Introduction to Econometrics Instructors Manual pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford Univ Press

作者:Christopher Dougherty

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-04

价格:USD 5.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780195076684

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Introductory Econometrics
• Statistics
• Regression Analysis
• Instructor's Manual
• Higher Education
• Textbook
• Academic
• Quantitative Methods
• Data Analysis

经济学计量入门：概念、方法与实践 本书是一本全面介绍计量经济学核心概念、理论基础和实践方法的教材。它旨在为经济学、金融学、商业分析以及相关领域的学生提供坚实的计量经济学知识体系，帮助他们掌握运用统计工具分析经济数据、检验经济理论、并做出明智决策的能力。本书的撰写遵循循序渐进的原则，从基础的统计概念出发，逐步深入到复杂的计量模型和高级分析技术，力求使读者在掌握理论的同时，也能理解其在现实世界中的应用。 核心内容概述： 本书的结构设计清晰，逻辑严谨，涵盖了计量经济学学习的各个关键环节。 第一部分：计量经济学导论与基础统计概念 在本书的开篇，我们首先阐述了计量经济学的定义、研究目的及其在经济学研究中的重要性。计量经济学是将统计方法应用于经济数据，从而量化经济关系、检验经济理论、预测经济变量以及评估经济政策影响的学科。本书强调了计量经济学理论与现实数据之间的桥梁作用，以及其在理解复杂经济现象中的不可或缺性。 接着，我们回顾并巩固了读者在统计学领域所需的基础知识。这包括： 描述性统计： 数据的集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、极差）、分布特征（偏度、峰度）等基本概念。理解数据的基本特征是后续计量分析的前提。 概率论基础： 随机变量、概率分布（离散与连续）、期望值、方差、协方差、相关系数等。这些概念是理解统计推断和计量模型的基础。 统计推断： 点估计与区间估计、假设检验的基本原理。我们将介绍如何从样本数据推断总体参数，以及如何判断统计结果的显著性。 第二部分：一元线性回归模型 一元线性回归是计量经济学中最基本也是最重要的模型。本部分将详细介绍： 模型设定： 引入简单线性回归模型 $Y = eta_0 + eta_1 X + u$，其中 $Y$ 为因变量， $X$ 为自变量， $eta_0$ 为截距项， $eta_1$ 为斜率系数， $u$ 为随机误差项。我们将探讨模型设定的意义和基本假设。 普通最小二乘法 (OLS)： 详细推导 OLS 的原理，即最小化残差平方和来估计模型参数 $eta_0$ 和 $eta_1$。我们将介绍 OLS 估计量的性质，如无偏性、一致性等。 模型假设 (Gauss-Markov 假设)： 深入探讨 OLS 回归的经典假设，包括线性性、零条件均值、同方差性、无序列相关以及自变量的非随机性（或与误差项无关）。这些假设对于 OLS 估计量的最优性至关重要。 参数估计与推断： 计算 OLS 估计量的标准误，并介绍如何进行 t 检验和 F 检验来检验参数的统计显著性。我们将解释 p 值、置信区间的含义及其在政策分析中的应用。 拟合优度： 介绍决定系数 ($R^2$) 和调整后的 $R^2$ 来衡量模型的拟合优度，并讨论其局限性。 模型诊断： 识别和处理潜在的问题，如异常值 (outliers) 和强影响点 (leverage points)。 第三部分：多元线性回归模型 现实中的经济现象往往受到多个因素的影响，因此多元线性回归模型更为常用。本部分将扩展一元回归模型： 模型设定： 引入多元线性回归模型 $Y = eta_0 + eta_1 X_1 + eta_2 X_2 + ... + eta_k X_k + u$。 OLS 估计： 介绍多元回归中 OLS 参数的估计方法（矩阵表示法）和性质。 多重共线性： 详细讨论多重共线性问题，即自变量之间存在高度线性相关关系，分析其对参数估计和推断的影响，并提出处理方法（如增加样本量、剔除变量、岭回归等）。 模型选择： 介绍选择最优模型的方法，如逐步回归 (stepwise regression)、信息准则 (AIC, BIC) 等。 虚拟变量 (Dummy Variables)： 学习如何将定性变量引入回归模型，包括单个虚拟变量、多个虚拟变量以及交互虚拟变量的应用，例如分析性别、地区、政策实施等对经济变量的影响。 交互效应： 分析自变量之间可能存在的交互作用，即一个自变量对因变量的影响取决于另一个自变量的取值。 第四部分：回归模型的放松假设与扩展 在实际应用中，OLS 回归的经典假设往往难以完全满足。本部分将探讨在放松这些假设时，如何处理由此带来的问题以及常用的解决方法： 异方差性 (Heteroskedasticity)： 识别： 介绍异方差性的概念，即误差项的方差不是常数。我们将学习如何通过图示法、怀特检验 (White test) 等方法来检测异方差性。 后果： 分析异方差性对 OLS 估计量和标准误的影响（参数估计仍无偏一致，但标准误不准确）。 处理： 介绍异方差稳健标准误 (heteroskedasticity-robust standard errors) 以及加权最小二乘法 (Weighted Least Squares, WLS) 来获得更有效率的估计量。 序列相关 (Autocorrelation / Serial Correlation)： 识别： 介绍序列相关的概念，即误差项之间存在相关性，尤其在时间序列数据中常见。我们将学习如何通过图示法、杜宾-沃森检验 (Durbin-Watson test)、布洛施-戈弗雷检验 (Breusch-Godfrey test) 等方法来检测。 后果： 分析序列相关对 OLS 估计量和标准误的影响。 处理： 介绍广义最小二乘法 (Generalized Least Squares, GLS) 和使用序列相关稳健标准误。 非线性关系： 模型设定： 介绍如何通过变量变换（如对数变换、平方项）或使用非线性模型来处理变量之间的非线性关系。 函数形式选择： 讨论不同函数形式（如对数-对数、对数-线性、线性-对数）的解释意义。 工具变量法 (Instrumental Variables, IV)： 内生性问题： 深入探讨内生性的来源，如遗漏变量、测量误差、同时性等，以及其对 OLS 估计的偏误。 工具变量的选择与识别： 介绍工具变量的选取原则，即与内生解释变量相关，但与误差项无关。 两阶段最小二乘法 (Two-Stage Least Squares, 2SLS)： 详细推导和介绍 2SLS 的估计步骤及其性质。 第五部分：时间序列计量经济学入门 时间序列数据是经济学中非常常见的数据类型，其独特性质需要专门的分析方法。本部分将介绍： 时间序列数据的基本特征： 趋势、季节性、周期性、平稳性等。 平稳性检验： 介绍单位根检验 (unit root tests)，如 ADF 检验，以判断时间序列是否平稳。 自回归模型 (AR) 和移动平均模型 (MA)： 介绍 AR(p) 和 MA(q) 模型及其组合 ARMA(p,q) 模型。 自回归滑动平均模型 (ARIMA)： 介绍 ARIMA(p,d,q) 模型，用于处理非平稳时间序列。 格兰杰因果关系检验 (Granger Causality Test)： 检验一个时间序列是否能“格兰杰地”引起另一个时间序列。 协整 (Cointegration)： 介绍多个非平稳时间序列之间可能存在的长期均衡关系。 向量自回归模型 (VAR)： 介绍 VAR 模型，用于分析多个时间序列变量之间的动态关系。 第六部分：面板数据模型 面板数据（或称纵向数据）是同时包含横截面和时间维度的数据。本部分将介绍： 面板数据的优势： 能够控制未观测的异质性，提高估计效率。 混合 OLS (Pooled OLS) 模型： 固定效应模型 (Fixed Effects Model, FEM)： 个体固定效应： 介绍如何通过引入个体虚拟变量或使用 Within Estimator 来控制个体特定的、不随时间变化的异质性。 时间固定效应： 介绍如何控制时间特定的、不随个体变化的异质性。 随机效应模型 (Random Effects Model, REM)： 模型设定与假设： 介绍 REM 的假设，即个体效应是随机的，且与解释变量无关。 广义差分法 (Generalized Least Squares, GLS) / 拟似差分法 (Feasible GLS, FGLS)： 固定效应与随机效应模型的选择： 介绍 Hausman 检验来判断选择 FEM 还是 REM。 第七部分：计量经济学软件应用与案例研究 本书的最后一章将重点放在计量经济学的实际应用。我们将： 介绍常用的计量经济学软件： 如 Stata, R, EViews, Python (statsmodels, pandas) 等，并演示如何使用这些软件进行数据管理、模型估计、结果分析和图表绘制。 提供丰富的案例研究： 覆盖宏观经济学、微观经济学、金融学、市场营销等多个领域，通过实际经济数据来展示计量经济学模型的应用过程，如： 分析教育水平对收入的影响。 评估广告投入对销售额的促进作用。 研究利率变动对投资的影响。 预测通货膨胀率。 分析国家间贸易的决定因素。 强调数据处理与解释： 引导读者关注数据质量、变量选择、模型解释的经济意义以及结果的局限性。 学习目标与能力培养： 通过学习本书，读者将能够： 理解计量经济学的基本原理和方法。 掌握一元和多元线性回归模型的估计、检验和解释。 识别和处理计量模型中的常见问题，如异方差、序列相关和内生性。 理解和应用时间序列和面板数据分析的基本技术。 熟练使用计量经济学软件进行数据分析。 能够独立运用计量经济学工具分析实际经济问题，并对研究结果进行严谨的解读。 培养批判性思维，能够评估现有研究的计量方法和结论。 本书内容丰富，理论与实践兼顾，旨在帮助读者建立起扎实的计量经济学基础，为他们在学术研究和实际工作中运用计量方法分析经济现象打下坚实的基础。

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