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出版者:John Wiley & Sons, Inc

作者:Orley Ashenfelter

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2006-1-23

价格:$ 135.04

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470009451

丛书系列:

图书标签:

• 经济
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• 概率论

《计量经济学与统计学：理论、方法与应用》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的计量经济学和统计学学习体验。它不仅仅是枯燥的公式推导和理论阐述，更侧重于如何将这些强大的分析工具应用于实际经济问题，从而洞察经济运行的规律，预测未来趋势，并为政策制定提供科学依据。 核心内容涵盖： 统计学基础： 我们将从最基本的统计概念出发，包括描述性统计、概率论、离散型与连续型随机变量、期望与方差、常用概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布、F分布）等。这部分内容将为后续计量经济学方法的学习奠定坚实的基础，确保读者能够理解统计推断的逻辑和原理。 推断统计与假设检验： 深入探讨点估计、区间估计的原理和方法，以及如何进行各种类型的假设检验（如t检验、F检验、卡方检验）。我们将强调这些检验在经济数据分析中的实际意义，以及如何解读检验结果并得出有意义的结论。 回归分析的基石： 重点介绍简单线性回归和多元线性回归模型。我们将详细讲解模型的假设条件、参数估计（普通最小二乘法OLS）、模型拟合优度（R方）、以及参数的统计显著性检验。在此基础上，还将引入一些重要的扩展，如虚拟变量的应用，用于处理定性信息对经济变量的影响。 模型诊断与改进： 深入分析回归模型中可能出现的各种违背经典假设的情况，例如多重共线性、异方差性、序列相关性等。本书将系统地介绍诊断这些问题的方法，并提供相应的处理技术，如加权最小二乘法、广司马-怀特法、差分法等，以确保模型的有效性和预测的准确性。 时间序列分析： 针对经济数据中普遍存在的时间依赖性，本书将详细介绍时间序列模型，包括自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）以及自回归积分移动平均（ARIMA）模型。我们将学习如何识别时间序列的平稳性、进行模型定阶、参数估计和模型检验，以及如何利用这些模型进行经济预测。此外，还会涉及一些更高级的时间序列工具，如向量自回归（VAR）模型，以分析多个经济变量之间的动态关系。 面板数据模型： 随着数据的可获得性越来越高，面板数据（结合了横截面和时间序列的维度）分析在经济学中扮演着越来越重要的角色。本书将介绍固定效应模型和随机效应模型，以及如何根据数据的特性选择合适的模型。这些模型能够有效地控制未观测的异质性，提高估计的效率和一致性。 其他重要计量经济学工具： 视乎篇幅和读者的需求，本书还将触及一些其他重要的计量经济学方法，可能包括： 联立方程模型： 用于处理经济系统中变量之间相互依赖的情况。 最大似然估计（MLE）： 一种强大的参数估计方法，适用于更广泛的模型。 非线性回归模型： 当经济关系无法用线性方程描述时，提供相应的分析工具。 工具变量法（IV）： 用于解决内生性问题，使得在存在内生性时也能得到一致的估计。 本书特色： 理论与实践的完美结合： 每介绍一个统计或计量经济学方法，都会紧接着通过具体的经济学案例进行说明和演示。这些案例涵盖宏观经济、微观经济、金融经济、发展经济学等多个领域，力求让读者理解方法的实际应用场景和价值。 清晰的逻辑结构与循序渐进的难度： 本书遵循由浅入深、循序渐进的教学逻辑。从基础概念到高级模型，逐步引导读者掌握计量经济学的精髓。清晰的章节划分和详实的讲解，有助于读者构建完整的知识体系。 强调模型的解读与经济含义： 本书不仅仅关注模型的数学推导和参数估计，更注重对模型结果的经济学解读。我们将强调如何从统计上显著的系数中提炼出经济学意义，以及如何将模型结果转化为可操作的政策建议或商业决策。 鼓励动手实践： 书中会提供大量练习题，涵盖理论计算和使用统计软件（如R、Stata、Python）进行数据分析的题目。鼓励读者积极动手，将所学知识应用于实际数据，从而加深理解，提升分析能力。 谁适合阅读本书： 本书适合经济学、金融学、统计学、管理学以及其他相关专业的本科生、研究生，以及任何希望提升自身数据分析能力，理解和应用计量经济学方法来解决实际问题的研究人员、数据分析师和政策制定者。无论您是初学者还是已有一定基础，都能从本书中受益。 通过本书的学习，您将能够： 熟练掌握描述性统计和推断统计的核心技术。 理解并应用各种回归模型来分析经济现象。 诊断和解决模型中可能出现的常见问题。 掌握时间序列和面板数据分析的基本方法。 具备运用计量经济学工具进行实证研究的能力，并能清晰地解读和阐述研究结果。 踏上这段旅程，您将打开一扇通往数据驱动决策和深刻经济洞察的大门。

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从实操应用的视角来看，这本书虽然理论扎实，但似乎对软件操作层面的指导相对保守。它更多地聚焦于“原理的推导”和“检验的逻辑”，而非“如何通过R或Python代码实现”。在讲解如面板数据分析（Panel Data）或广义线性模型（GLMs）时，作者详细阐述了固定效应模型和随机效应模型的数学差异，以及选择的准则（如豪斯曼检验的理论基础），但对于具体在统计软件中输入命令或解释输出结果的细节，则着墨不多。这使得它更像是一本“理论宝典”而不是一本“操作手册”。对于我这种更偏向于数据分析实践的读者来说，这既是优点也是一个小小的遗憾。优点在于，它迫使我必须独立思考和查阅软件文档，从而加深了对算法的理解；遗憾在于，从理论到实际应用之间多了一层需要自己去架设的桥梁。希望未来的版本能增加一些与主流统计软件结合的案例分析模块，以平衡其深奥的理论深度与现实操作的需求。

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这本书在章节间的衔接处理上展现出一种精妙的流动性，不像某些教材那样生硬地将不同主题割裂开来。例如，它在介绍完线性模型的基本假设后，并没有立刻跳到非线性模型，而是花了相当大的篇幅来讨论异方差性和自相关性对估计量的影响，并将这些问题自然地引向了广义最小二乘法（GLS）等更高级的解决方案。这种“问题导向”的叙事结构，极大地增强了学习的连贯感。我特别欣赏作者在处理时间序列分析部分时的布局，它似乎遵循着从平稳性、AR/MA模型到更复杂的VAR模型的递进路线，每一步都建立在前一步的理解之上。这种循序渐进的构建方式，让原本可能显得杂乱无章的计量工具，被梳理成了一个清晰的工具箱。阅读时，我能够清晰地感知到作者的“教学意图”，即确保读者在掌握一个工具的同时，也能意识到它在何种情境下会失效，以及如何升级到下一个更强大的工具。这种对知识体系完整性的关注，是衡量一本优秀教材的重要标准。

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这本书的整体阅读体验，尤其是在深入到计量经济学核心内容时，就像是攀登一座知识的高峰，过程艰辛，但登顶后的视野极为开阔。它没有提供任何捷径，面对复杂的矩阵代数和条件期望的反复运用，读者必须保持高度的专注和耐心。我发现，这本书的价值并非在于读完一遍就能完全掌握，而在于它能成为一本可以反复查阅和参考的“工具书”。每当我回过头去重温关于工具变量（IV）或GMM估计量的章节时，总能发现之前因理解不足而忽略掉的关键论点。作者的论述风格偏向于数学证明的完备性，这使得在处理前沿或非标准问题时，这本书提供的理论框架具有极强的普适性。它成功地将统计学的严谨性与经济学问题的复杂性紧密地结合起来，提供了一种看待和解决经济现象的强大思维工具，而非仅仅是罗列一堆现成的检验方法。这是一部需要投入时间，但回报丰厚的专业著作。

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这本书的语言风格，坦白地说，带有浓厚的学院派气息，非常适合那些已经具备一定数学背景，渴望深入钻研理论细节的进阶学习者。它并不试图去迎合那些只求“快餐式”知识吸收的读者，而是毫不妥协地深入到每一个数学证明和理论假设的细微之处。比如，在讨论最大似然估计（MLE）的收敛性和渐近性质时，作者并没有回避那些复杂的柯西序列和泰勒展开，而是详细地展示了每一步推导的逻辑链条。这种严谨性无疑保证了内容的准确性和深度，但也意味着读者需要投入大量的时间和精力去消化每一个论点。我个人认为，这本书在处理一些经典回归模型（如OLS）的局限性时，展示了其批判性思维的深度，它不仅仅是教授如何拟合模型，更是在探讨模型选择和潜在偏差的根源。阅读过程中，我常常需要停下来，拿起草稿纸演算一番，才能真正把握住某些定理的精髓。对于那些想在计量经济学领域打下坚实基础的人来说，这本书的深度是无可替代的，它为后续学习更高级的计量方法铺设了不可或缺的基石。

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这本书的封面设计散发着一种沉稳而专业的魅力，配色大胆却不失严谨，让人一眼就能感受到其中蕴含的深厚学术气息。拿到手的时候，那种厚重感和纸张的质感都透露出出版方对内容的重视。我最初的期望是它能提供一个全面且深入的统计学基础，特别是对于那些希望从理论推导走向实际应用的读者来说，一个扎实的开篇至关重要。翻开目录，清晰的章节划分已经勾勒出了一个逻辑严密的知识体系，从最基础的概率论和描述性统计，到推断性统计的核心概念，结构安排得井井有条，这对于初学者构建知识框架是非常友好的。我特别留意了关于假设检验和置信区间的那几章，作者在阐述这些看似抽象的概念时，似乎运用了大量的图示和具体的例子，试图将复杂的数学语言“翻译”成更直观的理解方式。我期待这本书不仅仅是公式的堆砌，而是能真正引导读者理解这些工具背后的思想脉络，而不是仅仅停留在“会用”的层面，而是能深刻理解“为什么这样用”的境界。书中的排版也值得称赞，字体大小适中，公式和正文的间距处理得当，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这在厚重的专业书籍中是难能可贵的品质。

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和经典教材相比讲得过于简单了，初学者还可以看看

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和经典教材相比讲得过于简单了，初学者还可以看看

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超喜欢这本计量教材！！读着超有意思！！

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有些地方说得太少了

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和经典教材相比讲得过于简单了，初学者还可以看看