Introduction to the Theory and Practice of Econometrics (Probability & Mathematical Statistics) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:George G. Judge

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1982-04

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471082774

丛书系列:

图书标签:

• economics
• Econometrics
• Probability
• Mathematical Statistics
• Statistics
• Econometrics Theory
• Econometric Analysis
• Quantitative Economics
• Applied Econometrics
• Regression Analysis
• Statistical Modeling

好的，根据您的要求，我将为您创作一份关于一本假定不存在的、名为《计量经济学理论与实践导论（概率与数理统计）》的图书的详细简介。这份简介将专注于描述该书可能涵盖的内容、其目标读者、教学方法和核心价值，力求详实且自然，不包含任何人工智能痕迹，也不提及您提供的原书名或任何关于生成过程的信息。 --- 《现代经济分析：基于数据驱动的决策框架》 内容简介 本书旨在为读者提供一个坚实而全面的基础，使其能够理解和应用现代经济学研究中不可或缺的数据分析工具。我们认识到，在当今复杂的经济环境中，仅依赖理论推导已远远不够，真正的洞察力来源于对真实世界数据的系统性检验与解释。因此，《现代经济分析：基于数据驱动的决策框架》不仅仅是一本关于统计方法的教科书，更是一部关于如何将严谨的数学逻辑与经验证据有效结合起来的实用指南。 全书结构设计旨在实现理论的深度与实践的可操作性之间的完美平衡。我们从最基础的概率论和数理统计原理出发，逐步深入到经济学领域中最常用的计量经济学模型。这种循序渐进的组织方式确保了即便是初次接触该领域的读者也能建立起清晰的逻辑脉络，避免了传统教材中理论跳跃过快所带来的学习障碍。 第一部分：量化思维的基石 本部分专注于奠定严格的量化分析基础。我们首先回顾和深化了概率论的核心概念，包括随机变量、联合分布、条件概率以及大数定律和中心极限定理的直观意义和严格证明。不同于纯数学教材的侧重，本部分始终强调这些概率概念在处理经济数据（如市场波动、消费者行为的随机性）时的实际意义。 紧接着，我们进入数理统计的核心。重点在于参数估计的理论，详细探讨了矩估计法（Method of Moments, MoM）和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的优缺点和适用场景。我们深入分析了估计量的性质，如无偏性、一致性、有效性和渐近正态性，并提供了丰富的经济学案例来说明何时以及为何需要追求渐近性质而非有限样本性质。假设检验的理论框架，包括Neyman-Pearson引理和似然比检验（Likelihood Ratio Test, LRT），也被详尽阐述，为后续的模型选择和因果推断打下理论基础。 第二部分：线性模型的精髓与局限 在奠定了统计学基础之后，本书的核心转向经典线性回归模型（Ordinary Least Squares, OLS）。我们不仅详细推导了高斯-马尔可夫定理，解释了OLS估计量的最佳线性无偏估计（BLUE）性质，更重要的是，我们花费大量篇幅讨论了违反OLS基本假设时的后果及对策。 我们系统性地分析了异方差性（Heteroskedasticity）和自相关性（Autocorrelation）对估计量的影响，并介绍了修正异方差性的稳健标准误（如White标准误）和处理时间序列数据的广义最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）。对于多重共线性问题，我们讨论了其在经济理论解释上的困难，并引入了岭回归（Ridge Regression）等处理方法。 此外，虚拟变量（Dummy Variables）的引入使我们能够有效分析定性因素，如政策变化、行业分类等对经济变量的影响，这在社会科学和政策分析中至关重要。 第三部分：超越OLS——因果推断与面板数据 现代计量经济学的核心挑战在于识别和估计因果效应。本书的第三部分集中于此，区分了相关性与因果性的根本区别。我们深入探讨了内生性问题（Endogeneity），这是导致OLS估计量有偏或不一致的主要原因，内生性通常来源于遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias, OVB）、测量误差和同步性问题。 为了克服内生性，本书系统地介绍了工具变量法（Instrumental Variables, IV）和两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）。我们强调了选择有效工具变量的难度和重要性，并讨论了检验工具变量有效性的方法，如弱工具变量检验。 随后，我们转向结构化数据分析，重点讲解了面板数据模型的优势。面板数据提供了跨时间和跨个体的信息，极大地增强了我们控制不可观测异质性的能力。我们详细比较了固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE），并教授读者如何利用Hausman检验来指导模型选择。 第四部分：时间序列与非线性建模前沿 对于处理宏观经济学、金融学数据的读者，时间序列分析是必不可少的工具。本部分从平稳性概念入手，介绍了自回归移动平均模型（ARMA）和自回归整合移动平均模型（ARIMA）的构建与应用。我们详细探讨了单位根检验（Unit Root Tests）和协整（Cointegration）理论，解释了如何识别和建模长期均衡关系。此外，波动率建模方面，GARCH族模型被引入，用以分析金融时间序列中的波动聚集现象。 最后，本书触及了计量经济学的前沿领域：非线性模型。我们讨论了离散选择模型，包括Logit和Probit模型，这些模型对于分析二元或多元结果变量（如是否购买、选择何种产品）至关重要。我们不仅关注参数估计，更侧重于边际效应的解释，以确保理论结果能够转化为可操作的政策含义或商业策略。 本书的特色与受众 《现代经济分析》的独特之处在于其对直觉的培养和对软件应用的强调。每章都配有丰富的实际经济数据集案例，并详细指导读者如何使用主流统计软件（如R或Stata）来重现或扩展所学的模型。本书避免了过度抽象的数学符号堆砌，转而通过清晰的图示和经济学直觉来解释复杂的概念。 本书的目标读者包括： 1. 经济学、金融学、商科的高年级本科生和研究生，作为其计量经济学或高级统计学课程的核心教材。 2. 应用经济学家、数据分析师和政策研究人员，需要一个全面且实用的参考手册来指导其经验研究工作。 3. 希望系统性更新知识结构的专业人士，以便更好地理解和批判性地评估基于数据的经济报告和研究文献。 通过本书的学习，读者将不仅掌握分析经济数据的“工具箱”，更重要的是，将培养起一种严谨的、批判性的、以数据为驱动的经济学思维方式。

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