計量経済学　第2版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:有斐閣

作者:浅野 皙

出品人:

页数:356

译者:

出版时间:2009-03

价格:JPY 3,564

装帧:単行本

isbn号码:9784641163362

丛书系列:

图书标签:

• 経済学
• 計量・統計
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计量经济学：理论、方法与应用 本书聚焦于现代计量经济学的核心理论、前沿方法以及在真实世界中的广泛应用。 旨在为读者提供一个全面且深入的知识体系，使其不仅能理解计量模型的数学基础，更能熟练运用这些工具来分析和解释经济现象。本书内容涵盖从基础的单方程模型到复杂的面板数据、时间序列分析以及微观计量的前沿拓展，力求在理论的严谨性与实践的可操作性之间找到完美的平衡。 --- 第一部分：计量经济学基础与单方程模型 本部分奠定计量经济学分析的基石，重点阐述如何建立、估计和检验最基础的回归模型——经典线性回归模型（CLRM）。 第一章：计量经济学的视野与数据结构 计量经济学的目标是利用统计学方法来量化经济理论，并对经济现象进行预测和政策评估。本章首先区分了不同类型的数据结构，包括横截面数据 (Cross-sectional Data)、时间序列数据 (Time-series Data) 和 面板数据 (Panel Data)，并探讨了每种数据结构所面临的特定挑战。接着，我们引入了因果关系识别的基本概念，强调了相关性与因果性之间的重要区别，为后续的识别策略做铺垫。 第二章：多元线性回归模型 (MLR) 的理论基础 详细阐述了多元线性回归模型的设定形式、经典假设（高斯-马尔可夫假设）以及最小二乘法（OLS）的推导过程。我们深入分析了 OLS 估计量的 BLUE (Best Linear Unbiased Estimator) 性质，即在经典假设下，OLS 估计量是无偏、一致且有效率的。本章还包括对拟合优度（$R^2$ 与调整 $R^2$）的深入探讨，以及如何检验和解释回归系数的统计意义。 第三章：对经典假设的挑战与异方差性 现实世界中，经典假设往往无法完全满足。本章集中讨论了异方差性 (Heteroskedasticity) 的问题。我们将系统地分析异方差的来源、后果（对OLS估计量的影响），并详细介绍如何通过怀特检验 (White Test) 或 Breusch-Pagan 检验 来检测它。针对异方差的矫正方法，本书重点介绍了加权最小二乘法 (WLS) 以及在不改变估计量的无偏性的前提下，如何使用稳健标准误 (Robust Standard Errors) 来获得有效的统计推断。 第四章：序列相关性与自相关 时间序列数据或截面数据中可能存在序列相关性 (Autocorrelation)，尤其是在误差项中。本章探讨了一阶自回归误差模型（AR(1)）的设定，分析了自相关对OLS估计量效率的影响，并介绍了Durbin-Watson 检验和Breusch-Godfrey 检验等核心检验方法。解决方案包括使用 Cochrane-Orcutt 变换 和 GLS (Generalized Least Squares) 方法来估计修正后的模型。 --- 第二部分：工具变量法与内生性问题 内生性是计量经济学分析中导致 OLS 估计量有偏和不一致的根本原因。本部分是全书的核心，专注于识别和解决内生性问题。 第五章：内生性的根源与后果 内生性的主要来源包括：遗漏变量偏误 (Omitted Variable Bias, OVB)、测量误差以及同期性 (Simultaneity)。本章通过严谨的数学推导，清晰地展示了当解释变量与误差项相关时，OLS 估计量是如何产生有偏和不一致估计的。这为引入更高级的估计方法奠定了基础。 第六章：工具变量法 (Instrumental Variables, IV) 工具变量法是解决内生性问题的核心工具。本章深入剖析了 IV 估计量的构造原理、一致性条件（即工具变量的相关性与外生性要求）。我们详细介绍了两阶段最小二乘法 (2SLS) 的具体步骤，并讨论了 过度识别约束检验 (Sargan/Hansen 检验)，以评估工具变量集的有效性。本书特别关注了弱工具变量 (Weak Instruments) 的问题及其对 2SLS 估计结果的严重负面影响。 第七章：模型设定检验与函数形式选择 有效回归分析要求准确地选择解释变量和因变量之间的函数形式（线性、对数线性、半对数等）。本章介绍了 Ramsey 的 RESET 检验来检测函数形式的设定误差。同时，我们探讨了模型嵌套关系下的 F 检验 和 Wald 检验，以及非嵌套模型间的 P-H 检验 (Potsdam-Hansen Test)，确保模型设定是合理的。 --- 第三部分：面板数据计量经济学 面板数据结合了时间和截面信息，提供了更丰富的数据维度和更强的控制变量能力。 第八章：面板数据的基本模型与估计方法 本章介绍了面板数据模型的三个基本结构：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)。我们详细推导了 FE 估计量（去均值化）和 RE 估计量（GLS）的构造，并明确了 FE 模型能够有效控制不可观测的个体异质性 (Unobserved Heterogeneity) 的机制。 第九章：固定效应与随机效应的选择 核心在于判断个体效应是否与回归因子相关。本章重点讲解了豪斯曼检验 (Hausman Test) 的原理和应用，以帮助研究者在 FE 和 RE 之间做出统计学上的最优选择。此外，我们还讨论了处理动态面板数据（包含滞后被解释变量）时，FE 模型面临的估计偏误问题，并引入了广义矩估计 (GMM)，特别是 Arellano-Bond 估计器 作为动态面板分析的标准方法。 --- 第四部分：时间序列计量经济学 本部分专注于分析随时间演变的经济变量，处理数据的非平稳性和协整关系。 第十章：平稳性与单位根检验 时间序列分析的前提是平稳性 (Stationarity)。本章解释了弱平稳和强平稳的定义，并阐述了非平稳序列（如随机游走）的危害。我们详细介绍了主要的单位根检验，包括 ADF 检验 (Augmented Dickey-Fuller) 和 PP 检验 (Phillips-Perron)，以及如何通过差分操作实现序列的平稳化。 第十一章：自回归、移动平均模型与 ARIMA 介绍构建预测模型的基石：ARMA (自回归移动平均) 模型。详细解释了 AR(p) 和 MA(q) 过程的特征，以及如何利用 ACF (自相关函数) 和 PACF (偏自相关函数) 图来识别和定阶 $p$ 和 $q$。在此基础上，系统阐述了 ARIMA (自回归积分移动平均) 模型 在处理非平稳时间序列时的构建和应用。 第十二章：协整关系与向量自回归模型 (VAR) 当两个或多个非平稳序列之间存在长期稳定关系时，即存在协整 (Cointegration)。本章引入 Engle-Granger 两步法 和 Johansen 检验 来识别协整秩。对于多个变量的动态关系，本书介绍了向量自回归 (VAR) 模型，并将其扩展到向量误差修正模型 (VECM)，用以描述变量间的短期动态调整和长期均衡关系。 --- 第五部分：微观计量经济学前沿专题 本部分深入探讨了处理特定类型数据和回答特定因果推断问题的先进方法。 第十三章：离散选择模型 经济学中许多因变量是非连续的计数或二元选择变量。本章详细介绍了： 1. Logit 和 Probit 模型：用于估计二元选择（如是否购买某产品）的概率，并解释了边际效应的计算差异。 2. 多项 Logit 模型 (Multinomial Logit)：处理多个互斥选择的情形。 3. Tobit 模型：用于处理截断因变量（如消费支出在零点被截断）。 第十四章：因果推断的准实验方法 在无法进行随机对照实验（RCT）的情况下，本章介绍了几种强大的准实验方法，它们旨在更有效地识别因果效应： 断点回归设计 (Regression Discontinuity Design, RDD)：适用于存在明确分配规则的情况，通过局部比较处理组和控制组来估计局部平均处理效应 (LATE)。 双重差分法 (Difference-in-Differences, DiD)：用于评估政策干预效果，通过比较干预组和对照组在干预前后的变化趋势差异，有效控制了不可观测的时间趋势。 合成控制法 (Synthetic Control Method)：当只有少数几个被干预单元时，通过对未干预单元进行加权平均来构建一个“合成”的对照组，适用于宏观政策评估。 本书通过大量的实例和 R/Stata 软件的实操指导，确保读者不仅掌握了理论框架，更能将这些复杂的计量工具应用于解决实际的经济学问题。通过对计量模型内在假设的批判性审视，读者将培养出严谨的实证研究思维。

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这本书的装帧设计给我留下了深刻的印象。从我第一次拿到它，它沉甸甸的质感和封面传递出的那种严谨又不失现代的专业感就让我爱不释手。纸张的选用也十分考究，厚实而细腻，即使长时间翻阅，也不会轻易出现折痕或泛黄的现象，这对于一本学术著作而言，无疑是一种莫大的尊重。封面的色彩搭配也很恰当，深邃的蓝色背景衬托着醒目的书名和作者信息，营造出一种知识的厚重感和探索未知的召唤力。书本的排版布局也同样出色，字体大小适中，行间距留白舒适，阅读起来不会感到压迫或疲劳。每一个章节的划分都清晰明了，目录索引也非常详细，方便我随时查找所需的知识点。此外，装订工艺也相当扎实，翻开书页时，能够感受到它的坚固和耐用，预示着它将是我学术旅程中一个可靠的伴侣，可以陪伴我度过漫长的学习和研究时光。整体而言，这本书在外观和触感上都达到了一个很高的水准，让人在尚未深入内容之前，就已对其专业性和价值充满了期待。这种精良的制作工艺，不仅提升了阅读体验，也反映了出版方对学术著作的认真态度和对读者的用心。

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我尤其欣赏这本书在概念解释上的清晰度和严谨性。作者在引入每一个经济学模型或统计方法时，都循序渐进，从最基础的原理出发，逐步深入，确保读者能够理解其核心逻辑。对于一些抽象的理论，作者并没有简单地给出定义，而是通过生动形象的比喻或实际案例来加以阐释，使得原本晦涩难懂的概念变得容易理解和消化。例如，在讲解内生性问题时，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是结合了经济学中常见的“逆向因果”等现象，辅以清晰的图示和数学推导，让读者能够直观地感受到内生性对估计结果可能带来的偏差。更重要的是，书中对每一个模型的假设条件都进行了细致的说明，并探讨了当这些假设不满足时可能出现的局限性和对结果的影响，这种严谨的态度对于培养读者批判性思维和科学研究精神至关重要。很多时候，在学习过程中，我们容易被概念本身所迷惑，而这本书成功地避免了这种情况，它引导我思考“为什么”以及“如何”，而非仅仅记住“是什么”。这种对细节的关注和对过程的强调，让我感觉自己不仅仅是在被动接受知识，而是在主动地构建理解。

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我对书中关于模型诊断和选择的部分印象尤为深刻。作者并没有仅仅教我如何估计模型，而是花了很多篇幅来讲解如何对模型的拟合优度进行评估，以及如何通过各种诊断检验来发现模型中可能存在的问题，例如异方差、序列相关、非正态性等。同时，书中还提供了多种模型选择的标准，如AIC、BIC准则，并解释了它们在判断模型最优性方面的作用。这让我意识到，在实际研究中，仅仅获得估计结果是远远不够的，更重要的是要确保模型的有效性和可靠性。通过学习这些模型诊断和选择的方法，我能够更批判性地审视自己的研究结果，并对模型进行必要的修正和优化，从而得出更准确和更有说服力的结论。这种对“严谨”和“可靠”的追求，是我在学习过程中收获的宝贵财富，它让我明白，学术研究需要的是经得起检验的严谨过程。

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这本书的案例选择非常具有代表性，覆盖了宏观经济、微观经济、金融经济等多个领域。这些案例不仅内容丰富，而且都经过精心设计，能够清晰地展示计量经济学在解决实际经济问题中的强大能力。例如，在学习面板数据模型时，书中分析了企业生产效率随时间变化的动态过程，并考虑了企业异质性对效率的影响；在讲解离散选择模型时，则通过分析家庭的消费决策过程，展示了如何运用Logit或Probit模型来估计消费概率。这些案例的真实性和实用性，让我深刻认识到计量经济学作为一门连接理论与实践的桥梁的重要性。通过对这些案例的深入学习，我不仅巩固了理论知识，还学会了如何将这些知识应用于分析真实世界的经济现象，从而提高自己解决实际问题的能力。它让我看到了计量经济学不仅仅是纸上的公式和理论，更是驱动我们理解和改变世界的强大工具。

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作者的写作风格非常吸引人，行文流畅，逻辑清晰。即使是对于一些复杂的数学推导，作者也能够将其分解成易于理解的步骤，并且在关键处进行注解，帮助读者把握思路。我很喜欢作者在处理疑难点时所采用的“循序渐进”和“由浅入深”的方式。它不会上来就抛出大量的公式和定理，而是先从直观的经济学直觉出发，再逐步引入数学工具来严谨地证明和推广。这种写法对于我这种非数学专业背景的学生来说尤为友好。此外，作者在讲解过程中，也善于运用一些类比和比喻，将抽象的计量概念形象化，例如在解释“工具变量法”时，作者通过一个生动有趣的例子，让我迅速理解了其核心思想和应用场景。这种富有启发性的写作方式，让我在学习过程中始终保持着高度的专注度和学习热情，感觉像是在与一位经验丰富的学者进行面对面的交流，而不是在枯燥地啃读一本学术专著。

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书中对于统计学基础概念的回归和复习，我认为是处理得非常恰当的。在引入复杂的计量模型之前，作者总是会回顾一些核心的统计学原理，比如概率分布、假设检验、置信区间等。这对于我这种可能有一段时间没有接触过统计学理论的学生来说，是一个非常好的“重温”过程。它避免了直接进入计量模型时可能出现的知识断层，确保了读者在学习计量经济学时，有一个扎实的统计学基础支撑。而且，作者在回顾这些概念时，并非简单地重复课本内容，而是会结合计量经济学的语境，强调这些统计学概念在计量分析中的具体应用和意义。比如，在讲解OLS估计时，作者会详细解释最小二乘法的几何意义，以及它与最大似然估计等方法的联系。这种“前后呼应”的处理方式，不仅加深了我对统计学基础的理解，也让我能够更透彻地理解计量经济学模型背后的原理。

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这本书的参考文献和进一步阅读建议，体现了作者对学术严谨性的追求以及对读者的负责态度。在每一章的结尾，作者都会列出详细的参考文献，这些文献不仅是本书理论和方法论的支撑，也为我提供了深入学习和研究的宝贵资源。我能够从中了解到计量经济学领域的一些经典著作和前沿研究，这对于我开阔视野、拓展知识边界非常有帮助。此外，作者还针对某些特定主题，推荐了一些更深入的读物或文献，这使得本书的功能不仅仅停留在教材层面，更像是一个引导我进入计量经济学学术研究“大门”的钥匙。我能够根据自己的兴趣和研究方向，在这些推荐的资源中找到进一步学习的路径，这种“学以致用”和“学无止境”的学习体验，让我觉得这本书的价值远远超出了其本身的篇幅。

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这本书对我学习和掌握计量经济学的信心起到了极大的促进作用。在我开始阅读这本书之前，我对计量经济学一直抱有一种敬畏甚至畏惧的心态，觉得它充满了复杂的数学公式和抽象的理论，难以掌握。然而，随着我一页一页地深入阅读，我发现作者的讲解是如此的清晰和有条理，很多原本令我头疼的概念，在作者的解释下变得豁然开朗。书中提供的丰富案例和逐步推导，让我能够循序渐进地理解和掌握各种计量方法。尤其是在学习过程中遇到困难时，我能够从书中的解释和案例中找到线索，逐步克服。这种学习过程中的“成就感”和“信心增长”是无价的。我现在感觉自己不再是那个对计量经济学感到茫然的学生，而是已经掌握了一定的工具和方法，可以去探索和解决经济问题，这对我未来在学术道路上的发展具有深远的影响。

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这本书为我提供了非常扎实的理论基础，同时也强调了实证研究的实践性。书中在介绍各种计量模型之后，都会配有相应的实证分析案例，这些案例都来源于真实的经济数据，并且详细阐述了数据来源、变量选取、模型设定以及结果解读的全过程。通过这些案例，我不仅学会了如何运用所学的计量方法来分析经济现象，还了解了在实际研究中可能遇到的各种挑战和解决方案。例如，在处理时间序列数据时，书中不仅介绍了ARIMA模型，还结合了单位根检验、协整检验等相关概念，并展示了如何在EViews或Stata等软件中进行操作，并对模型拟合优度和残差检验进行了详细讲解。这种将理论与实践紧密结合的方式，极大地增强了我的学习兴趣和自信心。我能够清晰地看到，书中所学的知识是如何在现实世界中得到应用的，这对我未来从事经济研究或数据分析工作有着非常重要的指导意义。它不仅仅是一本教科书，更像是一个实践导师，带领我一步步走向真实的经济数据世界。

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这本书对我的研究思路产生了显著的积极影响。在学习过程中，我开始能够更系统地思考经济问题，并将其转化为可检验的计量模型。作者在书中提供的方法论和框架，让我明白如何从一个宏观的经济现象入手，剥离出关键变量，设定合理的模型，并通过实证分析来验证自己的研究假设。书中关于内生性、样本选择偏差、异方差等常见问题的处理方法，为我提供了宝贵的指导。例如，在尝试分析某个政策的影响时，我能够有意识地去考虑潜在的遗漏变量偏误，并学习如何在模型中加以控制，或者如何选择合适的工具变量来解决内生性问题。这种思考方式的转变，让我不再是简单地套用模型，而是能够根据具体的研究问题来选择和构建最适合的模型。它培养了我独立思考和解决实际问题的能力，让我对未来的研究充满了信心和期待，感觉自己已经掌握了一套科学的“工具箱”，可以去探索经济世界的奥秘。

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最后通牒：三天内读完

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