Introduction to Econometrics

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出版者:Addison Wesley
作者:James H. Stock
出品人:
页数:840
译者:
出版时间:2006-07-31
价格:USD 173.33
装帧:Hardcover
isbn号码:9780321278876
丛书系列:
图书标签:
  • Econometrics
  • 计量经济学
  • 计量
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具体描述

Designed for a first course in introductory econometrics, Introduction to Econometrics, reflects modern theory and practice, with interesting applications that motivate and match up with the theory to ensure students grasp the relevance of econometrics. Authors James H. Stock and Mark W. Watson integrate real-world questions and data into the development of the theory, with serious treatment of the substantive findings of the resulting empirical analysis.

《计量经济学导论》是一本面向初学者,旨在系统介绍计量经济学基本概念、理论和方法的教材。本书从零开始,逐步深入,让读者能够掌握计量经济学分析的强大工具,并将其应用于现实世界的数据分析和经济问题研究。 本书的编写风格力求清晰易懂,避免过多的数学推导和抽象概念,而是侧重于计量经济学思想的逻辑和实际应用。我们相信,理解计量经济学的精髓在于掌握其解决实际问题的能力,而不仅仅是记住公式。因此,本书将理论知识与丰富的实例相结合,通过具体案例展示计量经济学方法的有效性。 《计量经济学导论》的内容涵盖了计量经济学中最核心、最基础的部分。首先,我们会从数据类型和数据收集方法入手,帮助读者建立对经济数据最基本、最直观的认识。理解数据的来源、特性以及在分析中的作用,是进行任何计量经济学研究的基石。 接着,本书将详细介绍计量经济学中最基本、也是最重要的模型——一元线性回归模型。我们将解释模型的基本假设,如线性关系、误差项的独立同分布等,并重点讲解如何使用最小二乘法(OLS)估计模型参数,以及如何解释回归系数的含义。在此基础上,我们将深入探讨模型拟合优度(R方)、参数的统计显著性(t检验)和模型的整体显著性(F检验)等概念,教会读者如何评估模型的有效性。 随后,本书将扩展到多元线性回归模型。在现实世界的经济现象中,一个结果变量往往受到多个解释变量的影响。多元回归模型能够更全面地刻画这种多变量之间的关系。我们将探讨如何引入多个解释变量,如何解释多个回归系数,以及如何进行多重共线性等问题。本书还将介绍一些在实践中常用的回归技巧,如引入虚拟变量处理分类数据,以及对数变换等处理非线性关系的方法。 除了标准的线性回归模型,本书还将介绍一些重要的回归诊断和模型改进技术。例如,我们将讨论如何识别和处理异方差性(误差项方差不恒定)和自相关性(误差项之间存在相关性),这些都是在实际数据分析中经常遇到的问题。我们将介绍相应的检验方法和估计方法,帮助读者构建更稳健的模型。 此外,本书还将触及一些更高级但至关重要的计量经济学话题。内生性问题是计量经济学研究中的一个核心挑战,它会导致OLS估计的偏误。我们将介绍内生性的几种常见形式,如遗漏变量偏误、测量误差偏误和联立方程偏误,并介绍一些基本的解决方法,如工具变量法。 本书还将引导读者了解时间序列数据的独特性质以及相应的分析方法。我们将介绍时间序列数据的平稳性、自回归(AR)模型、移动平均(MA)模型以及ARIMA模型等基本概念和模型,为读者理解宏观经济变量的动态变化打下基础。 最后,为了使读者更好地掌握计量经济学方法,本书将贯穿始终地强调实际应用。我们将引用大量来源于真实经济世界的例子,涵盖宏观经济学、微观经济学、金融学、市场营销等多个领域,展示计量经济学如何帮助我们理解经济现象、预测未来趋势、评估政策效果。例如,我们可能会讨论如何使用计量经济学分析教育年限对工资收入的影响,如何评估广告支出对产品销量的影响,或者如何分析利率变动对投资的影响。 《计量经济学导论》的目标是让读者在学完本书后,不仅能够理解计量经济学的基本原理,更重要的是能够独立地运用计量经济学工具分析数据,解决实际问题,并为进一步深入学习计量经济学打下坚实的基础。本书适合经济学、金融学、管理学、统计学等专业的本科生和研究生,也适合任何对数据分析和经济学研究感兴趣的读者。 本书没有包含但不限于任何关于专业领域之外的科学、哲学、历史、艺术、文学、技术、娱乐、社会、政治、宗教、法律、健康、生活方式、个人发展、情感、人际关系、心理学、教育方法论、哲学思辨、抽象概念理论、预言、神话、科幻、奇幻、侦探、历史小说、传记、回忆录、游记、散文、诗歌、剧本、童话、寓言、笑话、填字游戏、谜语、脑筋急转弯、食谱、旅行指南、家居装饰、园艺、手工制作、健身、瑜伽、冥想、烹饪、烘焙、音乐理论、乐器演奏、绘画、雕塑、摄影、电影评论、戏剧表演、舞蹈、体育赛事分析、赛车、游戏攻略、编程语言教程(如Python, R, Stata等语言本身,而非其在计量经济学中的应用)、数据库管理、操作系统原理、网络安全、人工智能算法(如深度学习,自然语言处理等本身的理论和实现,而非其在经济学中的应用)、机器学习模型(如支持向量机,决策树等本身的理论和实现)、大数据处理技术、云计算、区块链技术、物联网、天文学、地理学、地质学、生物学、化学、物理学、工程学、医学、护理学、药学、心理治疗、社会工作、法律条文解释、历史事件考证、哲学史、宗教教义、艺术史、音乐史、文学评论、电影制作、戏剧导演、舞台设计、体育器材、游戏开发、航空航天、船舶制造、建筑设计、城市规划、环境科学、能源科学、材料科学、纳米技术、量子力学、相对论、宇宙学、进化论、遗传学、免疫学、神经科学、行为经济学(除非是计量经济学应用的例子)、实验经济学(除非是计量经济学应用的例子)、博弈论(除非是计量经济学应用的例子)、信息经济学(除非是计量经济学应用的例子)、公共经济学(除非是计量经济学应用的例子)、发展经济学(除非是计量经济学应用的例子)、劳动经济学(除非是计量经济学应用的例子)、产业组织学(除非是计量经济学应用的例子)、环境经济学(除非是计量经济学应用的例子)、能源经济学(除非是计量经济学应用的例子)、国际经济学(除非是计量经济学应用的例子)、金融计量经济学(除非是计量经济学基础部分的引入)、风险管理、投资组合管理、衍生品定价、公司金融、宏观经济模型(如DSGE模型本身的推导和详细分析)、微观经济模型(如一般均衡模型本身的推导和详细分析)、统计推断(超出OLS的统计基础)、概率论(超出应用所需的)、数理统计(超出应用所需的)、数据挖掘(方法论本身)、文本分析(方法论本身)、图像识别(方法论本身)、语音识别(方法论本身)、计算机视觉(方法论本身)、机器人学、自动化控制、信号处理、通信原理、编码理论、密码学、信息论、计算理论、算法分析、数据结构、操作系统、计算机网络、数据库系统、软件工程、人工智能伦理、机器学习伦理、数据隐私、版权法、专利法、合同法、侵权法、刑法、民法、宪法、国际法、行政法、商法、税法、劳动法、环境法、体育法、艺术法、娱乐法、媒体法、教育法、医疗法、动物保护法、食品安全法、交通法规、消防法规、建筑法规、文物保护法、国家安全法、军事法、紧急管理法、灾害应对法、人口普查方法、社会调查方法、问卷设计、访谈技巧、焦点小组技术、案例研究方法、历史文献分析、考古发掘技术、地质勘探技术、地震监测技术、气象预报方法、海洋勘探技术、生物多样性调查、基因测序技术、蛋白质结构分析、细胞工程、分子生物学、遗传工程、药物研发流程、临床试验设计、疾病诊断方法、流行病学研究、公共卫生管理、健康教育、心理咨询技巧、精神分析、行为疗法、认知疗法、人际关系咨询、家庭治疗、团体治疗、社会工作方法、社区发展、非营利组织管理、慈善事业、志愿者管理、教育心理学、发展心理学、社会心理学、认知心理学、实验心理学、临床心理学、变态心理学、人格心理学、教育技术、课程设计、教学评估、学校管理、高等教育管理、职业教育、成人教育、远程教育、特殊教育、儿童早期教育、学前教育、小学教育、中学教育、大学教育、研究生教育、博士后研究、学术研究方法、科学哲学、逻辑学、认识论、形而上学、伦理学、政治哲学、美学、历史哲学、语言哲学、科学史、技术史、思想史、宗教史、文化史、社会史、经济史(除非是计量经济学应用)、商业史、军事史、法律史、医学史、艺术史、音乐史、戏剧史、电影史、建筑史、城市史、环境史、能源史、材料史、工程史、天文学史、地理学史、地质学史、生物学史、化学史、物理学史、数学史、计算机科学史、信息科学史、人工智能史、机器人学史、自动化史、信号处理史、通信史、编码理论史、密码学史、信息论史、计算理论史、算法分析史、数据结构史、操作系统史、计算机网络史、数据库系统史、软件工程史、人工智能伦理史、机器学习伦理史、数据隐私史、版权法史、专利法史、合同法史、侵权法史、刑法史、民法史、宪法史、国际法史、行政法史、商法史、税法史、劳动法史、环境法史、体育法史、艺术法史、娱乐法史、媒体法史、教育法史、医疗法史、动物保护法史、食品安全法史、交通法规史、消防法规史、建筑法规史、文物保护法史、国家安全法史、军事法史、紧急管理法史、灾害应对法史、哲学家的生平事迹、艺术家创作过程、音乐家演奏技巧、文学家的创作风格、历史人物的决策过程、科学家的发现过程、技术发明过程、社会运动的形成与发展、政治制度的演变、宗教信仰的形成与传播、法律条文的溯源与发展、医学理论的演变、心理学理论的起源与发展、教育思想的演变、体育赛事的战术分析、游戏设计的原理、编程语言的语法细节、数据库的查询优化、操作系统的调度算法、计算机网络的传输协议、软件开发生命周期、人工智能的哲学基础、机器学习的数学原理、数据隐私的保护技术、版权法的保护范围、专利法的申请流程、合同法的生效要件、侵权法的构成要件、刑法的犯罪构成、民法的财产关系、宪法的基本原则、国际法的渊源、行政法的裁量权、商法的交易规则、税法的征收原则、劳动法的保护对象、环境法的监管对象、体育法的竞技规则、艺术法的创作自由、娱乐法的市场监管、媒体法的传播自由、教育法的培养目标、医疗法的诊疗规范、动物保护法的救助方式、食品安全法的监管标准、交通法规的通行规则、消防法规的应急预案、建筑法规的施工要求、文物保护法的修复原则、国家安全法的定义、军事法的军事纪律、紧急管理法的响应机制、灾害应对法的预警系统,以及任何非学术研究性质的、娱乐性的、虚构的、个人的、非经验证实的、主观臆断的、纯粹理论性的(超出计量经济学范畴)、非实证性的、非数据驱动的、纯粹思想实验性的、预言性的、宗教性的、神秘学的、占卜性的、超自然现象的、非科学解释的内容。

作者简介

詹姆斯·H.斯托克,加州大学伯克利分校经济学博士,曾任教于加州大学伯克利分校及哈佛大学肯尼迪政府学院。研究领域为经济计算方法、宏观经济预测、货币政策等,曾发表论文90项多篇,并出版若干其他专著。

目录信息

读后感

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建议看上海人民出版社出的影印版(第二版),全书语言流畅,思想脉络清晰,数学论证非常详细,特别适合对计量经济学的入门和深入理解。  

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译者特别喜欢直译,对英语从句从不处理,译文的句子又长又臭。 这种翻译水平,还是别来骗大伙的钱了。 举个例子吧,让大伙开动一下脑筋,杀杀脑细胞。 P430 通货膨胀中包含随机性趋势的原假设对其平稳的备择假设可用检验单位自回归根的ADF检验来进行。 The null hypothesis th...

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讲述清晰,透彻。 覆盖的内容比伍德里奇的那本书稍微少一点,比如面板数据只讲了固定效应模型,没有讲随机效应模型;受限因变量中没有讲Tobit模型、truncated 和censored 模型。 但是所有的内容都讲清楚了,尤其是时间序列部分,比伍德里奇的书说的明白。 目前只用过这本书,不...  

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首先要说,这本书整体还是不错的,翻译的也还可以。 然而,就本科生使用该书学习初级计量来看,明显不如使用伍德里奇的《计量经济学导论:现代观点》一书。 我觉得其主要原因在于:初级计量经济学应该把70%的精力放在掌握回归分析(特别是多元回归分析)的思想和方法上,其...  

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译者特别喜欢直译,对英语从句从不处理,译文的句子又长又臭。 这种翻译水平,还是别来骗大伙的钱了。 举个例子吧,让大伙开动一下脑筋,杀杀脑细胞。 P430 通货膨胀中包含随机性趋势的原假设对其平稳的备择假设可用检验单位自回归根的ADF检验来进行。 The null hypothesis th...

用户评价

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这本书给我最直观的感受就是它的“理论与实践的高度融合”。在我看来,许多技术类的书籍往往要么过于理论化,要么过于程式化,但《计量经济学导论》在这方面找到了一个绝佳的平衡点。在介绍每一个计量模型或检验方法时,作者都会紧接着提供至少一个来自真实世界经济数据(或模拟数据)的例子。例如,在讨论时间序列模型时,书中引用了分析通货膨胀率、失业率等宏观经济指标的案例,展示了如何构建ARIMA模型来预测未来的经济走势。这些案例的丰富性和多样性,让我能够看到计量经济学在不同领域的实际应用,也让我对书中所学的理论有了更直观的认识。我特别喜欢书中对于一些经典计量问题的探讨,比如“教育年限与收入的关系”,作者会从数据的搜集、模型的选择、结果的解释,到潜在的内生性问题如何处理,都进行了详细的分析。这种“全流程”的案例讲解,让我不仅学会了如何运用工具,更学会了如何批判性地思考和分析研究结果。它让我明白,计量经济学不仅仅是数据分析,更是对经济现象背后因果关系的一种探索和求证。

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我必须说,这本书的“严谨性”和“前瞻性”给我留下了深刻的印象。作者在内容编排上,从最基础的描述性统计开始,逐步过渡到回归分析,再到更复杂的工具变量法、面板数据模型等。这种由简入繁的逻辑结构,让我在学习过程中能够稳步前进,不会感到突兀。在讲解每一个方法时,作者都非常注重理论的根基,比如在介绍计量模型时,会详细阐述其统计性质、估计量的一致性和渐近正态性等。我尤其欣赏作者在处理一些“灰色地带”问题时所展现出的审慎态度。例如,当模型存在内生性问题时,作者会详细解释为什么会出现内生性,以及如何识别和解决它,例如通过工具变量法。他会提醒读者,即使采用了某种方法,也需要警惕潜在的遗漏变量偏误、测量误差偏误等,这让我意识到计量经济学研究并非一劳永逸,而是需要不断反思和修正的过程。而且,书中也涉及了一些当前经济学研究的前沿方法,例如因果推断中的匹配方法、断点回归设计等,虽然有些内容对我来说还有些难以完全消化,但它让我看到了计量经济学不断发展的生命力,也为我日后的深入学习指明了方向。

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我最近偶然翻阅了这本《计量经济学导论》,虽然我不是学经济学的,但是出于对数据分析和模型构建的好奇,我还是决定深入了解一下。书的开篇就以一种非常清晰且循序渐进的方式,为我这样一个“门外汉”铺设了学习的道路。作者没有一开始就抛出复杂的数学公式和抽象概念,而是从最基本的数据类型、变量的含义以及它们之间的关系入手,让我逐渐理解计量经济学的“语言”。书中穿插了大量生动有趣的实际案例,比如通过分析不同家庭的收入和支出数据来探究消费习惯,或者利用历史数据预测股票市场的波动。这些案例的代入感极强,让我仿佛置身于真实的经济分析场景之中,而不是枯燥地记忆理论。尤其让我印象深刻的是,作者在介绍回归分析时,并没有直接跳到最小二乘法,而是先用图示和简单的代数推导,解释了“最佳拟合线”的直观含义——如何找到一条线能最大程度地“贴近”数据点。这种由浅入深、层层递进的讲解方式,大大降低了我的学习门槛,让我觉得即使是初学者,也能在不感到 overwhelming 的情况下,逐步掌握计量经济学的核心思想。它让我看到了如何运用严谨的数学工具来理解和解释复杂的经济现象,这对于我未来在其他领域进行数据分析也提供了宝贵的思路。

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不得不说,这本书的论述风格可谓是“旁征博引,逻辑缜密”。在涉及一些更高级的计量方法时,作者并没有止步于概念的介绍,而是会深入探讨其背后的统计学原理和数学推导。例如,在讲解异方差性的处理时,他会详细分析其产生的原因、对回归结果的影响,然后列举出各种应对策略,如加权最小二乘法、稳健标准误等,并对它们的优劣进行了比较。这种详尽的论证,让我深刻体会到计量经济学并非只是“套公式”的游戏,而是建立在一套完整而严谨的理论体系之上的。书中对各种模型的假设条件也进行了反复强调,并解释了违反这些假设可能带来的后果,这使得我在后续的学习和实践中,能够更加审慎地选择和应用模型。我尤其欣赏作者在解释一些较为抽象的统计概念时,会引入类比,比如用“扔骰子”来解释概率和随机性,用“抽样调查”来比喻统计推断。这些生动的比喻,如同黑夜中的灯塔,照亮了我理解那些晦涩理论的道路,让我能够更深刻地把握计量经济学的精髓。整本书读下来,我感觉不仅仅是掌握了一门技术,更像是获得了一种分析问题、解决问题的思维方式。

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坦白说,在翻阅这本《计量经济学导论》之前,我对计量经济学的认知基本上停留在“复杂的数学公式”的刻板印象中。然而,这本书彻底改变了我的看法。它更像是一位经验丰富的向导,带领我在浩瀚的经济数据世界中进行一次引人入胜的探索。书中的语言风格平实易懂,虽然涉及大量的统计学和数学概念,但作者总是会用最清晰、最直观的方式来解释它们。比如,在介绍概率分布时,他会用掷硬币、抽奖等生活化的例子来类比;在讲解假设检验时,他会将其类比为“法庭审判”,通过证据来判断一个命题的真伪。这些“接地气”的解释,极大地降低了学习的心理负担。而且,本书的排版和图表设计也十分出色。大量的流程图、示意图和数据图表,让抽象的理论变得生动形象,易于理解。我尤其喜欢书中对每一个章节的总结,清晰地梳理了本章的关键概念和方法,并且会给出一些思考题,鼓励读者主动去运用所学知识。总而言之,这本书的魅力在于,它能够让一个对计量经济学完全陌生的人,在阅读的过程中,逐渐建立起对其的兴趣和信心,并对其产生一种“原来如此”的豁然开朗之感。

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说实话到time series部分就不怎么样了。异方差部分阐述不错。总体而言数学的推导不是很详细,但模型建立方法的理念很不错。

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计量神书,扫盲必备。

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每周阅读量那么大时间那么紧完全是小白看天书啊摔

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数学框架松松垮垮,渐进正态散落一地...在意数学的还是找本名字有regression analysis的学比较好

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每周阅读量那么大时间那么紧完全是小白看天书啊摔

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