非常愉悦的书读起...

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评分☆☆☆☆☆

I was looking for an econometric introduction textbook for my son who is an engineering major. My son just finished his freshman year and his math background includes: AP statistics, Calculus BC, multi-variable calculus, linear algebra and ordinary differen...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

从教学辅助材料的角度来看，这本书的配套资源设置得相当人性化。光是书后的习题部分就足够让人“啃”上一阵子了。这些习题并非简单的数值代入，而是设计得非常巧妙，很多都要求读者自己去寻找数据集，然后应用所学的估计方法进行验证和讨论。对于那些倾向于使用软件进行实证操作的学生来说，书里提供的那些针对主流统计软件（如Stata或R）的示例代码片段，简直就是及时的救星。它没有把代码堆砌在正文里让人眼花缭乱，而是以注释的形式或附录的形式呈现，保证了主干阅读的流畅性。更妙的是，作者在解释一些高级概念，比如非参数估计或者半参数方法时，会明确指出“这些内容在初次阅读时可以跳过”，这极大地减轻了初学者的心理负担，让他们可以按照自己的节奏，先掌握核心框架，再逐步深入拓展，体现了作者对不同学习阶段读者的深刻理解和关怀。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常有品味，封面采用了一种沉稳的深蓝色调，搭配着清晰的白色字体，一下子就给人一种专业且严谨的感觉。拿到手里的时候，就能感受到纸张的厚度与质感，不是那种廉价的薄纸，翻阅起来非常舒适，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。内页的排版布局也十分考究，章节标题的层级分明，公式和图表的插入位置都恰到好处，让人在处理复杂数学推导时，目光能够迅速聚焦到关键信息上。装订工艺看起来也很扎实，即便是频繁翻动查找特定内容，书脊也不会轻易松散。我想，光是这种用心打磨的实体呈现，就足以让很多热爱纸质书的读者在书架上为它留出一个显眼的位置，它不仅仅是一本教材，更像是一件值得收藏的知识载体。这种对细节的极致追求，从侧面反映出作者和出版社在内容编纂上的严谨态度，让人在尚未深入内容前，就对即将展开的学术之旅充满了期待和敬意。这本书拿在手上，确实有一种“重量感”，这种重量不仅仅是物理上的，更是知识厚度上的暗示。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度与广度达到了一个令人称奇的平衡点。它没有像一些入门读物那样，仅仅停留在基础的OLS回归和假设检验上，而是雄心勃勃地将读者引导向了更前沿、更具挑战性的领域。比如，对于时间序列分析的处理就非常到位，从ARIMA模型的构建逻辑到协整关系的实际应用，逻辑链条清晰且层层递进，没有出现那种强行跳跃式的讲解。更令人赞叹的是，对于面板数据模型的介绍，它不仅涵盖了固定效应和随机效应的选择标准，还详细讨论了动态面板（如GMM估计）的必要性和实施细节，这对于进行微观经济学或公司金融研究的学者来说，是极其宝贵的第一手资料。我特别喜欢其中穿插的对计量经济学史的简短回顾，这让我们明白，今天我们所用的每一个技术都不是凭空产生的，而是经历了无数次学术争论和实践检验的结果，这极大地提升了对这些工具的敬畏心。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论构建和实证操作之间的桥梁搭建能力，是它区别于市面上其他同类教材的显著特征。许多教材要么过于偏向纯理论的证明，让应用者感到无从下手；要么过于偏重软件操作的“菜谱式”教学，让使用者缺乏对模型背后经济含义的深刻理解。而这本《Introduction to Econometrics》则成功地找到了一个优雅的平衡点。每当介绍完一个复杂的计量方法时，作者都会立刻回归到“为什么我们要用这个方法？”和“这个结果到底意味着什么经济学意义？”这两个核心问题上。例如，在讨论异方差性时，它不仅给出了修正方案，更深入地探讨了异方差对标准误估计的偏差如何影响政策建议的可靠性。这种深入灵魂的探讨，使得读者在未来的研究或工作中，即便面对一个全新的、书本上未曾出现的复杂数据集，也能凭借对模型底层逻辑的掌握，做出审慎而正确的分析判断。这本书培养的，是一种批判性的实证思维，而非仅仅是复制粘贴的操作技能。

评分☆☆☆☆☆

我是在备考一个非常看重实证分析的职业考试时接触到这本著作的。说实话，一开始我对“计量经济学”这个领域抱持着一种敬畏甚至畏惧的态度，总觉得它充斥着过于抽象的数学符号和晦涩的假设。然而，这本书的叙事方式彻底颠覆了我的固有印象。作者似乎拥有一种魔力，能将那些看似冷冰冰的统计模型，巧妙地融入到我们日常生活乃至宏观经济现象的剖析之中。例如，在讲解工具变量法时，他并没有直接抛出一堆复杂的回归方程，而是通过一个非常贴近现实的例子——教育对收入的影响——来引导读者理解内生性问题的产生根源，以及IV法如何“绕过”这个陷阱。这种“问题驱动”的学习路径，使得理论的学习不再是为了应试而死记硬背，而是为了解决真实世界中悬而未决的经济谜团。每一次我感到思维陷入僵局时，总能在后续的案例解析中找到那个“啊哈！”的顿悟瞬间，这对于保持学习热情至关重要。

评分☆☆☆☆☆

读的很苦逼啊！

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一大把年纪了才第一次通读过一本计量书，惭愧。

评分☆☆☆☆☆

向IE致敬

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一大把年纪了才第一次通读过一本计量书，惭愧。

评分☆☆☆☆☆

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