具体描述
《计量经济学导论:现代观点(第4版)》用简洁、准确的语言阐述了计量经济学研究的最新特点。与传统的教材不同，在陈述和解释假定时，作者完全放弃了非随机的或在重复样本中加以固定的回归元假定。这种方法更便于读者对计量经济学的理解和运用，是对传统计量经济学教学和研究的一个突破。《计量经济学导论:现代观点(第4版)》含有大量例题，许多是取自或受启发于应用经济学或其他领域的最新作品。
《计量经济学导论:现代观点(第4版)》适合各大专院校经济管理类专业本科生用作教材，也可供经济管理类教师及科研人员用作参考书。
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作者简介
杰弗里·M·伍德里奇，密歇根州立大学经济学特聘教授，1991年以来一直在该校任教。1986—1991年，伍德里奇博士曾担任麻省理工学院的经济学助理教授。他于1982年在加州大学伯克利分校获得计算机科学与经济学学士学位，并于1986年在加州大学圣迭戈分校获得经济学博士学位。伍德里奇博士曾在国际知名期刊上发表学术论文30多篇，参与过多部著作的写作，他还是《横截面与面板数据的计量经济分析》一书的作者。他的获奖项目包括：斯隆(Alfred P Sloan)研究奖，《计量经济理论》的Plurla Scripsit奖，《应用计量经济学杂志》的斯通(Richard Stone)爵士奖，以及在MIT三次获得研究生教学年度优秀教师奖。他还是计量经济学会和《计量经济学杂志》的资深会员。
目录信息
第1部分 横截面数据的回归分析
第2章 简单回归模型
第3章 多元回归分析：估计
第4章 多元回归分析：推断
第5章 多元回归分析：OLS的渐近性
第6章 多元回归分析：其他问题
第7章 含有定性信息的多元回归分析：二值(或虚拟)变量
第8章 异方差性
第9章 模型设定和数据问题的深入探讨
第2部分 时间序列数据的回归分析
第10章 时间序列数据的基本回归分析
第11章 用时间序列数据计算0LS的其他问题
第12章 时间序列回归中的序列相关和异方差
第3部分 高级专题讨论
第13章 跨时横截面的混合：简单综列数据方法
第15章 工具变量估计与两阶段最小二乘法
第16章 联立方程模型
第19章 一个经验项目的实施
附录
附录E 矩阵形式的线性回归模型
附录F 各章习题解答
附录G 统计学用表
参考文献
术语表
· · · · · · (收起)
读后感
高年级本科、硕士水平的经典计量经济教材！这本书绝对可以用“漂亮”二字概括，费剑平翻译的也很好，错误极少。少量的印刷错误主要集中于附录，可在网上下载本书英文电子版加以对照。 针对本科水平而言（侧重应用研究），本书Ch1--10,Ch12--16都是必学章节，基本上...
评分高年级本科、硕士水平的经典计量经济教材！这本书绝对可以用“漂亮”二字概括，费剑平翻译的也很好，错误极少。少量的印刷错误主要集中于附录，可在网上下载本书英文电子版加以对照。 针对本科水平而言（侧重应用研究），本书Ch1--10,Ch12--16都是必学章节，基本上...
评分译者文字功底不行，文字很生硬，看得很蛋疼，前后两句话不知道有什么因果关系~ 远不如萨缪尔森那本经济学翻译得友好
评分书本身当然是没问题的 但是要提示一下想买英文原版的人 这个引进版删除了附录A-D，其中很多内容我觉得还是挺重要的~ 其次，有的chapter可能前言比较长，出版社就删除了第一页，但这有时会导致该chapter第一个equation也顺带着被删除了，大家一定要留意。 至于第六版英文原版现...
评分分成上下册两本，纸质纯木浆制作，很白很光滑，是中文版的，美中不足就是后面的索引部分页码不对（因为是直接从英文版翻译过来的），不过还好吧，配合着英文版看就Perfect了，就是书比较贵。
用户评价
《计量经济学导论》这本书，给我的感觉就像是为我量身定制的“私人教练”，它用一种既专业又不失亲切的方式，一点一点地挖掘我潜藏的分析能力。我一直对那些用数据说话的学问充满好奇，但又苦于找不到合适的入门途径。《计量经济学导论》恰恰填补了这一空白。它不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启蒙。书中关于“模型构建”的部分，让我印象深刻。作者并没有直接展示如何套用公式，而是强调了模型选择的重要性，以及不同模型假设背后的经济学逻辑。他引导我思考，为什么要选择一个特定的模型，它的优点和局限性在哪里，以及在什么情况下，这个模型才最为适用。这种深入的思考过程，远比死记硬背公式要有效得多。我尤其欣赏书中对“内生性”问题的讲解，这是一个我之前从未接触过的概念，但在书中，作者通过生动的例子，如“教育年限与收入的关系”以及可能存在的“逆因果关系”，让我清晰地认识到，在现实世界中，变量之间并非总是简单的因果关系，存在着许多 confounding factors。这让我对数据的解读更加谨慎和深入，不再轻易下结论。书中还花了大量篇幅介绍如何评估模型的效果，比如 R-squared、t-statistic、p-value 等，这些统计量在书中被赋予了鲜活的生命，不再是冷冰冰的数字，而是判断模型好坏、解释变量重要性的有力证据。我感觉自己像是在进行一场侦探游戏，通过这些工具来揭示数据背后的真相。
评分我必须承认，在接触《计量经济学导论》之前，我对计量经济学的理解就像一个盲人摸象，只看到了它的一鳞半爪。这本书，则像是给我打开了一扇通往宏大世界的门。作者的写作风格非常独特，他善于将抽象的理论与具体的经济现象相结合，让整个学习过程充满了探索的乐趣。我特别喜欢书中对“定性变量的回归分析”的讲解。我之前总觉得，只有连续的变量才能进行回归，但作者通过“是否吸烟”与“肺癌发病率”的关系，以及如何将“吸烟”转化为0和1的虚拟变量，让我看到了计量经济学在处理非数值型信息方面的强大能力。这对我理解很多社会现象，比如教育程度对收入的影响，或者性别对就业机会的影响，都提供了新的视角。书中对“滞后变量模型”的讲解，也让我受益匪浅。我之前总觉得，经济变量之间的影响总是即时的，但作者通过分析“广告投入”对“销售额”的滞后效应，让我理解了，很多经济行为的影响是需要时间的，而滞后变量模型则能够捕捉这种时间延迟。这让我对经济活动的理解更加全面和深入。这本书让我看到了，计量经济学不仅仅是用于学术研究，它更是分析和解决现实经济问题的有力工具。
评分《计量经济学导论》这本书，与其说是一本教科书，不如说是我开启经济学分析思维的一扇窗户。在我看来，作者的写作风格非常独特，既有学术的严谨性，又不失人文的温度。他善于运用类比和生活化的语言，将那些原本晦涩难懂的计量经济学概念变得通俗易懂。我记得在学习“工具变量法”时，我曾一度感到困惑，不知道它究竟是用来解决什么问题的。但当作者举了一个非常生动的例子——研究“手机拥有量”对“学习成绩”的影响，并解释了可能存在的“反向因果”和“遗漏变量”问题，然后引入“固定电话拥有量”作为工具变量时，我豁然开朗。原来，计量经济学在处理这些复杂问题时，有着如此精妙的解决方案。书中关于“面板数据分析”的部分，也给我留下了深刻的印象。作者清晰地阐述了面板数据相比于横截面数据和时间序列数据所具有的优势，以及如何利用固定效应模型和随机效应模型来控制个体效应和时间效应。这让我看到了如何更有效地利用多维度的数据来捕捉经济现象的动态变化。我发现，这本书不仅仅是在教授我技术，更是在培养我一种“数据侦探”的思维模式，学会如何从看似杂乱的数据中抽丝剥茧，找到隐藏在背后的规律和真相。
评分坦白说，在拿到《计量经济学导论》之前，我对于“计量经济学”这个词语的理解，仅限于“需要很多数学”这个模糊的印象。然而，这本书彻底颠覆了我的认知，它让我看到了计量经济学更为广阔和实际的一面。这本书最让我赞赏的一点是，它非常注重逻辑的严谨性和思想的深度。作者并非仅仅罗列各种统计方法，而是深入浅出地讲解了每种方法背后的经济学原理和统计学基础。例如，在讲解“假设检验”时，作者并没有直接给出“拒绝域”等概念，而是从“科学研究的质疑精神”出发，一步步引导读者理解为什么需要假设检验，以及如何通过样本数据来做出关于总体参数的判断。这种由浅入深、由易到难的讲解方式，让我能够更好地理解抽象的统计概念。书中对“自相关”和“异方差”等常见问题的处理，也让我受益匪浅。作者通过清晰的图示和具体的案例，阐述了这些问题是如何产生的，它们会对回归结果产生怎样的影响，以及如何利用一些方法来修正这些问题。这让我意识到，在实际应用中，我们不能仅仅满足于得到一个回归方程，更要对模型的有效性和鲁棒性进行严格的检验。这本书让我开始思考，如何利用计量经济学来解决现实世界中的具体问题，比如，如何评估一项政策的效果，如何预测某个经济指标的未来走势，以及如何理解不同经济现象之间的深层联系。
评分《计量经济学导论》这本书，是我在探索经济学世界过程中遇到的一个宝贵财富。作者以一种极其巧妙的方式，将原本可能令人望而生畏的计量经济学理论，转化为一个个引人入胜的“故事”。我尤其欣赏书中对“多重共线性”问题的解释。我之前一直不理解，为什么两个解释变量之间有很强的相关性，就会导致模型估计出现问题。但作者通过一个非常形象的比喻——“两个相扑选手在同一个擂台上，很难分辨出是谁在用力推搡”——让我瞬间明白了其中的道理。这种类比不仅生动，而且抓住了问题的本质。书中对“稳健标准误”的讲解，也让我印象深刻。我之前只是知道有这个东西，但不知道它为何如此重要。作者通过分析，让我理解了，当模型存在异方差或其他问题时，传统的标准误可能会产生偏差，而稳健标准误则能提供更可靠的统计推断。这让我意识到，在实际研究中，我们不能仅仅满足于得到一个看起来不错的模型，更要关注其统计上的可靠性。这本书让我看到了，计量经济学不仅是数学和统计学的应用，更是一种严谨的逻辑思维训练，它教会我如何审慎地解读数据，如何避免得出错误的结论。
评分《计量经济学导论》这本书，是我在探索经济学奥秘过程中的一位良师益友。作者以一种非常睿智的方式，将那些原本可能令人望而却步的计量经济学概念，变得触手可及。我尤其欣赏书中对“因果推断”的深入探讨。作者不仅仅是介绍统计上的相关性，更是强调了如何通过科学的方法来识别和估计因果效应。他详细阐述了随机对照试验（RCT）的优越性，以及在无法进行RCT的情况下，如何利用自然实验、倾向得分匹配等方法来近似因果关系。这让我看到了，计量经济学在政策评估、项目效果衡量等领域的重要应用价值。书中对“计量经济学软件的应用”的介绍，也让我受益匪浅。作者并没有仅仅停留在理论层面，而是指导读者如何使用Stata、R等常用的计量经济学软件来处理数据、运行模型、解读结果。这让我觉得，这本书不仅是理论知识的传授，更是实际操作技能的培养。我感觉自己就像是在进行一场数据的“考古”，通过这些工具来挖掘经济现象背后的真相，理解经济运行的规律。
评分这本《计量经济学导论》真是让我大开眼界！在此之前，我对计量经济学一无所知，只觉得它是一门高深莫测、充斥着各种数学公式的学科，甚至有些畏惧。然而，从翻开第一页的那一刻起，我的这种刻板印象就被彻底打破了。作者以一种极其生动、易懂的方式，循序渐进地引导我进入了这个充满魅力的世界。书中并没有一开始就抛出复杂的模型和推导，而是从最基础的概念入手，比如“变量”和“关系”，用贴近生活的例子来解释这些抽象的概念。例如，在介绍“回归分析”时，作者并没有直接给出最小二乘法的公式，而是通过一个非常具体的场景——分析广告投入与销售额之间的关系——来阐述其核心思想。他详细地解释了为什么要用回归，回归能帮我们解决什么问题，以及如何解释回归的结果。我尤其喜欢书中大量的图表和实例，它们不仅仅是枯燥数据的罗列，更是帮助我理解模型逻辑和实际应用的重要工具。每次看到一个新概念，作者总会立刻提供与之相匹配的案例，让我能够立刻将理论与实践联系起来，而不是仅仅停留在概念层面。这种“见景生情”的学习方式，极大地增强了我的学习兴趣和信心。我发现，计量经济学并非只是纸上谈兵，它其实是分析现实世界经济现象、做出明智决策的强大武器。这本书让我看到了数据背后的故事，学会了如何用严谨的科学方法来解读经济规律，这对我未来的学习和工作都将产生深远的影响。我迫不及待地想要继续深入，探索更多计量经济学的奥秘。
评分我一直对那些能够从海量数据中提取有价值信息的方法感到好奇，《计量经济学导论》这本书，则让我窥见了其中的奥秘。作者的叙述方式非常引人入胜，他并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是从一些非常贴近生活的经济问题出发，逐步引入相关的计量经济学概念和方法。我记得在学习“结构方程模型”时，我曾一度感到无从下手。但作者通过对“教育投资”与“收入水平”之间复杂关系的分析，以及如何通过引入“家庭背景”等中介变量来构建更完整的模型，让我逐渐理解了结构方程模型的强大之处。这让我看到了，计量经济学不仅仅是分析变量之间的直接关系，更是能够构建复杂的因果链条，从而更深入地理解经济活动的内在逻辑。书中对“贝叶斯统计方法”的介绍，也让我耳目一新。我之前一直接触的是频率学派的统计方法，而贝叶斯方法则提供了一种完全不同的视角。作者通过一些简单的例子，让我理解了如何将先验信息与样本数据结合起来，从而得到更精确的估计结果。这让我看到了，计量经济学在不断发展和演进，涌现出更多强大的分析工具。
评分《计量经济学导论》这本书，就像一位经验丰富的向导，带领我在经济学数据这座迷宫中找到方向。它的讲解方式充满了智慧，既有学术的严谨，又不失活泼的趣味。我尤其喜欢书中对“模型拟合度”的讲解，它不仅仅是简单地告诉我们 R-squared 的数值，而是深入分析了 R-squared 的含义，以及它可能存在的局限性。作者通过具体的例子，让我理解了，即使 R-squared 很高，模型也可能存在问题，比如遗漏重要变量或者模型设定错误。这让我学会了，在评价一个模型时，不能仅仅依赖于某一个指标，而是要进行多方面的综合评估。书中对“内生性”问题的讲解，也让我印象深刻。作者并没有简单地给出解决内生性的方法，而是先让我理解内生性为何会产生，以及它会对估计结果产生怎样的扭曲。然后，他才循序渐进地介绍工具变量法、面板数据模型等处理内生性的方法。这种“先理解再解决”的教学方式，让我能够真正地掌握这些复杂的技术。这本书让我看到了，计量经济学不仅仅是一门学科，更是一种严谨的研究方法，它教会我如何用科学的态度去分析经济现象，如何避免被表面现象所迷惑。
评分这本书《计量经济学导论》就像一位经验丰富的向导，带领我在计量经济学的广袤森林中探索。它的叙述方式非常引人入胜，不像我之前读过的某些教材那样，只是机械地罗列公式和定理，而是充满了一种叙事感。作者在讲解每一个模型或方法时，都会先交代清楚它出现的背景，解决了什么样的问题，然后再逐步展开。我特别喜欢书中对“时间序列分析”的讲解，它不像我原来想象的那样枯燥乏味。作者从最简单的“随机游走”模型开始，一步步引入AR模型、MA模型，再到ARIMA模型，每一步都循序渐进，并且都配有相应的经济学解释和实际应用案例。他让我理解了，时间序列分析不仅仅是寻找数据中的模式，更是试图理解经济现象随时间演变的内在机制。书中对“格兰杰因果关系”的讲解，也让我受益匪浅。我之前总以为“A导致B”就是一个简单的因果关系，但格兰杰因果关系则引入了一种新的视角，强调了“A的过去值是否能预测B的未来值”，这是一种更严谨的统计意义上的因果判断。这本书让我看到了，计量经济学如何在看似毫不相关的变量之间，建立起严谨的联系，从而帮助我们更好地理解和预测经济行为。
评分尼玛这坑爹的书，太难了 3分呀，就这么挂了
评分浅出，例子多，不够深入
评分尼玛这坑爹的书，太难了 3分呀，就这么挂了
评分计量经济学里面最简单的一本~~~中文英文交替着读
评分当时没读中文版，直接上的英文原版。
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