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出版者:中国人民大学出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-07

价格:20.00元

装帧:平装

isbn号码:9787300028248

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深度透视：现代经济学理论与应用研究 一部全面、深入且极具前瞻性的经济学著作，旨在为读者构建坚实的理论基础，并熟练掌握前沿的实证分析工具。 第一部分：宏观经济学的核心范式与前沿动态 本卷专注于宏观经济学的基本框架、核心争论点以及近年来涌现的新兴理论模型。我们力求超越教科书的传统叙事，深入剖析驱动全球经济波动的关键力量。 第一章：古典与新古典宏观经济学的基石 本章详细梳理了从古典主义到理性预期革命的演变历程。重点阐述了跨期优化、跨代际均衡模型的建立，并详细分析了对消费、储蓄和劳动力供给决策的微观基础。我们还将对“真实经济周期理论”（RBC）进行批判性审视，探讨其在解释短期波动方面的局限性。 第二章：凯恩斯主义的复兴与新凯恩斯模型的精细构建 本章聚焦于价格粘性和工资粘性的微观基础，深入解析了“菜单成本”、“搜寻成本”和“效率工资”等理论如何支撑新凯恩斯主义的宏观政策有效性。我们将详细推导标准的动态随机一般均衡（DSGE）模型，特别是包含粘性价格和粘性信息的标准模型，并使用历史数据对模型参数进行校准与检验。 第三章：通货膨胀的动态分析与货币政策的艺术 本章不再仅仅停留在菲利普斯曲线的描述层面，而是深入探讨了通胀预期的形成机制，包括有理预期、适应性预期与有限理性预期对货币政策传导机制的影响。我们详细分析了现代央行的“泰勒规则”设计，以及在零利率下限（ZLB）情境下，非常规货币政策（如量化宽松QE、前瞻性指引Forward Guidance）的理论依据和实际效果评估。本章将通过案例研究，对比美联储、欧洲央行和日本央行在不同危机中的政策应对策略。 第四章：财政政策的长期影响与代际公平 本章将财政赤字、政府债务与经济增长的长期关系置于核心位置。我们运用“奥卡西模型”（OAC Model）分析代际间的资源转移，并探讨了在不同财政规则下，资本积累、劳动供给以及政府投资对长期人均产出的影响。此外，本章还将专门讨论税制结构（如消费税、所得税、资本利得税）对储蓄激励和资源配置的复杂反馈效应。 第二部分：微观经济学的深入拓展与行为经济学的融合 本部分将传统微观经济学的严谨性与行为科学的洞察力相结合，探讨决策者面临的非理性因素，以及这些因素如何重塑市场均衡。 第五章：不完全信息下的市场结构与激励机制 本章深入研究了信息不对称（逆向选择与道德风险）在金融、劳动力和保险市场中的作用。我们将详细分析“信贷配给”理论，并介绍“信号传递模型”（如斯宾塞-安德森模型）和“筛选模型”在企业雇佣和产品质量保证中的应用。对“委托-代理问题”的分析将聚焦于最优契约设计，特别是当信息不对称与道德风险并存时的复杂博弈。 第六章：消费者行为的心理学基础与行为决策理论 本章是对新古典效用最大化理论的有力补充。我们系统梳理了前景理论（Prospect Theory）、禀赋效应（Endowment Effect）和时间不一致性（Time Inconsistency）等核心概念。通过对“双系统理论”的借鉴，本章旨在解释为何消费者会系统性地偏离理性选择，并探讨了“助推”（Nudge）理论在公共政策设计中的伦理边界与有效性评估。 第七章：博弈论的进阶应用：产业组织与政策设计 本章侧重于应用博弈论分析多方互动。内容包括：动态博弈中的重复博弈与承诺策略、不完全信息下的贝叶斯博弈分析。在产业组织的应用中，我们将重点分析寡头市场中的价格战、研发竞争、以及反垄断政策的博弈论基础——即监管机构与企业的相互策略互动。 第三部分：计量经济学：从理论到实证的桥梁 本部分是全书的实证核心，旨在培养读者构建、估计和解释复杂经济模型的实践能力，重点在于因果推断的严谨性。 第八章：计量经济学基础的深化与模型的稳健性检验 本章回顾了经典的计量经济学假设，并深入探讨了异方差、序列相关性对估计量的影响及矫正方法。重点内容包括：广义矩估计量（GMM）的推导与应用，以及如何构建和检验模型的设定误设定（Misspecification Tests）。我们强调对模型残差的深入诊断，而非仅仅关注$R^2$值。 第九章：时间序列分析与金融计量前沿 本章全面覆盖单变量和多变量时间序列模型。我们详细推导了自回归移动平均（ARMA/ARIMA）模型，并深入讲解了向量自回归（VAR）模型在分析宏观经济冲击传导中的应用。此外，对波动性建模的分析将侧重于ARCH/GARCH族模型的构建，特别是在资产定价和风险管理中的应用。 第十章：面板数据模型的因果识别：超越固定效应 本章是本书计量方法的关键创新点。我们不再将面板数据仅视为效率提升的工具，而是将其视为识别因果效应的强大武器。重点讲解了“固定效应”（FE）和“随机效应”（RE）模型的选择标准，并对异质性处理效应（HTE）的识别进行了详尽论述。特别强调了工具变量（IV）法在解决遗漏变量偏误中的应用，以及针对“面板数据的内生性问题”的现代解决方案，例如基于系统GMM（System GMM）的差分GMM和水平GMM估计法。 第十一章：准实验设计：因果推断的黄金标准 本章致力于介绍那些旨在模拟随机对照试验（RCTs）的“准实验”方法，这是当前实证经济学最受推崇的识别策略。我们将详细解析： 1. 断点回归设计（RDD）：区分模糊RDD和清晰RDD，并探讨其识别的内生性挑战。 2. 双重差分法（DID）：重点讲解“平行趋势假设”的检验与识别，以及如何利用多期DID应对政策效应的动态变化。 3. 合成控制法（SCM）：针对只有少量干预组而无自然对照组的政策评估，SCM如何构建一个合成的“反事实”对照组。 通过丰富的案例研究（如教育改革、环境法规影响评估），本章将指导读者如何科学地从相关性中分离出真正的因果效应。 结论：经济研究的未来方向 全书最后将展望未来经济学研究可能突破的领域，包括复杂系统建模、大数据在经济预测中的潜力以及人工智能在经济模型求解中的作用，鼓励读者将理论深度与实证严谨性相结合，为解决现实世界的复杂经济问题贡献力量。

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这本书的排版和图示设计，坦白说，是中规中矩，甚至可以说有些“过时”了，全书几乎没有使用时下流行的彩色图表或精美的屏幕截图来展示软件操作界面，更多的是大段的文字论述和手绘（或早期软件生成的）流程图。但这种简洁到近乎朴素的呈现方式，反而凸显了其内容本身的分量。在论及时间序列分析的部分时，作者采用了一种非常古典的计量经济学视角，强调了数据的平稳性检验和自相关问题的识别过程，这与当前很多侧重于一键式“黑箱”软件操作的指南形成了鲜明对比。书中详细解释了ARIMA模型的定阶过程，其中穿插了大量的概念辨析，比如“弱相关”与“序列相关”在实际数据中的表现差异，使得即便是已经跑过多次回归分析的读者，也能从中发掘出新的理解层次。我尤其喜欢它在附录中对某些经典统计检验的原初假设的复述，这使得我们不至于在面对不符合正态分布或方差齐性的数据时感到手足无措，而是能够基于对底层假设的理解，果断选择非参数检验，这无疑是提升研究严谨性的一把利器。

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这本书的封面设计得相当朴实，带着一股学术研究的气息，但拿到手里翻开前几页时，我立刻感觉到一股扑面而来的专业性，那不是那种为了吸引眼球而堆砌的华丽辞藻，而是扎扎实实的、对学科基础的深刻理解。比如，开篇关于“测量的本质与维度构建”的讨论，就不是简单地罗列几个量表类型，而是深入剖析了社会现象的不可直接观测性如何通过严谨的数学模型得以逼近，这种对哲学基础的追溯，让人不得不放慢阅读速度，细细品味作者的深意。读到关于信度和效度的章节时，作者并没有满足于给出公式，而是通过一系列经典的案例，如对公众满意度调查的误差来源分析，生动地展示了如何在实际操作中识别和规避系统性偏差。对我这样一个刚接触社会科学研究的新手来说，这种由理论到实践的无缝衔接，极大地增强了我对数据分析的信心，也让我明白，统计工具的运用，绝非单纯的按键操作，而是一种严谨的科学思维训练。特别是对于那些试图进行跨文化比较研究的同仁，书中对于不同文化背景下概念等值性检验的详尽论述，简直是如获至宝，它提醒我们在运用成熟工具时，必须时刻保持对本土语境的敏感性，否则很容易得出似是而非的结论。

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这本书的行文风格，初看之下略显晦涩，仿佛作者是在对着一群已经掌握了高等数学基础的研究生做报告，大量的符号推导和公式证明占据了相当大的篇幅，这对于那些仅仅期望得到“点一下这个按钮就能得出结果”的速成型读者来说，可能会造成一定的阅读障碍。然而，正是这种近乎“硬核”的写作态度，保证了书中所有方法的理论根基都是稳固且可追溯的。我特别欣赏作者在解释复杂模型，比如结构方程模型（SEM）时所采用的“自下而上”的构建方式，不是直接抛出路径图，而是先从基础的因子分析和回归模型讲起，逐步叠加复杂的假设关系，最终导向全貌。这种层层递进的讲解，使得读者能够清晰地看到每一个统计步骤是如何服务于最终模型的构建，而不是孤立地存在。当我尝试用它来处理我手里关于社区参与度的复杂数据集时，我发现书中对“缺失值处理”的策略讨论，远比我以往接触的任何教材都要全面和细致，它不仅仅提供了均值插补或回归预测等常见方法，更深入地探讨了最大似然估计（ML）在处理非完全数据时的优势与限制，体现了作者对数据完整性这一核心问题的深刻关注。

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这本书对于软件操作层面的叙述，采用了非常精确和“指令式”的语言，它不是那种手把手教你如何拖动鼠标的“傻瓜教程”，而更像是一份面向具备一定统计背景的研究人员的“命令速查手册”。例如，在讨论方差分析（ANOVA）时，它会直接给出特定版本软件中实现多重比较校正（如Tukey's HSD或Bonferroni修正）所需的精确命令序列，并立即附带对这些校正背后的统计学逻辑的简短解释。这种对“如何做”和“为什么这么做”的紧密结合，极大地节省了我的查阅时间。更重要的是，书中对结果解读的强调，远超出了对P值的简单报告。在我研究群体差异时，我常常会陷入对“统计显著性”的盲目崇拜，而这本书的章节反复提醒我，必须结合效应量（Effect Size）和实际应用背景来判断结果的“实质性意义”，书中列举的例子，例如一个微小的差异在极大的样本量下可能被判定为显著，但在实践中毫无价值，这对我后期的报告撰写起到了至关重要的矫正作用。

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这本书给我最大的启发在于其对“模型选择的艺术”的阐述。在许多现代统计学书籍中，模型构建往往被简化为一系列的拟合优度指标比较，但这本厚重的著作，却将大量的篇幅投入到对模型假设的“论证”而非仅仅是“检验”上。它将统计分析视为一个不断修正和逼近真实世界的过程，而不是一个寻找“最佳公式”的终点。在多层线性模型（MLM）的应用章节中，作者详细讨论了如何在嵌套数据结构中避免过度拟合，以及如何审慎地选择随机效应和固定效应的组合。这种讨论充满了经验和智慧，例如，作者建议在面对样本量不足以支持复杂三层模型时，应该优先考虑简化随机结构，而不是盲目地追求最高的模型拟合度，因为一个解释力稍弱但结构合理的模型，远比一个拟合度高但理论依据薄弱的模型更具科学价值。阅读至此，我深刻体会到，这本书提供的不仅仅是统计技术的知识，更是一种成熟的、审慎的、将数据、理论与现实问题紧密结合的研究范式。

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