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出版者:Zhongguo tong ji chu ban she

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997

价格:0

装帧:Unknown Binding

isbn号码:9787503725937

丛书系列:

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• 中国年度
• 国民经济
• 计算方法
• 经济核算
• 统计
• 中国
• 经济发展
• 数据分析
• 宏观经济
• 计算体系

现代经济计量学：方法论与前沿应用 内容提要： 本书深入探讨了现代经济计量学的核心理论、前沿方法及其在当代经济分析中的实际应用。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的线性回归模型到复杂的非线性、面板数据、时间序列分析，以及前沿的机器学习在经济预测中的应用。旨在为经济学、金融学、公共政策等领域的学生、研究人员和实践者提供一套全面、系统且具有操作性的计量工具箱。 第一部分：计量经济学基础与模型设定 第一章：计量经济学的基石与研究范式 本章首先界定了计量经济学的研究范畴及其在经济科学中的核心地位。重点阐述了理论模型到实证检验的转化过程，强调了“识别问题”在构建有效计量模型中的关键作用。深入剖析了经济学假设、数学模型与计量模型的对应关系，并详细介绍了模型设定的基本原则，包括模型的简化、变量的选择与测量误差的处理。 第二章：经典线性回归模型（CLRM）的深入解析 详细梳理了普通最小二乘法（OLS）的数学原理与统计性质。重点讨论了高斯-马尔可夫定理的理论意义，即在满足特定假设下，OLS估计量的最优线性无偏估计（BLUE）特性。同时，对违反基本假设的情况进行了细致的分析，包括多重共线性、异方差性和序列相关性的识别方法（如Durbin-Watson检验、Breusch-Pagan检验）及其对估计效率和推断有效性的影响。 第三章：模型修正与稳健性推断 针对第二章中经典假设被违反后的问题，本章系统介绍了修正方法。对于异方差问题，详细讲解了加权最小二乘法（WLS）和稳健标准误（如Huber-White估计）的应用场景和计算过程。对于序列相关，探讨了修正最小二乘法和广义最小二乘法（GLS）的适用条件。此外，本章还深入探讨了模型的函数形式选择（如对数线性、二次函数）对解释力的影响，以及模型设定的诊断检验，如拉姆塞回归设定检验（RESET检验）。 第二部分：横截面数据与因果推断 第四章：非标准因果关系识别：工具变量法（IV） 本章聚焦于解决内生性问题，这是经济学实证研究中最具挑战性的环节之一。系统介绍了工具变量（IV）法的基本思想，即寻找满足相关性和外生性要求的工具变量。详细阐述了两阶段最小二乘法（2SLS）的原理与实施步骤。重点讨论了工具变量的有效性检验，如弱工具变量问题、过度识别约束检验（Sargan/Hansen检验），并对比了2SLS与广义矩估计（GMM）在工具变量选择上的异同。 第五章：处理效应的计量方法 本章是现代政策评估和微观经济学研究的核心。系统介绍了处理效应的计量框架，包括处理组与对照组的构建。详细阐述了倾向得分匹配（PSM）方法，包括核匹配、卡尔曼匹配的原理与偏差控制。随后，深入讲解了双重差分法（DID）及其对政策冲击的识别机制，并探讨了DID模型的平行趋势假设检验。此外，还涵盖了断点回归设计（RDD）的严谨应用。 第六章：离散与有限因变量模型 本章关注因变量为分类变量或计数变量的情况。详细介绍了线性概率模型（LPM）的局限性，并重点讲解了Logit和Probit模型的构建、参数估计（极大似然估计MLE）及边际效应的计算。对于计数数据（如专利数、犯罪次数），系统介绍了泊松回归和负二项回归模型，并讨论了如何通过似然比检验或离度检验来选择合适的模型。 第三部分：时间序列分析与宏观经济学应用 第七章：单变量时间序列分析 本章构建了处理时间序列数据的理论基础。首先介绍了时间序列数据的平稳性概念及其检验方法（如ADF检验、KPSS检验）。随后，详细阐述了自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）模型的构建与识别（ACF/PACF图的解读）。最后，引入了自回归积分移动平均（ARIMA）模型，并展示了其在经济数据预测中的应用。 第八章：非平稳性、协整与长期关系 针对经济数据中常见的非平稳性问题，本章探讨了单位根的含义及对回归结果的影响。系统介绍了差分方法消除非平稳性。核心内容是协整理论，解释了如何通过Engle-Granger两步法或Johansen检验来识别变量间的长期均衡关系，并构建误差修正模型（VECM）来描述短期动态调整过程。 第九章：向量自回归模型（VAR）及其拓展 本章将分析扩展到多个相互关联的时间序列变量。详细讲解了向量自回归（VAR）模型的设定、滞后阶数选择（AIC/BIC准则）及稳定性检验。重点介绍脉冲响应函数（IRF）如何追踪冲击在系统中的传播路径，以及方差分解（FEVD）如何量化不同变量对预测误差的贡献。同时，引入了结构化VAR（SVAR）以实现经济理论上的识别。 第四部分：前沿计量方法与大数据整合 第十章：面板数据计量模型 本章专注于处理跨时间和截面数据的面板数据。详细对比了混合回归模型、固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）。重点讲解了豪斯曼检验（Hausman Test）以指导模型选择。此外，讨论了面板数据中可能出现的序列相关和异方差的修正方法，并介绍了动态面板数据模型（如Arellano-Bond GMM）在处理内生性问题时的优势。 第十一章：高维数据与机器学习在经济预测中的应用 本章展望了计量经济学与大数据分析的交叉前沿。探讨了当变量数量远超样本量时（$N$大，$T$小）的处理方法，如主成分回归（PCR）和因子模型（Factor Models）在降维中的应用。随后，介绍了LASSO、Ridge回归等正则化方法在变量选择和防止过拟合中的作用。最后，简要讨论了树模型（如随机森林、梯度提升）在复杂非线性预测任务中的潜力。 第十二章：模型估计与计算经济学 本章侧重于实际操作中的高级估计技术。深入讲解了广义矩估计（GMM）的普适性、效率考量及其在处理复杂矩约束下的优势。对极大似然估计（MLE）的数值优化过程进行了概述，并讨论了贝叶斯计量经济学的基本思想、先验信息的设定与后验分布的推断，为读者提供了理解现代计量软件操作背后的数学逻辑。 适用对象： 经济学、金融学、应用统计学、公共政策、管理科学等专业的本科高年级学生、研究生、博士后研究人员，以及需要运用严谨计量方法进行数据分析的经济研究工作者与政策分析师。 本书特色： 理论与实践并重： 每章理论推导后均配有详尽的实证案例分析。 方法论前沿： 涵盖了当前学术界广泛使用的因果推断技术。 计算导向： 提供了使用主流统计软件（如R或Stata）实现复杂模型的具体操作指南（非代码本身，而是方法论的指导）。 批判性思维培养： 强调对模型假设的审视和结果解释的审慎性。

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从作者团队的署名来看，这背后汇集的力量非同小可，这给我带来了一种强烈的“权威感”。能够系统性地梳理并正式出版一套关于国家核心经济指标核算方法的书籍，必然需要跨越层层审批和专业论证，绝非个人拍脑袋就能完成的工程。这种集体智慧的结晶，意味着书中所阐述的原则和步骤，已经历了最严格的同行评审和实践检验。我期待它能像一本“施工蓝图”一样，清晰地勾勒出国家经济体量是如何被精确测量的过程。对于那些习惯于“拿来主义”看宏观数据的人来说，这本书或许会让人有些却步，因为它要求读者具备一定的数理基础和经济学常识，但恰恰是这种门槛，保证了其内容的深度和专业性，使其成为该领域不可或缺的参考资料。

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这本书的装帧设计实在是太考究了，封面那种略带磨砂质感的纸张，拿在手里沉甸甸的，透着一股子严肃又专业的味道。我尤其喜欢它在字体选择上的用心，那些宋体和黑体的搭配，在标题的层级划分上做得非常清晰，让人一眼就能捕捉到核心信息，这对于查阅资料的时候简直是福音。当然，内容层面的东西我还没来得及深入研究，毕竟这是一本看起来就信息量巨大的专业著作，但我光是翻阅目录和前言时，就感受到了编纂者在梳理“中国年度国内生产总值计算方法”这个宏大课题时所下的苦功。它仿佛是一份沉甸甸的官方记录，而不是一本轻松的读物。那种严谨的排版和对细节的尊重，让人对它所承载的学术价值充满了期待，也体现了这套“中国新国民经济核算体系编订与计算方法系列丛书”在出版制作上的高标准。光是这份外观上的专业度，就已经为它赢得了极高的分数，让人忍不住想把它放在书架最显眼的位置，时不时地拿出来把玩一番，感受那种学术的厚重感。

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这本书的篇幅之巨，光是拿在手里就能感受到其内容的广度和深度。我注意到它似乎不只是停留在理论层面，而是深入到了具体操作的层面，可能包含了大量的表格、附录和案例说明。这样的结构安排，暗示着它旨在成为一本既能指导理论学习，又能服务于实际操作的工具书。对于我这种非专业人士来说，光是目录中那些专业术语的排列组合，就已经构成了一道知识的“长城”，让人意识到国民经济核算体系的复杂性远超日常想象。它就像是揭示经济运行“幕后机制”的一把钥匙，虽然学习曲线可能会很陡峭，但一旦掌握，对于理解国家宏观政策的制定逻辑，将会提供一个全新的、更加坚实的基础视角。这本书的价值，在于它提供的不是结论，而是得出结论的“正确路径”。

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这本书的印刷质量和纸张选择，完全符合一本长期参考书的标准。内页纸张的选择上，它似乎特意避免了那种反光的亮面纸，而是采用了偏向于哑光或轻微米黄的纸张，这在长时间阅读时能显著减轻眼睛的疲劳感。我发现，即便是那些密密麻麻的公式和脚注部分，字迹也清晰锐利，没有出现任何油墨扩散或边缘模糊的现象，这对于需要反复对照和学习计算步骤的读者来说至关重要。想象一下，如果这是一本在关键步骤出现印刷失误的书，那后果不堪设想。这套丛书在细节上展现出的对读者体验的关怀，是很多粗制滥造的学术出版物所不具备的，让人感到自己购买的不仅仅是知识，更是一份高质量的阅读体验保障。

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我对这本书的理论框架构建产生了浓厚的兴趣。虽然我目前只是粗略地浏览了其结构，但可以明显感觉到，它试图建立一个极其稳健和自洽的逻辑体系来阐述GDP的核算过程。从宏观的视角看，它似乎在试图统一或至少清晰界定国内不同统计口径之间的内在联系与差异，这对于任何想要深入理解中国宏观经济运行机制的人来说，都是一个绕不开的知识高地。我猜想，在实际操作层面，它必然会涉及到大量复杂的指标转换和数据衔接的技巧，而这本书的价值可能就在于它提供了一个官方授权的、可被引用的标准流程。对于经济学研究者或者政策分析师而言，手边备着这样一本详尽的“方法论宝典”，无疑能大大提高工作效率和结论的说服力，避免在基础概念上产生歧义，这比单纯看最终的统计数据要有价值得多。

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