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出版者:复旦大学出版社

作者:谢识予

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2004-12

价格:28.00元

装帧:平装

isbn号码:9787309042238

丛书系列:

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《计量经济学教程》：洞悉经济现象的科学之眼 在纷繁复杂的经济世界中，数据如同星辰大海，蕴藏着无数规律与奥秘。然而，仅仅拥有数据是不足以理解经济运行机制的，我们更需要一把能够穿透迷雾、揭示本质的钥匙。《计量经济学教程》便致力于为您打造这样一把科学利器，它将带领您踏上一段严谨而充满启发的求索之旅，让您掌握运用经济学理论与统计学方法分析真实经济数据的能力。 本书并非一本仅仅罗列公式和证明的枯燥手册，而是一扇通往经济世界深度理解的大门。它以清晰的逻辑、丰富的实例和循序渐进的讲解，帮助您构建起一套完整的计量经济学思维框架。从最基础的经济学模型出发，逐步引入统计工具，并将其巧妙地融会贯通，最终使您能够独立地运用这些方法来解答现实经济问题。 第一部分：计量经济学概览与基础 旅程的开端，我们将首先勾勒出计量经济学的全貌。您将了解计量经济学在经济学研究中的定位与重要性，它如何连接抽象的经济理论与生动的现实数据，从而为经济政策的制定、企业决策的优化提供坚实的证据支撑。我们会探讨计量经济学的主要研究范畴，例如宏观经济指标的预测、微观经济行为的分析、金融市场的风险评估等等，让您对这门学科的应用前景有一个宏观的认知。 在此基础上，本书将为您打下坚实的统计学基础。我们不会回避必要的数学概念，但更侧重于解释这些概念在计量经济学中的实际含义和应用。您将深入理解随机变量、概率分布、期望、方差等核心统计概念，并学习如何运用描述性统计方法来概括数据的特征，例如均值、中位数、标准差、相关系数等。这些基础知识如同建筑的基石，将支撑起后续更为复杂的计量模型。 第二部分：经典计量经济模型——线性回归的深度解析 线性回归模型是计量经济学中最核心、最基础的工具，也是本书的重点篇章。我们将从最简单的简单线性回归模型开始，逐一剖析其模型设定、参数估计、假设检验以及模型诊断的每一个环节。您将学习如何通过最小二乘法（OLS）来估计模型的参数，理解OLS估计量的性质，例如无偏性、有效性等。 更重要的是，您将学会如何对模型的假设进行检验。例如，模型是否正确设定？误差项是否服从正态分布？是否存在异方差或序列相关性？这些假设的违背都可能导致OLS估计量的失效。本书将详细介绍如何检测这些问题，并提供相应的解决方案。您将接触到如R-squared、t-statistic、F-statistic等关键统计量，并理解它们在模型评估中的作用。 随着学习的深入，我们将拓展到多元线性回归模型。您将理解如何同时考虑多个解释变量对被解释变量的影响，如何处理变量之间的多重共线性问题，以及如何解释多个回归系数的含义。本书将通过大量的实际案例，例如家庭消费支出与收入、住房价格与面积、学习时间与考试成绩等，来帮助您理解线性回归模型的应用。 第三部分：超越经典——计量经济学模型的拓展与深化 线性回归模型虽然强大，但现实经济问题往往更为复杂，需要更精密的工具。本书将引导您进入更广阔的计量经济学模型世界。 滞后变量模型： 经济行为往往具有时滞性，今天的投资决策可能受到昨天甚至更早期的经济环境影响。我们将介绍如何利用滞后变量来捕捉这种动态关系，并学习AR（自回归）、MA（移动平均）以及ARMA（自回归移动平均）模型，这些模型在时间序列分析和经济预测中扮演着至关重要的角色。 虚拟变量（Dummy Variables）： 现实世界中充满了分类变量，例如性别、地区、政策实施与否等。虚拟变量的引入，使得我们将这些定性信息纳入定量分析框架。您将学会如何构建虚拟变量，并解释其在模型中的系数含义，从而分析不同类别对被解释变量的影响。 模型设定与选择： 如何选择最适合当前经济现象的模型？本书将探讨模型设定的原则，以及如何通过信息准则（如AIC、BIC）等工具来比较和选择模型，确保模型的科学性和解释力。 内生性问题与工具变量法： 许多经济模型中，解释变量与误差项之间可能存在相关性，即内生性问题。这会导致OLS估计量的有偏性。我们将深入探讨内生性问题产生的根源，并重点介绍工具变量法（IV）等解决内生性问题的强大技术。您将理解如何寻找合适的工具变量，并学习两阶段最小二乘法（2SLS）等估计方法。 面板数据模型： 现实中的经济数据往往具有截面和时间两个维度，例如对不同国家在不同年份的GDP进行研究。面板数据模型能够充分利用数据的多维度信息，提高估计的效率和准确性。本书将介绍固定效应模型和随机效应模型，并指导您如何根据数据特点选择合适的面板数据模型。 联立方程模型： 经济系统往往包含多个相互关联的方程，例如供需模型。联立方程模型正是为了处理这种相互依存关系而设计的。我们将介绍同时估计法和两阶段最小二乘法等用于联立方程模型估计的方法。 第四部分：计量经济学在特定领域的应用 理论的深度需要实践的检验。本书的最后一个部分，将带领您将所学的计量经济学知识应用于经济学的各个分支领域。 微观计量经济学： 您将学习如何运用计量经济学方法分析消费者行为、生产者决策、市场结构、劳动力市场等微观经济问题。例如，分析不同营销策略对产品销售的影响，评估教育水平对工资收入的影响等。 宏观计量经济学： 您将探索如何运用计量经济学来分析宏观经济现象，例如通货膨胀的决定因素、失业率的波动规律、经济增长的驱动因素等。本书将介绍时间序列模型在宏观经济预测中的应用，例如ARIMA模型、向量自回归（VAR）模型等。 金融计量经济学： 在瞬息万变的金融市场中，计量经济学是不可或缺的分析工具。您将学习如何运用模型来预测资产价格、评估风险、分析市场效率、研究波动性特征（如ARCH、GARCH模型）等。 实证研究方法与论文写作： 最终，本书将引导您掌握将计量经济学知识转化为一篇具有说服力的学术研究论文的过程。您将了解如何提出研究问题，如何搜集和处理数据，如何选择和运用计量模型，如何解释和呈现研究结果，以及如何规避潜在的研究陷阱。 结语：踏上严谨分析之路 《计量经济学教程》旨在为您提供一套系统、实用且深入的计量经济学学习体验。我们相信，通过本书的学习，您不仅能够掌握一套强大的分析工具，更重要的是，您将培养出一种用数据说话、用严谨的逻辑分析经济现象的科学思维方式。无论您是经济学专业的学生，还是希望提升自身数据分析能力的从业者，本书都将是您在探索经济学奥秘过程中不可或缺的良师益友。让我们一同开启这段洞察经济世界的科学之旅吧！

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这本书的排版和印刷质量堪称一流，作为一本需要长期翻阅和参考的工具书，这一点非常重要。纸张的质感厚实，墨色浓郁清晰，即便是密集的公式和表格也毫无阅读障碍。更细微的优点在于其页边距和索引设计，作者似乎深谙读者在查找特定知识点时的需求，书后的术语索引做得非常细致，查阅起来毫不费力。此外，书中对一些经典计量经济学思想家的介绍穿插得非常自然，这些小插曲不仅丰富了内容，也让原本略显枯燥的学科历史变得生动有趣。我发现自己有时会因为好奇而停下来阅读这些背景知识，这有助于建立起对学科脉络的宏观认识。总的来说，这本书在物理形态上就体现出了一种对读者的尊重和对知识的敬畏，拿在手上就是一种享受，让人愿意花时间沉浸其中。

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这本书的深度和广度都让我感到惊喜，它不像市面上很多教材那样只停留在浅尝辄止的介绍层面，而是真正深入到了计量模型构建的核心逻辑之中。我特别欣赏作者在处理复杂模型，比如面板数据模型和非线性回归时的那种庖丁解牛般的分解能力。他没有急于抛出复杂的公式，而是先从经济学直觉出发，解释为什么要使用这种模型，它能解决什么样的问题，然后再逐步推导出数学表达。这种由问题驱动的学习路径，极大地提高了学习效率。更难能可贵的是，书中对于模型的选择和检验部分进行了非常详尽的论述，这不是简单地罗列检验方法，而是对比了不同检验方法的优劣、适用场景以及它们背后的统计学原理。当我遇到实际数据中模型设定偏差的问题时，翻阅书中关于模型误设检验的章节，总能找到清晰的指导和令人信服的解释。这种将理论与实践紧密结合的处理方式，让这本书的实用价值远远超出了普通教材的范畴，它更像是一位经验丰富的导师在身边随时指导。

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这本书的封面设计着实抓人眼球，深邃的蓝色调配上简洁的字体，给人一种严谨而又不失现代感的专业气质。初次翻开，我立刻被它清晰的章节划分和逻辑流畅的行文风格所吸引。作者在引入基础概念时，没有采用那种枯燥的教科书式陈述，而是巧妙地结合了一些现实中的经济学案例，让抽象的数学模型立刻变得鲜活起来。比如，在讲解时间序列分析时，书中穿插了对金融市场波动性的分析，这使得学习过程充满了探索的乐趣。特别是对于回归分析的假设条件，作者不仅详细阐述了每一点的理论依据，还用非常直观的图示来展示违反这些假设可能带来的后果，这种“先给你看后果，再告诉你原因”的教学方法，极大地加深了我对理论重要性的认识。书中的习题设计也颇具匠心，从基础的计算题到需要综合运用多个知识点的案例分析题，层次分明，难度递进自然，让人在做题的过程中不断巩固和提升，而不是陷入无休止的重复训练。读完前几章，我感觉自己对计量经济学这门学科不再是望而生畏，而是产生了一种想要深入挖掘的强烈冲动，这套书无疑为我打下了一个非常坚实的地基。

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我是一位更偏向于应用和软件操作的学习者，原本担心理论性过强的教材会让我感到吃力，但这本书在这方面做得非常出色。作者在讲解完核心的计量方法后，几乎都会紧接着提供相应的软件操作指南。这里的“指南”并非敷衍了事，而是真正手把手地教导如何将理论知识转化为可执行的代码。书中涵盖了主流统计软件的实际操作截图和命令示例，并且针对每个模型，都给出了一个完整的、可复现的实证分析流程，从数据导入、变量筛选到最终结果的解读，一应俱全。这种详尽到位的操作指导，极大地降低了初学者从理论到实践的跨越门槛。我尤其喜欢作者对结果解释部分的强调，他反复提醒读者，回归系数的估计值只是第一步，如何根据经济背景和统计显著性去合理地解释这些系数的含义，才是计量分析的灵魂所在。这种对批判性思维的培养，让我的学习目标不再仅仅是跑出几个数字，而是真正学会“讲故事”——用数据说话。

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这本书最打动我的一点是它对计量经济学中“因果推断”这一核心挑战的深入探讨和清晰阐述。在现有的经济研究中，如何从相关性中提炼出真正的因果关系，是衡量研究质量的关键。作者没有回避这个难题，而是用相当大的篇幅，系统地介绍了工具变量法（IV）、断点回归（RDD）、双重差分（DID）等前沿的准实验方法。他不像其他教材那样只是简单介绍公式，而是花费大量篇幅去分析这些方法的识别策略背后的经济逻辑和内生性问题的根源。特别是对工具变量的选择标准和有效性检验的讨论，极其深入和审慎，真正体现了计量分析的严谨性。通过阅读这部分内容，我深刻理解到，计量经济学的价值不仅仅在于预测，更在于提供可靠的政策评估和经济解释的科学依据。这本书有效地将我从一个单纯的数据拟合者，引导向一个更具洞察力的经济分析师。

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