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出版者:复旦大学出版社

作者:多米尼克·萨尔瓦多

出品人:

页数:359

译者:杜艺中

出版时间:2008-8

价格:42.00元

装帧:平装

isbn号码:9787309061635

丛书系列:

图书标签:

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《计量经济学导论：理论与实践》 本书是计量经济学领域的一部力作，旨在为读者构建一套扎实的理论框架，并辅以丰富的实证应用，使之能够熟练运用计量经济学工具分析经济现象。本书内容涵盖了计量经济学的基础概念、核心模型及其在不同经济领域的实际应用。 第一部分：计量经济学基础 本部分将带领读者从计量经济学最基本的概念入手，深入理解其研究方法和逻辑。 计量经济学概述：我们将首先探讨计量经济学的定义、研究内容和在现代经济学中的地位。计量经济学不仅仅是统计学在经济领域的应用，它更是一种将经济理论与经济数据相结合，从而检验理论、预测趋势、评估政策有效性的独特方法论。我们将介绍计量经济学研究的一般步骤，从提出经济问题、建立理论模型，到收集和整理数据、估计模型、检验模型，直至进行预测和政策建议。 统计学回顾与计量经济学视角：虽然本书并非统计学教材，但充分的回顾和梳理与计量经济学密切相关的统计学知识至关重要。我们将重点回顾概率论、随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、相关系数、大数定律和中心极限定理等核心概念。更重要的是，我们将从计量经济学的角度阐释这些统计概念如何被应用于理解和处理经济数据中的不确定性和随机性。我们将解释统计推断的基本原理，如点估计、区间估计和假设检验，并初步介绍它们在经济数据分析中的应用。 简单线性回归模型：这是计量经济学的基石。我们将详细介绍简单线性回归模型的设定、假设条件（如误差项的期望为零、误差项的方差齐性、误差项的无自相关等）以及参数的估计方法（最小二乘法）。我们将深入探讨最小二乘法的几何解释和代数推导，并重点介绍其性质，例如在满足假设条件下，最小二乘估计量是最佳线性无偏估计量（BLUE）。我们还会学习如何解释回归系数的经济含义，以及如何进行回归方程的拟合优度检验（如R方）和系数的显著性检验。 多重线性回归模型：将分析引入多于一个解释变量的情况，这是对简单线性回归模型的自然扩展。我们将讨论多重回归模型的设定、最小二乘估计的性质，以及引入多个解释变量时可能出现的统计问题。我们将学习如何进行多重回归的拟合优度检验（调整R方），以及如何对模型中的每一个解释变量的系数进行显著性检验。 第二部分：计量经济学中的常见问题与处理 本部分将聚焦计量经济学实证研究中经常遇到的挑战，并提供系统性的解决方案。 异方差性：我们将深入分析异方差性的产生原因、检测方法（如怀特检验、布罗依希-佩根检验）以及其对最小二乘估计量的影响（估计量仍然无偏但不再有效）。我们将学习纠正异方差性对估计量效率损失的方法，如加权最小二乘法（WLS），以及如何获得异方差一致性标准误。 序列相关性（自相关）：我们将研究误差项之间存在相关性的情况，分析其可能的原因（如模型遗漏变量、模型形式错误、惯性）及其对估计量的影响。我们将学习检测序列相关性的方法（如杜宾-沃森检验、布希-戈弗雷检验），并介绍处理序列相关性的主要手段，如广义最小二乘法（GLS）和迭代可行加权最小二乘法（IFGLS），以及如何进行带有序列相关的修正。 多重共线性：我们将探讨解释变量之间高度相关时产生的问题，分析其对参数估计的稳定性、标准误的影响，以及如何诊断和缓解多重共线性（如通过计算方差膨胀因子VIF）。 模型设定问题：我们将讨论遗漏重要变量、引入不相关变量、函数形式错误等模型设定错误可能带来的后果，并介绍如何通过检验来发现和纠正这些问题，如拉姆齐检验（RESET检验）。 虚拟变量（Dummy Variables）：我们将学习如何将定性信息（如性别、地区、政策实施与否）纳入回归模型，包括如何使用单一虚拟变量、多个虚拟变量以及它们与连续变量的交互作用，以捕捉离散变量对被解释变量的影响。 第三部分：高级计量经济学模型与应用 本部分将介绍一些更复杂的计量经济学模型，以及它们在实际经济问题分析中的广泛应用。 时间序列分析基础：我们将介绍时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性、周期性、平稳性等。我们将学习平稳时间序列模型，如AR（自回归）、MA（移动平均）和ARMA（自回归移动平均）模型，并介绍如何进行模型识别、估计和检验。我们还将探讨非平稳时间序列的单位根检验（ADF检验、PP检验）和协整分析，以及如何构建和应用向量自回归（VAR）模型进行宏观经济变量的联合分析。 面板数据模型：我们将详细介绍面板数据的结构和优势，以及如何在面板数据上应用回归模型。我们将深入讲解固定效应模型（FEM）和随机效应模型（REM）的原理、估计和选择方法，以及它们在控制未观测异质性方面的作用。 选择模型（Limited Dependent Variable Models）：针对被解释变量受到限制的情况，我们将介绍和应用一些特殊的模型，如Logit模型和Probit模型，用于分析二元选择行为（如是否购买某商品）；Tobit模型，用于分析被截尾的变量（如家庭支出）；以及计数模型（如泊松回归），用于分析非负整数观测值（如专利申请数量）。 工具变量法（Instrumental Variables, IV）与两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）：我们将深入阐述内生性问题（如遗漏变量、联立性、测量误差）及其对OLS估计量的偏误影响。我们将详细介绍工具变量法的基本思想、选择工具变量的条件，以及两阶段最小二乘法（2SLS）的具体步骤和应用。 第四部分：实证案例与软件应用 本书的每一章节都将辅以经典的经济学实证案例，展示如何将所学模型应用于实际数据分析。我们将介绍如何使用主流的计量经济学软件（如Stata, R, EViews等）来执行数据处理、模型估计、结果解读和图表绘制等操作。通过这些案例，读者将能够体会到计量经济学在理解和解决现实经济问题中的强大力量，例如分析教育对收入的影响、评估某个政策对就业率的作用、预测股票价格的变动等。 本书结构清晰，语言严谨，既有扎实的理论推导，又不乏生动的实证讲解，旨在培养读者独立分析和解决经济问题的能力。无论是经济学专业的学生，还是需要运用计量方法进行研究的学者和从业者，都能从中获益匪浅。

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当我看到《统计学与计量经济学》这几个字时，脑海中立刻勾勒出一幅画面：严谨的数学符号，清晰的逻辑推理，以及无数个试图量化经济世界奥秘的尝试。这本书的标题，本身就代表着一种连接抽象理论与现实数据的桥梁。我期待它能够系统地梳理统计学的基本原理，从描述性统计的直观展示，到推断性统计的严谨论证，再到各种统计分布和抽样理论的深入讲解。更令我期待的是，这本书将如何将这些统计学的基础，巧妙地转化为计量经济学的强大工具。我设想，书中会详细介绍如何构建计量模型，如何应用回归分析、时间序列分析、面板数据分析等方法，来分析经济变量之间的因果关系，如何解释模型结果的经济含义，以及如何利用这些模型来预测经济走势或评估政策效果。这种方法论的培养，对我而言至关重要，它教会我如何从数据中发现规律，如何用科学的方法来验证经济理论，如何更理性、更客观地理解经济现象。这本书，无疑是我通往经济学深度理解的一条重要途径，我已迫不及待地想开始这段知识的探索之旅。

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这本书的标题，初读之下，便勾勒出了一个庞大的知识图景。《统计学与计量经济学》，这两个词语的组合，本身就带着一种严谨、系统和探索未知的意味。对于任何一位热衷于理解世界运行规律，尤其是那些隐藏在数据背后、能够量化和预测的经济现象的读者来说，这本书无疑是一个极具吸引力的灯塔。我想象着翻开书页，迎接我的将是一系列清晰的概念梳理，从最基础的描述性统计，到更深层次的推断统计，再到将统计理论巧妙应用于经济学问题的计量模型构建。这本书似乎不仅仅是知识的传递，更像是一种思维方式的启蒙，它教会我们如何从杂乱无章的数据中提炼出有价值的信息，如何建立模型来解释经济现象，如何检验理论假设，甚至如何预测未来趋势。我相信，即使是对统计学和计量经济学有一定基础的读者，也能从中获得新的视角和更深入的理解。它可能不仅仅是提供“是什么”的答案，更重要的是引领读者去思考“为什么”和“如何做”，从而培养独立分析和解决问题的能力。这是一种能力的塑造，一种对复杂世界进行有效分析的必备工具，是对自身认知边界的拓展，是通往更深层次理解的阶梯，它让我对未来的学习和研究充满了期待。

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这本书的名称，本身就代表着一种力量——一种用数据说话，用模型解释世界的力量。我一直对那些能够将复杂的、看似杂乱无章的经济现象，通过严谨的数学和统计方法，抽丝剥茧，揭示其内在规律的学科着迷。《统计学与计量经济学》，这样的标题，直接点明了它所要进行的探索核心。我设想，这本书会从统计学的基础知识出发，逐步引导读者理解变量的分布、数据的可视化、抽样的原理，以及如何进行有效的推断。然后，它会自然地过渡到计量经济学的范畴，介绍如何构建模型来描述经济变量之间的因果关系，如何估计这些关系的强度，以及如何检验模型是否有效。这不仅仅是学习一套技术，更重要的是掌握一种分析问题的思维方式。它教会我们如何区分相关性与因果性，如何处理数据中的噪音和偏差，如何在有限的信息下做出合理的判断。这种能力，在信息爆炸的时代尤为宝贵，它让我们能够更清醒地认识事物，避免被表面的现象所迷惑，从而做出更理性、更有效的决策。这本书，在我看来，是开启深度理解经济世界的一把钥匙。

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《统计学与计量经济学》，这个书名，对我而言，不仅仅是一个学科的代号，更像是一种关于如何洞察世界、理解复杂性的承诺。我一直对那些能够将抽象的经济理论，通过严谨的科学方法进行量化和检验的领域充满好奇，而统计学和计量经济学正是实现这一目标的钥匙。我期待在这本书中，能够系统地学习到统计学作为数据分析基础的精髓，从数据的收集、整理、描述，到概率论、数理统计的推理，再到统计推断的完整流程。而更令人激动的是，这本书将如何将这些统计学知识，与经济学的研究紧密结合，形成一套强大的计量经济学分析框架。我设想，书中会详细阐述各种计量经济学模型，如 OLS 回归、面板数据模型、时间序列模型等，并辅以大量生动、贴近现实的经济案例，展示如何运用这些模型来揭示经济变量之间的深层联系，例如，分析教育投资对经济增长的影响，或者评估财政政策对就业市场的作用。这种理论与实践相结合的学习方式，将极大地提升我分析和解决经济问题的能力，让我能够更有效地认识和影响我们所处的经济环境。

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这本书的标题，对我而言，不仅仅是一个学科的命名，更像是一个承诺，一个关于如何理解和量化经济世界的承诺。我一直对那些能够将抽象的经济理论，通过严谨的数学和统计方法，转化为可验证、可预测的工具的学科充满敬意。《统计学与计量经济学》正是这样的学科。我期待在这本书中，能够系统地学习到统计学作为科学研究的基石，从数据收集、整理、描述，到推断和预测的完整流程。更重要的是，它将如何巧妙地将这些统计方法，应用于经济学的研究领域，构建出能够解释经济现象、预测经济趋势的计量模型。我设想，书中会详尽地介绍各种计量经济模型，比如线性回归、逻辑回归、时间序列模型等等，并会通过生动的实例，展示如何应用这些模型来分析实际经济问题，例如，研究教育水平对收入的影响，或者分析利率变动对投资的影响。这种将理论与实践相结合的方式，无疑是学习这两门学科最有效的方法。它不仅仅是知识的传授，更是一种思维的训练，一种将复杂经济问题拆解、分析、并找到解决方案的强大能力，这是我学习这本书最期待的收获。

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初见《统计学与计量经济学》这几个字，便有一种沉甸甸的、厚实的学术感扑面而来。它预示着一场严谨的知识之旅，一场将我们带入数据海洋，并在其中航行的旅程。我期待在这本书中，能够系统地学习到统计学作为研究方法论的精髓，从概率论的基石，到推断统计的宏观视角，再到各种统计模型的构建与应用。更重要的是，它将如何将这些统计工具，与经济学的研究对象——人类的行为、市场的运行、宏观经济的波动——紧密结合起来，形成独特的计量经济学分析框架。我设想，书中会充斥着清晰的逻辑链条，严密的数学推导，以及大量具有启发性的案例研究，展示如何运用回归分析、时间序列分析、面板数据分析等方法，来解答经济学中那些最根本的问题，比如：是什么因素导致了经济增长？如何有效预测股票市场的走向？又或者，一项经济政策的实施，会带来怎样的真实效果？这本书，不仅仅是传授知识，更是培养一种批判性思维和数据敏感度，它教会我们如何质疑假设，如何评估证据，如何从看似无序的数据中发现隐藏的秩序，从而更深刻地理解我们所处的经济环境。

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《统计学与计量经济学》这个书名，本身就散发出一种严谨治学和深刻探索的气息。对于任何渴望深入理解经济运行机制，并希望掌握科学分析方法的人来说，这无疑是一本引人注目的著作。我设想，这本书会从最基础的统计概念入手，清晰地阐述数据的收集、整理、描述以及推断的原理。它不仅仅是提供一系列的公式和定理，更重要的是，它将教会我如何用统计学的语言来审视经济现象，如何识别数据中的模式和关系。随后，它会自然地过渡到计量经济学的领域，展示如何将统计学的工具箱，应用于经济学的实际问题。我期待书中能够详细介绍各种计量模型，如回归分析、时间序列分析、面板数据分析等，并提供丰富的案例研究，演示如何运用这些模型来量化经济变量之间的联系，如何检验经济理论的有效性，以及如何进行经济预测。这种将理论分析与实证检验相结合的方法，是我最为看重的。它能够培养我一种批判性思维，让我能够独立地分析经济问题，并基于可靠的数据证据做出判断，从而更深刻地理解我们所处的这个复杂而迷人的经济世界。

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我被这本书的标题所吸引，因为它承诺了一种将抽象理论与实际应用相结合的方式。在许多学术领域，理论的严谨性往往与现实世界的复杂性之间存在着一道鸿沟，而统计学和计量经济学正是弥合这一鸿沟的关键桥梁。想象一下，当我阅读这本书时，我能感受到作者是如何将统计学的概率论、假设检验、回归分析等核心概念，巧妙地融入到对经济变量之间关系的探讨之中。这本书不仅仅是列举公式和定理，更重要的是它会通过大量的实例，来展示这些工具如何在实际的经济研究中发挥作用，如何帮助我们理解通货膨胀的驱动因素，如何分析投资回报率的影响因素，如何评估政策的经济效果。我期待它能够提供一种系统性的方法论，让我们能够用科学的、量化的方式来审视经济现象，从而做出更明智的决策。这种将理论框架与数据驱动的分析相结合的能力，对于任何想要在经济领域有所建树的人来说，都是至关重要的。它不仅仅是知识的堆积，更是一种思维的训练，一种将数据转化为洞察力的艺术，一种理解和影响世界的有效途径，我迫不及待地想深入探索其中奥秘。

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当我看到《统计学与计量经济学》这个标题时，脑海中立刻浮现出一种严谨、系统而又充满实践导向的学习路径。我一直对如何用科学的方法来理解和解释经济世界抱有浓厚的兴趣，而统计学和计量经济学正是实现这一目标的关键工具。我期待这本书能够为我提供一个坚实的理论基础，从概率论、数理统计的原理出发，逐步深入到各种统计推断方法，例如参数估计、假设检验等等。更令我兴奋的是，它将如何把这些统计学的基础知识，巧妙地应用到经济学的研究中，构建出能够揭示经济变量之间复杂关系的计量模型。我设想，书中会包含大量经典的计量经济学模型，如 OLS 回归、最大似然估计等，并通过翔实的案例分析，展示如何利用这些模型来分析实际的经济问题，例如，研究劳动力市场供需关系，或者评估货币政策对通货膨胀的影响。这种理论与实践并重的方法，不仅能帮助我掌握分析经济问题的技术，更能培养我一种科学的、基于数据的思维模式，让我能够更有效地认识和应对复杂的经济现象。

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《统计学与计量经济学》这个书名，瞬间点燃了我对深度理解经济运行机制的渴望。我一直认为，经济学不仅仅是理论的探讨，更是需要用严谨的科学方法来验证和量化的。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇通往数据世界的精密之门，让我得以窥见经济现象背后隐藏的逻辑和规律。我期待书中能够循序渐进地引导我掌握统计学的基础理论，从描述统计的直观展现，到推断统计的严谨推理，再到各种参数估计和假设检验的方法。而将这些统计工具与经济学完美融合的计量经济学，更是我学习的重点。我设想，书中会详细介绍如何构建经济模型，如何运用回归分析、时间序列分析等技术来揭示变量之间的关系，如何评估模型的有效性，以及如何利用这些模型来预测经济走势或评估政策效果。这是一种将理论与实践相结合的科学研究方法，它教会我们如何从海量数据中提取有价值的信息，如何用数学语言来描述经济规律，如何用实证证据来支持或反驳经济理论。这本书，在我看来，是通往经济学深度理解的必经之路，我已迫不及待想要开始我的探索。

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按需。太简略了，有些地方没说清楚，但又直接进入习题了。

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经典啊

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好简单……时间序列部分跳过了

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经典啊

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经典啊