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出版者:North-Holland

作者:P. R. Krishnaiah

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1985-05-01

价格:USD 216.50

装帧:Hardcover

isbn号码:9780444868718

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 统计手册
• 数据分析
• 概率论
• 数理统计
• 统计方法
• 计量统计
• 应用统计
• 统计推断
• 抽样调查

《计量经济学导论：原理、方法与应用》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的计量经济学学习体验。我们将从最基础的概念出发，逐步深入到各种高级模型和实际应用，力求使读者不仅理解理论，更能掌握分析现实经济问题的能力。 第一部分：计量经济学基础 本部分将建立坚实的理论基础，为后续的学习铺平道路。 第一章：计量经济学概览 我们将探讨计量经济学的定义、目标和重要性。 介绍计量经济学在经济学研究中的地位，以及它如何连接理论和现实。 简要概述计量经济学研究的基本步骤，从问题提出到数据收集、模型构建、估计、检验和政策建议。 区分横截面数据、时间序列数据、面板数据以及混合数据，并探讨它们的特点和适用场景。 第二章：一元线性回归模型 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，即 $Y = eta_0 + eta_1 X + u$。 深入讲解普通最小二乘法（OLS）原理，包括如何估计模型的截距项 ($eta_0$) 和斜率项 ($eta_1$)。 推导OLS估计量的性质：无偏性、一致性、有效性（高斯-马尔可夫定理）。 讨论模型假设（高斯-马尔可夫假设），以及违反这些假设时会发生什么。 介绍拟合优度指标（$R^2$），理解其含义和局限性。 学习如何检验回归系数的统计显著性，包括t检验和p值。 掌握置信区间的概念，以及如何解释其经济意义。 第三章：多元线性回归模型 将模型推广到包含多个解释变量的情况，即 $Y = eta_0 + eta_1 X_1 + eta_2 X_2 + dots + eta_k X_k + u$。 解释增加解释变量的必要性，以及如何处理变量之间的相关性。 进一步讨论OLS估计量的性质，并引入调整$R^2$来衡量多元回归模型的拟合优度。 学习如何检验多个回归系数的联合显著性，即F检验。 介绍多重共线性问题，分析其对估计量的影响，并探讨缓解方法（如收集更多数据、移除变量、使用岭回归等）。 第二部分：计量经济学模型与检验 本部分将深入探讨更复杂的模型和必要的统计检验方法。 第四章：模型设定与误设 探讨选择正确模型形式的重要性，包括线性形式、对数形式、交互项等。 分析函数形式错误、遗漏重要变量、包含无关变量等模型误设问题。 介绍模型检验的方法，如RESET检验（回归式设定检验）和拉姆齐检验（Ramsey RESET Test）。 第五章：虚拟变量 介绍如何使用虚拟变量来处理定性信息，例如性别、地区、政策实施与否等。 讲解虚拟变量的各种应用，如季节性调整、政策评估、比较不同组别的均值差异等。 讨论虚拟变量陷阱，以及如何避免。 第六章：异方差性 理解异方差性（heteroskedasticity）的概念，即误差项方差不恒定的情况。 分析异方差性对OLS估计量的影响：估计量仍然无偏一致，但不再是最优（不再有效），标准误估计不准确，导致t检验和F检验失效。 介绍检验异方差性的方法，如怀特检验（White Test）、布洛施-佩根检验（Breusch-Pagan Test）。 学习如何处理异方差性：加权最小二乘法（WLS）和异方差稳健标准误（Huber-White standard errors）。 第七章：序列相关性 理解序列相关性（autocorrelation）的概念，即误差项之间存在相关性，常见于时间序列数据。 分析序列相关性对OLS估计量的影响：与异方差性类似，OLS估计量仍然无偏一致，但不再有效，标准误估计不准确。 介绍检验序列相关性的方法，如杜宾-沃森检验（Durbin-Watson Test）和布洛施-戈德弗雷检验（Breusch-Godfrey Test）。 学习如何处理序列相关性：广义最小二乘法（GLS）、差分法、ARIMA模型等。 第三部分：高级计量经济学模型与应用 本部分将介绍更广泛的应用模型，并讨论一些重要的实证研究领域。 第八章：工具变量法（IV）与两阶段最小二乘法（2SLS） 当解释变量与误差项相关时（如内生性问题），OLS失效。我们将介绍工具变量法作为一种解决内生性的方法。 深入讲解工具变量法的基本原理和识别条件（相关性、外生性）。 详细介绍两阶段最小二乘法（2SLS）的估计过程。 学习如何检验工具变量的有效性，以及模型是否仍然存在内生性。 第九章：联立方程模型 探讨经济系统中变量之间相互影响形成联立方程组的情况。 介绍联立方程模型的识别问题（可识别、不可识别、恰好可识别）。 学习结构方程估计方法，如间接最小二乘法（ILS）和二阶段最小二乘法（2SLS）。 第十章：时间序列分析基础 介绍时间序列数据的基本特征，如平稳性、单位根、季节性等。 探讨自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）和自回归积分移动平均（ARIMA）模型。 学习如何对时间序列进行建模、估计和预测。 介绍单位根检验（如ADF检验）和协整检验。 第十一章：面板数据模型 结合横截面和时间序列数据的面板数据分析。 介绍固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。 学习如何根据数据特点选择合适的模型，以及如何检验固定效应与随机效应的选择。 讨论面板数据中的异方差和序列相关问题。 第十二章：计量经济学的实际应用 本章将通过案例研究，展示计量经济学在各个经济领域的实际应用。 我们将涵盖但不限于： 微观计量经济学应用：消费者行为分析、生产函数估计、劳动力市场研究、教育与收入关系、医疗保健支出研究等。 宏观计量经济学应用：经济增长模型、通货膨胀预测、失业率分析、货币政策有效性评估、财政政策影响分析等。 金融计量经济学应用：资产定价、风险管理、波动性建模、金融时间序列预测等。 发展经济学与国际贸易应用：贫困分析、援助效果评估、贸易壁垒影响、汇率决定等。 通过对本书的学习，读者将能够： 1. 理解计量经济学的核心概念和理论框架。 2. 熟练掌握各种计量模型及其估计方法。 3. 能够进行恰当的统计检验，识别和处理模型中的常见问题。 4. 具备将计量经济学工具应用于分析实际经济数据和解决现实经济问题的能力。 5. 为进一步深入研究更专业的计量经济学领域打下坚实基础。 本书内容结构清晰，逻辑严谨，同时注重理论与实践的结合，辅以丰富的例子和解释，旨在帮助读者掌握计量经济学这门强大的分析工具。

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这本书的整体阅读体验，就像是走进了一座收藏着稀世珍宝的博物馆。你会被那些宏大叙事和精妙结构所折服，感受到知识的厚重与力量。但是，当你试图从中挑选一件可以随身携带、随时使用的工具时，你可能会感到一丝犹豫。我尤其欣赏作者在定义概念时的精确性，每一个术语的界定都如同法律条文般不容置疑，这为消除学术歧义提供了极大的帮助。然而，这种对精确性的极致追求，导致了部分章节的阅读流畅度受到了影响。当一个概念需要多页的铺垫才能被完全界定时，读者的耐心和注意力都会受到考验。我原以为这本“统计手册”会提供更多关于如何构建和验证统计模型的实用框架，比如模型选择的标准、残差分析的进阶技巧等，但这些内容似乎只是被蜻蜓点水般带过，并未成为叙事的主线。最终的感受是，它无疑是一部值得珍藏的学术巨著，能够极大地拓宽读者的理论视野，但它在“可操作性”和“即时应用”的层面上，并未完全满足我作为一名实践工作者的期待。

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这本书的结构组织，似乎是按照统计学思想发展的历史脉络来编排的，这使得阅读过程充满了对学科演进的敬意。从古典的频率学派到后来的信息论视角，作者展现了深厚的学术积淀。遗憾的是，这种历史叙事的方式，在处理那些需要快速迭代、紧跟技术热点的应用领域时，显得有些力不从心。例如，在数据挖掘和机器学习的统计基础部分，我期待能看到更多关于高维数据处理和正则化方法的讨论，但这些内容似乎被巧妙地规避了，或者只是被极其简略地提及，仿佛作者认为这些属于其他学科的范畴。我翻阅了关于假设检验的章节，发现其对T检验、方差分析等经典方法的论述已经达到了教科书能达到的深度极限，每一个前提条件和适用范围都被剖析得淋漓尽致。但对于处理现代大数据场景下样本依赖性强、分布假设难以满足的现实问题，这本书提供的“标准解”似乎有些过于理想化，缺乏对现实世界中数据“脏乱差”的包容性。

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这本书的排版和字体选择，体现出一种对传统学术规范的极致尊重，这一点非常值得称赞。行距和字号的组合使得长时间阅读的疲劳感相对降低，这对于需要长时间沉浸在复杂数学符号中的读者来说，是一个极大的福音。然而，当我深入研究到关于贝叶斯推断的章节时，我发现尽管文字描述极其精准，但缺乏足够多的“思想实验”或生动的比喻来帮助读者建立直观感受。统计学，尤其是现代统计学，越来越依赖于概率思维的灵活转换，而这本书似乎更偏向于对公式逻辑的严密论证，而非对统计直觉的培养。我尝试将书中关于马尔可夫链蒙特卡洛方法（MCMC）的理论与我正在进行的模拟项目相结合，结果发现，书中的算法描述虽然完美无瑕，但对于如何在实际编程环境中处理收敛诊断和参数选择等实际操作问题，却着墨不多。这种理论与实践之间略显疏远的距离感，使得这本书更像是一本理论原典的汇编，而非能立即投入实战的“战术手册”。

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这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种深沉的墨绿色调，配上烫金的字体，透露出一种沉稳而经典的学术气息。我是在一个朋友的推荐下慕名前来寻找这本著作的，主要是因为我对某个特定的统计学分支领域一直心存困惑，希望能找到一本权威的、能深入浅出解答我疑惑的工具书。然而，当我翻开前几页，开始浏览目录和章节布局时，我感到了一种微妙的错位感。它似乎更侧重于某种宏观的、基础理论的构建，而非我急需的那种针对特定应用场景的详尽案例分析。书中引用的文献资料非常扎实，看得出作者在资料搜集上下了极大的功夫，每一个公式的推导都显得严谨无比，对于初学者来说，这可能是一把双刃剑——一方面能建立扎实的理论基础，另一方面，那种缺乏即时应用反馈的叙述方式，可能会让那些急于解决实际问题的读者感到有些枯燥和难以切入。整体而言，这本书在装帧和理论深度上无疑是上乘之作，但它的“面向”似乎与我目前的学习需求存在一丝偏差，我期待的是能更快地将理论转化为实践的桥梁，而这本书更像是一座宏伟的、需要时间去攀登的知识高塔。

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拿到这本厚重的书时，我首先被它那近乎百科全书式的广博内容所震撼。阅读过程中，我最大的感受是作者的思维之跳跃与宏大叙事能力。他总能在一个章节内，将看似不相关的统计学分支巧妙地串联起来，形成一个庞大而自洽的知识体系。特别是关于时间序列分析的那一部分，它没有采用市面上常见的那种教科书式的分步讲解，而是直接切入了该领域最前沿的某些复杂模型假设，这要求读者必须具备相当扎实的预备知识才能跟上其思路。对于我这种试图在工作之余，通过自学来弥补理论短板的人来说，这种“高开高走”的叙事风格，无疑增加了阅读的门槛。我尝试了用它来查阅一些特定的非参数检验方法，结果发现，相关内容的介绍虽然详尽，但缺乏足够的图示辅助说明，导致理解起来需要反复推敲，甚至需要对照其他辅助读物才能真正掌握其精髓。这让我不得不重新审视，这本书的定位是面向已经有一定基础的研究人员，而非初入此道的探索者。它的价值在于提供了一个高屋建瓴的视角，而不是提供一个平易近人的入门阶梯。

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