Econometric Analysis of Panel Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:Badi H. Baltagi

出品人:

页数:366

译者:

出版时间:2008-4-29

价格:GBP 41.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780470518861

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Panel
• Theoretical
• 经济学-计量经济
• Methodology
• Economics
• 计量经济学
• 面板数据
• 时间序列
• 统计学
• 经济学
• 数据分析
• 回归分析
• 固定效应
• 随机效应
• 因果推断

《计量经济学前沿：理论、方法与实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个系统、深入的计量经济学理论框架，重点关注该学科在当今经济研究中的最新发展与前沿应用。作者将理论构建、方法论创新与实际案例分析有机结合，旨在帮助读者建立扎实的理论基础，掌握先进的计量工具，并能将其灵活运用于解决复杂的经济问题。 第一部分：计量经济学基础与演进 本部分将从计量经济学的基本概念入手，回顾其发展历程，并为后续更深入的探讨奠定基础。 第一章：计量经济学导论：为何需要计量经济学？ 本章将阐述计量经济学在经济学研究中的核心地位，解释为何仅凭经济理论或纯粹的统计分析不足以应对现实经济世界的挑战。我们将探讨计量经济学如何桥接理论与现实，通过数据检验理论假设，量化经济关系，并为政策制定提供依据。内容将包括计量经济学的定义、基本框架（理论模型、数据、估计、检验、预测）以及其在宏观经济、微观经济、金融经济等领域的广泛应用。我们将强调计量经济学作为一门“实证”科学的独特价值。 第二章：经典线性回归模型的回顾与深化 在深入探讨高级主题之前，本章将对经典线性回归模型（OLS）进行全面回顾与强化。内容将包括模型的设定、基本假设（高斯-马尔可夫假设）、参数的最小二乘估计、参数的性质（无偏性、有效性），以及模型的拟合优度（R²）和统计推断（t检验、F检验）。此外，本章还将重点讨论模型设定的重要性，包括变量的选择、函数形式的设定（线性、对数、平方项等）以及残差分析在模型诊断中的作用。通过对经典模型的深入理解，为理解更复杂的模型打下坚实基础。 第三章：超越经典：内生性问题与传统解决方案 本章将聚焦计量经济学中最为核心且普遍存在的问题之一——内生性。我们将详细阐述内生性产生的根源，包括遗漏变量偏差、测量误差偏差、同期性偏差以及选择偏差。随后，本章将深入探讨解决内生性问题的传统方法，如工具变量法（IV）和两阶段最小二乘法（2SLS）。我们将详细讲解这些方法的理论基础、估计步骤、识别条件与有效性检验，并通过具体的经济学例子说明其应用场景与局限性。 第二部分：现代计量经济学方法论 本部分将进入计量经济学更现代、更前沿的研究领域，介绍能够应对更复杂数据结构和经济现象的方法。 第四章：工具变量法的精进与最新发展 在本章中，我们将对工具变量法进行更深入的剖析，超越基本的2SLS。内容将包括弱工具变量问题及其影响，以及如何识别和处理弱工具变量（如基于临界值方法的检验）。我们将探讨叠加强化工具变量（GMM）的理论框架，以及其在处理多种内生性问题时的优势。此外，本章还将介绍一些最新的工具变量识别策略，例如在断点回归设计（RDD）和自然实验中的应用，强调工具变量法在因果推断中的关键作用。 第五章：广义矩估计（GMM）与动态面板数据模型 广义矩估计（GMM）是一种强大的估计框架，尤其适用于存在异方差、自相关以及内生性结构的问题。本章将详细介绍GMM的理论原理，包括其优化目标函数和最优矩条件的设定。在此基础上，我们将重点将GMM应用于动态面板数据模型。内容将涵盖动态面板模型的设定（包含滞后因变量）、内生性问题的产生及其与GMM的契合度，以及Blundell-Bond（或称差分GMM和水平GMM）等经典动态面板估计器的推导与应用。我们将通过实际案例展示如何利用GMM有效地估计具有动态结构的面板数据模型，并讨论其在分析经济增长、企业行为等领域的应用。 第六章：最大似然估计（MLE）与非线性模型 最大似然估计（MLE）是另一种重要的参数估计方法，尤其适用于设定概率分布的模型。本章将介绍MLE的基本原理，包括似然函数的构建、参数的极大似然估计以及估计量的渐近性质。我们将重点关注MLE在处理非线性模型中的应用，例如Logit和Probit模型（用于二元选择）、多项Logit模型（用于多项选择）、泊松回归模型（用于计数数据）以及Tobit模型（用于截断数据）。每种模型都将详细阐述其适用场景、模型设定、估计方法、参数解释以及模型拟合的检验。 第七章：模型设定误差与稳健性 在计量经济学实践中，模型设定错误几乎不可避免。本章将系统地探讨模型设定误差的种类及其对估计结果和推断的影响，包括遗漏重要变量、引入无关变量、函数形式错误等。我们将介绍模型设定的诊断方法，如拉姆萨伊检验（Ramsey RESET Test）、拉格朗日乘子检验（LM Test）等。更重要的是，本章将深入探讨如何构建稳健的计量经济学模型。内容将涵盖稳健标准误（Robust Standard Errors）的应用，用于纠正常异方差和自相关，以及在模型设定存在不确定性时如何选择和解释模型。 第三部分：计量经济学前沿理论与应用 本部分将聚焦当今计量经济学研究的前沿领域，介绍最新的理论进展和应用方向。 第八章：因果推断方法：超越相关性 本章将深入探讨计量经济学中至关重要的因果推断问题。我们将区分相关性与因果性，并介绍多种用于识别和估计因果效应的方法。除了前面提到的工具变量法，本章还将详细介绍断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD），包括清晰的识别条件、实施步骤和估计方法（局部多项式回归）。此外，我们将介绍匹配方法（Matching Methods），如倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM），探讨其原理、不同匹配算法及其优缺点。最后，本章将简要介绍合成控制法（Synthetic Control Method）在处理单个处理单元的因果效应估计中的应用。 第九章：机器学习在计量经济学中的融合 近年来，机器学习（ML）方法在计量经济学领域得到了越来越广泛的应用。本章将介绍几种与计量经济学密切相关的ML技术，并阐述其在数据分析中的潜在价值。内容将包括： 正则化回归（Regularized Regression）： 如Lasso和Ridge回归，用于处理高维数据和变量选择。 决策树（Decision Trees）与集成方法（Ensemble Methods）： 如随机森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting），用于非线性关系的建模和预测。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 在分类和回归问题中的应用。 神经网络（Neural Networks）与深度学习（Deep Learning）： 介绍其基本结构以及在处理复杂模式识别和非线性建模中的潜力。 因果森林（Causal Forests）： 介绍如何利用ML方法估计异质性处理效应（Heterogeneous Treatment Effects）。 本章将侧重于如何将ML方法作为一种工具，补充传统的计量经济学框架，用于更精确的预测、更有效的变量筛选以及对复杂经济机制的探索，同时也会讨论ML方法在计量经济学应用中面临的挑战，如可解释性问题。 第十章：时间序列分析的前沿进展 本章将深入探讨时间序列分析在经济学研究中的前沿应用。除了对ARIMA模型等经典模型的简要回顾，我们将重点介绍： 状态空间模型（State-Space Models）与卡尔曼滤波（Kalman Filter）： 介绍其强大的灵活性，可以用于处理动态系统、估计不可观测状态以及进行预测。 向量自回归（VAR）模型与结构向量自回归（SVAR）模型： 重点讲解VAR模型的应用，包括脉冲响应函数（IRF）和方差分解，以及SVAR如何通过经济理论施加识别约束。 因子模型（Factor Models）： 介绍如何利用少数潜在因子解释大量时间序列变量的共同变动，在宏观经济预测和结构分析中的应用。 高频数据分析： 简要介绍处理和分析高频金融数据的方法，如日内收益率的波动率模型（GARCH家族）以及微观结构分析。 第十一章：计量经济学软件与实际操作 本章将介绍在计量经济学研究中常用的统计软件，如Stata、R和Python。我们将提供软件的基本操作指南，并重点介绍如何利用这些软件实现本书中介绍的各种计量模型和方法。内容将包括数据导入与管理、模型估计与诊断、图形绘制以及报告生成。我们将通过具体的例子演示如何编写代码来复现本书中的分析，帮助读者将理论知识转化为实践技能。 第四部分：案例研究与应用 本部分将通过具体的经济学领域案例，展示如何运用本书所介绍的理论与方法解决实际问题。 第十二章：金融计量经济学前沿：波动率建模与风险管理 本章将聚焦金融领域，深入探讨金融计量经济学的前沿问题。我们将详细介绍各种波动率模型，包括ARCH、GARCH及其各种扩展（EGARCH, GJR-GARCH等），以及它们在刻画金融资产价格波动聚集性方面的优势。我们将探讨条件波动率建模在风险管理中的应用，如VaR（Value-at-Risk）和CVaR（Conditional Value-at-Risk）的计算与预测。此外，本章还将介绍金融市场中的资产定价模型，如CAPM及其对偶模型，以及如何使用计量经济学方法检验其有效性。 第十三章：宏观经济计量学：政策评估与预测 本章将应用计量经济学方法解决宏观经济学中的关键问题。我们将探讨如何利用时间序列模型（如VAR, SVAR）来分析宏观经济政策（如货币政策和财政政策）的传导机制与效应。我们将介绍宏观经济预测模型，包括其构建方法、评估标准以及在经济周期预测中的应用。此外，本章还将讨论如何使用计量经济学工具来分析经济增长的驱动因素、通货膨胀的决定因素以及国际经济联动。 第十四章：劳动经济学与公共经济学中的实证研究 本章将通过劳动经济学和公共经济学的案例，展示计量经济学在理解个体行为和政府政策影响方面的作用。在劳动经济学方面，我们将讨论如何利用面板数据或横截面数据分析教育、经验对工资的影响，以及劳动力市场供求的变化。我们将重点介绍如何使用因果推断方法（如工具变量法、RDD）来估计政策干预（如最低工资、培训项目）的效果。在公共经济学方面，我们将探讨税收政策、社会福利项目对经济行为的影响，以及政府支出效率的评估。 结论：计量经济学的未来方向 本书的最后一章将对前面所介绍的内容进行总结，并展望计量经济学未来的发展方向。我们将讨论大数据、人工智能等新兴技术对计量经济学研究提出的新机遇与挑战，以及计量经济学在应对全球性问题（如气候变化、不平等）中的潜在作用。本书旨在成为读者在计量经济学领域深入探索的坚实起点，鼓励读者积极运用所学知识，为解决现实经济世界的复杂问题贡献力量。

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总体而言，这本书的结构设计非常精妙，它仿佛为你量身定制了一条从入门到精通的学术路径。它不像一些纯理论的著作那样高高在上，也不像一些应用手册那样过于肤浅。它的语言风格在保持学术严谨性的同时，又充满了对读者学习过程的体贴。每一章的最后往往会附带一些重要的“补充材料”或“进一步阅读”的建议，这极大地帮助我将书本知识与最新的研究文献连接起来。对于任何想要在实证研究中利用面板数据来解决严肃经济学问题的研究者来说，这本书不仅仅是一本参考书，更像是一位耐心的、知识渊博的合作者，它不仅教会你如何使用工具，更教会你理解工具背后的世界观。我几乎可以肯定，在我的学术生涯中，我还会无数次地回到这本书中，寻找那些已经被我暂时遗忘，但关键时刻必不可少的深入洞察。

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老实说，我过去在处理面板数据时，常常被各种检验和选择准则搞得晕头转向，比如Hausman检验的解读，或者在异方差和自相关共存时如何选择稳健标准误。这本书在这方面展现了惊人的细致入微。它不像有些教材那样只提供一个“标准做法”，而是深入探讨了每一步选择背后的统计学依据和局限性。比如，在讨论高阶矩估计（GMM）时，它对系统GMM和差分GMM的推导和适用条件进行了详尽的比较，特别是对AR(2)检验和Sargan/Hansen检验的实际操作意义给出了非常务实的建议。我记得有一次在研究区域经济增长时，发现截面相关性是一个大问题，书中关于Pesaran CD检验的介绍，以及如何应用面板修正标准误（PCSE）来应对，直接解决了我的燃眉之急。这种层次分明的论述结构，使得即便是初学者也能逐步建立起严谨的分析流程，而有经验的研究者也能从中找到优化现有方法的灵感。它真正做到了工具箱的丰富和实用性兼备。

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如果说有什么让我感到“挑战”的，那可能就是书中对一些高级主题的深入探讨，但正是这种挑战性，才体现了本书的价值所在。它并没有把复杂的问题简单化，而是提供了深入探究的阶梯。例如，对于面板数据的非平衡性（Unbalanced Panel）的处理，它不仅讨论了截断数据（Truncated Data）和因果缺失（Attrition）对估计结果的潜在偏差，还引入了关于选择模型（Selection Models）的分析框架。这种对数据生成过程可能出现偏差的警惕性，是优秀计量分析师必备的素养。读完这些章节后，我再看任何面板数据时，都会不自觉地多问一句：“我的数据是如何产生的？是否存在我没有观测到的选择机制？” 这种思维模式的转变，是这本书带给我最宝贵的财富，它训练的不仅仅是计算能力，更是批判性思维。

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这本《计量经济学面板数据分析》的确是我的案头必备，尤其是在我处理那些跨时间、跨截面的复杂数据结构时。这本书的魅力在于它不仅仅是公式的堆砌，而是真正深入浅出地剖析了面板数据分析的精髓所在。初次接触时，我最欣赏的是它对模型设定背后经济学直觉的强调。作者并没有直接跳入复杂的估计方法，而是花了大篇幅讨论了为什么我们需要面板数据模型，以及固定效应（FE）和随机效应（RE）模型在处理未观测到的异质性时各自扮演的角色和适用场景。那种娓娓道来的讲解方式，让你仿佛在听一位经验丰富的导师为你梳理思路，而不是面对一本冰冷的教科书。特别是对于那些看似抽象的内生性问题，书中通过具体的经济学案例，清晰地展示了工具变量（IV）如何在面板框架下发挥作用，这种理论与实践的紧密结合，极大地增强了我对运用这些模型的信心。每次遇到数据结构带来的难题，翻开这本书，总能找到关于如何选择合适识别策略的详尽指导，这种解决问题的能力，远比单纯记住几个估计量的符号来得珍贵。

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这本书的深度和广度实在令人印象深刻，它不仅仅停留于传统的线性模型。随着经济学研究的前沿发展，非线性、非参数方法的引入变得至关重要，而这本教材对此展现了极强的包容性。例如，对于面板Logit/Probit模型的估计，它详尽地分析了“不可分离性”（Inseparable Property）带来的挑战，并清晰地阐述了随机参数模型（Random Parameters Models）的构建思路。更让我感到惊喜的是，它对动态面板数据模型的处理。Arellano-Bond估计量和Blundell-Bond（系统GMM）的推导过程写得非常清晰，特别是关于滞后变量作为工具变量的有效性和弱工具变量问题的讨论，处理得非常到位。这部分内容对于那些研究宏观经济学或金融领域的学者来说，简直是金玉良言。它没有回避技术难点，而是用清晰的数学语言和丰富的例子，引导读者穿过复杂的理论迷雾，直达核心。

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不咋个

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确实不是学统计的料，不好评论。

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