计量经济学（下） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:默里

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页数:377

译者:

出版时间:2009-1

价格:41.00元

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isbn号码:9787301145302

丛书系列:经济学精选教材·英文影印版

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• 计量经济学
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《现代应用计量经济学：方法与案例精析》 作者： 张文博，李明华 出版社： 经济科学出版社 出版日期： 2024年10月 --- 内容概要 《现代应用计量经济学：方法与案例精析》是一部面向高年级本科生、研究生以及实际研究人员的综合性教材与工具书。本书旨在填补理论计量经济学与实际数据分析之间的鸿沟，聚焦于当代计量经济学领域最前沿、最实用的估计、检验与因果推断方法。全书结构严谨，理论推导清晰，同时大量穿插经典与最新的实证案例，确保读者不仅掌握“如何做”，更能理解“为什么这样做”。 本书的特色在于其“问题驱动，方法聚焦”的叙事方式。我们不再将计量方法视为孤立的数学公式，而是将其置于具体的经济学问题背景之下，探讨每种方法诞生的动机、适用的条件以及局限性。全书共分六大部分，涵盖了从基础回归分析的深入理解到复杂因果识别策略的全面解析。 --- 第一部分：计量经济学基础回顾与深化（深入理解经典模型） 本部分对普通最小二乘法（OLS）进行一次彻底的“解剖式”回顾，着重强调其核心假设的含义及其在现实中被违反时的后果。 第一章：线性回归模型的稳健性与诊断 异方差性的深入剖析： 详细探讨白检验、怀特检验（Heteroskedasticity-Robust Standard Errors, Eicker-Huber-White）的原理及其在Stata、R等软件中的实际操作。重点区分标准误差的稳健性与估计量有效性的关系。 自相关问题： 分析时间序列数据中一阶与高阶自相关的检验（DW统计量、Breusch-Godfrey检验）及其对估计效率的影响。引入广义最小二乘法（GLS）及Newey-West稳健标准误差在面板数据和时间序列中的应用。 多重共线性与变量选择： 不仅仅停留在VIF指标，而是探讨在存在高度相关变量时，如何利用正则化方法（如岭回归、Lasso的初步概念）进行模型选择和参数稳定化，为后续的高维数据处理打下基础。 第二章：广义线性模型与非线性回归 Logit与Probit模型： 深入对比极大似然估计（MLE）的推导过程，详细解释边际效应（Marginal Effects）的计算及其在不同模型形式下的解读差异。特别关注模型设定的非线性假设对结果解释的敏感性。 计数数据模型： Poisson回归、负二项回归（Negative Binomial Regression）的适用场景辨析，包括对过度分散（Overdispersion）问题的处理和零膨胀模型的引入。 分位数回归（Quantile Regression）： 作为对均值回归的有力补充，详细阐述分位数回归如何揭示异质性影响，尤其在处理尾部效应或非正态分布残差时的优势。 --- 第二部分：面板数据模型的精细化处理（挖掘时空信息） 本部分将面板数据分析提升到新的高度，重点解决截面依赖和时间趋势的内生性问题。 第三章：动态面板数据与内生性挑战 固定效应与随机效应模型的再评估： 集中讨论当解释变量与个体效应（$u_i$）存在相关性时的“恰当”选择。 工具变量法（IV）在面板中的应用： 详细介绍固定效应下工具变量法的估计，以及Arellano-Bond（差分GMM）和Blundell-Bond（系统GMM）的核心思想。本书将重点展示如何通过建立矩条件来识别因果效应，并讨论其对工具变量有效性的敏感性。 第四章：截面依赖与高维面板的处理 空间计量模型的初步概念： 介绍空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）的基本结构，以及如何检验和处理横截面依赖（Cross-Sectional Dependence）。 高维面板： 引入“随机系数模型”与“因子分析法”在处理大量截面单位（如国家、公司）时的应用，讨论如何通过提取共同因子来控制未观测的异质性。 --- 第三部分：工具变量法与因果识别（从相关到因果的飞跃） 这是本书的核心部分，专注于如何设计研究和选择估计方法，以实现稳健的因果推断。 第五章：工具变量法的深入应用 两阶段最小二乘法（2SLS）的深化： 详细分析工具变量的三个核心要求（相关性、外生性、排他性约束）的检验方法。重点讲解“弱工具变量”问题（Weak Instruments）的后果（如无限大的依测偏差）及检验（如F统计量）。 局部平均处理效应（LATE）： 在二值处理变量且存在异质性影响的场景下，精确阐述工具变量法识别的究竟是LATE，而非平均处理效应（ATE）。 第六章：准实验设计的计量策略 断点回归设计（RDD）： 区分清晰断点（Sharp RDD）与模糊断点（Fuzzy RDD）的处理。详细论述带宽（Bandwidth）选择的重要性、核函数的使用，以及如何利用协变量平衡性检验来加强结果的可信度。 双重差分法（DID）的进阶： 重点解析DID的核心假设——平行趋势（Parallel Trends）。介绍如何通过多时间点DID（Multiple Difference-in-Differences）和事件研究法（Event Study）来动态检验和展示平行趋势的合理性。 合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）： 专为单主体、多时间点的政策评估设计。详细介绍如何构建“合成对照组”的优化过程，以及该方法在评估重大政策干预（如州级立法、重大贸易协定）中的优势。 --- 第四部分：处理效应的异质性估计与选择模型 本部分聚焦于如何识别和估计不同个体从处理中获得的效应差异。 第七章：处理效应的异质性分析 异质性处理效应（HTE）： 介绍如何利用交互项、分层回归来初步探索异质性。深入讲解条件平均处理效应（CATE）的估计方法，如回归森林（Random Forests for CATE）的理论框架。 倾向得分匹配（PSM）的局限与改进： 详细讨论PSM在处理未观测到的混杂因素时的固有缺陷，并介绍如何结合PSM与IV（如2-Stage Matching）或PSM与DID进行更稳健的估计。 第八章：选择性偏差与样本选择模型 Heckman两步法与样本选择模型： 详细推导Heckman模型的结构模型，解释选择方程（Selection Equation）和结果方程（Outcome Equation）的联系。重点讲解如何通过选择方程的残差项（逆米尔斯比率）来校正样本选择偏差。 截断与删失数据： Tobit模型及其对随机误差正态性的依赖性。对比Tobit与分位数回归在处理截断数据时的表现。 --- 第五部分：时间序列分析的高级主题 本部分将计量方法应用于宏观经济学和金融时间序列，强调序列相关性、非稳定性和预测能力。 第九章：非稳定序列与协整分析 单位根检验的精细化： 从ADF检验到PP检验，再到KPSS检验，强调不同检验方法背后的零假设差异。 协整关系与误差修正模型（VECM）： 深入讲解Johansen检验的原理，如何确定协整秩（Cointegrating Rank），以及VECM如何将短期动态调整与长期均衡关系结合起来。 第十章：向量自回归模型（VAR）及其扩展 VAR模型的设定与结构化： 重点讲解如何通过Cholesky分解进行结构化VAR（SVAR），以及如何利用理论约束（零约束、符号约束）来识别经济冲击。 预测与脉冲响应函数（IRF）： 详细解释IRF的经济学含义，以及如何利用Bootstrap方法计算其置信区间，以评估政策冲击的动态影响路径。 --- 第六部分：高维数据与贝叶斯方法的桥梁 本书的最后部分引入了面向现代大数据环境的统计方法，为读者向更前沿的机器学习与计量经济学交叉领域过渡。 第十一章：机器学习在因果推断中的角色 双重/多重机器学习（Double/Debiased ML）： 介绍如何利用交叉拟合的思想，结合非参数回归模型（如梯度提升树或随机森林）来分离预测残差，从而获得对CATE的无偏估计。 因果森林（Causal Forests）： 侧重于如何修改决策树算法，使其在分裂节点时优先考虑异质性处理效应，而非单纯的预测精度。 第十二章：计量经济学的贝叶斯视角 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）基础： 简要介绍Metropolis-Hastings算法与Gibbs采样的核心逻辑。 贝叶斯回归模型： 对比贝叶斯与频率派方法的参数估计差异，重点展示贝叶斯方法在处理小样本、高维共线性或需要引入先验知识时的优势。 --- 适用对象 经济学、金融学、管理学、公共政策等专业高年级本科生和硕士研究生。 需要利用实证方法解决实际经济问题的研究人员、分析师和博士生。 学习成果 完成本书学习后，读者将能够独立设计严谨的计量研究方案，熟练运用现代统计软件（如Stata/R）对复杂数据结构进行建模，并能批判性地评估已发表文献中因果推断方法的有效性。本书强调的不仅仅是工具的掌握，更是对经济学假设和计量识别策略之间深刻联系的理解。

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这本书《计量经济学（下）》的价值，远不止于其理论的严谨性，更在于其指导实际操作的能力。作者在讲解模型的解释和诊断部分，做得尤为出色。他强调了模型结果的可解释性，并且详细阐述了如何通过各种统计检验（如F检验、t检验、卡方检验等）来评估模型的拟合度和参数的显著性。我印象深刻的是，书中对于残差分析的详细指导，包括如何检测异方差、自相关、正态性等，并且给出了相应的处理方法，例如White's heteroskedasticity-consistent standard errors等。这让我明白，即使模型基本形式正确，对残差的深入分析也是必不可少的。书中大量篇幅用于讲解如何将这些理论知识应用到实际的统计软件（如Stata、R等）中，并通过详细的输出结果解读，指导读者如何从软件输出中提取有用的信息，这对于初学者来说，无疑是巨大的帮助。我感觉自己能够更加自信地处理和分析经济数据了。

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《计量经济学（下）》给我带来的惊喜远远超出了我的预期。作者在讲解诸如格兰杰因果关系、协整关系等时间序列分析中的核心概念时，展现了其深厚的学术功底和独到的教学方式。我特别欣赏书中对非线性模型部分的阐述，比如关于阈值回归模型（Threshold Regression）的应用，它能够帮助我们分析当某个变量超过某个阈值时，其对另一个变量的影响会发生显著变化的情况，这在经济学研究中非常普遍。作者在介绍这些模型时，不仅给出了详细的理论推导，还结合了丰富的实例，比如分析经济危机对股市波动的影响，或者教育水平对收入的影响是否在某个临界点发生改变，都让我们对模型的应用有了更直观的认识。书中对于模型诊断和残差分析的讲解也十分到位，让我们学会如何判断模型的拟合优度以及是否存在潜在的问题。总而言之，这本书让我对计量经济学这门学科有了更深刻的认识，也激发了我进一步深入研究的兴趣。

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我一直认为，一本好的教科书，不仅要传授知识，更要激发读者的思考。《计量经济学（下）》无疑做到了这一点。作者在探讨断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）时，用了很多生动的例子，比如分析某个教育改革项目对学生成绩的影响，只要学生的分数恰好在改革的界限线上，那么RDD就能相对有效地估计出改革的真实效果。这种基于“自然实验”的思路，让我对因果推断有了全新的认识。书中对多重共线性、异方差性、自相关等经典计量问题的讨论，也都极其详尽，并且提供了多种处理方法，例如广义最小二乘法（GLS）等。更令我印象深刻的是，作者在讲解这些概念时，并非孤立地呈现，而是将其与实际经济数据分析紧密结合，让我们看到这些统计“故障”在真实世界中的表现以及如何去解决。整本书读下来，我感觉自己仿佛在一位经验丰富的向导的带领下，穿越计量经济学的迷宫，最终豁然开朗。

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这本《计量经济学（下）》的封面设计，就透着一股严谨而深邃的气息，简约的线条勾勒出理论的骨架，恰到好处的色彩运用则暗示着其背后蕴含的丰富数据和实际应用。我拿到书的那一刻，就仿佛踏上了一条探索经济世界奥秘的旅程。这本书的编排逻辑清晰得令人赞叹，从基础的统计模型延伸到更为复杂的动态分析，每一章都像一块精心打磨的拼图，前后的关联性自然而然，丝毫不显突兀。作者在引入新概念时，总是循序渐进，先给出直观的解释，再辅以严谨的数学推导，这种处理方式对于像我这样非数学专业的读者来说，无疑是一大福音。我尤其喜欢书中关于时间序列分析的部分，它不仅仅是罗列公式，而是通过大量的案例，生动地展示了如何用计量模型去解读通货膨胀、失业率等宏观经济指标的波动，以及如何预测未来的经济走向。其中，ARIMA模型、VAR模型等经典方法的讲解，都非常到位，并且作者还提及了它们在不同场景下的适用性与局限性，这让我对这些工具的理解更加透彻，也学会了如何批判性地看待模型结果。整本书读下来，我感觉自己对经济现象的洞察力提升了不少，也更有信心去处理和分析经济数据了。

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我购买《计量经济学（下）》纯粹是出于对这门学科的好奇，但阅读体验却远远超出了我的想象。作者在处理非参数计量方法时，思路清晰，逻辑严谨。他介绍了诸如核密度估计（Kernel Density Estimation）和局部多项式回归（Local Polynomial Regression）等方法，这些方法在不需要对函数形式做过多假设的情况下，就能够有效地估计变量之间的关系。这对于研究那些理论基础尚不完善或者关系形式复杂的经济现象非常有帮助。书中通过一些形象的比喻，将复杂的数学概念讲解得深入浅出，例如他用“在信息模糊的情况下，选择离当前最近的数据点进行预测”来解释局部回归的思想。此外，书中还涉及了一些关于贝叶斯方法和机器学习在计量经济学中的应用，这些前沿内容让我对这门学科的未来充满了期待。总而言之，这本书不仅巩固了我对经典计量方法的理解，更拓宽了我对计量经济学研究范畴的认知。

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《计量经济学（下）》为我打开了理解经济世界的新视角。作者在对模型选择和模型设定进行讨论时，展现了其深刻的洞察力。他强调了奥卡姆剃刀原则，即在解释力相当的情况下，选择最简单的模型，同时又指出了过度简化模型可能带来的信息损失。我尤其赞赏书中关于信息准则（如AIC、BIC）的介绍，它们为我们在多个备选模型之间进行客观选择提供了量化的依据。此外，书中还讨论了模型误设（model misspecification）可能带来的后果，以及如何通过各种诊断检验来识别和纠正模型误设。例如，在分析通货膨胀与失业率的关系时，作者展示了如何通过引入滞后项、交互项等来改进模型，以更好地捕捉变量之间的复杂动态关系。书中对贝叶斯计量经济学也有所提及，这让我对计量经济学的最新发展方向有了初步的了解，感到非常兴奋。

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《计量经济学（下）》带给我的，不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的重塑。在阅读过程中，我常常被作者严谨的逻辑和深刻的洞察力所折服。他对于模型假设的讨论，以及对模型失效情况的分析，都极其详尽，这让我明白，任何模型都只是对现实的一种近似，理解其局限性与应用范围至关重要。我尤其对书中关于 Guilbert-Granger因果检验的阐述印象深刻，它帮助我理解了变量之间是否存在“预示”关系，这在宏观经济预测和政策分析中具有重要的指导意义。同时，作者对联立方程模型的介绍，也让我认识到，现实中的经济现象往往是相互影响、相互作用的，单一的回归模型可能无法完全捕捉这种复杂性。如何处理内生性问题，以及选择合适的识别策略，在书中都有深入的讲解。这本书的语言风格也十分吸引人，作者善于用提问的方式引导读者思考，激发我们的求知欲。读完这本书，我感觉自己对经济数据的解读能力有了质的飞跃，看待经济问题也更加全面和深入了。

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这本《计量经济学（下）》绝对是一部值得反复研读的经典之作。作者在处理诸如面板数据、时间序列数据等复杂数据结构时，表现出了非凡的功力。我对书中关于双重差分法（DID）的讲解尤其赞赏，它不仅仅给出了数学公式，更通过对政策评估等实际场景的细致分析，让我们理解了如何通过对比政策实施前后以及处理组和控制组的差异，来科学地衡量政策效果。这种严谨的逻辑和贴近实际的应用，让我对计量方法产生了更深的敬畏。此外，书中对最大似然估计（MLE）的介绍，也让我对参数估计有了更深的理解，认识到在某些情况下，MLE比普通最小二乘法（OLS）具有更好的统计性质。作者在讲解时，总是会不厌其烦地解释每一个步骤的原理和意义，确保读者能够真正理解。书中大量精选的案例，涵盖了微观经济学、宏观经济学和金融学等多个领域，这使得本书的适用范围非常广泛。阅读这本书，就像是在与一位经验丰富的经济学家进行深度交流，受益匪浅。

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《计量经济学（下）》这本书的独特之处在于，它并没有仅仅停留在理论的象牙塔中，而是将计量经济学与现实世界的经济活动紧密地联系起来。作者在讲解诸如动态面板模型（Dynamic Panel Models）时，对于如何处理滞后被解释变量和个体固定效应带来的内生性问题，给出了非常详细的解释和多种估计方法，例如Arellano-Bond GMM等。这让我明白，在分析经济增长、人力资本积累等问题时，时间维度上的动态关系至关重要。书中引用的案例研究，涵盖了从微观的家庭消费行为到宏观的国际贸易摩擦，都展示了计量经济学在分析复杂经济现象中的普适性。我特别喜欢书中关于广义似然比检验（Generalized Likelihood Ratio Test）的章节，它让我理解了如何在这种更一般的框架下进行模型假设检验，这在比较不同模型或检验特定经济理论时非常有用。读完这本书，我不仅掌握了计量工具，更重要的是学会了如何用计量思维去理解经济世界。

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拿到《计量经济学（下）》的时候，我其实带着一丝忐忑，毕竟“计量经济学”这个词听起来就充满了挑战。然而，翻开书页的那一刻，这种顾虑便烟消云散了。作者的语言风格非常独特，既有学术的严谨，又不失生动的描绘，仿佛在娓娓道来一个精彩绝伦的经济故事。他善于使用类比和图示来解释抽象的概念，比如在讲解异方差性时，他用了一个关于“不同家庭收入水平对消费支出影响差异”的生动例子，一下子就将枯燥的理论变得鲜活起来。更重要的是，这本书没有仅仅停留在理论层面，而是大量引用了现实世界中的数据和研究案例，这让我深刻体会到计量经济学在解决实际经济问题中的强大力量。我特别被书中关于面板数据分析的章节所吸引，它讲解了如何同时考虑个体和时间维度上的信息，这在分析跨国公司运营、区域经济发展等问题时尤为重要。对固定效应模型和随机效应模型的深入剖析，以及如何进行模型选择，都让我受益匪浅。此外，书中关于因果推断的章节，例如工具变量法和差分中差法，更是为我打开了一扇新的大门，让我理解了如何更科学地识别经济变量之间的因果关系，而不仅仅是相关性。这本书的实用性，绝对是我见过最高的。

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