Essentials of Econometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:South-Western College Pub

作者:Jeffrey Wooldridge

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2008-03-15

价格:USD 59.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780324288490

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Statistics
• Economics
• Regression Analysis
• Data Analysis
• Quantitative Methods
• Modeling
• Time Series
• Microeconomics
• Macroeconomics

计量经济学精要：探索数据背后的经济规律 导言：理解经济世界的复杂性 在浩瀚的经济学领域中，数据是揭示经济现象、检验理论假设、预测未来趋势的基石。然而，原始数据往往杂乱无章，充满了噪音和不确定性。如何从这些看似无关的数字中提炼出有意义的经济洞察？这就是计量经济学（Econometrics）的核心使命。 本书《计量经济学精要》旨在为读者构建一个坚实而全面的计量经济学理论与实践框架。我们深入浅出地探讨了从最基础的统计学原理到复杂的面板数据模型，确保读者不仅掌握“如何做”的模型估计，更理解“为什么这样做”的统计推断基础。本书特别强调将严谨的数学推导与直观的经济学解释相结合，帮助读者构建一个能够应对真实世界复杂性的分析工具箱。 第一部分：计量经济学的基石与一元线性回归 计量经济学的起点在于将经济理论转化为可检验的统计模型。本部分将详细阐述这一转换过程的必要性与方法。 第一章：计量经济学的本质与回归模型的建立 我们首先界定计量经济学在现代经济学研究中的地位，明确其作为连接理论与实证的桥梁作用。重点讨论经济模型、统计模型与计量经济学模型的区别。随后，我们将引入最简单也最核心的模型——一元线性回归模型。深入剖析模型设定的关键假设（高斯-马尔可夫假设），如随机误差项的零均值、同方差性、序列不相关性以及外生性，这些假设是后续所有推断成立的根基。 第二章：普通最小二乘法（OLS）的估计与性质 本章聚焦于如何利用观测数据估计回归系数。我们将详细推导普通最小二乘法（OLS）的解，阐释其几何意义——最小化残差平方和。更重要的是，我们将系统地介绍OLS估计量的优良性质：在线性无偏估计量（BLUE）的框架下，OLS估计量在满足高斯-马尔可夫假设时具有最优的无偏性和有效性。 第三章：一元回归模型的统计推断 估计出系数后，下一步是对其进行推断。本章将引入t检验和F检验的原理，解释如何检验单个系数的显著性以及模型整体的显著性。我们将详细讲解置信区间（Confidence Intervals）的构建及其在经济学解释中的实际意义——即估计值的可靠程度。同时，我们将探讨回归模型的拟合优度指标 $R^2$ 的局限性与适用场景。 第四章：处理OLS的违背假设情景——异方差性 在现实世界中，误差项的方差往往不是常数，即存在异方差性（Heteroskedasticity）。本章将探讨异方差性对OLS估计量的影响（仍无偏但不再有效，标准误估计有偏），识别异方差性的方法（如怀特检验），并介绍修正方法，特别是广义最小二乘法（GLS）及其在异方差存在时的应用，以及如何使用稳健标准误（Robust Standard Errors）进行一致的统计推断。 第二部分：多变量分析与模型设定偏差 经济现象很少由单一因素决定，因此，将分析扩展到包含多个解释变量的多元回归模型是必然趋势。 第五章：多元线性回归模型 本章将一元模型推广到多元模型，探讨多重共线性（Multicollinearity）的概念及其对估计结果稳定性的影响。我们将深入研究控制变量（Control Variables）的重要性，明确在计量模型中“保持其他因素不变”的含义。同时，本章会详细讲解如何在多元回归中解释偏效应（Partial Effects）。 第六章：模型设定误差与函数形式的选择 模型设定不当是导致估计结果偏误的常见原因。本章涵盖了模型设定错误对OLS估计量的影响，包括遗漏重要变量（Omitted Variable Bias, OVB）和包含不相关变量。随后，我们将探讨函数形式的选择，如何通过对数线性、半对数线性等变换来更好地拟合数据的非线性关系，并解释不同函数形式下系数的经济学含义（弹性、半弹性等）。 第七章：虚拟变量与交互项的应用 为了纳入定性信息（如性别、政策实施与否）或捕捉变量间的相互作用，虚拟变量（Dummy Variables）是不可或缺的工具。本章详细讲解虚拟变量的设定规则（如避免虚拟变量陷阱），以及如何使用交互项（Interaction Terms）来检验不同群体对因变量影响的差异效应，这在政策评估和群体异质性分析中至关重要。 第三部分：内生性、因果推断与工具变量 计量经济学的核心价值在于实现对经济因果关系的识别。内生性问题是实现这一目标的最大障碍。 第八章：内生性问题的来源与后果 内生性（Endogeneity）是计量经济学中最棘手的问题之一。本章系统分析内生性的主要来源：遗漏变量偏误（已在第六章提及，此处作为内生性来源的特例深化）、测量误差和同步性（Simultaneity）。我们将证明，在存在内生性的情况下，OLS估计量是有偏且不一致的，从而无法得到可靠的因果估计。 第九章：工具变量法（IV）与两阶段最小二乘法（2SLS） 工具变量法（Instrumental Variables, IV）是处理内生性问题的核心武器。本章将严格定义工具变量的两个关键要求：相关性（与内生解释变量相关）和外生性（与误差项无关）。随后，我们将详细推导两阶段最小二乘法（2SLS）的估计过程，并介绍如何检验工具变量的有效性（如萨尔根检验，Sargan Test）。 第十章：面板数据模型：时空维度的丰富视角 面板数据（Panel Data），即对同一批个体在多个时间点上的观测数据，为控制不可观测的个体异质性提供了强大工具。本章引入面板数据的基本结构。 第十一章：固定效应模型（FE）与随机效应模型（RE） 我们将深入探讨固定效应（Fixed Effects, FE）模型如何通过“组内估计”来消除不随时间变化的个体异质性，从而提供更可靠的因果推断。对比随机效应（Random Effects, RE）模型，解释两者的核心区别（对个体效应的假设）以及如何通过豪斯曼检验（Hausman Test）来选择合适的模型。 第四部分：时间序列计量经济学进阶 对于宏观经济和金融数据，时间维度上的依赖性至关重要。 第十二章：平稳性与单整性检验 时间序列数据经常表现出非平稳性，这会导致虚假回归（Spurious Regression）。本章将定义严谨的平稳性概念，并介绍检验时间序列是否具有单位根（Unit Root）的方法，如ADF检验。 第十三章：自回归、移动平均模型与向量自回归（VAR） 本章介绍描述时间序列动态结构的基本模型：AR（自回归）、MA（移动平均）及其组合的ARMA模型。随后，我们将把分析扩展到多个相互关联的时间序列，系统阐述向量自回归（VAR）模型的设定、估计与脉冲响应分析，以捕捉宏观经济变量间的复杂动态反馈机制。 结论：计量经济学在实践中的应用 本书的最终目标是培养读者独立分析经济数据的能力。我们将提供大量的实际案例，涵盖微观经济学中的劳动力市场分析、消费行为研究，以及宏观经济学中的通货膨胀预测、货币政策有效性评估等。通过对统计软件操作的简要指导，读者将能够无缝衔接理论学习与实际数据分析工作。掌握了这些精要工具，读者将能够以严谨、量化的方式参与到经济学的讨论与决策之中。

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