现代计量经济学（下册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:迈克尔 P.莫瑞

出品人:

页数:338

译者:费剑平

出版时间:2009-3

价格:46.00元

装帧:

isbn号码:9787111266242

丛书系列:经济教材译丛

图书标签:

• 经济学
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• 统计学
• 回归分析
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• 模型
• 数据分析
• 高级经济学
• 金融经济学
• 理论经济学

好的，这是一份关于一本名为《现代计量经济学（下册）》的图书的详细简介，内容旨在涵盖计量经济学领域的重要主题，但不提及该书本身的内容，字数约为1500字。 --- 《计量经济学前沿：从基础理论到高级应用》 引言：数据的力量与经济学的交汇 在全球化和信息技术飞速发展的今天，经济决策的制定越来越依赖于经验证据和量化分析。传统经济理论构建了描述经济现象的宏大框架，但要将这些理论付诸实践，转化为可检验的假设和可操作的政策建议，离不开计量经济学这门学科的支撑。计量经济学作为连接经济理论、数学和统计学的桥梁，为我们提供了一套严谨的工具箱，用以探究经济变量之间的因果关系、预测未来趋势以及评估政策效果。 本书《计量经济学前沿：从基础理论到高级应用》旨在深入探讨计量经济学领域的核心概念、经典模型以及近年来涌现出的前沿技术。我们致力于为读者提供一个全面而深入的学习路径，从经典线性回归模型的严格检验开始，逐步过渡到处理复杂非线性关系和面板数据分析的先进方法。本书的结构设计，旨在平衡理论的严谨性与实际操作的可行性，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 第一部分：经典计量模型的稳健性检验与超越 计量经济学的基石是线性回归模型，即普通最小二乘法（OLS）。然而，在现实世界的经济数据中，OLS的假设条件往往难以完全满足。本部分将详细剖析违反经典线性模型假设（如异方差性、自相关性、多重共线性）可能带来的后果，并介绍处理这些问题的有效策略。 我们将首先考察异方差性问题。当误差项的方差不恒定时，OLS估计量虽然仍具有无偏性和一致性，但其标准误的估计将是错误的，从而导致统计推断失效。我们不仅会介绍White检验、Breusch-Pagan检验等诊断方法，还将重点讲解如何使用稳健标准误（如Huber-White估计）来修正推断的可靠性。 接着，我们将深入研究时间序列数据中的自相关问题。经济数据，尤其是宏观经济和金融数据，普遍表现出时间依赖性。本部分将详细介绍如何使用Durbin-Watson统计量、Breusch-Godfrey检验来检测序列相关性，并讨论广义最小二乘法（GLS）在消除序列相关性影响方面的优势。同时，如何处理异方差和自相关共存的情况，也将是本节的重点内容。 多重共线性的问题，即解释变量之间高度相关，会使得模型参数估计变得不稳定且难以解释，我们将探讨岭回归（Ridge Regression）和因子分析等处理手段，旨在提高模型估计的精度和稳定性。 第二部分：处理内生性与因果推断的挑战 经济学研究的核心目标之一是识别因果关系，即确定一个变量的变化是否真正“导致”了另一个变量的变化，而非仅仅是相关。然而，经济数据中普遍存在的内生性问题——包括遗漏变量偏差、测量误差以及反向因果关系——是实现准确因果推断的主要障碍。 本部分的核心内容围绕如何解决内生性展开。我们将从最基础的工具变量（IV）方法入手，详细阐述工具变量的选取标准（相关性和外生性）以及两阶段最小二乘法（2SLS）的实施过程。在此基础上，我们将探讨一系列更复杂的因果识别策略，例如面板数据中的固定效应模型（Fixed Effects Model），它有效地控制了不随时间变化的个体异质性。 对于非实验性数据中的因果推断，近年来发展起来的准实验方法尤为关键。我们将详述断点回归设计（RDD），它适用于那些处理分配基于某个连续变量的临界值的政策评估。同时，倾向得分匹配（PSM）作为一种平衡处理组和对照组的非随机分配方法，其原理、实施步骤以及潜在的局限性（如共同支撑的假设）都将得到细致的阐述。 第三部分：面板数据的深度挖掘与动态模型的构建 面板数据（Panel Data），即在多个个体（如国家、企业或家庭）上观测多个时间点的混合截面数据，提供了比纯截面或纯时间序列数据更丰富的信息。本部分将致力于挖掘面板数据的潜力。 我们将对比池化OLS模型、随机效应模型（Random Effects, RE）与固定效应模型（FE）的适用场景。Hausman检验将成为区分RE和FE选择的关键工具。对于存在序列相关和异方差的面板数据，我们还将介绍混合效应模型和动态面板模型，如Arrellano-Bond GMM（广义矩估计）估计，用以解决解释变量的滞后项可能内生化的问题。 此外，空间计量经济学正成为分析地理空间依赖性数据的有力工具。本部分将介绍空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM），帮助读者理解和量化空间溢出效应在经济现象中的作用。 第四部分：时间序列分析的进阶与宏观经济预测 时间序列分析是计量经济学中处理经济波动和预测的重要分支。本部分将聚焦于如何对经济时间序列进行平稳性检验（如ADF检验、KPSS检验），并讨论处理非平稳序列的差分和协整技术。 我们将深入探讨自回归移动平均（ARMA）模型及其扩展——自回归积分移动平均（ARIMA）模型，这是时间序列建模的基石。对于更复杂的波动性建模，ARCH/GARCH模型家族（如EGARCH、GJR-GARCH）将得到详细介绍，这些模型在金融风险管理和波动性预测中扮演着不可或缺的角色。 最后，本部分还将讨论多变量时间序列模型，特别是向量自回归（VAR）模型。VAR模型允许我们同时分析多个相互影响的经济变量（如利率、通货膨胀和产出），并通过脉冲响应函数（IRF）来追踪系统对外部冲击的动态反应。格兰杰因果关系检验作为VAR模型的衍生工具，也将被用于识别变量间的预测关系。 结语 本书《计量经济学前沿：从基础理论到高级应用》旨在为读者构建一个坚实的计量经济学知识体系，使其能够批判性地评估现有研究，并运用先进的计量技术解决复杂的经济问题。通过对理论框架的深入理解和对实际案例的模拟分析，我们期望读者能更好地驾驭海量经济数据，为经济理论的实证检验和政策制定的科学化贡献力量。掌握这些工具，即是掌握了理解现代经济世界的关键钥匙。

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《现代计量经济学（下册）》这本书，在我对经济学研究的探索之路上，无疑扮演了至关重要的角色。它系统地、深入浅出地介绍了现代计量经济学中那些令我一直感到好奇且难以掌握的高级方法。我一直认为，计量经济学是经济学研究的核心驱动力之一，而这本书则提供了一个极其详尽且实用的指南。书中对面板数据模型的阐述，如固定效应模型和随机效应模型的选择与应用，以及动态面板数据模型的处理，为我分析具有个体异质性和时间序列特征的数据提供了强大的武器。同样，在时间序列分析领域，书中对ARIMA模型、GARCH模型等经典模型的讲解，以及对单位根检验、协整检验等关键步骤的详细说明，都让我对经济波动的分析和预测有了更清晰的认识。尤其令我印象深刻的是，书中对因果推断方法的介绍，包括工具变量法、断点回归设计等，这些方法能够帮助我更准确地识别经济变量之间的因果关系，避免混淆效应，从而得出更具说服力的研究结论。作者在讲解过程中，始终坚持理论与实践相结合，通过大量的案例分析，将枯燥的统计概念变得生动有趣，也让我能够更好地理解这些方法在实际经济研究中的应用。这本书的阅读过程，不仅是知识的积累，更是思维方式的重塑，它让我对如何进行严谨的经济学研究有了更深刻的体会。

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这本书，作为《现代计量经济学》系列的下册，确实是一本能够极大地提升读者实证分析能力的优秀著作。在我学习的过程中，我深切感受到作者对于计量方法论的深刻理解和精妙的讲解。本书对各种高级计量模型进行了详尽的介绍，无论是面板数据模型中的固定效应、随机效应，还是时间序列模型中的ARIMA、GARCH，都讲解得非常透彻，并且对各种模型的假设条件、适用范围以及优缺点都做了清晰的阐述。我尤其欣赏书中关于工具变量法和断点回归设计的讲解，这些方法是解决内生性问题、进行可靠因果推断的利器，作者通过生动具体的案例，将这些复杂的方法变得易于理解和掌握。例如，在讲解断点回归时，作者就以教育政策的实施为背景，详细说明了如何利用断点附近的观测值来估计政策的平均处理效应，这种清晰的逻辑和严谨的论证，让我对因果推断有了更深刻的认识。此外，书中还涉及了离散选择模型、生存分析等内容，这些都是在特定经济现象研究中常用的方法。阅读这本书，不仅仅是学习知识，更是一种思维方式的训练，它教会我如何严谨地思考问题，如何选择合适的方法来分析数据，以及如何对研究结果进行合理的解释。

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这本《现代计量经济学（下册）》带给我的不仅仅是知识的更新，更是一种思维方式的重塑。在学习过程中，我深刻体会到了计量经济学是如何将抽象的经济理论与真实世界的数据紧密联系起来的。作者以其深厚的学术功底和严谨的逻辑思维，系统地梳理了现代计量经济学领域的重要方法和工具，无论是经典的回归分析，还是更前沿的面板数据、时间序列分析，亦或是工具变量法、断点回归设计等，都讲解得既透彻又富有启发性。书中大量的案例分析，更是将理论知识落地，让我能够清晰地看到这些方法在实际经济问题研究中的应用，比如如何分析政策效果，如何预测经济走势，如何理解市场行为等等。我尤其欣赏作者在讲解过程中，不仅仅是罗列公式和定理，而是深入浅出地阐释了每一种方法的理论基础、假设条件、适用范围以及潜在的局限性。这使得我在掌握方法的同时，也学会了批判性地思考，理解不同研究设计和统计方法的优劣势，从而能够更科学、更合理地选择和运用计量工具。此外，书中对统计软件（如Stata或R）的应用也有详细的指导，这对于我们这些希望将理论付诸实践的研究者来说，无疑是宝贵的财富。它就像一位循循善诱的老师，一步步引导我从门外汉蜕变为能够独立运用计量方法分析经济问题的学者。

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《现代计量经济学（下册）》的出版，填补了我近年来在高级计量经济学知识体系上的重要空白。我一直对如何量化经济现象、验证经济理论抱有浓厚的兴趣，而这本书正是满足了我的这一需求。它对各种高级计量模型的介绍，如非线性模型、离散选择模型、生存分析模型等，都进行了详尽的阐述。每一个模型的推导过程都清晰明了，每一个模型的应用场景也都得到了充分的说明。我尤其对书中关于工具变量法和内生性问题的讨论印象深刻。理解内生性问题是进行可靠因果推断的关键，而本书提供的多种处理内生性的方法，如两阶段最小二乘法、广义矩估计法以及各种识别策略，都让我受益匪浅。作者在讲解时，不仅提供了严谨的数学推导，还结合了生动的例子，比如在解释断点回归设计时，就以教育政策的实施为背景，说明了如何通过分析一个特定断点附近的数据来估计政策的平均处理效应。这种寓教于乐的方式，使得复杂的统计概念变得易于理解和接受。这本书的结构也十分合理，章节之间的逻辑关系紧密，层层递进，使得读者能够循序渐进地掌握高级计量经济学的知识。对于任何想要深入理解现代经济学研究方法，或者希望在各自领域进行实证研究的读者来说，这本书都是不可或缺的参考。

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这本书《现代计量经济学（下册）》就像一本秘籍，为我打开了计量经济学研究的更高境界。我一直对如何量化经济现象、检验经济理论抱有浓厚的兴趣，而这本书恰恰满足了我的这一求知欲。它系统地介绍了现代计量经济学中各种高级模型和方法，比如，书中对面板数据模型的深入讲解，涵盖了固定效应、随机效应以及动态面板模型的估计方法，这对于理解具有时空特征的经济现象非常有帮助。在时间序列分析方面，书中对ARIMA、GARCH等经典模型的阐述，以及对单位根检验、协整检验等重要概念的介绍，都为我提供了分析和预测经济行为的关键工具。我特别欣赏书中对因果推断方法的详细阐述，例如工具变量法、断点回归设计、双重差分法等，这些方法能够帮助我们有效地解决模型中的内生性问题，从而识别出真实的因果关系。作者在讲解这些方法时，不仅提供了严谨的数学推导，还结合了大量实际案例，这使得我在理解抽象理论的同时，也能够掌握其在实践中的应用。阅读此书，不仅是我知识的积累，更是我思维方式的提升，它教会我如何更科学、更审慎地对待经济数据和模型。

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当我翻开《现代计量经济学（下册）》时，我期待的是能够找到更深入、更系统的计量方法论。这本书没有让我失望，它确实为我打开了一个全新的视角。书中对面板数据模型和时间序列模型的讲解，是我尤其看重的部分。在实际经济分析中，我们经常会遇到跨越时间和空间的截然不同的数据，如何有效地利用这些数据，是决定研究质量的关键。本书对固定效应模型、随机效应模型、动态面板模型等面板数据方法的详细介绍，以及对ARIMA模型、GARCH模型、向量自回归（VAR）模型等时间序列方法的深入剖析，都为我提供了宝贵的工具箱。作者在讲解时，非常注重模型的假设和诊断，强调了在实际应用中如何检验模型假设、如何处理模型误设问题，以及如何解释模型的估计结果。例如，在讲解时间序列模型时，作者就详细阐述了单位根检验、协整检验等概念，并说明了这些检验对于模型选择和结果解释的重要性。此外，书中还介绍了一些重要的前沿方法，如因果推断中的倾向得分匹配法和双重差分法，这些方法在评估政策效果和项目影响方面具有重要的现实意义。这本书不仅教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“为什么这样做”，以及“这样做的合理性和局限性”。

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《现代计量经济学（下册）》这本书，对于我这样一个渴望提升实证研究能力的经济学爱好者来说，无疑是一场及时雨。我之前虽然接触过一些基础的计量经济学知识，但总觉得不够深入，在面对复杂的经济现象时，显得力不从心。这本书的出现，正好弥补了我的这一不足。它系统地介绍了现代计量经济学中的核心方法，从理论推导到模型应用，都做了详尽的阐述。我尤其欣赏书中对回归分析中各种常见问题的处理方法，比如多重共线性、异方差、序列相关性等，作者不仅给出了诊断的方法，还提供了相应的修正策略。这使得我在实际操作中，能够更加有信心和底气。此外，书中关于工具变量法的讲解，让我对如何解决模型中的内生性问题有了更深刻的理解。作者通过清晰的逻辑和具体的例子，解释了如何寻找合适的工具变量，以及如何运用两阶段最小二乘法进行估计。这种细致的讲解，对于初学者来说，是非常友好的。我还会经常翻阅书中关于模型诊断和选择的部分，这有助于我判断模型的有效性和适用性。总的来说，这本书是一本非常扎实的计量经济学教材，它为我打下了坚实的理论基础，也为我的实证研究提供了有效的指导。

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《现代计量经济学（下册）》是一本让我受益匪浅的学术著作。它不仅系统地梳理了现代计量经济学中的核心方法论，更重要的是，它以一种严谨而又富有启发性的方式，引导我深入理解了这些方法背后的逻辑和应用。书中对面板数据模型和时间序列模型进行了详尽的介绍，这对于我理解和分析具有时间和个体双重特征的经济数据至关重要。例如，书中对固定效应模型和随机效应模型的区分及其适用性的讲解，让我能够更准确地选择模型来处理个体异质性。同时，对于时间序列数据的处理，如单位根检验、协整检验以及ARIMA、GARCH等模型的应用，也为我提供了分析经济波动和预测未来趋势的有力工具。我尤其对书中关于因果推断的章节印象深刻，例如工具变量法、断点回归设计等，这些方法能够帮助我们解决模型中的内生性问题，从而进行更可靠的因果分析。作者在讲解过程中，总是能够将抽象的理论与生动的案例相结合，使得复杂的计量概念变得易于理解和接受。这本书不仅提升了我的理论知识，更重要的是，它为我今后的实证研究打下了坚实的基础，使我能够更自信地运用计量工具去探索经济世界的奥秘。

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《现代计量经济学（下册）》这本书，为我提供了一个全面而深入的计量经济学知识框架。我一直认为，计量经济学是连接理论与实践的桥梁，而这本书正是这座桥梁上的关键构件。它所涵盖的内容，从基础的模型到前沿的工具，都进行了细致而系统的介绍。我尤其对书中关于面板数据和时间序列数据的处理方法印象深刻。在处理现实经济问题时，我们经常会遇到具有时间维度和个体维度的复杂数据，如何有效地运用这些数据来得出可靠的结论，一直是我的一个挑战。本书详细讲解了固定效应模型、随机效应模型以及各种动态面板模型，同时也对时间序列的建模方法，如ARIMA模型、GARCH模型等进行了深入的剖析。作者在讲解过程中，不仅注重理论的严谨性，还非常强调方法的实际应用，通过大量的案例分析，将抽象的统计概念具体化，让我能够清晰地看到这些方法是如何被用来解答经济学中的重要问题的。此外，书中关于因果推断方法的介绍，如工具变量法、倾向得分匹配法、双重差分法等，更是为我提供了解决内生性问题和进行可靠因果识别的有力武器。这本书的阅读体验是极佳的，它既有深度，又有广度，是任何希望深入理解现代经济研究方法的读者都应该拥有的。

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作为一名对经济学研究充满热情的学生，《现代计量经济学（下册）》为我开启了通往更高级研究领域的大门。我一直对如何用严谨的统计方法来验证和发展经济理论感到着迷，而这本书正是这样一本引导性的著作。它系统地介绍了计量经济学中的各种高级模型和方法，例如，它深入探讨了面板数据模型，详细讲解了固定效应和随机效应模型的区别及其在不同研究情境下的适用性，还介绍了动态面板模型的估计方法，这对于分析具有滞后效应的经济现象至关重要。在时间序列分析方面，本书也进行了详尽的阐述，包括但不限于ARIMA模型、GARCH模型等，以及如何进行单位根检验和协整检验，这些都是理解和预测经济波动的关键工具。我尤其对书中关于因果推断的讨论印象深刻，例如工具变量法、断点回归设计等，这些方法能够帮助我们识别出真实的因果关系，避免混淆变量的影响。作者在讲解每一个方法时，都力求严谨，并且提供了大量的实例，这些实例往往来源于真实的经济研究，能够帮助我们理解这些抽象的理论在实践中是如何应用的。这本书的逻辑结构清晰，语言流畅，对于想要深入学习计量经济学，并希望在学术研究中取得突破的读者来说，无疑是一部不可多得的经典之作。

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