Stata/Eviews计量经济分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:胡志宁

出品人:

页数:205

译者:

出版时间:2010-7

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787300122984

丛书系列:

图书标签:

• Stata
• EViews
• 计量经济学
• 数据分析
• 统计分析
• 经济学
• 模型
• 回归分析
• 时间序列
• 金融计量
• 应用计量

好的，以下是一份关于不包含“Stata/Eviews计量经济分析”内容的图书简介，旨在提供一个详尽且自然流畅的介绍，聚焦于其他相关的经济学、统计学或数据分析领域。 --- 图书简介：现代应用计量经济学：从理论到R实践 导言：理解数据的力量与建模的艺术 在数据驱动的时代，有效的决策和深刻的洞察力越来越依赖于对复杂经济现象的量化理解。本书旨在为读者提供一个全面、深入且兼具实践性的现代计量经济学框架。我们不仅关注经典理论的严谨性，更强调将这些理论应用于真实世界数据的能力，并侧重于使用当前最前沿、应用最广泛的统计软件环境——R语言，进行数据处理、模型估计与结果解读。 本书的定位是桥接理论基础与实际操作之间的鸿沟。对于希望掌握计量经济学核心技能，并希望在跨学科研究、金融分析、宏观经济预测或市场研究中运用先进统计工具的读者来说，这是一份不可或缺的指南。 第一部分：计量经济学基础与统计学回顾 本部分将为读者打下坚实的理论和统计学基础，为后续的复杂模型学习做好准备。 第1章：计量经济学的基石 本章将系统回顾经济学与统计学的交叉点。我们将深入探讨变量的类型、数据的截面、时间序列和面板数据的特性。重点在于理解经济模型（如回归模型）的设定与规范形式，以及其背后的经济学动机。我们将探讨理想的计量经济学条件（如高斯-马尔可夫假设）及其对估计量的影响，为理解异方差和自相关等违约情况做好铺垫。 第2章：经典线性回归模型（OLS）的深入剖析 我们不会止步于简单的最小二乘估计。本章将详细探讨OLS估计量的性质，包括无偏性、一致性和有效性。随后，我们将使用R语言环境，演示如何进行规范的假设检验，包括$t$检验、F检验，以及构建和解释置信区间。数据的预处理、残差诊断（如正态性、异方差的初步检验）将是本章操作层面的核心内容。 第3章：模型设定的挑战与选择 在实际应用中，模型设定往往是困难的起点。本章将聚焦于模型设定中的常见陷阱，如函数形式的选择（线性、对数线性、二次项）、变量的转换，以及多重共线性的识别与缓解策略。我们将介绍信息准则（如AIC和BIC）在模型选择中的应用，确保模型的经济学合理性与统计学有效性并重。 第二部分：处理违背经典假设的问题 现实世界的数据很少完美服从经典假设。本部分将是本书的实践重点，教导读者如何诊断和修正主要的计量经济学难题。 第4章：异方差性的处理与估计 异方差性（Heteroskedasticity）是截面数据分析中极其常见的问题。本章将详细阐述异方差的来源、影响，并侧重于在R中应用稳健标准误（Robust Standard Errors），特别是White/Huber-White估计。此外，还将介绍广义最小二乘法（GLS）作为处理特定结构异方差的有效替代方案。 第5章：自相关与时间序列的初步分析 对于时间序列数据，残差的自相关性是关键的挑战。本章将引入时间序列的基本概念，如平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。我们将使用Durbin-Watson检验和Breusch-Godfrey检验来诊断序列相关性，并学习如何使用Cochrane-Orcutt或Prais-Winsten方法，以及更通用的HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）估计量来获得一致的推断。 第6章：内生性与工具变量（IV）方法 内生性是计量经济学中最难处理的问题之一。本章将深入探讨内生性的主要来源，包括遗漏变量偏差、测量误差和同步因果关系。重点将放在工具变量（Instrumental Variables, IV）方法的理论基础和R中的实施。我们将详细讲解两阶段最小二乘法（2SLS）的步骤、有效工具变量的选择标准（如相关性和排他性约束），以及如何使用Hansen J检验来评估工具变量的有效性。 第三部分：高级模型与非线性应用 本部分将扩展读者的分析视野，涵盖针对特定数据结构和研究问题的先进方法。 第7章：面板数据分析：消除遗漏变量的利器 面板数据（Panel Data）允许我们控制不可观测的个体效应和时间效应。本章将系统比较混合OLS模型、固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）。重点将放在如何使用Hausman检验来选择最合适的模型，并演示如何在R中高效地运行和解释这些模型，特别是当存在序列相关和截面相关的混合情况时。 第8章：离散选择模型：处理非连续性因变量 许多经济和市场研究的因变量并非连续的（例如：购买/不购买、是否失业）。本章将专注于二元选择模型，详尽介绍Logit和Probit模型的推导、估计和解释。我们不仅会讲解系数的解释，更会重点强调边际效应（Margimal Effects）的计算与解读，这是理解这些非线性模型结果的关键。此外，也将简要介绍多项Logit模型。 第9章：时间序列进阶：预测与因果推断 本章将深入时间序列分析，侧重于建模和预测。我们将介绍自回归移动平均（ARMA/ARIMA）模型的建立过程，包括差分以实现平稳性。对于宏观经济学中的协整关系，我们将讨论Engle-Granger双变量协整检验和Johansen检验，以及如何构建向量自回归（VAR）模型来分析变量间的相互影响。 结语：从模型到政策建议 全书贯穿始终的是“实践导向”的理念。每一章的理论讲解后，都紧接着详细的R语言代码示例和数据集演练。读者将学会如何使用`lm()`, `glm()`, `plm()`, `ivreg()`等关键R函数包，并利用如`sandwich`、`lmtest`、`AER`等扩展包，完成从数据导入、模型估计到结果可视化和稳健性检验的全流程。 本书最终目标是培养读者批判性地评估模型的能力，区分相关性与因果关系，并能够将量化分析的结果转化为清晰、有力的经济论证或政策建议。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

当初一看，哇，Stata和Eviews都有，这么好，结果。。。省略若干字。

评分☆☆☆☆☆

当初一看，哇，Stata和Eviews都有，这么好，结果。。。省略若干字。

评分☆☆☆☆☆

比我们老师讲的清晰多了……对于商科学生基本够用了，上面那些打三星的估计都是大佬吧

评分☆☆☆☆☆

大体平平，无甚亮点，stata的命令不如matlab优美，只能了解个大概，或许这是人大出版社的通病，何弃疗

评分☆☆☆☆☆

大体平平，无甚亮点，stata的命令不如matlab优美，只能了解个大概，或许这是人大出版社的通病，何弃疗