Palgrave Handbook of Econometrics Volume 1 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:AIAA

作者:Mills, Terence C./ Patterson, Kerry

出品人:

页数:1124

译者:

出版时间:2007-9-15

价格:GBP 38.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781403918024

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• Econometrics
• Econometrics
• Applied Econometrics
• Quantitative Economics
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经济学计量方法的深度探索与前沿视野 本书汇集了当今经济计量学领域顶尖学者对核心理论、方法论以及最新研究进展的深刻洞见。它不仅为经济计量学研究者、高级学生以及实践者提供了系统而全面的知识体系，更引领读者进入一个充满活力和挑战的研究前沿。本书旨在通过对经济计量学基础性概念的严谨梳理，以及对创新性技术和前沿应用的详细阐释，全面提升读者对经济数据分析和模型构建的理解与应用能力。 第一部分：计量经济学的基石与演进 本部分奠定了理解整个经济计量学领域的基础，从最核心的统计学原理出发，逐步过渡到经济学应用中的关键模型和方法。 统计学基础与概率论回顾： 在深入探讨计量经济学模型之前，理解其背后强大的统计学支撑至关重要。本章将系统回顾概率分布、期望值、方差、协方差、矩估计、最大似然估计等基本概念，为后续的计量模型推导和解释打下坚实基础。同时，我们将强调这些统计学工具如何在经济数据的随机性和不确定性环境中发挥作用，以及它们如何帮助我们做出更明智的推断。 线性回归模型：原理、假设与推断： 作为计量经济学中最基本也最常用的模型，线性回归模型的重要性不言而喻。本章将详细讲解普通最小二乘法（OLS）的原理、推导及其核心假设（如无条件外生性、同方差性、无自相关等）。我们将深入分析这些假设的经济学含义，以及违背这些假设可能带来的偏差和问题，并介绍如何通过检验来诊断这些问题。此外，本章还将详细阐述OLS估计量的统计性质，包括其一致性、渐近正态性和有效性，以及如何进行假设检验和置信区间构建，以回答“变量之间是否存在显著关系”等关键经济问题。 广义最小二乘法（GLS）与异方差、自相关处理： 现实中的经济数据往往难以满足线性回归的同方差和无自相关假设。本章将重点介绍广义最小二乘法（GLS）及其在处理异方差（Heteroskedasticity）和自相关（Autocorrelation）问题上的应用。我们将分析异方差和自相关产生的原因及其对OLS估计量和推断的影响，并详细介绍White检验、Breusch-Pagan检验、Durbin-Watson检验等诊断方法。随后，我们将深入探讨如何通过改进的估计方法，如加权最小二乘法（WLS）、稳健标准误（Robust Standard Errors）以及考虑了自相关的模型（如AR(p)模型、MA(q)模型）来获得更可靠的估计结果和有效的统计推断。 模型的设定与检验： 一个“好”的计量模型不仅要求参数估计准确，更要求模型能够有效地描述经济现象。本章将关注模型设定（Model Specification）问题，包括变量的选择、函数形式的确定（线性、对数、交互项等）以及模型嵌套关系的判断。我们将介绍F检验、t检验、Wald检验、LM检验、LR检验等一系列模型设定检验方法，以及赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）等模型选择标准，帮助研究者构建既有统计效力又不失经济学理论支持的有效模型。 时间序列数据的计量方法： 经济现象往往具有时间动态性。本章将专门介绍处理时间序列数据的计量方法，包括平稳性检验（ADF检验、PP检验）、协整分析（Engle-Granger、Johansen协整检验）以及向量自回归（VAR）模型。我们将探讨这些方法如何捕捉经济变量随时间变化的规律，如何识别变量间的长期均衡关系，以及如何进行短期动态分析和预测。 面板数据模型的理论与应用： 面板数据（Panel Data）结合了时间和横截面维度，能够提供更丰富的信息并解决遗漏变量偏误等问题。本章将详细介绍固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）的理论基础、估计方法（OLS、FE、RE）以及模型选择（Hausman检验）。我们将深入分析这两种模型的经济学含义，并探讨如何利用面板数据分析技术揭示个体（如公司、国家）的异质性及其随时间的变化对经济结果的影响。 第二部分：计量经济学前沿理论与高级模型 在掌握了计量经济学基础之后，本部分将带领读者进入更复杂、更前沿的研究领域，探索解决现实经济问题所需的更高级工具。 工具变量法（IV）与内生性处理： 内生性（Endogeneity）是计量经济学中的一个核心难题，它源于变量间的互为因果、遗漏变量偏误或测量误差。本章将重点讲解工具变量法（Instrumental Variables, IV）及其变种，如两阶段最小二乘法（2SLS）。我们将详细阐述工具变量的选择标准（相关性、外生性），并深入分析IV估计量的性质。此外，本章还将介绍如何检验工具变量的有效性，以及在实际应用中如何寻找合适的工具变量来解决内生性问题，从而获得更准确的因果效应估计。 断点回归设计（RDD）： 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）是一种强大的准实验方法，用于估计干预或政策效应。本章将详细阐述RDD的基本原理、假设条件（严格和模糊RDD）以及其估计方法。我们将分析RDD如何利用一个清晰的断点来构造“处理组”和“控制组”，并探讨如何处理切点附近的连续变量。RDD在政策评估、教育经济学、公共卫生等领域有着广泛的应用，本章将通过案例分析展示其强大的应用潜力。 差分法（DiD）与准实验评估： 差分法（Difference-in-Differences, DiD）是另一种广泛应用于政策评估的准实验方法，特别适用于分析具有“处理组”和“控制组”且在某个时间点引入干预的场景。本章将深入讲解DiD的基本模型、平行趋势假设及其检验，并介绍DiD估计量的经济学含义。我们将讨论DiD在处理时间不变和时间变异的“处理”效应，以及如何通过改进的DiD方法（如多期DiD）来应对更复杂的评估场景。 最大似然估计（MLE）与非线性模型： 许多经济学模型并非严格线性的，例如逻辑回归（Logit）、概率选择模型（Probit）以及一些微观计量模型。本章将介绍最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）方法，这是估计这些非线性模型参数的通用框架。我们将阐述MLE的原理、似然函数的构建，以及如何利用数值优化算法求解。本章还将讨论MLE估计量的统计性质，以及如何进行模型拟合优度检验。 模型选择与模型平均： 在实际研究中，我们往往面临多个备选模型，如何从中选择最优模型以及如何有效整合多个模型的估计结果是一个重要问题。本章将深入探讨模型选择准则（AIC, BIC），并介绍信息论方法在模型选择中的应用。此外，本章还将介绍模型平均（Model Averaging）的概念，即通过对多个模型的估计结果进行加权平均来提高预测精度和推断的稳健性，尤其是在模型不确定性较高的情况下。 贝叶斯计量经济学导论： 贝叶斯方法为计量经济学提供了另一种强大的分析框架。本章将介绍贝叶斯推断的基本原理，包括先验分布、似然函数、后验分布以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）抽样方法。我们将对比贝叶斯方法与传统频率派方法的优劣，并探讨贝叶斯方法在处理复杂模型、Incorporating prior knowledge以及进行不确定性量化方面的独特优势。 微观计量经济学模型： 微观计量经济学关注个体决策单位（如家庭、个人、企业）的行为。本章将深入探讨微观计量经济学中的一些关键模型，包括离散选择模型（如Logit, Probit, Multinomial Logit）、排序选择模型（Ordered Probit/Logit）、Tobit模型（用于截尾数据）、Heckman两阶段模型（用于样本选择偏误）。我们将重点讨论这些模型如何刻画经济主体的决策过程，以及如何处理数据中的特有结构（如截尾、二值选择、选择偏误）。 因果推断的现代方法： 经济学研究的核心目标之一是理解因果关系。本章将回顾并拓展因果推断的现代方法，除了前面提到的工具变量法、RDD和DiD，还将介绍匹配方法（Matching Methods）、倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）、因果森林（Causal Forests）等。我们将强调这些方法在构建可比的“处理”和“控制”群体的努力，以及如何通过这些方法来更准确地估计干预的平均处理效应（ATE）和平均处理效应的局部效应（LATE）。 第三部分：计量经济学的特定应用与挑战 本部分将聚焦计量经济学在不同经济学分支中的应用，并探讨一些当前研究面临的挑战与未来方向。 金融计量经济学： 金融市场以其高波动性、非线性关系和复杂的依赖结构而闻名。本章将介绍金融计量经济学中的一些经典模型，如ARCH/GARCH模型及其扩展，用于刻画资产收益的波动率聚集性。此外，还将介绍协整、向量自回归（VAR）在金融时间序列分析中的应用，以及因子模型等。 宏观计量经济学： 宏观经济变量的动态性、政策传导机制以及经济周期是宏观计量经济学关注的重点。本章将介绍动态随机一般均衡（DSGE）模型中计量方法的应用，以及结构向量自回归（SVAR）模型在识别宏观经济冲击方面的作用。我们将探讨如何利用计量模型来理解经济增长、通货膨胀、失业等宏观现象。 劳动经济学计量方法： 劳动经济学涉及人力资本、工资决定、就业决策等诸多领域，其计量研究通常需要处理内生性、选择偏误和面板数据。本章将深入探讨在劳动经济学研究中常用的计量模型和方法，例如关于劳动供给、教育回报、收入不平等的研究。 发展经济学计量方法： 发展经济学常常需要评估贫困、教育、健康、制度等因素对发展中国家经济的影响。本章将介绍在发展经济学研究中常用的计量方法，如实验经济学（Field Experiments）、随机对照试验（RCTs）以及适用于异质性较强的样本的计量模型。 计量经济学的前沿计算方法： 随着数据量的爆炸式增长和计算能力的提升，计算方法在计量经济学中的作用日益凸显。本章将介绍一些前沿的计算方法，如机器学习（Machine Learning）在经济预测、变量选择、非参数回归等方面的应用，以及高维数据处理的技术。 计量经济学研究的伦理与实践： 除了技术层面的掌握，研究的严谨性和伦理操守同样重要。本章将讨论计量经济学研究中的数据使用规范、透明度要求、结果解释的审慎性以及潜在的学术不端行为。我们将强调科研诚信的重要性，并为读者提供符合学术规范的研究实践指导。 本书旨在成为一本集理论深度、方法广度和应用价值于一体的参考指南，帮助读者在瞬息万变的经济学研究领域中，建立起坚实的计量经济学功底，并勇于探索新的研究疆界。

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这本书的价值，远超出了单纯的“教材”范畴，它更像是一部涵盖了该领域核心思想的“思想宝库”。我尤其欣赏其编辑团队在选篇上的独到眼光，收录的每一部分内容都代表了该细分领域内最具代表性和影响力的观点。当你阅读不同章节时，你会感受到一种思想的碰撞，不同的学者从不同的角度切入，共同构建起计量经济学的宏伟殿堂。这种多视角的呈现方式，培养了我避免“隧道视野”的能力，让我明白在任何计量分析中，都没有绝对万能的“银弹”模型。它教会我以一种更加审慎和开放的心态去面对复杂的数据世界。读完它，我不仅掌握了工具，更重要的是，我获得了构建自己分析框架的能力，这才是真正高水平学术著作所能给予读者的最大馈赠。

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这本书简直是为我量身定做的工具箱！我一直对计量经济学这个领域抱有浓厚的兴趣，但总觉得那些理论知识晦涩难懂，仿佛隔着一层迷雾。直到我翻开这本《**Palgrave Handbook of Econometrics Volume 1**》，那种豁然开朗的感觉简直难以言喻。它并没有把我丢进一堆复杂的数学公式里自生自灭，而是用一种极其清晰、循序渐进的方式，为我搭建起了坚实的理论基础。这本书的排版和结构设计得非常人性化，即便是初学者，也能轻松找到阅读的节奏。我特别欣赏它在介绍基本概念时所采用的类比和实例，这些都极大地降低了我的理解门槛。更让我惊喜的是，它不仅仅停留在基础层面，而是巧妙地将理论与实际应用结合起来，让我明白了为什么那些看似抽象的模型在现实世界中如此重要。这本书的深度和广度都拿捏得恰到好处，读完之后，我感觉自己对计量经济学的整体图景有了前所未有的清晰认知，这为我后续深入研究打下了无比扎实的地基。

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对于我们这些经常需要处理实际经济数据的工作者来说，最怕的就是理论和实践脱节。很多学术著作要么过于偏重理论的优雅性，要么就是停留在初级的描述性统计层面，真正能指导复杂建模的“干货”少之又少。《**Palgrave Handbook of Econometrics Volume 1**》在这方面展现了惊人的平衡感。书中不仅详尽地介绍了古典计量模型，更是对现代计量技术，比如非线性和高维数据的处理方法，进行了非常深入的探讨。更重要的是，它清晰地指明了在何种经济现象下应该选用哪种特定的计量框架，以及如何解读由此产生的估计结果。我感觉自己像是拿到了一套高级定制的“诊断工具箱”，以前面对那些棘手的经济问题时，总感觉手里缺了合适的“扳手”，现在这本书为我补齐了这一关键环节。这对于提升我的实证研究的严谨性和说服力，有着不可估量的价值。

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说实话，我是一个对学术著作有一定要求的人，我追求的不仅仅是内容的堆砌，更是一种思想的深度和逻辑的严密性。这本书在这方面完全没有让我失望。它的每一章似乎都像一个精心雕琢的艺术品，逻辑链条环环相扣，论证过程严谨到吹毛求疵的地步。我曾经尝试阅读过其他几本教材，总感觉它们在某些关键环节的处理上显得有些轻率，要么是对前置理论的假设语焉不详，要么是对模型推导的细节一笔带过。但《**Palgrave Handbook of Econometrics Volume 1**》则完全不同，它对待每一个计量工具的阐述都如同对待精密仪器一般，细致入微地拆解其内在机制，并且毫不避讳地指出了每种方法的优势和局限性。这种坦诚的学术态度，让我对书中所述的每一个结论都深信不疑。阅读这本书的过程，与其说是学习知识，不如说是在跟随一位大师进行一次高强度的思维训练，它极大地提升了我批判性思考和问题解决的能力。

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我不得不承认，最初我被这本书厚重的篇幅吓到了，心想这得啃多久才能看完？但实际阅读下来，我发现时间仿佛过得飞快。这本书的叙事风格非常引人入胜，它没有那种传统教科书特有的枯燥和说教感。作者们似乎非常懂得如何与读者“对话”，他们总能在关键点上抛出一个引人深思的问题，然后带领我们一步步探寻答案。尤其是在处理那些复杂的时间序列分析和面板数据模型时，作者们采用了非常生动的“场景模拟”方式，让抽象的公式瞬间变得有血有肉。我发现自己不再是被动地接收信息，而是主动地在与作者“辩论”和“求证”。这种沉浸式的阅读体验，极大地激发了我对计量经济学研究的热情。可以说，这本书成功地将原本可能令人望而生畏的学术内容，转化成了一场充满发现和惊喜的智力探险。

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