Introduction to Econometrics, Brief Edition 在线电子书 图书标签: 计量
发表于2024-09-11
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詹姆斯·H.斯托克,加州大学伯克利分校经济学博士,曾任教于加州大学伯克利分校及哈佛大学肯尼迪政府学院。研究领域为经济计算方法、宏观经济预测、货币政策等,曾发表论文90项多篇,并出版若干其他专著。
In keeping with their successful introductory econometrics text, Stock and Watson motivate each methodological topic with a real-world policy application that uses data, so that students apply the theory immediately. Introduction to Econometrics, Brief Edition, is a streamlined version of their text, including the fundamental topics, an early review of statistics and probability, the core material of regression with cross-sectional data, and a capstone chapter on conducting empirical analysis.
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译者特别喜欢直译,对英语从句从不处理,译文的句子又长又臭。 这种翻译水平,还是别来骗大伙的钱了。 举个例子吧,让大伙开动一下脑筋,杀杀脑细胞。 P430 通货膨胀中包含随机性趋势的原假设对其平稳的备择假设可用检验单位自回归根的ADF检验来进行。 The null hypothesis th...
评分讲述清晰,透彻。 覆盖的内容比伍德里奇的那本书稍微少一点,比如面板数据只讲了固定效应模型,没有讲随机效应模型;受限因变量中没有讲Tobit模型、truncated 和censored 模型。 但是所有的内容都讲清楚了,尤其是时间序列部分,比伍德里奇的书说的明白。 另外,这本书中文版是...
评分细读过本书第二版和第三版,这本书最大的一个特点是:不适合自学。 作者是计量领域的大牛,毫无疑问,上来略过很多过时的东西,直接把最有用的东西告诉读者(如不讲经典假设下OLS估计量的t统计量,直接讲异方差稳健的t统计量)。所以,作为初学者学这本教材,如果没有人的指导...
评分讲述清晰,透彻。 覆盖的内容比伍德里奇的那本书稍微少一点,比如面板数据只讲了固定效应模型,没有讲随机效应模型;受限因变量中没有讲Tobit模型、truncated 和censored 模型。 但是所有的内容都讲清楚了,尤其是时间序列部分,比伍德里奇的书说的明白。 目前只用过这本书,不...
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