A Guide to Modern Econometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:Marno Verbeek

出品人:

页数:446

译者:

出版时间:2004-4-16

价格:GBP 34.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780470857731

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济
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• Applied Econometrics
• Econometric Theory
• Financial Econometrics

《现代计量经济学导论》 内容简介 《现代计量经济学导论》是一本专为希望深入理解计量经济学理论、方法及其在现实世界中应用的读者而设计的权威著作。本书旨在提供一个全面而严谨的框架，使读者能够掌握经济学研究的核心工具，并能够独立分析和解释复杂的经济现象。我们强调理论的严密性与实际应用的高度结合，确保读者在掌握抽象概念的同时，也能领略计量经济学在解决实际问题中的强大力量。 本书的第一部分，我们首先奠定坚实的理论基础。我们将从统计学中最基本但至关重要的概念讲起，包括概率分布、期望值、方差和协方差等，这些都是理解后续计量经济学模型的基础。接着，我们将详细介绍回归分析的核心思想。线性回归模型，特别是简单线性回归和多元线性回归，将是重点阐述的对象。我们将深入探讨模型的假设条件，如误差项的独立同分布、同方差性、无自相关性等，并详细解释这些假设为何重要，以及违反这些假设时可能产生的后果。本书将清晰地展示如何构建、估计和解释线性回归模型，包括系数的含义、拟合优度指标（如R方）的解读，以及假设检验的方法（如t检验和F检验）等。我们还将介绍一些重要的回归诊断技术，以帮助读者评估模型的有效性和可靠性。 随后，我们将目光转向更复杂的模型和技术。在处理截面数据时，模型异方差性是一个普遍存在的问题。我们将深入探讨异方差的识别方法（如怀特检验），并介绍广义最小二乘法（GLS）和异方差稳健标准误等解决方案，使读者能够获得更精确的推断。此外，我们将讨论自相关问题，特别是在时间序列数据中，以及如何通过Durbin-Watson检验等方法进行检测，并学习使用ARIMA模型等方法来处理自相关性。 当处理分类因变量时，线性回归模型往往不再适用。本书将详细介绍逻辑回归（Logistic Regression）和概率单位回归（Probit Regression）等模型。我们将阐述这些模型的原理，解释它们如何处理二元选择问题，并演示如何解释模型的参数估计值。这对于分析诸如消费决策、贷款违约概率、教育选择等问题至关重要。 随着数据量的爆炸式增长和计算能力的飞跃，大数据分析和机器学习方法在计量经济学中的应用日益广泛。本书将触及一些前沿的计量经济学技术，例如工具变量（Instrumental Variables, IV）和两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS），这些方法对于处理内生性问题，例如教育对收入的影响，在教育水平内生于个人能力的情况下，将提供一种有效的解决方案。我们将详细解释内生性问题的根源，并清晰地展示IV和2SLS的估计过程以及如何检验工具变量的有效性。 此外，本书还将介绍面板数据（Panel Data）的分析方法。面板数据结合了截面数据和时间序列数据的特点，能够提供更丰富的信息，并有助于控制未观测的个体效应。我们将区分固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model），并讨论如何根据数据的特点选择合适的模型。我们将深入阐述个体固定效应和时间固定效应的估计和解释，以及如何利用面板数据来研究动态行为和政策效果。 在时间序列分析方面，本书将提供一个全面的概述。我们将从基本的平稳性检验（如ADF检验）和协整检验（如Engle-Granger检验）开始，介绍如何识别时间序列数据的单位根和协整关系。然后，我们将深入探讨AR（自回归）、MA（移动平均）和ARMA（自回归移动平均）模型，并扩展到ARIMA（季节性ARIMA）模型，这些模型是分析和预测时间序列数据（如股票价格、GDP增长率、通货膨胀率等）的强大工具。我们将重点讲解模型的识别、估计和诊断，以及如何利用这些模型进行短期和长期预测。 除了经典的计量经济学方法，本书还将介绍一些更高级的主题，以满足读者对最新研究动态的兴趣。我们将探讨因果推断（Causal Inference）的理念和常用方法，如匹配方法（Matching Methods）、断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）和双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）。这些方法旨在帮助研究者从观测数据中识别出真实的因果效应，而非仅仅是相关性。我们将通过具体的案例，清晰地展示这些方法的应用场景、识别策略和解释方式。 本书在每一个章节都力求理论与实践的平衡。在介绍完重要的统计和计量经济学概念后，我们将配以丰富的真实世界案例，涵盖宏观经济、微观经济、金融学、市场营销、人力资源等多个领域。这些案例将帮助读者将抽象的理论知识转化为解决实际问题的能力。例如，在讨论回归分析时，我们将分析收入与教育水平的关系；在探讨时间序列模型时，我们将分析通货膨胀的动态变化；在讲解因果推断方法时，我们将分析一项教育政策对学生成绩的影响。 本书还将详细介绍常用的计量经济学软件（如Stata, R, Python等）在实际操作中的应用。通过大量的实例演示，读者将能够学习如何输入数据、运行各种计量模型、生成图表以及解读输出结果。我们鼓励读者在学习过程中积极动手实践，将书本知识应用于实际的数据分析任务。 最后，《现代计量经济学导论》将引导读者关注计量经济学研究的最新发展趋势，例如机器学习在计量经济学中的应用，以及大数据驱动的分析方法。本书的目标是培养读者独立思考、批判性分析和严谨研究的能力，使他们能够成为运用计量经济学解决现实世界挑战的专业人士。无论您是经济学专业的学生、研究人员，还是希望提升数据分析能力的从业者，本书都将是您不可或缺的参考指南。

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这本关于现代计量经济学的指南，坦率地说，给我的感觉就像是走进了迷宫，却发现自己手里拿着一张非常详尽但又略显晦涩的地图。初次翻开它时，那种扑面而来的严谨性确实令人肃然起敬，特别是对于那些期望能迅速掌握核心工具的初学者而言，它可能带来一种不小的挫败感。我记得我花了好几周的时间才勉强适应它那近乎教科书式的叙述方式。作者似乎默认读者已经对基础的统计学原理有着扎实的理解，因此在解释一些关键的推导过程时，常常采取“一笔带过”的方式，这对于我这种需要每一步都踏实确认的读者来说，简直是灾难。我尤其在处理时间序列分析那一章节时感触最深，理论的推导过程复杂得让人头皮发麻，那些符号和公式像密集的弹幕一样扫过屏幕，让人看得云里雾里。虽然书的结构安排得井井有条，从最基础的OLS到复杂的面板数据模型都有覆盖，但其深奥的理论探讨往往掩盖了实际应用中的操作细节。我尝试去寻找一些清晰的R或Stata代码示例来佐证书中的理论，但发现这些实例非常稀少，或者即便有，也写得过于简化，无法真正体现现实世界中数据处理的复杂性。总而言之，它更像是一部面向研究生甚至博士生的工具书，而非一本能够轻松引导入门者的向导。它需要极高的专注力和背景知识储备，否则很容易让人在浩瀚的理论海洋中迷失方向，最终只能囫囵吞枣地记住几个概念名称，而抓不住其精髓。

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当我放下这本书，长长地叹了一口气时，脑海中浮现的不是掌握了新技能的兴奋，而是对浩瀚知识的敬畏——是的，敬畏，但不是那种积极的、鼓舞人心的敬畏，更像是一种面对高山的无力感。这本书的笔触异常的冷静、克制，仿佛在进行一项纯粹的数学证明，而非教授一门需要洞察力的社会科学工具。它似乎坚信，真正的理解只能来源于对底层数学原理的彻底剖析，因此，它把大量的篇幅投入到对估计量一致性和渐近正态性的各种证明和讨论上。这种深度无疑是专业人士梦寐以求的，但对于我这种更关注“如何用”而非“为什么是这样”的实践派来说，就显得有些冗余和高冷了。举个例子，它在讨论工具变量（IV）时，花费了巨大的篇幅去探讨各种弱工具变量的诊断方法和补救措施，理论上固然全面，但对于我们日常工作中遇到的那些“差不多”的工具变量，它提供的实用建议却少之又少。我期待的更多是那种：“当你的F统计量低于某个阈值时，你应该优先考虑替换变量还是尝试GMM？”这种直接的决策流程，而不是深陷于证明的泥潭。这本书的逻辑链条极其坚固，但缺乏必要的“润滑剂”——那些能将冰冷的代码和公式与现实经济现象联系起来的生动比喻和案例。读完后，我感觉自己像一个刚刚被授予了一套精密仪器的工程师，知道它的每一个部件功能，却不清楚在哪些特定的工厂环境下应该如何精确地校准和操作它。

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阅读这本书的体验，就像是参加了一场世界级的学术会议，听到的都是最前沿、最精密的报告，但会后你发现，你可能只记住了报告的标题，而报告的核心逻辑和数据支持细节，因为过于密集和专业，已经从你的短期记忆中蒸发了。它的覆盖面很广，从经典的最小二乘法到前沿的非参数和半参数方法，确实构成了一个完整的计量经济学知识谱系。但问题在于，它采取的是一种“广撒网”的策略，每一个知识点都只是蜻蜓点水般地触及，深入挖掘的力度却显得不足。对于我来说，最令人困惑的是，它在介绍新方法时，往往会引用大量晦涩的原始文献，读者需要自己去追溯这些文献，才能真正理解这个新方法诞生的背景和动机。这种“引经据典”的写作方式，虽然体现了学术的严谨性，却极大地增加了读者的认知负荷。我渴望的，是一个能够将这些零散的知识点串联起来，形成一个连贯的、可操作的分析框架的引导者。这本书更多的是提供了一系列高度精炼的“零件”，却缺少一张清晰的“组装说明图”。结果就是，读者手里拿着最好的工具，却因为不知道如何将它们有机地组合起来解决一个复杂的现实问题，而感到手足无措。

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这本书在某种程度上，完美体现了现代计量经济学越来越“数学化”的趋势，但这种趋势的副作用是，它似乎正在疏远那些希望将经济学理论与真实世界数据紧密结合的分析师。它的内容深度令人印象深刻，特别是关于高阶矩和非线性估计的部分，展示了作者们对理论边界的深刻理解。然而，这种对理论纯粹性的追求，导致了对经济学直觉和实际数据处理技巧的忽视。比如，在讨论面板数据模型时，它花了大量时间去讨论固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的理论差异，以及在特定假设下如何进行豪斯曼检验，但对于如何有效地处理缺失值、如何进行适当的时间趋势设定，或者如何直观地解释交互项对不同群体的影响，这些实际操作中更常见的问题，却只是轻描淡写地提及，甚至直接被省略了。对于一个实际操作经济研究的人来说，这些“脏活累活”才是日常的重点。我希望能看到更多关于如何“清理”数据以满足模型严格假设的讨论，而不是仅仅满足于模型在理论上已经满足了所有严格的假设。这本书更像是为一位已经建立了稳固理论基础的学者准备的“进阶阅读材料”，而不是为一位渴望快速投入实战的学生准备的“启动燃料”。

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说实话，这本书给我的感觉是，它是一群顶尖学者为了相互印证观点而写就的“内部文件”，而非一本面向广泛读者的“教科书”。它的行文风格极其学术化，充斥着大量的技术术语和作者们独有的惯用表达，这就给任何非该领域核心圈子的人设置了很高的阅读门槛。我发现自己不得不频繁地查阅其他更基础的统计学词典，来确认某些术语在这里的精确含义，因为这本书似乎没有义务去重新定义它们。这种“心照不宣”的沟通方式，虽然在专业圈内效率极高，但对新进入者是致命的。在处理模型设定误差和异方差等经典问题时，它往往直接跳跃到最前沿的处理方法，比如使用稳健标准误的各种复杂变体，或者介绍最新的非参数检验，而对于为什么这些方法比早期的简单修正更优越，其背后的直观经济学解释却相对薄弱。这使得读者在面对具体数据时，会陷入一种“选择瘫痪”——我到底应该用哪一种稳健标准误？这本书给出了A到Z的列表，但没有一个强有力的信号告诉我，在X情境下，Y是最好的选择。它像是一个巨大的工具箱，里面装满了最顶级的瑞士军刀，但没有附带一本关于“如何选择合适的刀片”的使用说明书。

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Main textbook for EC306 真心觉得很好读很易懂很入门，有木有！！

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Main textbook for EC306 真心觉得很好读很易懂很入门，有木有！！

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这本不适合初学。

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Main textbook for EC306 真心觉得很好读很易懂很入门，有木有！！

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model部分讲的也不够清楚，例子太少