Statistical Modelling for Social Researchers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Tarling, Roger

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2008-11

价格:$ 76.78

装帧:

isbn号码:9780415448406

丛书系列:

图书标签:

• 统计建模
• 社会研究
• 数据分析
• 回归分析
• 多元分析
• 统计学
• 研究方法
• 社会科学
• 量化研究
• R语言

计量经济学导论：构建、解释与预测的基石 作者：[此处可填入虚构作者名，例如：张伟, 李芳] 出版社：[此处可填入虚构出版社名，例如：北京大学出版社] --- 内容提要 《计量经济学导论：构建、解释与预测的基石》是一本全面、深入且实践导向的教材，旨在为社会科学、经济学、商学及相关领域的学生和研究人员提供坚实的计量经济学基础。本书超越了纯粹的理论推导，着重于如何将复杂的经济和社会现象转化为可检验的数学模型，并利用实际数据进行严谨的分析。 本书的核心目标是培养读者运用计量工具解决现实问题的能力，无论是评估政策效果、预测市场趋势，还是理解复杂的因果关系。我们强调模型选择的逻辑、假设检验的严谨性，以及结果解释的经济学意义。全书结构清晰，从基础的线性回归模型出发，逐步深入到更复杂的时间序列分析、面板数据模型和非线性模型，确保读者能够稳健地应对不同类型的数据结构和研究挑战。 --- 第一部分：计量经济学基础与一元线性回归模型 本部分为后续所有分析奠定理论与实践基础。我们首先探讨计量经济学的基本概念，包括经济理论、数学模型与计量模型的相互关系，以及数据收集和整理的重要性。 第一章：计量经济学的基石 计量经济学的角色与范围： 计量经济学如何桥接理论与实证。 数据类型与特征： 横截面数据、时间序列数据和面板数据的结构性差异。 模型设定与估计的挑战： 内生性、遗漏变量偏误的初步探讨。 第二章：简单线性回归模型（SLR） 最小二乘法（OLS）的推导与几何意义： 深入理解残差平方和最小化的原理。 经典线性回归模型（CLRM）的假设： 高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov Theorem）的严格论述及其推论——BLUE估计量。 统计推断： 估计量的分布、T检验与F检验的构建，以及置信区间与假设检验的实际操作。 模型拟合优度： $R^2$ 的含义、局限性及其修正。 异方差与自相关： 初步识别与使用稳健标准误（Robust Standard Errors）的重要性。 --- 第二部分：多元线性回归模型与模型设定 本部分将核心分析扩展到包含多个解释变量的情况，并着重探讨模型设定中经常出现的陷阱和解决之道。 第三章：多元线性回归模型（MLR） 多元回归的估计与解释： 偏效应（Partial Effects）的精确解释，即在其他条件不变的情况下，单个变量对因变量的影响。 多重共线性（Multicollinearity）： 识别、后果分析及应对策略，如岭回归（Ridge Regression）的初步介绍。 虚拟变量（Dummy Variables）： 引入定性信息，包括结构突变、季节效应和交互作用项的设定。 函数形式的选择： 对数线性模型（Log-Linear, Log-Log, Linear-Log）的经济学含义与应用场景。 第四章：模型设定、误差项与推断的稳健性 设定误差的后果： 遗漏重要变量（Omitted Variable Bias, OVB）与包含无关变量。 异方差性（Heteroskedasticity）： 识别（White Test, Breusch-Pagan Test）、影响及修正方法（如加权最小二乘法 WLS）。 序列相关性（Autocorrelation）： 特别针对时间序列数据，Cochrane-Orcutt 迭代法和Durbin-Watson 检验。 模型设定检验： RESET 检验与嵌套模型选择标准（AIC, BIC）。 --- 第三部分：因果推断与内生性问题 这是本书最具挑战性也最关键的部分。在社会科学研究中，建立真正的因果关系而非仅仅发现相关性是核心目标。 第五章：工具变量法（Instrumental Variables, IV） 内生性的来源与后果： 测量误差、反向因果关系与遗漏变量偏误。 工具变量的识别与检验： 强弱工具变量问题，以及关于工具变量有效性的检验（如过度识别约束检验）。 两阶段最小二乘法（2SLS）的详细推导与应用： 如何利用工具变量来估计存在内生性的模型参数。 第六章：面板数据分析 面板数据的优势： 能够控制不随时间变化的个体异质性。 固定效应模型（Fixed Effects, FE）： 消除个体特有效应，适用于研究个体内的变化。 随机效应模型（Random Effects, RE）： 假设个体异质性与解释变量不相关，FGLS 估计。 模型选择： 豪斯曼检验（Hausman Test）指导 FE 与 RE 的选择。 动态面板数据： 引入滞后被解释变量，使用差分 GMM（Arellano-Bond）方法应对序列相关性与内生性。 --- 第四部分：时间序列分析与高级主题 本部分聚焦于具有时间依赖性的数据结构，并引入更现代化的估计方法。 第七章：时间序列分析基础 平稳性（Stationarity）： 随机游走、单位根检验（ADF 检验）。 非平稳序列的处理： 协整（Cointegration）的概念与 Engle-Granger 两步法。 自回归与移动平均模型（ARIMA）： 模型识别（ACF/PACF 图）与参数估计。 向量自回归模型（VAR）： 多变量时间序列的动态关系分析、脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF）与方差分解。 第八章：离散选择模型与有限因变量模型 线性概率模型（LPM）的局限性： 预测概率值超出 [0, 1] 的问题。 Logit 与 Probit 模型： 基于最大似然估计（MLE）的估计方法。 边际效应的解释： 如何从非线性模型中提取可解释的政策含义。 多分类选择： Logit 模型在决策分析中的应用。 --- 特色与亮点 1. 数据驱动的教学方法： 全书配有大量来自经济学、政治学、社会学领域的真实数据集案例（如收入不平等、教育回报率、犯罪率影响因素等）。 2. 软件操作指南（附录）： 提供在主流统计软件（如 Stata, R）中实现关键模型的详细步骤和代码示例，强调结果的可复现性。 3. 批判性思维的培养： 每一章末尾设有“研究伦理与模型局限”讨论区，引导读者思考计量结果的有效边界和潜在误用。 4. 从相关到因果的清晰路径： 结构上层层递进，从 OLS 的局限性自然引出 IV、FE 等高级因果推断工具的使用场景，确保读者理解“为什么需要这些工具”。 本书不仅是学习计量技术的工具书，更是培养未来社会科学研究者严谨、务实分析思维的路线图。 --- 目标读者： 本科高年级、硕士及博士研究生，以及需要运用定量方法进行政策评估和学术研究的专业人士。 先修要求： 具备基础的微积分、线性代数知识，以及一门社会科学或经济学导论课程的学习背景。

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