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出版者:中国农业

作者:明道绪

出品人:

页数:326

译者:

出版时间:2008-5

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787109120693

丛书系列:

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• 医学统计
• 数据分析
• 科研方法
• 实验科学
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现代计量经济学导论：理论、模型与应用 作者： [此处可填写一位虚构的资深经济学家姓名] 出版年份： [此处可填写一个近期的年份] 出版社： [此处可填写一家信誉良好的学术出版社名称] --- 内容简介 《现代计量经济学导论：理论、模型与应用》是一本全面、深入且注重实践的教材，旨在为本科高年级学生、研究生以及需要扎实计量基础的专业人士，提供理解和应用现代计量经济学原理的坚实框架。本书严格遵循经济学理论与统计学方法的有机结合，力求在保持学术严谨性的同时，兼顾读者的学习体验和实际操作能力。 本书的编撰哲学在于，计量经济学不仅是关于回归方程的机械操作，更是关于如何使用数据验证、修正和量化经济理论的科学艺术。因此，全书结构围绕“理论-模型-估计-检验-应用”的逻辑链条展开，确保读者在掌握技术工具的同时，领会其背后的经济学内涵和统计学假设。 第一部分：计量经济学的基石——回顾与拓展 本部分首先为读者奠定坚实的数学和统计学基础，并引入计量经济学研究的整体框架。 第一章：计量经济学导论与研究范式 本章清晰界定了计量经济学的地位及其在现代经济学研究中的核心作用。重点探讨了因果推断与相关性分析的本质区别，并引入了计量经济学研究的“五步法”流程：理论假设、模型设定、数据收集与处理、参数估计与检验、以及政策模拟与预测。特别强调了内生性、遗漏变量偏误等核心挑战的初步认识。 第二章：一元线性回归模型（SLR）的再审视 尽管SLR是基础，但本章超越了传统的最小二乘法（OLS）介绍。我们深入探讨了高斯-马尔可夫（Gauss-Markov）定理的严格证明及其在实际中的应用边界。重点剖析了异方差性和自相关性对估计量的影响，并详细介绍了修正异方差性的White标准误和使用广义最小二乘法（GLS）的必要性。 第三章：多元线性回归模型（MLR）的进阶 MLR是分析多变量经济现象的核心工具。本章详细讨论了多重共线性对模型稳定性的影响，并提供了处理严重多重共线性的实用方法（如主成分回归的理论介绍）。此外，重点讲解了虚拟变量（Dummy Variables）在处理定性信息和结构性断点问题上的精妙应用，包括交互项的设计，以及如何进行模型设定检验（如Chow检验）。 第二部分：核心挑战与高级估计方法 本部分深入剖析了计量经济学中最具挑战性的问题——内生性——并系统介绍了解决这些问题的现代工具。 第四章：内生性问题的根源与后果 内生性是计量经济学研究中最大的“陷阱”。本章系统分类了内生性的来源，包括测量误差、反向因果关系（Simultaneity）和遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias, OVB）。通过严谨的数学推导，清晰展示了内生性如何导致OLS估计量是有偏且不一致的。 第五章：工具变量法（IV）与两阶段最小二乘法（2SLS） 作为解决内生性问题的“利器”，本章对工具变量（Instrumental Variables, IV）方法进行了详尽的讲解。重点放在工具变量的两个核心要求：相关性和外生性。2SLS的推导和操作流程被详细拆解，并引入了对弱工具变量问题的诊断（如F统计量检验），这是现代实证研究中不可或缺的一环。 第六章：面板数据模型的构建与应用 面板数据（Panel Data）提供了跨时间序列和截面数据的丰富信息。本章系统介绍了面板数据的优势，并详细对比了混合OLS模型、固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）。FE和RE的选择标准，尤其是Hausman检验的原理和操作，被深入剖析，为处理个体异质性提供了强大的框架。此外，还涵盖了面板数据中的序列相关性和异方差性的处理。 第三部分：时间序列计量经济学 本部分专注于分析具有时间依赖性的经济数据，这是宏观经济学和金融学研究的基础。 第七章：单变量时间序列模型 本章从平稳性（Stationarity）的概念入手，探讨了时间序列分析的前提条件。重点讲解了自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）模型的构建和识别（通过ACF与PACF图）。 第八章：非平稳性、协整与误差修正模型（ECM） 许多宏观经济变量（如GDP、价格水平）具有非平稳性。本章详细介绍了单位根检验（如ADF检验）的方法。在确定非平稳变量间存在长期均衡关系时，本章引入了格兰杰协整（Cointegration）的概念，并构建了误差修正模型（ECM）以捕捉短期动态调整，这是理解长期经济均衡的重要工具。 第九章：向量自回归模型（VAR）与脉冲响应分析 VAR模型是分析多个相互依赖的时间序列系统动态关系的强大工具。本章详细讲解了VAR模型的设定、滞后阶数的选择（如AIC/BIC准则），以及如何进行脉冲响应函数（IRF）分析，以揭示一个变量的冲击如何传导至系统中其他变量，并讨论了格兰杰因果检验的应用。 第四部分：高级主题与前沿课题 本部分涉及现代计量经济学中对更复杂数据结构和因果推断的新兴方法。 第十章：离散选择模型：Logit与Probit 当因变量是二元或多元分类变量时，线性概率模型（LPM）的局限性显而易见。本章详细介绍了Logit和Probit模型的理论基础、估计方法（极大似然估计MLE），以及结果的解释，尤其关注边际效应的计算，这对市场营销和劳动力经济学的应用至关重要。 第十一章：因果推断的准实验方法（Quasi-Experimental Methods） 这是当代计量经济学研究的热点。本章深入探讨了在缺乏随机实验条件下的因果识别策略，包括： 断点回归设计（RDD）： 严格的局部平均处理效应估计。 双重差分法（DiD）： 平行趋势假设的验证与应用。 倾向得分匹配（PSM）： 构建可比控制组的方法。 第十二章：非参数估计与机器学习的融合 本章前瞻性地介绍了计量经济学与计算科学的交叉领域。讨论了局部加权回归（LWR）等非参数平滑技术，并探讨了如Lasso和Ridge回归等正则化方法在变量选择和模型简化中的优势，为读者应对“大样本”挑战提供了新的视角。 本书特色 1. 严谨的推导与清晰的解释并重： 每一关键估计方法都提供了详尽的数学推导，但同时辅以大量的经济学直觉解释和图形化演示。 2. 软件操作指导： 书中穿插了大量使用主流统计软件（如Stata/R）的实际操作示例和代码片段，确保读者能够无缝对接理论与实践。 3. 案例驱动： 每个章节的核心方法都通过经典的、前沿的经济学实证案例进行阐述，覆盖了微观、宏观、金融和劳动经济学等多个领域。 4. 聚焦因果识别： 耗费大量篇幅讨论如何识别和估计“因果效应”，这已成为现代实证经济学研究的核心目标。 《现代计量经济学导论》旨在培养读者批判性地审视数据、科学地构建模型、并审慎地解释实证结果的能力，是通往高级经济学研究和数据驱动决策的必备阶梯。

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我发现这本书的结构安排非常注重逻辑递进，从基础概率论开始，逐步构建起统计推断的大厦。作者似乎非常偏爱循序渐进的教学方法，每一个新概念的引入都会紧密地联系到前一个知识点，使得整个学习路径非常清晰。特别是关于回归分析的部分，从简单线性回归到多元回归，再到模型诊断和选择，讲解的层次分明，逻辑链条紧密无间。我特别留意了作者对“模型假设”的讨论，他不仅列举了常用的假设，还详细解释了违反这些假设可能带来的后果，以及相应的补救措施，这体现了作者严谨的学术态度。不过，书中对现代计算统计软件（比如R或Python）的应用实例提及相对较少，更多的是侧重于手工计算的推导过程。在当前数据科学飞速发展的时代，如果能增加更多与主流统计软件结合的实战代码或操作步骤，这本书的实用价值无疑会大大提升。目前的呈现方式，更侧重于培养读者的理论根基，而非即时上手的操作能力。

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这本书的装帧和纸张质量给我留下了不错的印象，作为一本需要频繁查阅和做笔记的工具书来说，这非常重要。书本的开本适中，方便携带，而且内页纸张的厚度也足够，即使用油性笔做标记也不容易洇墨，这一点必须点赞。在内容组织上，我注意到作者在每个章节的末尾都设置了“总结与展望”的环节，这对于梳理本章知识点非常有帮助。通过这些总结，读者可以快速回顾本章的核心内容，并对后续章节的内容有一个初步的预判。然而，我发现书中似乎在某些关键概念的定义上，存在一定的语境依赖性，也就是说，同一个术语在不同的上下文里，作者可能会略微调整其强调的侧重点，这在初次接触时可能会造成轻微的混淆。如果能在关键定义旁加上更明确的标注或脚注，或许能进一步优化读者的学习体验，减少因语义细微差别而产生的认知摩擦。总体来看，这是一本制作精良、内容详实的专业参考书。

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这本书的深度着实让我有些意外，它并没有停留在我们通常理解的描述性统计层面，而是大胆地深入到了推断统计的许多复杂分支。我花了相当长的时间去理解其中关于假设检验和方差分析的部分，作者的处理方式可以说是面面俱到，从理论推导到实际操作的步骤都交代得非常清楚。尤其是在涉及到非参数检验那一部分，讲解得尤为细致，这在很多同类书籍中是比较少见的。我能感觉到作者在编撰过程中下了非常大的功夫，力求为读者构建一个完整的统计学知识框架。然而，这种全面性也带来了另一个问题：对于初学者来说，信息量实在太大了，很容易被淹没在各种公式和数学符号的海洋里。我建议，如果想深入使用这本书，最好是手里同时备着一本更侧重于概念解释的入门读物，这样可以互相印证，加速理解的进程。这本书更像是一本武功秘籍，招式繁多，威力强大，但初学乍练者恐怕难以驾驭。

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这本书给我带来的最深刻印象是其对统计学哲学层面的探讨，这超越了单纯的“如何计算”的范畴，开始触及“为什么这么算”的核心问题。例如，在讨论贝叶斯方法和频率学派方法的差异时，作者没有简单地偏袒任何一方，而是深入分析了两者在哲学基础和实际应用场景中的适用性。这种辩证的视角非常开阔眼界，让人开始对统计推断的内在机制产生更深层次的思考。阅读这些章节时，感觉就像是上了一堂高级哲学课，需要慢下来，反复咀嚼作者的论点。当然，这种高屋建瓴的讨论，使得本书的阅读门槛进一步提高了。对于那些仅仅需要快速掌握某个统计技巧来完成毕业论文或日常报告的读者来说，这本书的某些部分可能显得过于“形而上”了。它更适合那些有志于从事统计理论研究或希望成为资深统计分析师的读者，去打磨他们对统计思维的掌控力。

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这本书的封面设计挺吸引人的，深蓝色调配上一些简洁的图表元素，给人一种专业又沉稳的感觉。不过，当我翻开内页后，发现内容排版上还挺传统的，字体和行距都比较标准，阅读起来没有太大障碍。我特意去翻阅了一下目录，感觉涵盖的知识点挺广的，从基础的统计学概念到一些更高级的应用都有所涉及。作者的行文风格整体上比较严谨，大量的公式和定义堆砌，让人感觉这本书更像是一本工具书或者教科书，而不是那种可以轻松阅读的科普读物。我注意到里面有很多案例分析，这一点我很欣赏，因为理论知识总是需要结合实际应用才能真正理解。不过，有些案例的背景介绍似乎不够深入，对于完全没有相关领域经验的读者来说，可能需要花费额外的时间去查阅资料才能完全跟上作者的思路。总的来说，这本书给我的初印象是内容扎实，但阅读体验上略显枯燥，更适合那些已经有一定基础，需要系统性学习和参考的读者。

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