Applied Econometrics Using the SAS System pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Vivek Ajmani

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2009-06-15

价格:USD 84.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780470129494

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• Statistics
• SAS
• 计量经济学
• SAS
• 应用计量经济学
• 统计学
• 数据分析
• 回归分析
• 时间序列分析
• 面板数据
• 因果推断
• 经济学

深入计量经济学：理论、实践与现代应用 书籍概述： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践性的计量经济学知识体系。它不仅仅是一本理论教科书，更是一本操作指南，侧重于如何将复杂的经济学理论转化为可验证的、具有实际意义的实证分析。全书结构紧凑，逻辑清晰，从计量经济学的基本概念和线性回归模型的构建，逐步深入到更高级的时间序列分析、面板数据模型以及非线性方法的应用。 本书的核心受众包括经济学、金融学、商科、公共政策及相关量化领域的本科高年级学生、研究生，以及需要运用计量工具进行数据分析的初、中级研究人员和从业者。我们假设读者具备微积分、线性代数和基础统计学的背景知识，但本书的叙述风格力求详尽，确保即便是初次接触计量经济学的读者也能稳步跟进。 第一部分：计量经济学基础与经典线性回归模型（CLRM） 本部分奠定整个计量分析的基石。我们将从经济学模型与计量模型的区别入手，明确计量经济学的研究范畴和目标。 第一章：计量经济学概览与数据结构 详细介绍了计量经济学在现代经济研究中的地位，区分横截面数据、时间序列数据、面板数据和池化数据这四种主要数据结构及其各自的分析挑战。本章强调了数据质量和变量选择的重要性，并对描述性统计在实证分析中的初步作用进行了阐述。 第二章：一元线性回归模型 这是分析的基础。我们深入探讨了普通最小二乘法（OLS）的推导过程，重点解释了如何从高斯-马尔可夫（Gauss-Markov）假设中导出OLS估计量的最佳线性无偏估计（BLUE）特性。此外，本章详尽讨论了假设条件的检验，包括模型设定误差、异方差性（Heteroskedasticity）的识别与处理方法（如White修正、加权最小二乘法WLS），以及如何解释和报告回归系数的统计显著性。 第三章：多元线性回归模型 将分析扩展到包含多个解释变量的情况。本章的核心在于多重共线性（Multicollinearity）的识别、后果分析以及应对策略，如变量筛选或岭回归（Ridge Regression）的初步介绍。我们花费大量篇幅阐述了变量的选择标准（如信息准则AIC/BIC），以及虚拟变量（Dummy Variables）在处理分类信息和结构性变化中的应用，包括交互项的构建。 第四章：违反经典假设的后果与诊断 本章是对前两章内容的一种补充和深化。除了异方差和多重共线性，我们着重分析了误差项的序列相关性（Autocorrelation）——特别是在时间序列数据中的重要性——及其对OLS估计量的影响。对序列相关的检验（如Durbin-Watson检验）和修正方法（如Cochrane-Orcutt估计过程）将在本章得到详细阐述。 第二部分：进阶模型与非线性分析 在掌握了CLRM的基础上，本部分转向处理更复杂、更贴近现实的经济数据结构。 第五章：工具变量法（IV）与内生性问题 内生性是计量经济学中最关键的挑战之一。本章详细剖析了导致内生性的常见原因，如遗漏变量偏差、测量误差和同步性（Simultaneity）。随后，我们系统地介绍了工具变量（Instrumental Variables, IV）法的原理、估计过程，并深入讲解了两阶段最小二乘法（2SLS）的实施步骤。本章的重点在于工具变量的有效性检验，即工具变量的相关性和外生性检验。 第六章：异方差性的深入处理 本章将异方差性作为一个独立主题进行深入探讨。除了基础的WLS，我们探讨了广义最小二乘法（GLS）作为处理异方差和序列相关问题的统一框架。此外，对异方差稳健的标准误估计（Robust Standard Errors，如HAC/Newey-West估计量）在现代实证研究中的实际应用被置于重要地位。 第七章：分位数回归（Quantile Regression） 不同于传统的OLS关注条件均值，分位数回归允许研究者探究解释变量对因变量分布不同位置（如中位数、25百分位数等）的影响。本章详细介绍了分位数回归的理论基础、估计方法，并展示了其在处理异方差性和异常值时相比于OLS的优势，尤其在收入不平等和风险分析中的应用实例。 第三部分：时间序列分析 时间序列数据具有明显的依赖性和动态性，需要专门的技术进行处理。 第八章：单方程时间序列模型 本章从平稳性（Stationarity）概念开始，这是时间序列分析的基石。我们介绍自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型的构建、识别和估计。对于非平稳序列，本章详细介绍了差分操作，并引入单位根检验（如ADF检验）的重要性。 第九章： ARIMA 模型与预测 本章聚焦于差分模型的推广——自回归积分移动平均（ARIMA）模型。我们将讲解如何通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图谱来识别合适的$p, d, q$参数。此外，本章包含了一系列关于时间序列预测的实际操作指南，包括预测区间和模型比较。 第十章：协整（Cointegration）与长期均衡 当两个或多个非平稳时间序列之间存在长期、稳定的线性关系时，即存在协整。本章系统介绍了协整关系的检验（如Engle-Granger两步法和Johansen检验），并详细阐述了误差修正模型（Error Correction Models, ECM）如何将短期动态调整与长期均衡约束相结合，这是处理非平稳变量间关系的黄金标准。 第四部分：面板数据分析 面板数据（Panel Data）结合了时间和截面维度，提供了更丰富的识别信息和更强的控制能力。 第十一章：面板数据模型基础 本章介绍面板数据的优势，特别是其能够控制不可观测的个体异质性。我们详细对比了混合OLS（Pooled OLS）、固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）。FE和RE模型的核心区别——对个体效应的假设——将通过Hausman检验得到明确的辨析和应用指导。 第十二章：面板数据的高级处理 我们将探讨在面板数据中处理内生性和序列相关性的方法。重点介绍系统广义矩估计（System GMM）在处理动态面板模型（如包含滞后被解释变量的模型）中的应用，以及如何处理截面相关的面板数据。 结论与展望： 全书的编写贯穿着对可复制性和实证严谨性的强调。每章的理论阐述后，都紧跟着对实际数据案例的分析，旨在帮助读者建立从理论假设到数据驱动结论的完整路径。本书致力于培养读者批判性地评估计量模型有效性的能力，使其能够自信地运用现代计量工具解决复杂的经济学问题。

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快速浏览过了与目前课程关系较为密切的部分，不得不说这是一本非常好的书：理论概述简明实用，对于Procedure输出结果的介绍也非常详尽，甚至还用IML给出了自己的实现方法，对于加深理解帮助很大，很值得详细再读一遍。

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