计量经济学基础与STATA应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:胡咏梅

出品人:

页数:418

译者:

出版时间:2010-5

价格:50.00元

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isbn号码:9787303103386

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• Stata
• 计量经济学
• Stata
• 经济学
• 统计学
• 数据分析
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经济学研究的基石：从理论到实践的系统构建 图书名称：经济学理论与实证分析方法导论 内容提要： 本书旨在为经济学、金融学、管理学及相关社会科学领域的学习者与研究者，提供一套坚实且与时俱进的理论基础与实证分析工具箱。我们深知，现代经济学研究已不再是单纯的理论推演，而是理论假设在真实世界数据中的检验与校准。因此，本书的结构设计围绕“理论构建—模型选择—数据处理—实证检验—结果解读”这一完整的科学研究闭环展开，确保读者不仅掌握“是什么”，更能理解“为什么”以及“如何做”。 第一部分：现代经济学理论的根基 本部分将深入浅出地梳理构成现代经济学分析框架的核心理论。我们摒弃了对陈旧或晦涩概念的过度纠缠，专注于那些在当前学术界和政策制定中具有决定性影响力的理论支柱。 第一章：微观经济学的理性人假设与行为边界。 我们将重点探讨古典效用理论的局限性，并引入行为经济学的核心洞察，例如前景理论（Prospect Theory）中的损失厌恶效应以及启发式（Heuristics）决策机制。通过对理性选择理论（Rational Choice Theory）的批判性分析，引导读者理解如何在不完全理性的前提下构建可操作的微观模型。本章特别关注博弈论在寡头竞争和信息不对称环境中的应用，特别是纳什均衡（Nash Equilibrium）的寻找与修正，以及其在产业组织理论中的地位。 第二章：宏观经济学的动态视角。 本章从新古典增长模型（如Solow-Swan模型）出发，揭示技术进步在长期经济增长中的决定性作用。随后，我们将无缝过渡到动态随机一般均衡（DSGE）模型的初步介绍，重点阐述其在描述经济周期波动、理解货币和财政政策传导机制上的优势。我们详细分析了理性预期（Rational Expectations）假设对政策有效性的冲击，并引入粘性价格和粘性工资的概念来解释短期宏观现象。 第三章：一般均衡理论与福利经济学。 这一章是对理论体系的更高层次的整合。我们将严谨地回顾瓦尔拉斯一般均衡（Walrasian General Equilibrium）的条件与存在性，并深入探讨福利经济学的两大定理——福利的充分性和必要性条件。重点分析市场失灵（Market Failure）的来源，包括外部性（Externalities）、公共物品（Public Goods）和信息不对称，并探讨科斯定理（Coase Theorem）在解决外部性问题上的实际操作难度。 第二部分：计量经济学：从数据到洞察的桥梁 理论的价值必须通过数据来验证。本部分将读者从抽象的数学符号中拉回到真实世界的数据分析场景，重点在于构建能够回答特定经济学问题的计量模型。 第四章：回归分析的基础与经典线性模型（OLS）。 本章详细讲解普通最小二乘法（OLS）的推导过程，并严格阐述其成立的核心假设（如高斯-马尔科夫定理）。我们将聚焦于如何识别和诊断经典线性回归模型中的多重共线性（Multicollinearity）、异方差性（Heteroskedasticity）和自相关（Autocorrelation）问题，并介绍处理这些问题的标准技术，如使用稳健标准误（Robust Standard Errors）。 第五章：内生性问题与因果推断的核心挑战。 这是本书最具实践指导意义的部分。内生性（Endogeneity）是经济学实证研究中最普遍且最危险的陷阱。我们将系统剖析导致内生性的三大根源：遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias）、反向因果关系（Simultaneity/Reverse Causality）和测量误差（Measurement Error）。 针对这些问题，本书将重点介绍工具变量法（Instrumental Variables, IV）的原理和两阶段最小二乘法（2SLS）的实施细节，并探讨如何在外生性检验中判断工具变量的有效性。 第六章：面板数据模型的结构化分析。 面对随时间变化的个体（如国家、企业、个人）数据，面板模型提供了比截面数据更丰富的信息。本章将详细对比混合回归模型（Pooled OLS）、固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）的适用场景和估计逻辑。重点讲解如何利用FE模型剔除不随时间变化的个体异质性，从而更准确地识别效应。 第七章：时间序列分析与预测的艺术。 针对金融市场、宏观经济变量等具有时间依赖性的数据，本章引入平稳性（Stationarity）的概念，并介绍ADF检验。我们将系统讲解自回归移动平均模型（ARMA）的构建流程，并深入分析单位根过程（Unit Root Processes）与协整关系（Cointegration）。此外，还将涵盖向量自回归模型（VAR）在多变量动态关系分析中的应用，以及波动率建模中的GARCH族模型。 第三部分：进阶主题与前沿应用 本部分聚焦于当代计量经济学中处理非标准数据结构和回答复杂因果问题的工具。 第八章：离散选择模型与非线性回归。 现实中的许多经济变量（如是否购买、是否失业）是二元或有序的，不适合用标准线性回归处理。本章详细阐述Probit模型和Logit模型，解释其似然函数和边际效应的计算，并介绍Tobit模型在截断因变量处理上的应用。 第九章：因果推断的前沿方法论。 随着对因果识别要求的提高，本书介绍了对传统工具变量法的补充或替代方法。重点讲解断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）的识别机制和实施步骤，以及倾向得分匹配法（Propensity Score Matching, PSM）在模拟随机对照试验（RCT）中的应用。我们将强调不同方法的识别假设和潜在的脆弱性。 第十章：非参数估计与机器学习的经济学视野。 随着大数据时代的来临，如何有效利用海量信息成为研究热点。本章介绍非参数回归的直觉，并讨论核回归（Kernel Regression）。更重要的是，我们将探讨机器学习算法（如随机森林、梯度提升）如何被引入经济学研究中，不仅用于预测，更可用于发现变量间的非线性关系，并辅助识别潜在的混杂因素。 结论：研究的伦理与未来方向 全书最后一部分回归到研究的整体视角，强调研究结果的可重复性（Replicability）、数据的使用规范以及学术诚信的重要性。本书旨在培养读者独立、审慎地设计研究、选择恰当的分析工具，并对结果做出负责任解释的能力。通过理论与方法的协同训练，读者将能够自信地面对当代经济学研究中的复杂挑战。

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作为一个对数据和经济学充满好奇心的非专业背景人士，我一直渴望能够理解那些新闻报道中经常提及的经济数据和分析。我常常在报刊杂志上看到关于GDP增长、通货膨胀率、失业率等经济指标的讨论，但对于这些数字背后的计算方法和分析逻辑，我总是感到一知半解。我曾尝试阅读一些经济学普及读物，但很多内容仍然让我觉得遥远。直到我偶然看到了这本书的介绍，特别是它“基础”和“STATA应用”的结合，让我觉得这是一个非常好的入门机会。我希望这本书能够用最浅显易懂的语言，为我这样的初学者解释计量经济学中最核心的概念，比如什么是变量，什么是相关性，什么是因果关系。更重要的是，我非常期待它能够一步步地指导我如何使用STATA这个强大的软件来处理和分析数据。我希望它能告诉我，如何导入数据、如何进行描述性统计分析、如何进行简单的回归分析，以及如何理解这些分析的结果。我希望通过学习这本书，我能够逐渐建立起自己理解和分析经济现象的能力，不再只是一个被动的接收者，而是能够主动地去探索和发现经济世界的规律。这本书的出版，对我来说，就像是为我点亮了一盏指路明灯，让我能够信心满满地踏上这段学习之旅，用数据来解读我所关心的经济世界。

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作为一名对宏观经济学理论非常感兴趣的经济学爱好者，我经常思考如何将抽象的理论与实际的经济数据联系起来。我了解到，计量经济学是实现这一目标的关键工具。然而，在自主学习的过程中，我发现自己常常被各种统计方法和模型弄得眼花缭乱，难以找到一个清晰的学习路径。我对STATA软件的操作也不甚熟悉，这进一步增加了学习的难度。当我看到这本书时，我被其“基础”和“应用”并重的理念深深吸引。我希望这本书能够从宏观经济学的视角出发，讲解如何运用计量经济学的方法来分析宏观经济现象。例如，我希望书中能够讲解如何建立宏观经济模型，如何估计模型中的参数，如何检验模型的有效性，以及如何利用模型进行宏观经济预测和政策模拟。我更期待书中能够提供丰富的宏观经济数据案例，并详细展示如何使用STATA来完成这些分析。我希望通过学习这本书，我能够更深入地理解宏观经济学理论的实际应用，能够用数据来检验和完善宏观经济理论，从而更好地理解和分析国家经济的运行状况。这本书对我来说，就像是一本桥梁，连接着我对理论的求知欲和对实践操作的渴望，让我看到了将知识转化为洞察的路径。

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作为一名跨专业学习经济学的社会学学生，我对计量经济学的理解程度可以说是一片空白。起初，我怀着好奇心选择了经济学方向的研究，却被扑面而来的数学公式和统计概念弄得晕头转向。我尝试阅读了一些基础的经济学教材，但总觉得内容过于抽象，难以与实际的社会现象联系起来。后来，我了解到计量经济学是连接经济理论与现实世界数据的重要桥梁，因此对它产生了浓厚的兴趣。这本书的标题，尤其是“STATA应用”几个字，吸引了我。我了解到STATA是一个非常强大的统计分析软件，如果能够将计量经济学的理论与STATA的应用相结合，或许能够帮助我更好地理解和分析社会经济现象。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，用通俗易懂的语言解释复杂的统计原理，并且提供丰富的案例，展示如何使用STATA来解决实际问题。例如，我希望书中能解释什么是O（OLS）估计，为什么它在计量经济学中如此重要，以及如何在STATA中实现O回归，并解读回归系数的经济含义。这本书的出现，就像是在我面前打开了一扇新的大门，让我看到了将抽象的经济理论与鲜活的社会现实联系起来的可能性。我期待它能帮助我建立起对计量经济学的正确认识，培养起独立进行数据分析的能力，从而更好地理解和探索我所研究的社会经济问题。

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我是一名对金融市场充满热情，并且希望能够运用科学方法进行投资分析的爱好者。在过去的学习和实践中，我发现金融市场的波动性和复杂性往往超出了简单的经验判断。我了解到，计量经济学为金融数据分析提供了强大的理论和工具支持。我希望通过学习这本书，能够了解如何运用计量经济学模型来分析股票价格、汇率变动、利率波动等金融市场中的关键变量，并尝试进行预测。我特别期待书中能够讲解一些在金融领域常用的计量模型，比如对金融时间序列数据进行分析的ARIMA模型、GARCH模型，以及资产定价模型等。同时，我也希望书中能够详细地展示如何使用STATA软件来实施这些模型，包括数据的预处理、模型的估计、参数的检验、模型的诊断以及预测的实现。我希望能通过这本书，掌握将金融理论与数据分析相结合的能力，能够更科学地评估金融资产的风险和收益，从而做出更明智的投资决策。这本书的出现，对我来说，不仅仅是一本学习书籍，更是一种能力的提升，让我能够更自信地面对金融市场的挑战，用数据和模型来武装自己，在投资的道路上走得更远。

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作为一名在金融领域摸爬滚打多年的从业者，我深知数据的重要性。在日常工作中，我需要处理大量的金融数据，并从中挖掘有价值的信息。然而，传统的 Excel 等工具在处理复杂的数据模型和进行统计分析时显得力不从心。我曾多次尝试学习各种计量经济学方法，但往往因为缺乏系统性的指导和实践操作的平台而半途而废。市面上关于计量经济学的书籍很多，但要么过于理论化，脱离实际；要么过于侧重软件操作，但理论基础却十分薄弱。这本书的出现，仿佛解决了我的燃眉之急。它不仅提供了扎实的计量经济学理论基础，更将理论知识与STATA这一强大的统计分析软件相结合，这正是广大从业者所急需的。我非常期待通过这本书，能够学习到如何运用STATA进行严谨的经济数据分析，如何构建和检验经济模型，以及如何解释模型结果并将其应用于实际的金融决策中。我希望它能帮助我提升数据分析能力，更好地理解金融市场的运作规律，从而在日益激烈的市场竞争中占据更有利的地位。这本书的出版，对于所有希望在经济和金融领域有所作为的人来说，无疑是一笔宝贵的财富，它 bridging the gap between theory and practice，让理论不再是高高在上的象牙塔，而是能够指导实践的有力工具。

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我是一名正在准备考研的经济学专业的学生，在复习过程中，计量经济学是我必须攻克的难关。我深知，无论是在初试还是复试中，计量经济学都是重要的考察内容，而且很多院校的研究生入学考试都会涉及STATA软件的操作和应用。我尝试过一些考研辅导资料，但总觉得不够系统，特别是STATA的应用部分，很多操作细节都讲得不够清楚，导致我在模拟练习时常常遇到问题。这本书的出现，对我来说就像是为我量身定制的学习指南。我希望这本书能够系统地梳理计量经济学的重要知识点，并针对考研的重点和难点进行讲解。更重要的是，我希望书中能够提供详尽的STATA操作指导，涵盖考研中可能涉及的各种模型和统计方法，例如假设检验、回归分析、时间序列模型、面板数据模型等。我期待书中能够提供大量的实例，通过实际操作来加深我对STATA应用的理解，并能够教会我如何解读STATA的输出结果，如何写出符合要求的实证分析报告。这本书的出现，让我对考研复习充满信心，我期待它能帮助我扎实掌握计量经济学的理论知识和STATA的应用技能，顺利通过研究生入学考试，开启我的学术深造之路。

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我是一名正在攻读经济学硕士的在校研究生，对于计量经济学更是学习的重中之重。在之前的学习中，我遇到过很多理解上的瓶颈，尤其是在处理一些非典型的经济数据和复杂的统计模型时，常常感到力不从心。虽然老师在课堂上会讲解一些基本操作，但毕竟时间有限，很多细节上的处理和技巧性的运用无法深入。当我看到这本书的标题时，我眼前一亮。它不仅包含了计量经济学的基础理论，而且特别强调了STATA的应用，这正是我目前最迫切需要的。我希望这本书能够详细地讲解各种计量模型的原理，并附带清晰的STATA操作步骤和实例。例如，在学习面板数据模型时，我希望书中能够涵盖固定效应模型、随机效应模型以及它们之间的模型选择方法，并且能够通过具体的STATA命令演示如何实现这些操作，以及如何解读模型输出的各个统计量。此外，我还希望书中能够包含一些在实际研究中常用的高级模型，比如联立方程模型、时间序列分析中的ARIMA模型、GARCH模型等，并提供相应的STATA实现方法。这本书的出现，让我看到了能够系统性地提升计量经济学理论和实践能力的希望，我非常期待它能成为我学术研究道路上的得力助手，帮助我更有效地分析和解决经济问题。

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这本书的封面设计就透着一股专业和严谨的气息，深邃的蓝色背景搭配简洁明亮的字体，仿佛在邀请我一同走进计量经济学的殿堂。我是一名经济学专业的本科生，在学习过程中，虽然理论知识掌握得还算扎实，但一遇到实际数据分析就感觉束手无策。统计软件的操作对我来说就像天书，各种命令和参数组合起来总是让人摸不着头脑。这让我对计量经济学这门学科产生了些许畏惧，总觉得它遥不可及。然而，当我拿到这本《计量经济学基础与STATA应用》时，我看到了希望。从目录上看，它系统地梳理了计量经济学的主要理论，从最基本的回归模型，到时间序列、面板数据等更复杂的模型，涵盖了本科阶段乃至研究生初期所需的核心知识。更重要的是，它将这些理论与STATA软件的应用紧密结合，这对我来说简直是雪中送炭。我期待着它能够带我走出数据分析的困境，让我能够真正地将理论付诸实践，用数据说话，用模型解释经济现象，最终成为一名合格的经济学研究者。这本书不仅是学习资料，更像是一位耐心的引路人，指引我穿越迷雾，抵达知识的彼岸。我迫不及待地想翻开它，开启这段理论与实践并行的学习之旅，探索经济世界的奥秘。

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我是一名在校的公共管理专业的学生，在学习过程中，经常需要处理与政策评估、社会经济发展相关的实证研究。虽然在课程中接触过一些统计方法，但面对日益复杂的经济数据和政策分析需求，我意识到自己需要更深入地学习计量经济学。我发现，很多政策研究都需要进行定量分析，以评估政策的有效性、影响范围以及成本效益。然而，我之前对计量经济学模型的理解仅停留在理论层面，对于如何将这些模型应用于实际数据分析，以及如何运用专业的统计软件来完成这些工作，却知之甚少。这本书的出版，恰好满足了我的学习需求。我希望它能够系统地介绍计量经济学中的各种模型，例如因果推断方法、断点回归设计（RDD）、倾向得分匹配（PSM）等，这些方法在政策评估领域非常重要。同时，我更期待书中能够详细地展示如何在STATA中实现这些模型的估计和检验，并提供清晰的步骤说明和解读指导。我希望通过学习这本书，我能够掌握运用STATA进行实证研究的基本技能，能够独立地开展政策分析项目，为我的学术研究和未来的职业发展打下坚实的基础。这本书对我来说，不仅仅是一本教材，更是一套实用的工具箱，帮助我将理论知识转化为解决实际问题的能力。

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我是一名即将毕业的经济学本科生，在撰写毕业论文的过程中，我深刻体会到了计量经济学在实证研究中的重要性。虽然我在课堂上学习了计量经济学的基本理论，但真正应用到论文写作时，却发现自己对数据的处理、模型的选择以及结果的解读都存在很多困惑。特别是STATA软件的操作，对我来说是一项巨大的挑战。我尝试过一些在线教程和零散的资料，但往往缺乏系统性和连贯性，难以形成完整的知识体系。这本书的出现，让我看到了解决这些问题的希望。我希望这本书能够提供一个完整的框架，详细讲解从数据收集、清洗、整理，到模型设定、估计、检验，再到结果解释和报告撰写的全过程。我尤其希望书中能够包含一些在实际研究中常用的模型，比如横截面数据分析、时间序列数据分析、面板数据分析等，并提供详细的STATA操作演示和案例分析。此外，我还希望书中能够涵盖一些关于模型诊断和选择的方法，以及如何处理一些常见的数据问题，例如异方差、自相关等。这本书的出现，对于我这样一个即将进入研究生阶段或者开始职业生涯的学生来说，无疑是一份宝贵的财富，它能够帮助我夯实计量经济学功底，提升我的实证研究能力，为我未来的学习和工作打下坚实的基础。

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