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出版者:John Wiley & Sons

作者:Marno Verbeek

出品人:

页数:514

译者:

出版时间:2012-2-10

价格:GBP 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781119951674

丛书系列:

图书标签:

• econometrics
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《现代计量经济学指南》内容概要：深入探索理论与实证的桥梁 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代计量经济学框架，重点关注如何将复杂的经济理论转化为可检验的、具有实践意义的实证模型。本书的核心在于搭建理论与现实数据之间的坚实桥梁，强调模型设定、估计方法、诊断检验以及政策含义的推导。 第一部分：计量经济学基础与经典线性回归模型（CLRM）的巩固 本部分首先回顾了计量经济学的基本原理和研究范式，为后续高级主题奠定坚实的基础。 1. 计量经济学基础：数据、模型与识别 本章深入探讨了计量经济学研究的逻辑结构，从理论假设到数据收集（时间序列、截面、面板数据）的完整流程。重点讨论了“识别问题”（Identification）——即如何确保模型的参数估计能准确反映潜在的因果关系或结构效应，而非仅仅是相关性。我们详细分析了模型设定的重要性，包括函数形式的选择（线性、对数线性、多项式）如何影响解释的性质。 2. 普通最小二乘法（OLS）的理论与假设 经典线性回归模型（CLRM）的四大核心假设——线性、严格外生性、无完全多重共线性、同方差性和无自相关性——被细致剖析。理论部分侧重于证明OLS估计量的BLUE（Best Linear Unbiased Estimator，最佳线性无偏估计量）性质，并推导出其方差-协方差矩阵。随后，我们转向对这些假设的实践检验，介绍如何通过图形化方法和统计检验（如Durbin-Watson检验、Breusch-Pagan检验）来诊断模型是否违反了经典假设。 3. 违反经典假设的后果与推论 如果OLS的基本假设被违反，估计结果将如何失效？本章系统地分析了多重共线性（Multicollinearity）对参数估计精度和稳定性的影响，以及如何通过方差膨胀因子（VIF）进行诊断。同时，探讨了在假设成立的情况下，如何利用t检验和F检验进行参数的显著性检验和模型整体的联合显著性检验，并引入了异方差性和自相关的初步处理思路，为下一部分做铺垫。 第二部分：处理时间序列数据的挑战与高级技术 时间序列数据（如宏观经济变量、金融市场数据）因其固有的动态性和依赖性，需要特殊的处理方法。 4. 平稳性与时间序列过程的建模 平稳性（Stationarity）是时间序列分析的基石。本章详细介绍了弱性和严性平稳性的概念，以及如何通过单位根检验（如Augmented Dickey-Fuller, ADF检验；Phillips-Perron, PP检验）来判断序列的平稳性。对于非平稳序列，我们引入了差分（Differencing）的概念，并系统地介绍自回归移动平均模型（ARMA）及其扩展——自回归积分移动平均模型（ARIMA）的构建、参数估计（通常使用最大似然法）和模型选择（使用AIC/BIC准则）。 5. 向量自回归（VAR）模型与协整分析 当系统中存在多个相互影响的时间序列变量时，向量自回归（VAR）模型提供了一个强大的工具。本章讲解了VAR模型的设定、滞后阶数的选择，以及如何利用脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF）来追踪一个变量的冲击如何动态地影响系统内其他变量。 对于非平稳但具有共同趋势的变量，本章的核心在于协整（Cointegration）理论。我们区分了伪回归（Spurious Regression）的风险，并详细介绍了Engle-Granger两步法和Johansen检验，用于识别长期均衡关系，并构建误差修正模型（Vector Error Correction Model, VECM）来描述短期偏离均衡后的调整速度。 第三部分：异方差性、自相关与面板数据模型 本部分专注于解决异方差性和自相关性问题，并引入了处理截面依赖和个体效应的关键工具——面板数据方法。 6. 异方差性与自相关的修正 针对异方差性，我们首先探讨了如何使用怀特（White）检验或Breusch-Pagan检验进行诊断。解决方案包括使用加权最小二乘法（WLS），特别是在已知异方差形式时，以及使用稳健标准误（Robust Standard Errors），即Huber-White估计量，它在不改变估计量的渐近性质的前提下，提供了正确的标准误估计。 对于时间序列数据中常见的自相关问题，本章介绍了Durbin-Watson检验的局限性，以及如何使用Cochrane-Orcutt或Praxis迭代方法进行参数估计，或应用广义最小二乘法（GLS）来获得有效估计。 7. 面板数据模型：固定效应与随机效应 面板数据结合了时间和截面维度，能够有效控制不可观测的个体异质性。本章深入比较了固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的适用场景和估计方法。FE模型通过“组内估计”（Within Transformation）来消除个体特有的不随时间变化的干扰项，而RE模型则将个体效应视为随机扰动的一部分。Hausman检验被用来判断两者选择的恰当性。此外，本书还讨论了动态面板模型（如Arellano-Bond GMM估计），以处理序列相关性和内生性问题。 第四部分：超越线性：非线性模型与因果推断的挑战 现代计量经济学越来越多地面临处理非连续性响应变量和更严格的因果推断要求。 8. 离散因变量模型 当被解释变量是二元（0/1）、计数或定序变量时，线性概率模型（LPM）的缺陷凸显。本章详细介绍了Logit和Probit模型，它们基于最大似然估计（MLE）原理。重点在于如何解释边际效应（Marginal Effects），而非直接解释系数本身。对于计数数据，引入了泊松（Poisson）和负二项（Negative Binomial）回归模型。 9. 工具变量法（IV）与因果识别 当回归模型中存在内生性（Endogeneity，源于遗漏变量、测量误差或同步因果关系）时，OLS估计是有偏且不一致的。工具变量（IV）法是解决内生性的核心工具。本章系统讲解了两阶段最小二乘法（2SLS）的实施，并强调了有效工具变量的两个关键要求：相关性（与内生变量相关）和外生性（只通过内生变量影响因变量）。同时，对过度识别约束（Overidentifying Restrictions）下的Sargan检验进行了讨论。 10. 前沿主题：分位数回归与政策评估方法 本书的收尾部分介绍了当前计量经济学前沿的应用。分位数回归（Quantile Regression）提供了一种比传统均值回归更全面的视角，允许我们考察解释变量对分布不同位置（如中位数、90百分位数）的影响差异。最后，本部分探讨了准实验方法（Quasi-Experimental Methods）在政策评估中的应用，包括断点回归设计（RDD）和双重差分（Difference-in-Differences, DiD）方法，它们是近年来在应用计量经济学中用于识别因果效应的主流工具。 通过这四个部分，本书不仅教授了估计和检验的“技术”，更重要的是培养读者批判性地评估模型设定、理解估计量渐近性质，并将其应用于解决真实世界经济问题的能力。

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在我看来，一本真正优秀的计量经济学教材，不仅要传授知识，更要培养一种科学研究的思维方式。从《A Guide to Modern Econometrics》的封面和标题来看，它似乎致力于为读者提供一个系统而现代的学习框架。我非常期待书中能够深入探讨各种计量模型背后的经济学直觉，不仅仅是冷冰冰的数学公式，而是要能够理解这些公式所代表的经济学含义。我希望作者能够详细介绍如何选择合适的计量模型来回答经济学问题，如何进行模型的估计和检验，以及如何解释模型的输出结果，并且能够避免常见的误区。例如，书中关于工具变量法、断点回归、匹配方法等因果推断技术的讲解，我非常期待。能够掌握这些方法，并理解它们在识别经济因果关系中的关键作用，对于我今后的学术研究具有极其重要的意义。这本书的出现，让我看到了一个能够帮助我系统构建计量经济学知识体系的希望。

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作为一名对经济现象充满好奇的人，我一直认为计量经济学是理解这些现象的关键。然而，过去的学习经历中，我有时会觉得某些计量方法过于抽象，难以掌握其精髓。而《A Guide to Modern Econometrics》的书名，就传递出一种“现代化”和“指南”的意味，这让我觉得它可能会以一种更加现代化、更加易于理解的方式来介绍计量经济学。我非常看重学习过程中对于“为什么”的解答，即不仅仅知道“怎么做”，更要明白“为什么这么做”。我希望这本书能够深入浅出地解释各种计量方法背后的经济学直觉和数学原理，并解释它们在特定情境下的优势和局限性。我对于书中可能包含的关于模型选择、诊断检验以及如何解释异方差、自相关等问题的讨论尤其感兴趣。能够全面掌握这些方面，对于我独立进行实证研究至关重要。我相信这本书会成为我从一个被动接受知识的学习者，转变为一个能够主动运用计量工具解决问题的研究者的重要催化剂。

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在我看来，一本优秀的研究指南，不仅要有扎实的理论基础，更要有清晰的逻辑脉络和丰富的案例支持。从这本书的装帧和整体风格来看，它似乎非常注重细节，这让我对它在内容呈现上的严谨性抱有很高的期望。我相信作者在编写这本书时，一定是经过了周密的思考，力求将复杂的计量概念以最易于理解的方式呈现出来。我猜测书中可能会包含大量的图表和数据示例，来帮助读者更好地理解抽象的数学模型如何应用于真实的经济数据。我特别期待书中能够介绍一些经典的计量经济学研究案例，并详细分析作者是如何运用书中介绍的计量方法来解决这些实际问题的。这些案例的分析，不仅能够巩固我所学的理论知识，更能够激发我对计量经济学研究的兴趣，让我看到计量经济学在解决现实世界经济挑战中的巨大潜力。能够通过具体的案例来学习抽象的理论，这对于提升学习效果至关重要，也让整个学习过程更加生动有趣。

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我之所以被这本书吸引，很大程度上是因为它似乎能够填补我在计量经济学学习过程中的一些知识空白。过去，我在学习经济学理论时，常常会遇到一些“如果”和“那么”的假设，但缺乏一个强有力的工具来检验这些假设在现实世界中的适用性。而《A Guide to Modern Econometrics》的出现，就像是一把钥匙，能够帮助我打开理解这些理论背后实证支持的大门。从这本书的章节标题和内容摘要来看，它很可能深入探讨了诸如回归分析、时间序列分析、面板数据分析等经典计量方法，并且还会介绍一些近年来新兴的、更强大的计量技术，比如断点回归、倾向得分匹配等。我尤其期待书中对这些方法的详细讲解，不仅是理论层面的推导，更重要的是它们在实际应用中的具体步骤和注意事项。我希望这本书能够教会我如何选择合适的计量模型来回答特定的经济问题，以及如何解读模型的结果，并避免常见的陷阱。这种能够将抽象经济理论转化为可操作的实证分析的能力，是我一直追求的目标，而这本书似乎正是我实现这一目标的重要指引。

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我一直对经济学领域中那些能够将理论模型与现实数据相结合的研究方法非常着迷。在接触到《A Guide to Modern Econometrics》这本书之前，我曾有过一些零散的计量经济学学习经历，但总是感觉缺乏一个系统性的框架。而这本书的名称，恰恰传递出一种“系统性”和“指导性”的意图。我期待这本书能够全面地介绍计量经济学的基本概念和方法，从最基础的线性回归模型开始，逐步深入到更复杂的模型和技术。我希望书中不仅仅停留在理论的介绍，更能提供一些关于如何构建和检验计量模型的实用建议。特别是对于如何处理现实数据中存在的各种问题，比如缺失值、异常值、多重共线性等，我希望这本书能有深入的探讨和解决方案。能够获得一套系统性的学习路径，并掌握解决实际问题的能力，是我对这本书最大的期待。

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我一直认为，计量经济学不仅仅是一套数学工具，更是一种严谨的科学研究方法论，它要求我们在分析经济数据时保持批判性思维。从这本书的标题《A Guide to Modern Econometrics》来看，它似乎旨在提供一种现代化的视角来审视计量经济学，并引导读者掌握最新的研究方法。我期待书中能够包含对当下经济学研究中一些热门问题的计量分析方法，比如宏观经济预测、金融市场建模、劳动经济学中的政策评估等等。我希望作者能够详细介绍这些方法的核心思想，并且提供一些实际操作的指导，包括如何使用统计软件（如Stata、R或Python）来实现这些分析。同时，我也非常关心书中关于计量模型假设的讨论，以及当这些假设不满足时，应该如何进行修正或者选择其他更适合的模型。这种对细节的关注，以及对实践操作的指导，对于提升我的计量分析能力非常有帮助，它让我看到了这本书的实用价值。

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我一直认为，计量经济学是经济学研究的“语言”和“工具”，掌握了它，就能够更深入地理解经济世界的运行规律。《A Guide to Modern Econometrics》这个书名，给我一种非常前沿和实用的感觉。我特别期待书中能够涵盖近年来计量经济学领域的一些重要发展，比如因果推断的最新进展，大数据分析在计量经济学中的应用，以及一些非参数和半参数计量方法的介绍。我希望这本书能够清晰地阐述这些方法的原理，并提供相应的操作指南，让我能够将这些先进的工具应用于我的学术研究或实际工作。同时，我也非常关心书中对于模型解释和结果呈现的建议，因为清晰有效地传达研究结果，与得到正确的结果同样重要。我相信这本书会成为我提升计量分析能力、深入理解经济问题的宝贵财富。

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这本书的封面设计非常简洁大气，给人一种专业而又不失现代感的感觉。那种深邃的蓝色与书名清晰的白色字体形成鲜明对比，在书架上立刻就能抓住人的眼球。当我拿到这本书的时候，就能感觉到它的分量，厚实且纸张的质感也很好，翻阅起来有一种踏实的感觉。我一直对经济学领域中那些能够用数学工具来解释复杂现象的方法论很感兴趣，而这本《A Guide to Modern Econometrics》恰恰满足了我的好奇心。这本书不仅仅是理论的堆砌，我能够从它的排版和章节设置上感受到作者的良苦用心，旨在为读者构建一个清晰的学习路径。从目录来看，它涵盖了计量经济学从基础到前沿的众多重要主题，我迫不及待地想深入其中，去探索那些能够帮助我理解真实世界经济运行规律的工具和方法。它似乎不是一本只适合学术研究的枯燥读物，而是更倾向于提供一种思维框架，一种解决问题的思路，这让我对它的学习价值充满了期待。我个人认为，一本好的学术著作，除了严谨的理论推导，更应该具备引导读者思考的能力，而这本书给我的第一印象，就是它具备这样的潜力。

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一本好的学术著作，我认为最重要的在于它能够激发读者的探索欲，并为他们提供坚实的理论支撑。从《A Guide to Modern Econometrics》的封面设计和书名来看，它似乎旨在为读者打开一个通往现代计量经济学研究的大门。我非常看重书中对于计量经济学理论的逻辑严谨性和数学推导的清晰性，同时我也期待作者能够适当地介绍一些计量经济学在各个经济分支领域的具体应用案例。例如，在国际经济学、发展经济学、环境经济学等领域，计量经济学是如何被用来分析和解决实际问题的。能够看到理论与实践的完美结合，这对于提升我学习的积极性和理解力至关重要。我希望通过阅读这本书，我不仅能够掌握各种计量方法，更能够理解它们在不同经济研究领域中所扮演的重要角色，并能够独立运用这些工具去探索新的经济现象。

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我必须说，这本书的绪论部分就给我留下了非常深刻的印象。作者开篇就点明了计量经济学在现代经济研究中的核心地位，以及它如何连接理论经济学与实证数据，从而揭示经济世界的奥秘。这种开宗明义的写法，立刻就抓住了我的注意力，让我觉得这本书不是简单地罗列公式和定理，而是真正地在引导我进入一个思考的领域。作者在介绍计量经济学发展历史的同时，也巧妙地融入了现代经济研究的最新动态，让我意识到计量经济学并非一成不变，而是在不断演进，紧跟时代步伐。我特别欣赏作者在绪论中对于“因果推断”的强调，这正是当前经济学研究中最具挑战性和最引人入胜的部分之一。书中对于如何识别和估计因果效应的讨论，让我看到了计量经济学强大的分析能力，它能够帮助我们区分相关性和因果性，从而做出更明智的经济决策。阅读绪论时，我仿佛置身于一个开放的实验室，而计量经济学就是我的实验工具箱，等待我去发掘和使用。这种感觉非常令人振奋，它不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启迪。

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尽管我不怎么喜欢计量吧，但这本也太差了啊，上不上下不下，解释不解释又要说那么一两句真是够了……

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就觉得计量实在是太博大精深（而且不像宏观一般bs）了，来赞叹一下！

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什么垃圾书啊 数学推导都无

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矩阵符号看得不太习惯..

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学了线性回归、极大似然估计、受限因变量几个部分，调动了所有沉睡的线性代数和概率论知识，学期的智力巅峰。直到考试前一天还从里面获得新的知识点，英语比某些人的汉语好懂。