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出版者:Wiley

作者:R. Carter Hill

出品人:

页数:608

译者:

出版时间:2007-11-27

价格:USD 631.96

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471723608

丛书系列:

图书标签:

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经济学家的工具箱：掌握数据驱动的洞察力 在当今世界，经济现象无处不在，从股票市场的波动到通货膨胀的压力，从就业率的变化到消费模式的演进。这些现象并非孤立存在，而是相互关联，遵循着一套内在的逻辑和规律。要理解这些复杂的经济力量，深入分析并做出明智的决策，就离不开一套严谨的分析框架和实用的工具。本书旨在为所有渴望解锁经济世界奥秘的读者提供这样一个强大的工具箱，帮助他们掌握理解和解释经济数据的能力。 本书并非仅仅罗列枯燥的理论，而是聚焦于“如何做”——如何将抽象的经济理论转化为可操作的实证分析。我们相信，真正的经济学理解源于对真实世界数据的巧妙运用。因此，本书将带领你踏上一段从基础概念到高级应用的全方位探索之旅。 启航：奠定坚实的理论基石 我们将从经济学分析的核心——回归分析——开始。你将学习其基本原理，理解自变量和因变量之间的关系是如何被量化的。我们将详细阐述简单线性回归模型，让你掌握如何估计模型参数，并理解这些参数的经济学含义。同时，你也将学习如何评估模型的拟合优度，例如 R² 的含义及其局限性，以及 T 检验和 F 检验在评估模型整体显著性方面的作用。 深入：应对数据中的复杂性 现实世界的数据往往比理想模型复杂得多。本书将引导你逐步应对这些挑战。你将学习多重线性回归模型，理解当存在多个解释变量时，如何分离它们对被解释变量的独立影响。我们将深入探讨假设检验在多重回归中的应用，以及如何解读系数的符号和大小，以揭示经济变量之间的内在联系。 在数据分析过程中，我们还会遇到各种可能影响回归结果准确性的问题。本书将详细介绍并提供解决方案。例如，异方差性（误差项的方差不恒定）会导致参数估计无效，我们将学习如何识别它，并掌握使用异方差稳健标准误等方法来修正估算结果。自相关性（误差项之间存在相关性），尤其在时间序列数据中常见，我们将探讨其成因，并介绍广义最小二乘法（GLS）等处理方法，以获得更可靠的估计。 此外，多重共线性（解释变量之间高度相关）会使得参数估计不稳定，难以解释。本书将提供诊断多重共线性的工具，如方差膨胀因子（VIF），并讨论如何通过移除变量或进行变量变换来缓解这一问题。内生性（解释变量与误差项相关）是另一个重要的挑战，它可能导致回归系数的偏差。我们将介绍工具变量（IV）法等解决内生性问题的关键技术，这对于理解因果关系至关重要。 拓展：时间序列的动态世界 许多经济现象具有时间依赖性，其未来的走向往往与过去的行为密切相关。本书将为你打开时间序列分析的大门。你将学习如何处理时间序列数据，理解平稳性、自回归（AR）模型和移动平均（MA）模型的基本概念，并掌握如何构建和解释ARMA模型。 随着分析的深入，你还将接触到更复杂的模型，例如自回归积分滑动平均模型（ARIMA），它可以处理非平稳时间序列。本书将详细阐述这些模型的原理和应用，帮助你理解经济周期的波动、通货膨胀的动态变化以及金融市场的趋势。此外，我们将介绍协整（cointegration）的概念，当多个非平稳时间序列变量之间存在长期均衡关系时，协整分析能够揭示它们之间的相互作用，为理解宏观经济的长期动态提供宝贵的视角。 模型选择与评估：追求最优解释 在构建经济模型时，选择最能解释数据的模型至关重要。本书将引导你掌握模型选择的标准，如赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），这些准则能在拟合优度和模型复杂度之间找到平衡。你还将学习如何进行模型诊断，检查模型的假设是否得到满足，并理解残差分析在发现模型问题中的重要性。 数据驱动的洞察：理论与实践的桥梁 本书不仅教授统计方法，更强调其在经济学研究中的实际应用。你将通过一系列精心设计的案例研究，了解如何在实际经济问题中运用这些工具。无论是分析消费者行为、评估政策效果，还是预测经济趋势，本书都将提供清晰的步骤和具体的指导。 目标读者 本书适合所有对经济学实证分析感兴趣的读者，包括： 经济学专业的学生： 为你在课堂之外提供更深入、更全面的实证方法学习。 金融从业者： 掌握量化分析工具，提升投资决策和风险管理的精准度。 市场研究人员： 运用数据洞察消费者行为和市场趋势，制定更有效的营销策略。 政策制定者： 评估政策效果，预测经济影响，为科学决策提供数据支持。 任何渴望理解经济世界的人： 无论你的背景如何，只要你对经济现象背后的规律充满好奇，本书都将是你不可或缺的学习伙伴。 通过本书的学习，你将不再是旁观者，而是能够运用经济学家的眼光和工具，深入解读数据，发现隐藏的模式，并最终形成自己独立的、基于证据的判断。准备好迎接这场数据驱动的洞察之旅吧！

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这本书的封面设计，乍一看上去就透着一股严谨和专业范儿，那种深沉的色调，配上清晰的字体，让人立刻感受到这不是一本泛泛而谈的入门读物，而是真正深入到计量经济学核心领域的力作。初次翻开时，我特别关注了它的章节编排，发现作者在知识的递进上处理得非常巧妙。他们没有急于抛出复杂的模型，而是先用扎实的数理基础和概率统计知识打底，这对于那些想系统性重温基础的读者来说，无疑是个福音。我记得第一部分关于经典线性模型（CLM）的介绍，讲解得极其细致，对于异方差、自相关等经典问题的处理，不是简单地给出公式，而是深入剖析了它们产生的原因及其对估计量BLUE性质的影响，这种追根溯源的讲解方式，让原本枯燥的理论变得清晰易懂。特别是关于工具变量（IV）和广义矩估计（GMM）的引入，过渡得非常自然，作者似乎深知初学者在面对这些进阶工具时的困惑，所以每一步推导都力求详尽，图表和例子也恰到好处地辅助了理解，总体而言，它为构建坚实的计量经济学知识体系奠定了极佳的基石，读起来感觉每翻过一页，自己的理论功底都在稳步提升，那种扎实感是其他很多同类书籍难以比拟的。

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如果从工具书的角度来审视这本书，它在公式的清晰度和附录的实用性上，几乎做到了教科书的极致。我注意到，很多关键的统计量和分布函数的性质，都被清晰地整理在页眉或侧栏，方便读者快速查阅，这在赶着做回归分析或准备考试时，简直是神来之笔。更值得称赞的是，虽然它是一本理论导向的书籍，但它对计量软件的操作并没有完全回避。虽然没有直接给出特定软件的菜单式指令，但书中提供的许多回归结果的解读，以及如何根据残差图来诊断模型设定误区，都强烈暗示了读者应该将理论与软件实践相结合。例如，关于异方差的怀特检验（White Test）的解读，它不仅展示了检验的F值，更重要的是，它告诉读者如何根据残差的形态来推测模型中可能遗漏了什么变量，这种对“模型诊断”的重视，是将计量经济学从一门数学分支提升为一门实践科学的关键所在。总而言之，这本书的厚重感并非源于故作高深，而是知识密度的自然体现，它是一部值得反复阅读、时常翻阅的学术伙伴。

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深入到中后期，这本书的视野明显拓宽，开始触及现代计量经济学的前沿领域。我发现它对非参数估计方法和半参数方法的介绍，比我预期的要深入得多。要知道，很多教材在这个阶段往往只是浅尝辄止，点到为止，但这里却花了大篇幅来解释核回归和平滑样条函数的原理和实际应用中的权衡，这对想要跟上时代步伐的研究生来说，无疑是巨大的加分项。此外，它对微观计量经济学中处理选择性样本（Selection Bias）和处理“错配”样本（Mismatch Samples）的讨论，也体现了作者对实际数据挑战的深刻理解。比如，它对倾向得分匹配（PSM）方法的介绍，不仅给出了统计推导，更深入探讨了其在匹配质量评估上的难点和陷阱，这远超了一本标准本科教材的范畴。这种对高阶主题的深入挖掘，使得这本书的生命周期很长，它既能满足初学者的基础需求，也能作为进阶研究者的重要参考书，其知识的深度和广度，绝对配得上其在学术界中的地位。

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这本书的真正价值，在我看来，体现在它对现实世界数据处理的关注程度上。许多教科书堆砌理论，但缺乏将理论付诸实践的桥梁，而这本著作在这方面做得相当出色。作者显然是深谙实证研究之道的，书中穿插了大量来自金融、宏观经济学甚至行为经济学领域的案例分析。比如，在讨论面板数据模型时，他们不仅解释了固定效应和随机效应的选择标准，还展示了如何利用真实的企业财务数据来检验管理层特征对公司绩效的影响，并且非常细致地讨论了在特定研究问题下，选择何种估计方法更为恰当。更让我惊喜的是，它对“内生性”这个计量经济学核心难题的探讨，处理得极为深刻和细致。作者没有止步于简单的双重最小二乘法（2SLS）的应用，而是扩展到了更复杂的非线性模型中的内生性处理，这对于正在进行毕业论文或独立研究的读者来说，简直就是一本实用的操作手册。阅读这些案例，我感觉自己不仅仅是在学习公式，而是在学习如何像一个经验丰富的经济学家一样去思考和设计实证研究。

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语言风格上，这本书给我留下了一种沉稳且略带学术幽默感的印象。它摒开了一般学术著作那种拒人于千里之外的冰冷感，虽然内容艰深，但作者的叙事方式却充满了引导性。当你被一个复杂的证明绕晕时，往往下一段文字就会用一种非常精炼的语言点破关键的直觉所在，让你豁然开朗。我尤其欣赏它在不同计量方法的对比中展现出的批判性思维。例如，在比较时间序列模型（如ARIMA）和截面回归模型时，它清晰地指出了各自的适用范围和局限性，而不是盲目推崇某一种“万能”的方法。这种辩证的叙述，促使读者不仅仅是接受既有知识，而是学会质疑和权衡。书中对假设条件的讨论也极其严格，对于每一个估计量的性质，作者都会明确指出其成立的先决条件，这使得读者在实际操作中能更审慎地评估模型的可靠性。这种亦师亦友的教学口吻，极大地降低了学习曲线的陡峭程度，让我在攻克难关时，总能感受到一种被有力支持的踏实感。

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Classical Econometrics Method介绍的比较翔实了~

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2010 fall

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2010 fall

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过了前面几章 还是蛮容易懂得

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是好书，可是我真不想再读了。