Introduction Econometrics with Application and software pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Course Technology Inc

作者:RAMANATHAN

出品人:

页数:688

译者:

出版时间:2001-7-31

价格:GBP 48.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780030341861

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• 应用计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 数据分析
• 回归分析
• 时间序列分析
• 面板数据
• Stata
• R语言

好的，以下是为您构思的一份关于一本名为《Introduction Econometrics with Application and Software》的图书的详细简介，这份简介旨在涵盖该书可能涉及的核心内容，同时避免提及或影射任何特定书籍的具体细节： --- 计量经济学导论：理论、方法与实践应用 本书旨在为读者提供一个全面而深入的计量经济学基础框架，使他们不仅能够掌握核心理论，更能熟练运用现代统计软件解决实际经济问题。 计量经济学是连接经济理论与现实世界数据的桥梁，它要求研究者具备扎实的数学基础、严谨的统计学思维以及对经济现象的敏锐洞察力。本书从初学者友好的角度切入，逐步构建起一个从基本概念到复杂模型的高级知识体系，特别强调了实证分析的能力培养。 第一部分：计量经济学基础与单变量模型 本部分聚焦于计量经济学的基石。我们首先介绍了经济数据类型（截面数据、时间序列数据、面板数据）的特点及其在模型构建中的考量。随后，本书详细阐述了简单线性回归模型（SLRM）的原理，包括最小二乘估计（OLS）的推导过程、估计量的最佳线性无偏性（BLUE）的证明，以及回归系数的统计推断。 重点内容包括： 经典线性回归模型的假设（CLRM）： 深入剖析了均值为零的误差项、同方差性、无序列相关性以及外生性等关键假设的含义、违反的后果以及相应的检验方法（如怀特检验、Breusch-Godfrey 检验）。 模型设定的重要性： 讨论了函数形式的选择（对数线性、线性对数等）如何影响经济学解释，以及如何通过调整模型来捕获非线性关系。 假设检验与预测： 系统介绍了 T 检验、F 检验的实际应用，并指导读者如何构建和解释置信区间和预测区间，特别是在经济预测中的应用价值。 第二部分：多元回归分析与内生性问题 现实世界的经济现象往往由多个因素共同决定，因此，多元线性回归模型（MLRM）是计量分析的核心工具。本部分将重点解决在多元回归中可能出现的复杂问题，特别是内生性及其对估计结果的偏误影响。 我们对以下关键技术进行了详尽的讲解： 多重共线性： 分析了它对估计方差的影响，并介绍了检查（如 VIF）和缓解策略。 异方差性与自相关： 详细介绍了异方差性（尤其在截面数据中）和时间序列数据中的自相关问题。讨论了最小二乘估计量的有效性受损情况，并重点讲解了稳健标准误（Robust Standard Errors，如 Huber-White 估计）和广义最小二乘法（GLS）的应用。 内生性与工具变量法（IV）： 内生性是计量研究中最为棘手的挑战之一。本书深入探讨了导致内生性的主要原因（如遗漏变量偏误、测量误差、同步因果关系）。随后，本书系统地介绍了工具变量（IV）方法的理论基础，包括两阶段最小二乘法（2SLS）的步骤，以及如何检验工具变量的有效性和强度（如弱工具变量问题）。 第三部分：高级模型与截面数据分析 随着研究深度的增加，许多经济变量不满足连续性或正态分布的假设。本部分专注于处理特定类型的因变量模型，这对于微观经济学、劳动力经济学和金融经济学的应用至关重要。 核心内容涵盖： 离散响应变量模型： 详细阐述了 Logit 和 Probit 模型，用于分析二元选择（如是否失业、是否购买）。本书不仅解释了它们背后的概率理论，还指导读者如何解释边际效应，以及如何进行模型选择。 计数数据模型： 介绍了泊松（Poisson）模型和负二项（Negative Binomial）模型，适用于分析事件发生次数（如专利申请数、交易次数），并重点讨论了过度离散（Overdispersion）的处理。 删失和截断数据模型： 深入讲解了 Tobit 模型，用于处理因变量被限制在某个区间内的情况，例如，分析收入数据中存在大量零收入的情况。 第四部分：时间序列分析与动态模型 时间序列数据是宏观经济学和金融学研究的命脉。本部分将引导读者处理数据的时间依赖性，建立描述经济波动的动态模型。 本部分的重点包括： 平稳性与单位根检验： 解释了平稳性的重要性，并详细介绍了 ADF、PP 等著名的单位根检验方法，以及如何处理非平稳序列。 自回归移动平均（ARMA）过程： 讲解了 ARMA, AR, MA 模型的结构，如何通过观察 ACF 和 PACF 图进行定阶，并展示了 Box-Jenkins 方法的实践流程。 整合与协整： 对于非平稳序列，本书引入了 向量自回归（VAR）模型 来分析多个变量间的动态关系。更重要的是，对于长期稳定的关系，本书讲解了 协整理论（Cointegration） 和 误差修正模型（ECM），使读者能够正确地建立长期均衡与短期调整相结合的模型。 第五部分：面板数据分析与实证策略 面板数据（Panel Data）结合了截面和时间维度，提供了更丰富的信息和更强的控制能力。本书将面板数据分析提升到实证研究的关键地位。 详细介绍的内容包括： 面板数据的优势与估计方法： 阐述了面板数据如何有效控制不可观测的异质性。重点比较了混合 OLS 模型、固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的异同。 模型选择： 运用 Hausman 检验 等工具，指导读者根据数据特征和研究目的，科学地选择最合适的估计方法。 动态面板模型： 针对存在滞后被解释变量（即序列相关性）的情况，本书介绍了 Arellano-Bond GMM 估计 等前沿工具，以处理动态面板中的内生性问题。 软件应用与实证伦理 贯穿全书的特色是紧密结合现代计量软件（如 Stata, R, 或 Python 的特定库）进行操作演示。每一个理论模型和实证检验，都配有详尽的案例分析和代码示例。读者将被引导着从原始数据导入、数据清洗、模型估计、诊断检验到结果解释的完整流程。 此外，本书高度重视实证研究的透明度和可重复性，强调了在进行经济学研究时，对因果推断的严格要求，以及如何设计鲁棒的实证策略来识别真实的经济效应。 本书适合对象： 经济学、金融学、商学、公共政策及相关量化学科的高年级本科生、研究生，以及需要运用计量方法分析数据的研究人员和专业人士。掌握基础的微积分和线性代数知识将有助于更深入地理解理论推导。 ---

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