Introduction to Econometrics, Brief Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
In keeping with their successful introductory econometrics text, Stock and Watson motivate each methodological topic with a real-world policy application that uses data, so that readers apply the theory immediately. Introduction to Econometrics, Brief, is a streamlined version of their text, including the fundamental topics, an early review of statistics and probability, the core material of regression with cross-sectional data, and a capstone chapter on conducting empirical analysis. Introduction and Review: Economic Questions and Data; Review of Probability; Review of Statistics. Fundamentals of Regression Analysis: Linear Regression with One Regressor; Regression with a Single Regressor: Hypothesis Tests and Confidence Intervals in the Single-Regressor Model; Linear Regression with Multiple Regressors; Hypothesis Tests and Confidence Intervals in the Multiple Regressor Model; Nonlinear Regression Functions; Assessing Studies Based on Multiple Regression; Conducting a Regression Study Using Economic Data. MARKET : For all readers interested in econometrics.
作者简介
James Stock chairs the Department of Economics at Harvard University. His research focuses on empirical macroeconomics, forecasting, and econometric methods. Among other things, he has served on the economics panel at the National Science Foundation, on the Academic Advisory Group of the Federal Reserve Bank of Boston, and as a consultant to the European Central Bank. He received his Bachelor’s degree from Yale and holds advanced degrees in statistics and economics from the University of California, Berkeley.
Mark Watson is the Howard Harrison and Gabrielle Snyder Beck Professor of Economics and Public Affairs at Princeton University and a research associate at the National Bureau of Economic Research. He is a fellow of the American Academy of Arts and Sciences and of the Econometric Society. His research focuses on time-series econometrics, empirical macroeconomics, and macroeconomic forecasting. He has served as a consultant for the Federal Reserve Banks of Chicago and Richmond. Before coming to Princeton, Watson served on the economics faculty at Harvard and Northwestern. Watson did his undergraduate work at Pierce Junior College and California State University at Northridge, completed his Ph.D. at the University of California at San Diego, and holds on honorary doctorate from the University of Bern.
目录信息
读后感
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...
评分译者特别喜欢直译，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...
评分目前只用过这本书，不好与别的教材比较，只能谈谈学习过后的感受。 总体来说不错，有点是案例选择合理，契合了每个阶段的学习内容，课后练习中的实证练习也反映出了这本教材注重应用的特点。 缺点也很明显，跟国内教材有些类似的是，本书对理论的阐述还是较为模...
评分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。
评分讲述清晰，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。 另外，这本书中文版是...
用户评价
这本书的魅力在于其“恰到好处”的深度。它既没有像一本厚重的教材那样，把读者淹没在浩如烟海的公式和证明中，也没有像一些入门指南那样，过于简化概念而失去了理论的严谨性。作者仿佛是一位经验丰富的向导，带领你在经济学研究的迷宫中，找到一条清晰、高效且充满趣味的道路。我在阅读关于“内生性”部分时，深有体会。作者没有直接抛出“工具变量”或者“双重差分”等术语，而是先详细地解释了为什么经济学变量之间往往存在内生性，以及这种内生性会对估计结果产生怎样的偏差。随后，他才根据不同类型的问题，引入了相应的解决方法，并用清晰的图示和简练的文字进行讲解。这种循序渐进的教学方式，让我能够真正理解每一种方法的原理和适用范围，而不是死记硬背。
评分这本书的内容，在我看来，就像是为那些渴望在经济学领域找到坚实理论基础，同时又希望避免过于冗长和学术化的文献的读者量身打造的。它巧妙地平衡了深度与易读性，让原本可能令人望而生畏的计量经济学概念变得触手可及。例如，在处理线性回归模型时，作者并没有止步于公式的推导，而是花费了大量的篇幅去解释其背后的经济学直觉，以及在实际数据分析中可能遇到的各种挑战，例如多重共线性、异方差性和序列相关性等。作者通过一系列精心设计的案例研究，生动地展示了如何识别这些问题，并提供了切实可行的解决方案，这些方案往往基于清晰的逻辑和易于理解的统计方法。我特别欣赏的是，书中对于假设检验的阐述，不仅严谨地介绍了P值和置信区间等核心概念，还深入探讨了如何在不同的经济情境下选择合适的统计检验，以及如何公正地解读检验结果，避免常见的误区。
评分老实说，在我翻开这本书之前，我对计量经济学多少有些畏惧，觉得它充斥着枯燥的符号和抽象的理论。然而，《Introduction to Econometrics, Brief Edition》完全颠覆了我的认知。它以一种非常生动有趣的方式，将那些看似复杂的统计学原理与我们日常生活中触手可及的经济现象联系起来。举个例子，在介绍工具变量法时，作者并非直接给出一堆公式，而是通过一个关于教育年限对工资影响的研究，巧妙地引入了内生性问题，然后循序渐进地解释了工具变量法是如何解决这个问题的。这种“从问题出发，到方法解决”的讲解模式，让我更容易理解方法背后的逻辑和必要性。书中关于因果推断的讨论也让我受益匪浅，作者区分了相关性和因果性，并强调了在经济研究中建立可靠的因果关系的重要性，这对于我今后在阅读经济学文献时，能够更具批判性地评估研究结论，无疑有重要的指导意义。
评分我是一名金融专业的学生，平时需要阅读大量的经济学研究报告和文献。在使用这本书之前，我总觉得很多计量经济学的概念理解起来有些困难，尤其是在看到那些复杂的公式和统计检验时，常常感到无从下手。但自从我开始阅读《Introduction to Econometrics, Brief Edition》之后，我发现自己对计量经济学的理解进入了一个全新的层次。作者以一种非常系统化的方式，从最基础的回归分析开始，逐步深入到更复杂的模型。他特别强调了模型的假设条件，以及在现实数据中如何检验这些假设。书中对于模型误设的讨论，以及如何避免和纠正这些错误，给我留下了深刻的印象。例如，在处理多重共线性时，作者不仅解释了其产生的原因，还提供了方差膨压（VIF）等诊断工具，并给出了处理的建议，如变量剔除或岭回归等。
评分对于那些希望快速掌握计量经济学核心概念，但又不想花费大量时间钻研细节的学习者而言，《Introduction to Econometrics, Brief Edition》堪称绝佳的入门读物。它的篇幅适中，内容精炼，避免了不必要的学术术语和冗长的证明过程。然而，这并不意味着内容的浅薄，相反，它在有限的篇幅内，却涵盖了计量经济学最重要、最核心的几个领域，比如普通最小二乘法（OLS）、假设检验、模型诊断以及一些基本的计量经济学模型，如时间序列和面板数据。作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合，每一个概念的提出，都会伴随一个相关的经济学案例，让读者能够直观地感受到这些抽象理论在现实世界中的应用。我尤其欣赏书中对于“经济学直觉”的强调，它鼓励读者在运用统计方法时，始终不忘思考其背后的经济学意义，从而避免机械地套用公式。
评分对于我这样一个对数据分析有着浓厚兴趣，但又没有深厚数学背景的学习者来说，这本书的出现无疑是一场及时雨。它没有回避关键的数学推导，但同时又以一种非常人性化的方式呈现，就像一位耐心且经验丰富的导师，一步一步地引导你理解每一个公式的意义和来源。最让我印象深刻的是，书中关于时间序列分析的部分，它从基础的平稳性概念讲起，逐步深入到ARIMA模型、GARCH模型等，并且在讲解每一个模型时，都穿插了丰富的现实经济案例，比如通货膨胀的预测、股票价格的波动分析等。作者没有仅仅罗列模型，而是重点讲解了模型选择的依据，以及如何诊断模型拟合的优劣。此外，书中对面板数据分析的介绍也同样出色，它清晰地梳理了固定效应模型和随机效应模型的区别与适用场景，并提供了相应的Stata或R语言代码示例，这对于我这种需要将理论知识转化为实际操作的学习者来说，简直是无价之宝。
评分这本书的另一大亮点在于其对实际操作层面的关注。它不仅仅停留在理论层面，而是积极引导读者将所学知识应用于实际的数据分析中。书中穿插了许多关于如何使用统计软件（例如，虽然书中未明确提及，但其讲解思路和案例风格与使用Stata或R语言进行计量分析非常契合）进行数据处理和模型估计的提示。例如，在讲解如何构建回归模型时，作者会给出具体的步骤，并强调数据清洗的重要性。在模型诊断环节，作者会详细介绍如何检查残差的模式，以及如何根据残差的特点来判断模型是否存在问题。这种“理论+实践”的模式，极大地增强了我的学习信心，让我觉得计量经济学并非遥不可及，而是可以通过努力和练习掌握的一项实用技能。
评分对于许多初学者来说，计量经济学最令人头疼的部分往往是其统计学的根基。而《Introduction to Econometrics, Brief Edition》在这方面做得相当出色。它在讲解统计概念时，并没有采取枯燥乏味的理论灌输，而是紧密地结合了经济学研究中的实际问题。例如，在介绍概率分布时，作者会将其与随机变量的取值范围和发生概率联系起来，并解释这些概念在理解经济现象时的作用。同样，在讲解假设检验时，书中不仅详细介绍了零假设、备择假设、P值等核心概念，还深入探讨了第一类错误和第二类错误的经济学含义，以及如何在实际研究中权衡它们的风险。作者鼓励读者批判性地看待统计结果，理解统计显著性并不等同于经济显著性，这种严谨的态度对于我培养科学的研究思维至关重要。
评分这本书在数据可视化和结果解释方面也做得非常到位。作者深知，再精妙的统计模型，如果不能以清晰易懂的方式呈现其结果，也无法发挥应有的价值。因此，书中穿插了大量的图表，例如散点图、回归线图、残差图等等，这些图表不仅直观地展示了变量之间的关系，也帮助我们检查模型的假设条件是否得到满足。更重要的是，作者在解读这些图表时，并没有使用晦涩难懂的术语，而是用通俗易懂的语言，解释了图表所传达的经济含义。例如，在分析广告投入对销售额的影响时，书中会通过回归分析得到一个系数，然后作者会解释这个系数的经济意义，例如“每增加一单位的广告投入，平均可以带来多少销售额的增长”，并会提醒读者注意这个关系的统计显著性和实际重要性。这种细致入微的讲解，极大地提升了我对计量经济学结果的理解能力。
评分《Introduction to Econometrics, Brief Edition》最让我赞赏的一点是，它始终将经济学研究的“为什么”和“怎么做”有机地结合在一起。作者不是孤立地介绍统计学方法，而是始终围绕着经济学研究的核心问题来展开。例如，在讲解面板数据模型时，作者会先提出“为什么我们需要使用面板数据”这样的问题，然后解释面板数据在控制个体异质性、研究动态变化等方面的优势，接着再介绍固定效应和随机效应等模型。更重要的是，书中大量的案例研究都来自于真实世界的经济现象，比如劳动力市场、金融市场、宏观经济政策等，这让我能够清晰地看到计量经济学在理解和解决这些实际问题中的重要作用。这种以问题为导向、以应用为驱动的学习方式，让我对计量经济学产生了浓厚的兴趣，并渴望在未来的学习和工作中进一步探索。
评分中级计量
评分当TA时用的教材，由于是教材内容为本科水平，没太认真读过，不过两位大牛写的书，一定不错。
评分比伍德里奇那本简单一些，但是panel data部分编得更有逻辑一点
评分很好很受用
评分比伍德里奇那本简单一些，但是panel data部分编得更有逻辑一点
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