社会经济统计学原理自学指导书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国铁道出版社

作者:

出品人:

页数:111

译者:

出版时间:1998-10

价格:6.00

装帧:平装

isbn号码:9787113031497

丛书系列:

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经济计量学基础：数据驱动的决策与分析 本书概述： 《经济计量学基础：数据驱动的决策与分析》旨在为读者提供一套全面而实用的计量经济学知识体系。本书摒弃了繁复的数学推导，聚焦于经济学理论的实证检验与数据分析的应用。通过大量的实际案例和翔实的软件操作指南，读者将能够掌握如何运用计量工具来理解经济现象、评估政策效果，并为商业决策提供量化的支持。 目标读者： 本书适合经济学、金融学、管理学、社会学等专业本科高年级学生及研究生。同时，对于希望系统学习计量经济学，并将其应用于实际工作中的数据分析师、市场研究人员、经济咨询师等专业人士，本书亦是理想的参考读物。 核心内容结构： 全书共分为六大部分，层层递进，构建起完整的计量经济学分析框架： 第一部分：计量经济学基础与单变量模型 本部分作为入门篇，首先阐明了计量经济学在现代经济研究中的地位与作用，强调了其作为连接理论与现实的桥梁特性。我们深入探讨了经济模型设定的基本原则，如模型的可识别性、设定误差的避免等。 核心内容聚焦于最基础的一元线性回归模型（OLS）。我们将详细讲解最小二乘法的原理，即如何通过数据拟合出最优直线。关键在于，本书不仅展示了如何计算回归系数，更强调了系数的经济学解释。例如，一个百分点的人口增长率对GDP增长率的具体影响程度。我们还详细讨论了拟合优度（$R^2$）的含义及其局限性。 此外，本部分也引入了回归分析中的统计推断概念，包括假设检验（$t$检验和$F$检验）的实际操作，以及置信区间的构建，让读者明白估计结果的可靠性范围。 第二部分：多元回归分析的深化与扩展 现实中的经济问题往往涉及多个相互影响的变量。第二部分将焦点扩展到多元线性回归模型。 这里，我们重点剖析了多重共线性这一常见问题。本书提供了识别多重共线性的诊断方法，并讨论了如何通过变量选择或数据变换来缓解其影响。 随后，我们深入讲解了异方差性。异方差性会影响OLS估计量的有效性，因此，本书详细介绍了如何通过怀特检验（White Test）等方法进行检验，并重点介绍了稳健标准误（Robust Standard Errors）在保持估计量无偏性的同时，修正标准误的计算，确保推断的准确性。 第三部分：模型设定的误区与修正 本部分是本书实践性的核心。错误的模型设定是导致结论失真的主要原因。我们系统梳理了常见的设定误差，包括遗漏重要变量、错误函数形式设定（如线性与对数形式的选择）以及测量误差等。 重点章节介绍了如何利用函数形式的变换（如对数转换、平方项引入）来更好地拟合非线性关系，并解释了Log-Log模型、Log-Lin模型在经济学解释上的差异。例如，如何从Log-Log模型中直接读出弹性。 第四部分：时间序列数据的计量分析 经济数据很大一部分具有时间维度，本部分专门针对时间序列数据的特性进行讲解。 首先，我们辨析了时间序列数据的关键特征，如自相关和非平稳性。本书通过直观的图形展示，帮助读者理解平稳性的重要性。针对非平稳性，我们引入了单位根检验（如ADF检验）的方法。 对于平稳序列，我们介绍了自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）及其组合形式ARMA模型的识别、估计与诊断。最后，对于非平稳序列，我们探讨了协整关系的概念，并简要介绍了向量自回归（VAR）模型的初步应用，为更高级的动态分析打下基础。 第五部分：截面数据的高级方法与样本选择偏误 本部分关注于处理那些不完全符合标准OLS假设的截面数据问题。 虚拟变量（Dummy Variables）的引入是本部分的亮点。我们将详细演示如何利用虚拟变量来衡量定性因素（如性别、地域、政策实施前后）对因变量的影响，并展示如何检验不同组别的回归系数是否存在显著差异（交互项的应用）。 随后，我们深入探讨了样本选择偏误问题，这在劳动经济学和消费者研究中尤为突出。本书全面介绍了Tobit模型（用于处理删失数据）和Heckman两阶段模型（用于解决样本选择偏差），并提供了实际数据操作的步骤，确保读者能正确处理这类具有选择机制的数据集。 第六部分：面板数据的优势与估计方法 面板数据（Panel Data）结合了时间和截面信息，是现代经济研究中最强大的工具之一。本部分系统介绍了面板数据的优势及其估计方法。 我们详细比较了合并OLS法、固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）。书中通过具体的应用场景，如追踪企业绩效随时间的变化，来阐明何时应选用固定效应（关注个体内部变化）或随机效应（假设个体差异是随机的）。同时，本书也讲解了如何利用豪斯曼检验（Hausman Test）来客观选择最合适的估计方法。 总结与特色： 本书最大的特色在于其高度的应用导向性。每章都配有清晰的软件操作模块（涵盖Stata与R语言），读者可以即时将理论知识转化为可执行的代码。我们精选了来自宏观经济、微观行为、金融市场等多个领域的真实数据集，力求让每位读者都能在实践中巩固和深化对经济计量学的理解。通过本书的学习，读者将不再满足于描述性统计，而是能够自信地构建、检验和解释经济模型，真正实现数据驱动的决策。

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这本书的排版和细节处理，实在让人捏了一把汗。虽然我之前提到了纸张不错，但印刷质量似乎不够稳定。在某些章节的图表部分，线条的粗细出现了明显的差异，有些统计图中的数据点模糊不清，特别是那些需要精确读取数值的表格，我不得不借助放大镜才能确认其中的几个关键数据。更让我不解的是，专业术语的翻译和使用有时显得有些混乱。某些在计量经济学界已经有约定俗成的中文译名，这本书却采用了较为生僻的直译，这在我交叉比对其他文献时造成了不必要的混淆。举个例子，关于“异方差性”的讨论，书中使用的术语与我先前在其他教材中学到的表述存在差异，这浪费了我不少时间去确认它们是否指代同一个概念。一本面向自学者的书，清晰统一的术语是降低学习成本的关键要素，这一点上，这本书的编辑校对工作显然做得不够细致，需要在后续再版时重点改进。

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从内容深度上讲，这本书对于建立系统的统计思维框架非常有帮助。它不是那种“速成”读物，而是要求读者耐下心来，理解每一个统计量背后的经济学含义和数学假设。书中关于假设检验的章节是我的最爱，作者没有止步于P值的计算，而是深入探讨了第一类和第二类错误在实际经济决策中的风险权衡，这一点至关重要。他用一个关于新药审批的类比，生动地解释了为什么在某些情况下，我们宁愿接受一个不太精确的结果，也要避免误判的严重后果。这种将理论与应用场景深度融合的叙事方式，极大地提升了我的学习兴趣和理解深度。然而，这种深度也意味着对读者的基础要求较高。如果你是希望通过它来应付一场期末考试或者快速掌握某个分析工具，你可能会感到力不从心。它更适合那些真正打算将统计学作为研究工具，并愿意投入大量时间去打磨基础的“硬核”学习者。总而言之，这是一本需要投入时间、尊重知识体系的书，回报是扎实的理论功底。

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这本书的装帧设计确实很用心，封面采用了一种沉稳的深蓝色调，配上简洁的字体排版，初看就给人一种专业、可靠的感觉。内页纸张的质地也很不错，不反光，阅读起来眼睛不容易疲劳，这对于需要长时间伏案研读的读者来说是个实实在在的加分项。不过，我得说，初次翻阅时，感觉内容的组织逻辑性稍显跳跃，尤其是前几章，概念的引入似乎没有给读者一个足够平缓的过渡期。比如，在讲解基础的描述性统计方法时，作者似乎默认读者已经对某些高等数学概念有所了解，这对于完全从零开始的自学者来说，可能需要花费额外的时间去弥补这些知识上的空白。我花了不少时间去查阅那些不熟悉的符号和公式的推导过程，这无疑拉长了我的学习曲线。如果能在每个新概念出现时，提供一个更贴近实际生活或经济现象的简单案例来辅助理解，而不是直接抛出复杂的数学表达式，我想会更符合“自学指导书”的定位。整体而言，作为工具书它很扎实，但在引导新手入门方面，似乎还有提升的空间。

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这本书的实战演练部分是其一大亮点，但同时也暴露了一些小小的瑕疵。习题设计得非常丰富，从基础的概念辨析到复杂的模型构建都有涵盖，这一点我很欣赏。尤其是那些需要结合实际数据集进行操作的练习，它迫使读者不仅仅是记住公式，而是要去思考如何将理论应用于解决实际的经济问题。我尝试用书中的一个关于国民收入核算模型的案例来复现计算，软件操作步骤指导得相当详细，几乎是一步到位，这对于依赖软件辅助分析的现代统计学习者来说太重要了。然而，有一个问题一直困扰着我，那就是答案和解析的详尽程度不一致。对于一些简单的计算题，解析非常简略，甚至只有最终结果；但对于一些复杂的回归分析题，解析又过于冗长，甚至包含了许多与核心解法无关的背景知识铺垫，这使得我很难快速地根据答案检验自己的思路是否正确。如果能统一解析的深度和侧重点，专注于错误分析和方法论的强调，这本书的价值将得到质的飞跃。

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阅读这本书的过程，更像是一场与一位严谨但略显固执的导师的对话。作者的学术功底毋庸置疑，他对统计学理论的阐述深入且精准，每一个定义和定理的引述都带着一种历史的厚重感。我特别喜欢他在介绍概率论基础时所采用的历史脉络梳理，这让我明白了这些工具是如何一步步发展完善起来的，而非孤立存在的知识点。但是，这种严谨性有时候会转化为一种对“新”技术或“新”方法的包容性不足。例如，书中对于机器学习在宏观经济预测中的应用，提及得非常有限，甚至有些轻描淡写，似乎认为传统计量模型才是统计学的核心与全部。对于一个希望跟上时代步伐的自学者来说，这种对前沿技术的保守态度多少会让人感到有些遗憾。一本优秀的指导书应当是连接经典与未来的桥梁，而不是仅仅固守在已有的高地。当然，对于只想夯实传统计量基础的读者来说，这反倒成了一种优点，因为它确保了核心理论的纯粹性。

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