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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:R.Carter Hill

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-05-02

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471204268

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• 本科
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列
• 面板数据
• 因果推断
• 模型
• 数据分析

《计量经济学导论：数据驱动的经济分析》 《计量经济学导论：数据驱动的经济分析》是一本为初学者量身打造的入门级教材，旨在引导读者掌握经济学研究中至关重要的定量分析工具。本书的核心目标是教会你如何运用经济学理论和统计学方法，通过真实世界的数据来检验经济假说、理解经济现象并进行预测。 本书从最基础的统计概念出发，逐步深入到计量经济学的核心模型和技术。在内容安排上，我们力求循序渐进，确保即使是没有任何计量经济学背景的读者也能轻松上手。 第一部分：基础回顾与初步模型 回归分析的基石： 我们将从最基本的简单线性回归模型开始，详细解释其理论基础、假设条件以及如何解释回归系数。你将学会如何使用最小二乘法（OLS）来估计模型参数，并理解其统计性质，例如无偏性、一致性等。 数据理解与描述： 在进行实证分析之前，理解和描述数据是必不可少的。本书将介绍描述性统计方法，包括均值、中位数、方差、标准差、相关系数等，帮助你初步了解数据的特征。 推断统计的入门： 为了能够从样本数据推断总体信息，统计推断是关键。我们将讲解假设检验和置信区间的概念，让你了解如何对回归系数的显著性进行判断，以及如何量化估计的不确定性。 第二部分：多变量回归模型与问题处理 迈向复杂性：多重线性回归： 现实中的经济问题往往涉及多个影响因素。本书将扩展到多重线性回归模型，教会你如何同时纳入多个解释变量，并理解多重共线性、遗漏变量偏误等潜在问题及其应对策略。 模型设定与诊断： 构建一个有效的计量经济学模型需要审慎的模型设定。我们将讨论如何选择合适的变量、如何处理非线性关系（如多项式回归、对数变换）以及如何进行模型诊断，例如检验残差的独立性、同方差性等。 处理常见问题： 在实际应用中，OLS模型可能会遇到各种挑战。本书将深入探讨以下关键问题，并提供相应的解决方案： 异方差性： 当误差项的方差不恒定时，OLS估计的效率会降低。我们将学习如何检测异方差性，并介绍异方差稳健标准误等方法来修正推断。 自相关： 在时间序列数据中，误差项之间可能存在序列相关。我们将讲解自相关的概念，讨论其对OLS估计的影响，并介绍修正自相关的方法，如广义最小二乘法（GLS）或使用修正后的标准误。 遗漏重要变量： 如果模型遗漏了与被解释变量和解释变量都相关的关键变量，会产生遗漏变量偏误。本书将分析这种偏误的来源和后果，并指导读者如何通过理论推导和数据分析来识别和缓解这个问题。 第三部分：扩展模型与特定应用 分类变量的分析： 许多经济变量是分类的，例如性别、职业、地区等。本书将介绍如何将分类变量纳入回归模型，特别是虚拟变量（dummy variables）的使用，以及如何解释包含虚拟变量的回归结果。 概率模型： 当被解释变量是二元的（如是/否，发生/不发生）或离散的（如计数数据），OLS模型不再适用。我们将引入概率模型，如Logit和Probit模型，用于分析二元选择变量，以及Poisson回归等模型用于分析计数数据。 面板数据分析： 面板数据包含同一个体在不同时间点的数据，或者不同个体在同一时间点的数据。这种数据结构能提供更丰富的信息，并有助于控制未观测的异质性。本书将介绍固定效应模型（fixed effects）和随机效应模型（random effects），帮助你有效地处理面板数据。 工具变量法： 当模型中存在内生性问题（例如，解释变量与误差项相关），OLS估计将是有偏的。本书将引入工具变量（instrumental variables, IV）方法，作为处理内生性问题的一种强大工具，并讲解两阶段最小二乘法（2SLS）等估计技术。 本书的特色： 理论与实践并重： 本书在介绍计量经济学理论的同时，非常注重其实际应用。每一章都配有详细的案例分析，使用真实的经济数据来演示模型的应用过程，让你能够亲身体验数据分析的魅力。 易于理解的语言： 我们力求使用清晰、简洁、非技术性的语言来解释复杂的概念，避免过多的数学推导，而是侧重于概念的理解和应用。 软件操作指导（隐含）： 虽然不直接包含软件操作手册，但书中的案例分析将指导读者如何利用主流的计量经济学软件（如Stata、R、Python等）进行数据分析，从而培养独立解决实际问题的能力。 强调经济直觉： 除了掌握技术细节，本书还强调培养经济学家的直觉。你将被鼓励思考经济学理论如何指导模型设定，以及如何解释实证结果的经济含义。 无论你是经济学专业的学生，还是对经济学研究方法感兴趣的跨学科学习者，《计量经济学导论：数据驱动的经济分析》都将是你开启实证经济学之旅的理想起点。通过学习本书，你将掌握用数据说话的能力，为更深入的经济学研究奠定坚实的基础。

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《计量经济学导论》在内容编排上，展现出一种系统性的严谨与对初学者的极大关怀。作者并没有试图在开头就囊括所有复杂的计量方法，而是循序渐进，从最基础的单方程模型开始，逐步深入。我尤其欣赏作者在引入统计概念时，是如何巧妙地将其与经济学背景相结合的。例如，在解释假设检验时，他并非直接抛出p值和显著性水平，而是先阐述在经济学研究中，我们常常需要判断某个变量是否真的对另一个变量有影响，然后才引出统计检验作为解决这一问题的工具。这种方式让统计学不再是枯燥的数学游戏，而是服务于经济学研究的有力武器。书中在处理内生性问题时，作者的处理方式也令人称道。他没有回避这个在计量经济学中至关重要的挑战，而是通过引入工具变量法等概念，清晰地解释了其原理和应用场景，并配以具体的例子。这让我对如何处理因果关系推断中的挑战有了更深刻的认识。此外，本书在数学符号的使用上也相对审慎，对于非数学专业背景的读者来说，更容易接受。总的来说，这是一本真正站在读者角度，帮助读者克服对计量经济学畏难情绪，并建立起扎实基础的优秀教材。

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坦白说，我之前对计量经济学一直感到一种无从下手的感觉，总觉得需要很强的数学功底才能驾驭。但《计量经济学导论》彻底改变了我的看法。这本书最大的亮点在于它非常注重直观的经济学解释，而不是单纯堆砌数学公式。作者在引入每一个计量模型时，都会先从一个清晰的经济学问题出发，然后解释这个模型是如何帮助我们回答这个问题的。例如，在讲解OLS回归时，他会用非常形象的比喻来解释“最佳拟合线”的含义，以及最小二乘法的原理。即使对于一些稍微复杂的概念，比如异方差性，作者也通过生动的图示和易于理解的语言进行阐述，让我能够清晰地理解其产生的根源和对估计结果的影响。书中的案例研究也选取得非常恰当，紧密联系经济学中的实际应用，比如通货膨胀的预测、失业率的影响因素分析等。作者在讲解过程中，还会引导读者思考“为什么”我们要使用这个特定的模型，而不是其他模型，以及在得到结果后，如何去解读这些结果，并从中得出有意义的经济学结论。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我感到学习计量经济学不再是死记硬背，而是变成了一个充满探索乐趣的过程。

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从一名对计量经济学几乎一无所知的门外汉的角度来看，《计量经济学导论》简直就是一本“救星”。这本书的语言风格极其友好，充满了鼓励性和启发性。作者似乎非常了解初学者的困惑点，并针对性地进行了讲解。例如，在第一次接触“误差项”这个概念时，我曾感到困惑，不知道它到底代表了什么。而书中作者通过多种角度的解释，比如未包含在模型中的其他影响因素、随机扰动等，让我对误差项的含义有了透彻的理解。更重要的是，作者在讲解每一个模型时，都会强调其局限性，以及我们应该如何去理解和解释模型的结果，而不是仅仅停留在计算层面。这让我意识到，计量经济学并非是“一招鲜”的工具，而是需要我们根据具体问题进行灵活运用和判断。书中关于模型诊断的章节也让我受益匪浅，它教会我如何去评估模型的拟合优度，以及如何识别模型中可能存在的潜在问题，从而避免得出错误的结论。读完这本书，我不再觉得计量经济学是高不可攀的理论，反而对它产生了浓厚的兴趣，并且有信心去进一步深入学习这个领域。

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初次翻开《计量经济学导论》，我怀着一丝忐忑，毕竟“计量”二字总带着些许技术性的压迫感。然而，这本书的开篇就以一种出人意料的流畅与逻辑性，迅速消弭了我的顾虑。作者在开篇部分并没有急于深入复杂的统计检验，而是花了大量篇幅构建计量经济学研究的逻辑框架。他清晰地阐述了经济理论如何转化为可检验的假设，以及数据在这一过程中的核心作用。这种自上而下的讲解方式，让我对整个学科的脉络有了宏观的认识，不再是被孤立的概念和公式所淹没。书中对模型选择和评估的讨论尤为精彩，作者通过一系列生动的对比，揭示了不同模型在解释力、预测能力以及稳健性方面的差异。他强调了“模型不是真理，而是工具”的理念，引导读者在实际应用中根据具体情境灵活选择和调整模型，而非盲目套用。此外，书中对数据探索性分析（EDA）的重视也值得称道。作者鼓励读者在建模之前，深入了解数据的特性、识别潜在的异常值和趋势，这对于避免模型偏差、提高研究的可靠性至关重要。这种注重基础、强调理解的编写风格，让我在阅读过程中不仅学到了方法，更理解了方法背后的道理。

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这本《计量经济学导论》真是令人印象深刻，它成功地将这个通常被认为枯燥晦涩的学科变得生动有趣。我之前对计量经济学一直心存畏惧，总觉得那些复杂的公式和模型遥不可及，但这本书的编写风格却让我耳目一新。作者以一种非常直观的方式引入了计量经济学最核心的概念，比如回归分析，他并没有一开始就抛出严谨的数学推导，而是通过生活化的例子，比如收入与教育年限的关系，或者广告投入与销售额的关联，来解释模型是如何建立的，以及我们如何通过数据来检验这些关系。让我尤其赞赏的是，作者在解释每一个模型时，都会非常细致地分析其背后的假设条件，以及当这些条件不满足时，我们会遇到什么样的问题，以及如何去解决。这不仅仅是教授如何使用工具，更是培养我们批判性思维的能力。书中的案例研究也十分丰富，涵盖了宏观经济、微观经济、金融等多个领域，让我看到了计量经济学在实际问题分析中的强大威力。特别是关于时间序列数据处理的部分，作者的讲解条理清晰，步骤明确，即使是初学者也能按部就班地跟着操作，这对于我这样希望将理论应用于实践的读者来说，无疑是巨大的福音。总而言之，这是一本能够激发学习兴趣、打下坚实基础的入门书籍。

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