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出版者:

作者:张晓峒

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页数:394

译者:

出版时间:2009-3

价格:45.00元

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isbn号码:9787111265757

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应用数量经济学：洞察经济现象的量化工具箱 本书旨在为读者提供一套深入理解现代经济运行的量化分析工具。在信息爆炸、数据驱动的时代，经济学已不再是纯粹的理论思辨，而是高度依赖数据支撑和模型验证的实证科学。从个体消费决策到宏观经济政策的制定，从金融市场的波动到产业结构的演变，几乎所有经济现象的背后，都隐藏着可被量化的规律和趋势。本书正是为了揭示这些规律，教授读者如何运用数学、统计学以及计算方法，将抽象的经济理论转化为具体可操作的分析框架，从而更精准地把握经济的脉搏。 核心理念：理论与实践的桥梁 本书的核心理念在于强调经济学理论的“应用性”和分析方法的“数量化”。经济理论为我们提供了理解经济世界的基本框架和逻辑，但这些理论若要真正指导实践，就必须与现实数据进行对接。数量经济学正是扮演了这座桥梁的角色，它将严谨的数学模型与丰富的经济数据相结合，使我们能够： 检验理论的有效性： 通过统计方法，我们可以检验某个经济理论是否符合现实世界的观察，并在多大程度上得到数据的支持。例如，当货币政策调整时，我们可以运用计量经济学模型来量化其对通货膨胀或就业的影响程度，从而判断理论预测的准确性。 量化经济变量之间的关系： 经济世界充满了各种变量之间的相互影响。数量经济学提供了统计工具，帮助我们估计这些影响的大小和方向。例如，我们可以量化教育水平对个人收入的影响，或者研发投入对企业生产效率的影响。 预测未来经济走势： 基于历史数据和建立的经济模型，我们可以对未来的经济变量进行预测，为企业决策、政府规划和个人投资提供参考。例如，通过时间序列分析，我们可以预测未来几年的GDP增长率、商品价格等。 评估政策效果： 无论是财政政策、货币政策，还是产业政策，其有效性都需要通过量化分析来评估。数量经济学能够帮助我们设计合理的实验或利用现有数据，量化政策的边际效应、成本效益以及可能存在的副作用。 内容体系：从基础到前沿的量化之旅 本书的体系设计循序渐进，从经济学分析的基础工具出发，逐步深入到更为复杂的量化方法和前沿应用。 第一部分：经济分析的数学与统计基石 本部分将为读者打下坚实的数学和统计学基础，为后续的数量分析做好铺垫。 微积分与最优化： 经济学中的许多问题都涉及到资源的稀缺性和效率最大化。微积分，特别是导数和积分，是理解边际概念、分析成本、收益和效用函数变化的关键。本书将介绍如何运用微积分求解边际成本、边际收益，以及如何通过最优化方法找到利润最大化或效用最大化的最优解。例如，我们将探讨企业如何在给定成本约束下确定最优产量，或者消费者如何在预算限制下最大化自身效用。 线性代数： 经济模型常常表现为方程组，尤其是在宏观经济学和计量经济学中。线性代数，包括向量、矩阵及其运算，是处理这些方程组、理解模型结构以及进行矩阵运算的核心工具。我们将学习如何利用矩阵表示经济模型，如何求解线性方程组，以及它在最小二乘法等估计方法中的作用。 概率论与数理统计： 经济现象往往带有不确定性，概率论和数理统计是处理这种不确定性的必备工具。本书将涵盖概率分布、期望、方差、假设检验、置信区间等基本概念。例如，我们将学习如何描述随机变量的分布，如何进行统计推断，以判断观察到的差异是否具有统计显著性，还是仅仅由于随机波动。 第二部分：计量经济学——量化经济关系的核心 计量经济学是数量经济学中最核心、应用最广泛的分支。本部分将系统介绍计量经济学的基本模型和方法。 一元与多元线性回归模型： 这是计量经济学中最基础也最重要的模型。我们将深入讲解普通最小二乘法（OLS）的原理，如何估计模型参数，如何解释回归系数，以及如何检验模型的拟合优度和假设。我们将通过实际例子，如分析广告支出对销售额的影响，或者家庭收入对消费支出的影响，来展示回归模型的应用。 模型假设与违背： 现实数据往往不能完美地满足OLS模型的假设。本书将详细讨论异方差、自相关、多重共线性等常见问题，并介绍相应的诊断方法和修正技术，如加权最小二乘法、广义差分法等，以确保估计结果的有效性和可靠性。 虚拟变量： 如何在回归模型中纳入定性变量（如性别、地区、政策实施与否）？虚拟变量的引入将为我们解决这一问题提供强大的工具。我们将学习如何构造和解释虚拟变量，以及它在分析结构性变化、政策效应等方面的应用。 时间序列分析基础： 经济数据常常是按时间顺序收集的，时间序列数据具有特殊的性质。本部分将介绍时间序列数据的基本特征，如平稳性、自相关性，以及ARIMA模型等基本的时间序列模型，用于分析和预测具有时间依赖性的经济现象，例如股票价格波动、通货膨胀率预测等。 面板数据模型： 面板数据同时包含个体和时间维度，能够更有效地控制个体异质性和时间效应。本书将介绍固定效应模型和随机效应模型，以及它们在分析企业效率、居民行为等方面的应用。 第三部分：高级量化方法与应用 在掌握了计量经济学的基础后，本书将进一步介绍一些更高级的量化技术，并展示它们在不同经济领域的应用。 工具变量法与双重差分法： 在存在内生性问题（如遗漏变量、互为因果）时，OLS估计将产生有偏和不一致的估计量。本书将详细介绍工具变量法（IV）和双重差分法（DID）等处理内生性问题的常用方法，并给出相应的应用场景，例如，在教育对收入的影响研究中，如何处理教育选择的内生性问题。 离散选择模型： 许多经济决策是离散的，如选择购买还是不购买某种商品，选择何种交通工具出行。本书将介绍Logit和Probit模型，用于分析这些离散选择行为，并应用于消费者行为、劳动力市场等研究。 动态模型与扰动模型： 经济现象往往具有动态特征，当前的决策可能受到过去行为的影响，或者变量之间的关系会随时间演变。本书将介绍动态面板数据模型，以及如何处理模型中的序列相关和异方差问题。 结构方程模型： 当需要同时估计多个相互关联的变量以及测量误差时，结构方程模型（SEM）提供了一个强大的框架。本书将介绍SEM的基本概念和应用，例如在消费者满意度模型中，如何同时考虑多个潜在变量（如产品质量、服务水平）对满意度的影响。 机器学习在经济学中的应用： 随着大数据时代的到来，机器学习算法在经济学分析中的应用日益广泛。本书将介绍一些常用的机器学习方法，如决策树、随机森林、支持向量机等，并探讨它们在预测、分类、异常检测等方面的潜力，例如，利用机器学习模型预测信贷违约风险。 第四部分：量化分析在关键经济领域的实践 本部分将通过案例分析，展示如何将前述的量化工具应用于具体的经济学研究领域。 宏观经济学： 如何利用时间序列模型预测GDP增长、通货膨胀？如何量化货币政策和财政政策的传导机制？如何构建动态随机一般均衡（DSGE）模型来模拟经济波动？ 微观经济学： 如何运用回归分析研究消费者行为（如价格弹性、收入弹性）？如何利用离散选择模型分析企业的产品定价策略？如何量化外部性对市场效率的影响？ 金融学： 如何利用计量经济学模型评估股票收益的风险与回报？如何构建资产定价模型？如何进行金融市场波动预测？ 劳动经济学： 如何量化教育、经验对工资的影响？如何分析失业的决定因素？如何评估就业政策的效果？ 产业经济学： 如何利用回归分析研究行业集中度与盈利能力的关系？如何评估反垄断政策的效果？如何量化技术进步对产业升级的影响？ 学习目标与读者定位 本书的目标读者群广泛，包括： 经济学专业学生： 为本科生和研究生提供扎实的数量经济学理论基础和实操技能。 相关学科研究者： 为社会学、心理学、政治学等领域的学者提供量化分析的工具，以增强其研究的严谨性和实证性。 数据分析师与研究员： 帮助他们在工作中更有效地处理和分析经济相关数据，为决策提供科学依据。 政策制定者与管理者： 提升其对经济数据和量化分析报告的理解能力，做出更明智的政策和管理决策。 通过本书的学习，读者将能够： 熟练掌握并应用主流的计量经济学模型和统计分析方法。 能够独立进行经济数据的收集、清洗、整理和分析。 能够运用量化方法对经济理论进行实证检验和拓展。 能够撰写具有说服力的量化研究报告。 培养对经济现象进行数据驱动式思考和分析的能力。 本书不仅仅是一本理论教材，更是一本操作指南。我们将尽可能地结合 R、Python 或 Stata 等常用统计软件，通过大量的实操案例，让读者在实践中学习和巩固所学知识。我们相信，掌握了数量经济学的工具，你将能够更清晰地洞察经济世界的运行逻辑，更自信地驾驭数据，从而在复杂多变的经济环境中做出更优的决策。

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坦白说，我购买这本《应用数量经济学》的主要动机，其实是想找一本能帮助我快速掌握现代商业数据分析中那些“高大上”的量化模型的书。我之前看过一些入门级的统计书，但总觉得和实际工作中的复杂决策场景有点脱节。这本书一开始的章节，虽然讲了基础的OLS，但很快就进入了非线性模型和时间序列分析的领域。最让我惊喜的是它对“大数据”背景下计量模型局限性的讨论。作者非常清醒地指出，在数据量爆炸的时代，仅仅依靠大数据和机器学习模型是不够的，我们依然需要坚实的经济学理论来指导特征选择和模型解释。特别是关于模型的可解释性（Interpretability）那一部分，书中对比了机器学习模型（如随机森林、XGBoost）和结构化经济学模型在决策支持方面的优劣，这种跨领域的对话，让我对未来量化分析的方向有了更清晰的认识。虽然书中某些高级模型的推导过程我可能需要结合其他资料来深化，但它成功地搭建了一个宏观的知识框架，指明了学习的方向。

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我通常对这类偏向硬核的学术书籍抱持着谨慎乐观的态度，因为很多时候，为了追求严谨性，作者往往会牺牲掉必要的趣味性。然而，《应用数量经济学》在这方面做得出乎意料地平衡。它的行文风格介于严谨的学术论文和生动的课堂讲授之间。作者的语言既保持了经济学研究的精准性，又避免了过度学术化的晦涩。例如，在讨论波动率建模（Volatility Modeling）时，作者没有直接跳到复杂的GARCH族模型，而是先用金融市场的一个小插曲来引入“时间非恒定方差”的概念，这种“讲故事”的引入方式，让我对时间序列的动态特性有了更直观的理解。此外，书中穿插的一些“历史脚注”，简要介绍了某些关键方法论的诞生背景，也让这部厚重的著作有了一丝人情味，不至于让人觉得只是冷冰冰的公式集合。总的来说，这本书成功地将数量经济学这门原本有些“高冷”的学科，变得更加触手可及，是一本值得反复研读的工具书。

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这本《应用数量经济学》的封面设计倒是挺吸引眼球的，设计风格偏向现代简约，配色上用了比较沉稳的深蓝和米白，感觉一下就提升了书籍的专业度。我本来是抱着学习一些前沿经济学模型的态度来的，但拿到书后，发现它在理论构建上确实下了一番功夫。书中对计量经济学基础概念的梳理非常扎实，从最基本的回归分析到更复杂的面板数据模型，逻辑链条衔接得非常流畅。特别是作者在解释一些高阶统计概念时，采用了大量的图表辅助说明，这一点对于我们这些非纯数学背景出身的读者来说，简直是福音。很多教科书在讲到“内生性”或者“工具变量法”的时候，总是一堆公式堆砌，让人看得云里雾里，但这本书里，作者似乎特别注重“直觉”的培养，总是先用一个生活化的例子把问题抛出来，再引出数学工具，让人在理解应用场景的同时，也掌握了背后的原理。如果说有什么小小的遗憾，可能是在某些经典案例的选取上，略微偏向欧美成熟市场，如果能增加一些新兴市场的具体案例分析，那对于国内读者来说，会更具参考价值。不过总的来说，作为一本工具书，它在严谨性和易读性之间找到了一个很好的平衡点。

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我花了周末整整两天时间来“审阅”这本《应用数量经济学》，感受最深的就是其内容的广度和深度并存。我关注的领域主要集中在宏观经济政策的量化评估上，所以通常我会先翻到后面关于冲击效应和因果推断的那几个章节。这本书在这方面的处理方式很新颖，它没有停留在传统的假设检验层面，而是大量引入了准自然实验（Quasi-Experiment）的设计思路，比如DID（双重差分法）的变体、断点回归（RDD）的精妙应用。让我印象特别深刻的是它对“识别策略”（Identification Strategy）的强调。很多初级读物只是告诉你怎么跑回归，但这本书却在反复提醒读者：跑回归之前，你必须先想清楚你的模型在识别什么，你的因果链条在哪里。这种思维层面的引导，远比单纯的公式堆砌要宝贵得多。作者在介绍这些复杂方法时，似乎有意控制了数学符号的密度，转而采用了一种叙事性的方式来描述模型构建的过程，让读者仿佛在跟随作者一起进行一次严谨的学术探险。对我来说，这已经超出了教科书的范畴，更像是一本应用研究方法的“实战指南”。

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这本书的装帧和排版，说实话，比起我手头上的几本经典教材要友好得多。纸张质量不错，墨色清晰，长时间阅读下来眼睛不会那么容易疲劳。更重要的是，它的章节组织结构非常贴合“应用”这个主题。它不是按照数学难度来排序，而是按照经济学研究的实际流程来组织的。比如，它会先讨论一个研究问题，然后引出需要克服的数据挑战（如截尾、选择偏误），最后才介绍解决这些挑战的量化工具。这种“问题导向”的编排方式，极大地增强了阅读的连贯性和代入感。我特别欣赏作者在每一章末尾设置的“实务反思”环节，那里会总结该方法在实际应用中可能遇到的“陷阱”，比如数据质量问题、模型假设不成立的后果等。这使得整本书不仅仅是知识的传递，更像是一种经验的传承，避免了读者在实际操作中因为理论与实践脱节而走弯路。对于正在尝试将课堂理论应用于实际商业项目的人来说，这种实战性的提醒是极其宝贵的。

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推导很详细

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一入经院深似海....被计量坑死了

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我恨计量经济学和教授老头儿！！！这辈子都不会忘记这门课，不会忘记反来复去做报告，不会忘记自己抱头在床上默默地哭……T.T

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统计+截面分析+时间序列+面板简介 其实晓峒老师每本书里这基本部分讲的都差不多，这本挺全的。我是晓峒老师脑残粉。

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欢哥说，外国的课本是给不会的人看的，中国的课本是给会的人看的。太对了。这个书，让一个具有一般高等数学知识的人了解计量经济学的思想与方法，绝无可能，所有思考的痕迹全部被抹掉了。每一条假设对应的作用，构建每一个统计量的思路，甚至每一个符号背后的意义，这些问题都很复杂，对于理解计量在干什么是绕不开的，我在看了外国教材之后，又跟欢哥讨论了半天才让一些问题渐渐明朗，然而如果你只看中国的教材，你完全无法意识到问题的存在，只能怀疑自己的智商。当然，如果你选了南开大学近年的计量课程，你还会怀疑老师的智商。