Putting Econometrics in its Place pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Edward Elgar Pub

作者:Swann, G. M. Peter

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:

价格:888.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9781858983059

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Applied Econometrics
• Research Methods
• Statistical Modeling
• Data Analysis
• Economic Modeling
• Causal Inference
• Time Series
• Panel Data
• Quantitative Economics

经济计量学：理论、实践与洞见 这本书并非关于某本特定书籍的评述，而是对经济计量学这一迷人而关键的学科进行一次深入浅出的探索。我们将一同揭开经济计量学的神秘面纱，理解其核心概念、方法论以及在现实世界中发挥的不可或缺的作用。 第一章：经济计量学的基石——为何与如何 我们将从最根本的问题开始：什么是经济计量学？为何我们需要它？它又是如何运作的？本章将阐述经济计量学的定义、发展历程及其在经济学研究中的核心地位。我们将探讨经济计量学如何将经济理论与实际数据相结合，通过数学和统计工具来量化经济关系、检验经济理论，并预测未来趋势。从基础的经济理论出发，我们将勾勒出经济计量模型构建的逻辑框架，强调数据收集、整理、分析以及结果解释的完整流程。 第二章：回归分析——揭示变量间的奥秘 回归分析是经济计量学的灵魂。本章将详细剖析最常用的回归技术——普通最小二乘法（OLS）。我们将深入理解OLS的假设条件，例如线性关系、误差项的零均值、同方差性、无自相关性以及解释变量之间的无关性。每一项假设都将配以直观的解释和可能的违背情况，以及由此带来的后果。我们将学习如何解读回归结果中的系数、标准误、p值和R平方值，从而理解变量之间的统计学意义上的关系强度和显著性。此外，本章还将初步介绍其他常见的回归模型，如多重回归，为后续章节打下基础。 第三章：模型的挑战与精进——应对现实的复杂性 现实世界的经济数据往往不完美，常见的违背OLS假设的情况也随处可见。本章将聚焦于这些“数据违规”情况，并介绍相应的解决方案。我们将详细讨论： 异方差性： 当误差项的方差不恒定时，OLS估计量不再有效。本章将介绍如何检验异方差性，并介绍诸如加权最小二乘法（WLS）、稳健标准误等应对策略。 自相关性： 当误差项之间存在相关性时，OLS估计的效率降低且标准误不可靠。我们将探讨序列相关的概念，介绍Durbin-Watson检验，并介绍广义最小二乘法（GLS）等修正方法。 多重共线性： 当解释变量之间高度相关时，OLS估计量变得不稳定且难以解释。本章将讲解如何检测多重共线性，并介绍一些处理方法，如变量剔除、岭回归或主成分分析。 内生性： 当解释变量与误差项相关时（例如遗漏变量偏误、联立性偏误或测量误差），OLS估计量是有偏且不一致的。这将是本章的重点，我们将深入探讨内生性的来源，并详细介绍工具变量法（IV）、两阶段最小二乘法（2SLS）等解决内生性问题的关键技术。 第四章：非线性关系与特殊模型——拓展分析的广度 并非所有经济关系都是线性的。本章将介绍处理非线性关系以及特定数据结构的模型。我们将探讨： 对数-线性模型： 如何将非线性关系转化为线性形式进行估计，例如弹性估计。 二次回归和交互项： 如何捕捉变量之间的非线性效应和联合效应。 时间序列模型： 认识到经济数据往往具有时间依赖性，我们将简要介绍AR、MA、ARMA和ARIMA模型，用于分析和预测时间序列数据。 面板数据模型： 学习如何同时利用横截面数据和时间序列数据的模型，例如固定效应模型和随机效应模型，以更有效地控制个体特异性。 离散选择模型： 当因变量是二元或多元分类变量时（例如是否购买某产品），我们将介绍Logit和Probit模型。 第五章：模型选择与诊断——确保结果的可靠性 构建模型并非终点，对模型的质量进行评估和选择同样至关重要。本章将围绕模型选择和诊断展开。我们将学习： 信息准则： 如AIC和BIC，用于在多个模型之间进行权衡。 模型假设的检验： 除了前面章节提到的，还将介绍残差分析，如残差图、正态性检验等，以评估模型的拟合优度。 预测与仿真： 如何利用已建立的模型进行经济预测，并理解预测的不确定性。 模型的稳健性检验： 探讨模型结果是否对模型的设定和数据的微小变化具有敏感性。 第六章：经济计量学在实践中的应用——从理论到现实 本章将展示经济计量学在各个经济领域的实际应用案例。我们将看到经济计量学如何被用来： 分析消费者行为： 估计需求函数，理解价格和收入如何影响消费。 评估政策效果： 量化教育、医疗或税收政策对经济增长、就业或收入分配的影响。 预测宏观经济变量： 如GDP增长率、通货膨胀率和失业率。 分析金融市场： 预测股票价格，评估投资风险。 理解劳动力市场： 分析工资决定因素，研究教育对收入的影响。 通过这些案例，我们将深刻理解经济计量学不仅仅是抽象的数学公式，更是解决现实经济问题的有力工具。 结语：经济计量学的未来与挑战 最后，我们将展望经济计量学的未来发展趋势，例如大数据、机器学习在经济计量学中的应用，以及对因果推断的进一步深化。同时，我们也将反思经济计量学仍然面临的挑战，例如数据质量问题、模型解释的复杂性以及研究伦理问题。 这本书旨在为读者构建一个扎实而全面的经济计量学知识体系， empowering you to critically analyze economic phenomena and contribute to informed decision-making in an increasingly data-driven world.

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