Theoretical And Empirical Exercises in Econometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Univ of Oklahoma Pr

作者:Mamingi, Nlandu

出品人:

页数:289

译者:

出版时间:

价格:50

装帧:HRD

isbn号码:9789766401764

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Theoretical Econometrics
• Empirical Econometrics
• Exercise Problems
• Statistical Modeling
• Quantitative Economics
• Economic Analysis
• Data Analysis
• Regression Analysis
• Time Series Analysis

《计量经济学理论与实证练习》 内容简介 《计量经济学理论与实证练习》是一部旨在帮助读者深入理解计量经济学核心概念、掌握实证分析技巧的综合性教材。本书将抽象的计量经济学理论与具体的实际应用紧密结合，通过一系列精心设计的练习题，引导读者在动手实践中消化吸收理论知识，并逐步建立起独立的计量分析能力。本书的编写目标是为计量经济学初学者和进阶者提供一个扎实且富有挑战性的学习平台，使其能够自信地解读和构建经济模型，并对现实世界中的经济现象进行严谨的实证检验。 第一部分：基础计量模型与推断 本部分聚焦于计量经济学中最基本也最核心的线性回归模型。我们将从最简单的简单线性回归模型开始，详细介绍参数估计的方法，如普通最小二乘法（OLS）。读者将通过一系列练习，理解OLS估计量的性质（无偏性、有效性），以及其背后的假设条件。我们会探讨这些假设条件在实际数据中为何可能被违反，以及由此带来的问题，例如内生性。 接着，我们将自然过渡到多元线性回归模型。读者将学习如何处理多个解释变量，理解系数的解释，以及如何进行模型设定。这包括变量选择的策略、引入虚拟变量来处理分类数据、以及解释交互项的含义。重点会放在如何从理论上推导出OLS估计量的方差，以及在此基础上进行统计推断。 统计推断是计量经济学分析的基石。本书将深入讲解假设检验的原理和方法，包括t检验、F检验等。读者将学习如何设定原假设和备择假设，理解p值的含义，并学会如何根据检验结果来判断模型中变量的统计显著性。同时，置信区间的构建与解释也将作为重要的推断工具进行详细阐述。通过具体的例子，读者将理解置信区间如何量化估计参数的不确定性。 此外，本书还将介绍模型的拟合优度，例如R方及其局限性。读者将学习如何评估模型的整体解释力，但同时也会被提醒R方并不能代表因果关系，也不能作为模型选择的唯一依据。 第二部分：模型拓展与常见问题处理 在掌握了基础线性回归模型后，本书将引导读者深入到更复杂的计量模型和常见的数据问题处理。 异方差性是线性回归模型中一个普遍存在的问题。我们将解释异方差性的概念、其产生的原因以及对OLS估计量的影响（估计量仍然无偏，但不再有效，标准误估计有偏）。本书将介绍多种检验异方差性的方法，如Breusch-Pagan检验和White检验。更重要的是，读者将学习如何通过异方差一致估计量（如Huber-White标准误）来获得有效的统计推断，以及如何通过变量变换或加权最小二乘法（WLS）来改进模型。 自相关，尤其是在时间序列数据中，是另一个需要重点关注的问题。我们将解释自相关的概念、类型（如一阶自相关）及其对OLS估计量的影响。读者将学习检验自相关的方法，如Durbin-Watson检验。处理自相关的方法包括使用广义差分法（GLS）或自相关一致估计量。 多重共线性是指模型中的解释变量之间存在高度相关性。本书将解释多重共线性为何会对系数估计产生影响（系数估计量方差增大，难以区分各变量的独立贡献），以及如何识别它，例如通过方差膨胀因子（VIF）。虽然多重共线性不影响OLS估计量的无偏性，但会影响其统计显著性和解释的稳定性。我们将讨论一些应对策略，如收集更多数据、移除变量或进行主成分分析。 模型设定误差是计量分析中常见的挑战。我们将讨论遗漏重要变量、包含无关变量、函数形式错误等问题，并分析它们对模型估计和推断的影响。本书将强调模型设定的重要性，并提供一些选择函数形式的指导原则。 第三部分：面板数据模型 面板数据（longitudinal data）结合了截面数据（cross-sectional data）和时间序列数据（time-series data）的特点，能够更有效地控制不可观测的异质性，从而更准确地估计因果效应。本书将系统介绍面板数据的两种基本模型：固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。 对于固定效应模型，我们将详细讲解个体固定效应和时间固定效应的处理方法。读者将学习如何通过“组内离差变换”（within transformation）来消除不随时间变化的个体异质性，以及如何通过“对时间去均值化”（time demeaning）来控制不随个体变化的时期效应。本书还将介绍双向固定效应模型。 对于随机效应模型，我们将解释其核心思想是将不可观测的异质性视为随机扰动项的一部分，并讨论广义最小二乘法（GLS）在估计中的应用。本书将详细比较固定效应模型和随机效应模型各自的优缺点，并介绍Hausman检验来帮助读者在两者之间做出选择。 第四部分：工具变量法与内生性处理 内生性是计量经济学中最棘手也是最重要的一个问题，它源于解释变量与扰动项的关联，导致OLS估计量有偏且不一致。本书将重点讲解处理内生性的关键方法——工具变量法（Instrumental Variables, IV）。 我们将详细解释工具变量法的基本原理：找到一个与内生解释变量相关但与扰动项无关的工具变量，通过该工具变量的“外生”变动来识别内生解释变量的因果效应。本书将介绍两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS），这是应用最广泛的IV估计方法。读者将学习如何进行两阶段估计，以及如何进行IV回归的统计推断。 本书还将深入探讨工具变量的识别条件：相关性（relevance）和外生性（exogeneity）。我们将分析如何检验工具变量的相关性，并讨论如何评估工具变量的外生性，例如通过过度识别约束检验（Overidentifying Restrictions Test，如Sargan检验或Hansen检验）。 除了工具变量法，本书还会简要介绍其他处理内生性的方法，如差分法（Difference-in-Differences, DID）和断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD），重点在于介绍它们适用的场景和基本逻辑。 第五部分：时间序列计量模型入门 时间序列数据具有其独特的结构性特征，如平稳性、趋势、季节性和滞后效应。本部分将为读者介绍时间序列分析的基本概念和模型。 我们将首先介绍时间序列的平稳性概念，以及如何检验时间序列的平稳性。然后，我们将讲解AR（自回归）模型和MA（移动平均）模型，以及ARMA模型。读者将学习如何选择模型的阶数（p和q），以及如何估计和检验这些模型的参数。 本书还将介绍单位根检验（Unit Root Test）来判断时间序列的非平稳性，例如Dickey-Fuller检验。对于非平稳序列，我们将介绍协整（Cointegration）的概念，以及如何检验和估计协整关系。 此外，向量自回归模型（Vector Autoregression, VAR）作为分析多个时间序列之间动态关系的模型，也将得到介绍，重点在于理解VAR模型的设定和解释。 第六部分：实证分析的实践指导与案例研究 理论知识的学习需要与实际应用相结合。《计量经济学理论与实证练习》的特色在于其强大的实证导向。本部分将通过一系列真实世界的数据集和经典经济学案例，引导读者将所学理论应用于解决实际问题。 读者将学习如何进行数据清洗和预处理，如何选择合适的计量模型来回答特定的经济学问题，以及如何解释实证结果。本书将强调在实证分析中透明度和可重复性的重要性。 每章的练习题都将围绕具体的经济学主题展开，例如： 教育回报率的估计：运用OLS、工具变量法处理内生性。 宏观经济政策效果的分析：运用时间序列模型分析通货膨胀、失业率之间的关系。 公司财务决策的研究：运用面板数据模型分析影响公司投资的因素。 市场竞争与价格设定的研究：运用模型识别供需关系。 本书还将讨论模型诊断的重要性，包括残差分析、异方差检验、自相关检验等，并指导读者如何根据诊断结果来改进模型。 第七部分：高级主题简介（选读） 为了满足不同读者的需求，本书还在结尾部分简要介绍了几个计量经济学中的高级主题，供有兴趣的读者进一步探索。这可能包括： 离散选择模型（如Logit和Probit模型）：用于分析二元结果变量。 联立方程模型：用于分析经济系统中的相互依赖关系。 实证金融计量：如ARCH/GARCH模型用于波动率建模。 因果推断的更深入方法，如匹配方法。 《计量经济学理论与实证练习》力求成为一本集理论讲解、方法训练、实证应用为一体的全面性教材。通过本书的学习，读者不仅能够掌握计量经济学的核心理论和分析工具，更能培养独立思考、严谨分析的学术精神，从而在经济学研究和实践中取得更大的成就。本书的编写风格力求清晰、循序渐进，并通过大量练习题巩固学习效果，确保读者能够真正理解并运用计量经济学来解读和解释复杂的经济世界。

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