Econometric Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Econometric Analysisi, 6/e serves as a bridge between an introduction to the field of econometrics and the professional literature for social scientists and other professionals in the field of social sciences, focusing on applied econometrics and theoretical background. This book provides a broad survey of the field of econometrics that allows the reader to move from here to practice in one or more specialized areas. At the same time, the reader will gain an appreciation of the common foundation of all the fields presented and use the tools they employ. This book gives space to a wide range of topics including basic econometrics, Classical, Bayesian, GMM, and Maximum likelihood, and gives special emphasis to new topics such a time series and panels. For social scientists and other professionals in the field who want a thorough introduction to applied econometrics that will prepare them for advanced study and practice in the field.
作者简介
目录信息
读后感
虽然是指定教材，但是我觉得这本书更适合当工具书。 需要哪部分的公式和模型马上翻查。 而且后面的什么chi-square，F test，T test之类的表格很齐全，比较适合随时用。 当教材，如果以前没有计量的基础，比如我，真的会痛不欲生。 如果可读性的话伍德里奇可能更适合人类阅读，...
评分计量经济学教材的Bible啊 前半部分讲的不错，逻辑清晰，讲解明了。 后面到了专题部分，直接就成了个方法综述了，内容太多太散，不适合当教材用。 可以放在手头用于查阅计量各个专题的方法。
评分每次看见这本书就想哭，买这书的时候我和理论计量基本没什么关系，只是专业上需要，买了本参考下。刚买来几乎后悔了，和当时任何国内教科书不一样，通篇完全基于矩阵…… 可能是造化弄人，天意使然，多少年后当重返研究生院，坐在理论计量经济学的课堂里，指定的教材居然还是...
评分虽然是指定教材，但是我觉得这本书更适合当工具书。 需要哪部分的公式和模型马上翻查。 而且后面的什么chi-square，F test，T test之类的表格很齐全，比较适合随时用。 当教材，如果以前没有计量的基础，比如我，真的会痛不欲生。 如果可读性的话伍德里奇可能更适合人类阅读，...
评分每次看见这本书就想哭，买这书的时候我和理论计量基本没什么关系，只是专业上需要，买了本参考下。刚买来几乎后悔了，和当时任何国内教科书不一样，通篇完全基于矩阵…… 可能是造化弄人，天意使然，多少年后当重返研究生院，坐在理论计量经济学的课堂里，指定的教材居然还是...
用户评价
这本《Econometric Analysis》着实让我眼前一亮，尤其是在对统计推断和模型选择的深入探讨方面。作者在讲解假设检验和置信区间时，并没有止步于传统的教科书式定义，而是花费了大量的篇幅来阐述这些概念背后的统计学原理，以及它们在实际应用中的局限性。例如，关于p值的解释，作者不仅给出了标准的定义，还特别强调了p值并不能代表“假设为真的概率”，以及如何避免常见的误读。这对于我们这些非统计学专业出身但又需要在研究中运用计量方法的人来说，是极其宝贵的指导。此外，书中关于模型选择的章节，如信息准则（AIC, BIC）的应用，以及各种模型检验方法的比较，都写得非常细致。作者通过对比不同模型的优劣，以及在不同数据特征下适用的模型类型，帮助读者建立起一种“选择最适合模型的直觉”。我特别喜欢其中关于“过度拟合”和“模型简化”的讨论，这直接触及了模型构建的核心问题。书中提供的许多案例分析，也充分展示了理论知识如何转化为实际的分析步骤。我曾尝试用书中的方法来分析我自己收集的数据，发现书中提供的模型诊断和修正建议，对提升我分析结果的稳健性起到了至关重要的作用。总而言之，这本书不仅仅是理论的堆砌，更注重将理论与实践紧密结合，培养读者独立思考和解决实际问题的能力，这正是其价值所在。
评分这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的导师，在循循善诱地引导我深入理解计量经济学的精髓。尤其是在关于面板数据分析的部分，作者的讲解方式让我茅塞顿开。从固定效应模型（Fixed Effects）到随机效应模型（Random Effects），再到混合效应模型（Pooled OLS），作者一步步地揭示了它们之间的联系与区别，以及各自的适用场景。我一直对如何在面板数据中处理个体效应和时间效应感到困惑，但在这本书中，作者通过大量的图示和类比，让我清晰地认识到这两种效应的本质，以及如何通过不同的模型来估计和控制它们。他甚至还深入探讨了动态面板模型，如Arellano-Bond GMM估计，并详细解释了其背后的识别策略和优缺点。这对于我试图研究的涉及动态行为的经济现象，提供了极大的理论支持。书中还穿插了许多关于面板数据中常见问题的讨论，例如遗漏变量偏差、测量误差等，并给出了相应的诊断方法和修正策略。读完这一部分，我感觉自己对面板数据的理解已经提升到了一个新的层次，能够更有信心地去设计和分析涉及面板数据的研究项目。
评分这本书简直就是一场智力探险的盛宴！从第一页开始，我就被作者那严谨而又充满洞察力的叙述所吸引。它不是那种枯燥乏味的教科书，而是像一位经验丰富的向导，带领我在浩瀚的计量经济学领域中穿梭。我尤其欣赏作者对理论概念的解释方式，他没有简单地罗列公式，而是通过生动形象的比喻和实际案例，将抽象的数学模型变得触手可及。比如，在解释内生性问题时，作者用了一个关于“学生学习成绩和家庭收入”的经典例子，通过层层剥茧，让我清晰地认识到因果关系推断的复杂性。而且，这本书的逻辑结构设计得非常巧妙，每一个章节都像是为理解下一章节打下坚实的基础，让我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地构建一个完整的知识体系。我曾因为对某个计量方法感到困惑而反复查阅资料，但在这本书里，作者总能以一种令人惊喜的方式，在后续的章节中给出更深入的阐释或者提供新的视角，从而解开我之前的疑惑。即使是那些看似基础的回归分析，作者也挖掘出了许多我之前未曾注意到的细节和 nuances，让我对这个工具的理解达到了一个新的高度。读这本书的过程，就像是在解开一个巨大的谜题，每一个新知识点的掌握都带来一种豁然开朗的满足感，这种体验是其他任何教材都无法给予的。它不仅仅是一本关于计量经济学的书，更是一本关于如何严谨思考、如何科学分析的指南，对我日后的学术研究和职业生涯都将产生深远的影响。
评分这本书在数据处理和预处理方面，给我留下了深刻的印象。虽然它不是一本专门的数据处理教材，但其中包含的许多关于数据质量、变量选择、缺失值处理以及异常值检测的讨论，都极具价值。作者在讲解回归模型时，经常会提及数据的预处理对模型结果的影响，并给出了一些实用的建议。例如，在处理缺失值时，他不仅列举了简单插补法，还深入探讨了多重插补（Multiple Imputation）的原理和应用，这对于我处理实际数据中遇到的复杂缺失值问题非常有帮助。此外，书中关于异常值检测和处理的讨论，也让我认识到不能简单地删除极端值，而是需要根据具体情况进行判断和处理。我尤其喜欢作者在讲解模型拟合和诊断时，穿插的关于数据可视化和探索性数据分析（EDA）的重要性。他强调了在正式建模之前，通过可视化手段来理解数据的分布、变量之间的关系，以及潜在的模式，这能够帮助我们更好地选择模型，并避免出现错误。读完这部分，我感觉自己对数据处理的认识不再停留在表面，而是能够更深入地理解其背后的原理和方法，从而为后续的计量分析打下更坚实的基础。
评分《Econometric Analysis》在关于因果推断（Causal Inference）的专题探讨上，绝对是同行中的翘楚。作者没有停留在简单的回归分析，而是花了大量的篇幅来阐述如何从相关性中推断出因果性。他从潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）开始，清晰地定义了平均处理效应（Average Treatment Effect, ATE）和条件平均处理效应（Conditional Average Treatment Effect, CATE），这为理解因果推断打下了坚实的理论基础。我尤其欣赏作者对不同因果推断方法的细致比较，包括随机对照试验（RCT）、倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）、断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）以及差分中差分法（Difference-in-Differences, DID）。他不仅详细解释了每种方法的识别策略和适用条件，还深入探讨了它们在实践中可能遇到的挑战，比如选择偏差、平行趋势假设的检验等。书中通过一些非常经典的案例，如教育政策对学生成绩的影响，医疗干预的效果评估等，生动地展示了如何运用这些方法来解决实际的因果推断问题。读完这部分，我感觉自己对如何进行严谨的因果推断有了系统性的认识，能够更加审慎地设计研究，并对研究结果做出更有力的因果解释。
评分这本书最让我感到惊艳的地方，在于它对计量经济学方法在实证研究中的应用进行了极其深入和细致的探讨。作者没有仅仅停留在理论公式的推导，而是通过大量的经典和前沿的实证案例，向我们展示了如何将各种计量工具“落地”。我尤其喜欢作者在分析实证研究时，对研究设计、数据来源、模型选择、结果解释以及局限性分析的全面性要求。他不仅仅是呈现研究结果，更是深入剖析了研究者在整个过程中所做的关键决策，以及这些决策背后的考量。例如，在讨论某个宏观经济模型的实证研究时，作者会详细分析研究者为何选择特定的模型设定，为何使用特定的数据频率，以及如何处理可能出现的各种潜在偏差。这种“解剖式”的分析，让我不仅学到了具体的研究方法，更重要的是，培养了我批判性地审视和评估实证研究的能力。读完这部分，我感觉自己不仅仅是一个计量方法的学习者，更像是一个潜在的研究者，能够从更宏观的视角去理解计量经济学在现实世界中的价值和作用。
评分这本书给我的整体感觉是，它不是那种“一次性阅读”的书，而是需要反复品味和深入钻研的。尤其是在非参数和半参数计量方法这部分，它为我打开了一个全新的视角。我之前一直习惯于在标准的参数模型框架内进行分析，但这本书让我认识到，在很多情况下，参数模型的假设可能过于严格，导致分析结果的偏差。作者从核密度估计、局部多项式回归开始，逐步引导我理解了非参数方法在无需预设函数形式的情况下，如何更灵活地估计关系。我特别喜欢他对“平滑参数”（Smoothing Parameter）选择的讨论，这直接关系到非参数估计的质量。然后，书中又深入到半参数模型，如单指标模型（Single-index Model）和部分线性模型（Partial Linear Model），这让我意识到在保留部分参数模型解释性的同时，可以允许其他部分采用非参数估计，从而在灵活性和可解释性之间找到一个很好的平衡点。书中还提到了许多前沿的研究方法，比如维数灾难（Curse of Dimensionality）的挑战，以及如何利用机器学习的思想来解决计量经济学问题。读完这部分，我感觉自己对计量经济学的认识不再局限于传统的参数模型，而是能够接触到更广泛、更前沿的分析工具。
评分初读《Econometric Analysis》，我最深刻的印象就是它那超乎寻常的严谨性，特别是在处理时间序列数据的章节。作者对于单位根检验、协整关系和向量自回归（VAR）模型的讲解，堪称是教科书级别的典范。他不仅清晰地阐述了这些概念的数学推导过程，更重要的是，他非常细致地解释了这些模型背后的经济学直觉，以及它们在解释宏观经济变量动态关系时的作用。我尤其欣赏作者对模型假设的严格要求，以及当这些假设不满足时，如何进行模型修正和选择替代方法的指导。举个例子，在讲到ADF检验时，作者详细地分析了不同检验阶数和趋势项选择对检验结果的影响，并给出了如何通过信息准则来辅助选择的建议。这种对细节的关注，让我能够更加自信地去构建和解释我的时间序列模型。而且，这本书并没有回避那些复杂的统计难题，比如自相关和异方差的处理，作者提供了一系列实用的解决方案，从简单的调整到更复杂的广义最小二乘法（GLS），都解释得非常到位。通过阅读这本书，我不仅学会了如何运用这些高级计量方法，更重要的是，我理解了它们背后的原理和适用条件，这让我能够更加审慎地运用这些工具，避免出现错误的结论。
评分《Econometric Analysis》在最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）和广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）的章节，给我带来了全新的理解。我之前对MLE的认识仅限于一些简单的二元选择模型，但这本书让我看到了MLE的强大之处。作者从MLE的基本原理出发，详细推导了各种复杂模型的MLE估计量，包括泊松回归、负二项回归、多项Logit模型等。他不仅解释了MLE的优势，比如在效率性和渐近正态性方面，还非常细致地讨论了如何构建似然函数，以及如何通过数值优化算法来求解。我尤其欣赏作者对模型诊断和拟合优度检验的深入探讨，如对残差的分析，以及对模型选择的指导。书中还引入了广义线性模型（GLM）的概念，这使得我们能够将MLE的应用范围扩展到非正态分布的因变量，如计数数据、比例数据等。通过阅读这部分，我感觉自己对MLE和GLM的理解已经提升到了一个新的高度，能够更有信心地去处理和分析各种类型的因变量数据，并对模型的估计结果做出更准确的解释。
评分《Econometric Analysis》在关于工具变量（Instrumental Variables, IV）方法的阐述上，简直就是一部权威的指南。我曾多次被内生性问题困扰，尝试使用各种方法来解决，但总是觉得似是而非。这本书彻底改变了我的看法。作者从最基础的“弱工具变量”和“强工具变量”的定义讲起，层层递进，深入到两阶段最小二乘法（2SLS）、间接最小二乘法（ILS）以及更复杂的GMM估计。他不仅详细推导了这些方法的数学原理，还非常清晰地解释了如何寻找有效的工具变量，以及如何检验工具变量的有效性。我特别欣赏作者对“外生性”（Exogeneity）这一概念的深刻剖析，他用通俗易懂的语言解释了为什么我们需要工具变量，以及在什么情况下工具变量是必需的。书中通过几个经典的案例，比如劳动力市场研究中的教育和收入关系，生动地展示了如何利用自然实验或准实验来寻找有效的工具变量，从而克服内生性偏差。而且，作者还非常细致地讨论了多重内生性问题，以及如何处理存在测量误差的变量。读完这部分，我感觉我对如何处理内生性问题已经有了系统性的认识，能够更加自信地去运用和评估IV方法。
评分很乱，为啥都喜欢当教材
评分很乱，为啥都喜欢当教材
评分Greene自己在NYU给econ master讲这本书用一年，芝大的public policy花了八个星期，你们终于懂了叭╭(╯^╰)╮不过econometrics还挺好玩的，量子力学即视感
评分1st main textbook for EC910 我真心觉得这本书好难好难好难懂啊！！！！！我要泪奔了。。。
评分还是挺有用的
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