数据包络分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社发行部

作者:魏权龄

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:2004-9

价格:48.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030129802

丛书系列:现代数学基础丛书

图书标签:

• DEA
• 经济学
• 数学
• ml
• 数据包络分析
• DEA
• 效率评价
• 运筹学
• 管理科学
• 绩效评估
• 决策支持
• 优化模型
• 经济学
• 统计学
• 投入产出分析

计量经济学前沿：面板数据模型与时间序列分析 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的计量经济学教程，重点聚焦于面板数据模型（Panel Data Models）与时间序列分析（Time Series Analysis）两大核心领域。在当代经济学、金融学、管理学及社会科学研究中，数据往往表现出维度上的复杂性——既包含个体（横截面）的异质性，又蕴含随时间变化的动态性。传统截面回归模型已难以捕捉这些复杂关联，因此，掌握高级面板数据和时间序列分析技术，成为进行严谨实证研究的必备技能。 本书的构建，严格遵循从理论基础到高级应用的逻辑主线，力求在保证学术严谨性的同时，兼顾操作层面的可实现性。我们假设读者具备扎实的微积分、线性代数基础以及基础的统计学知识，并对基本的OLS回归有所了解。 --- 第一部分：面板数据模型的理论与实践 面板数据（Panel Data），也称为纵向数据或追踪数据，是结合了截面维度和时间维度的观测数据集合。它允许研究者控制那些不随时间变化但却影响结果变量的个体特有效应，极大地提高了估计的效率和因果推断的可靠性。 第一章：面板数据基础与模型设定 本章首先界定了面板数据的结构、类型（平衡与非平衡面板）及其相较于纯截面数据和纯时间序列数据的独特优势。随后，详细介绍了面板数据的基本模型框架，包括混合回归模型（Pooled OLS）。重点分析了混合模型在存在个体异质性时的局限性，为引入更复杂的模型奠定基础。 第二章：固定效应模型（Fixed Effects Model, FE） 固定效应模型是处理个体异质性的核心工具。本章深入探讨了固定效应模型的两大主要估计方法：组内估计（Within Estimation/Least Squares Dummy Variable, LSDV）和去均值化（Differencing）方法。我们详细推导了固定效应估计量的性质，包括其作为一致估计量的条件（即严格外生性假设）。此外，本章还特别讲解了如何使用固定效应模型来处理内生性问题，特别是当存在不随时间变化的遗漏变量时，FE如何提供更稳健的推断。 第三章：随机效应模型（Random Effects Model, RE） 随机效应模型将未观测到的个体效应视为随机误差项的一部分，而非固定参数。本章系统阐述了随机效应模型的假设前提——个体特有效应与解释变量不相关。我们详细介绍了广义最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）在随机效应模型中的应用，并讨论了其效率优势。 第四章：固定效应与随机效应的选择：Hausman检验 理论上，FE和RE各有千秋。本章的核心在于解决“应该选择哪个模型”的实际问题。我们详细介绍了Hausman检验的原理、统计量构造及其解释。同时，探讨了当模型存在序列相关或异方差时，FE和RE估计量的稳健性问题，并引出了异方差和序列相关下的稳健标准误（如Cluster Robust Standard Errors）。 第五章：高阶面板模型与动态面板数据 真实世界中，许多经济现象具有时间滞后效应。本章转向动态面板数据模型，即模型中包含被解释变量的滞后项。我们将分析标准FE/RE模型在动态设定下的“尼科尔森偏差”（Nickell Bias）。在此基础上，本书将重磅介绍处理动态面板数据内生性的前沿技术——Arellano-Bond/Blundell-Bond GMM估计方法。从工具变量的选择、最优矩估计量的构建，到Sargan/Hansen检验的有效性，本章为研究者提供了处理复杂动态面板数据的完整工具箱。 --- 第二部分：时间序列分析的深度探索 时间序列数据涉及变量随时间演变的规律，其核心挑战在于观测值之间的序列相关性（自相关）和非平稳性（Non-stationarity）。本部分旨在建立从经典时间序列模型到现代协整理论的完整知识体系。 第六章：单变量时间序列模型：ARIMA家族 本章回顾并深化了经典的自回归移动平均（ARMA）模型。重点在于差分与平稳性的概念。我们将详细介绍如何通过单位根检验（Unit Root Tests），如增广迪基-福勒（ADF）检验和KPSS检验，来识别序列的平稳性。随后，系统讲解了ARIMA（自回归积分移动平均）模型的识别（Identification）、估计（Estimation）和诊断（Diagnostic）过程，强调了ACF和PACF图在模型定阶中的关键作用。 第七章：多变量时间序列模型：VAR与协整 当多个时间序列变量之间存在相互影响时，需要使用多变量模型。本章引入了向量自回归（Vector Autoregression, VAR）模型。我们详细讨论了VAR模型的设定、滞后阶数的选择（基于信息准则）、脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF）的解释，以及方差分解（Variance Decomposition）的应用，以揭示变量间的动态互动关系。 第八章：非平稳时间序列的协整理论 当两个或多个非平稳序列之间存在长期稳定的均衡关系时，即存在协整关系（Cointegration）。本章是时间序列分析的难点与核心。我们将区分伪回归（Spurious Regression）的风险，并深入讲解恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）两步法。 第九章：向量误差修正模型（VECM） 对于存在协整关系的变量集，向量误差修正模型（Vector Error Correction Model, VECM）是更优的选择，它能够同时捕捉短期动态调整和长期均衡关系。本章详细介绍了Johansen检验（基于最大似然法）在确定协整秩（Cointegrating Rank）中的应用。随后，我们将 VECM 的设定、参数估计（包括施加长期约束）及误差修正项的动态调整机制进行了详尽阐述。 第十章：高阶时间序列模型的扩展 本章探讨了更复杂的时间序列现象，包括条件异方差性（ARCH/GARCH模型）在金融时间序列中的应用，用于刻画波动率的集群效应。此外，我们还简要介绍了状态空间模型（State Space Models）和卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在时间序列估计中的应用前景。 --- 总结与展望 本书的最终目标是培养读者利用先进计量工具解决复杂经济问题的能力。通过对面板数据和时间序列分析的系统梳理，读者将能够甄别数据结构、选择恰当的估计方法，并对其结果进行稳健的统计推断。书中的所有理论讲解均配有详细的Stata/R 软件操作指南和实例，确保理论与实践的无缝衔接。本书不仅是计量经济学专业学生的参考用书，更是希望提高实证研究水平的跨学科研究人员的理想读物。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是它极大地拓宽了我分析问题的思路。在过去，我更多地依赖于传统的统计方法，比如线性回归，去分析变量之间的关系。但数据包络分析引入的“相对效率”的概念，以及其能够处理多个投入和多个产出的能力，让我意识到，很多现实中的效率问题，是单一变量的回归模型难以捕捉的。例如，评估一所大学的办学效率，我们不能仅仅看毕业生的就业率，还需要考虑科研成果、教师的学术水平、学生的满意度、学校的投入等等。数据包络分析能够将这些多方面的指标整合起来，从而提供一个更全面的评估。这本书不仅仅是教授一种分析工具，更重要的是它提供了一种全新的思考模式，让我能够更加系统、更加全面地审视问题。它鼓励我去思考“什么才是真正的效率”，以及“如何才能更有效地利用资源”。这本书的内容对我来说，既有理论的深度，又有实践的指导意义，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的数学严谨性是其核心的魅力所在。它在介绍数据包络分析的各种模型时，都辅以清晰的数学推导和证明，这对于想要深入理解其原理的读者来说，是非常宝贵的。虽然其中涉及的数学概念可能对初学者来说具有一定的挑战性，但作者的讲解条理清晰，循序渐进，使得即使没有深厚的数学背景，也能逐渐掌握其核心思想。我尤其欣赏书中对数学公式背后的逻辑解释，它让我明白为什么这些公式能够有效地衡量效率，而不是仅仅停留在表面。这种严谨的学术态度，也体现在书本的整体结构和内容的组织上。每一个概念的引入都有其清晰的逻辑链条，每一个模型的提出都基于前文的理论基础。这使得整本书读起来如同一个精密的数学论证过程，层层递进，引人入胜。对我来说，这不仅仅是一本关于数据分析的书，更是一次关于严谨思维的训练。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我对“效率”这个词有了全新的理解，它不再仅仅是简单的投入产出比，而是通过一种更系统、更全面的方法来衡量。在阅读的过程中，我常常会跳出书本，思考现实生活中的各种场景。比如，在评估一家银行的分支机构时，我们不能仅仅看存款余额或者贷款发放量，还需要考虑其客户满意度、运营成本、风险控制等等，而数据包络分析似乎就能提供一个框架，将这些多方面的指标纳入考量，从而得出一个更客观、更全面的效率评分。这本书就像一把钥匙，打开了我认识事物效率的全新视角。我开始能够更批判性地审视那些看似高效的决策，尝试去分析其背后的真正原因。书中提出的各种模型和方法，虽然在初读时需要一些时间去消化，但一旦理解了其逻辑，就会发现它们在解决实际问题时具有极强的普适性。它教会了我如何用数据说话，如何从纷繁复杂的信息中提炼出有价值的洞察。这本书的价值在于，它不仅仅是传授知识，更重要的是培养一种思考方式。它让我明白，真正的效率评估，需要考虑到所有相关的因素，并且能够在一个统一的框架下进行比较。我曾试图将书中的方法应用到我正在进行的某个项目中，结果发现那些原本模糊不清的效率问题，通过这种分析方法，变得清晰可见，甚至能够找出一些之前未曾注意到的改进空间。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性是我非常看重的一点。它提供的不仅仅是理论上的阐述，更重要的是对实际应用的指导。书中的案例分析非常详实，涵盖了不同行业和领域的应用场景，从制造业的生产效率评估，到服务业的客户服务质量分析，再到教育领域的教学效果评估，都进行了深入的探讨。这些案例帮助我更好地理解数据包络分析的原理，并且能够将其灵活地应用于自己的研究或工作中。我曾经尝试将书中的方法应用到对某家连锁零售店的运营效率评估中。通过收集各门店的销售额、库存周转率、租金、员工数量等数据，我构建了一个DEA模型，最终得出了各门店的相对效率得分。这个结果不仅帮助管理层识别出了效率较低的门店，还为进一步的改进措施提供了有力的依据。这本书的价值在于，它能够将抽象的数学模型转化为解决实际问题的有效工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常简洁大气，给人一种专业严谨的感觉。它并没有采用那些花里胡哨的插图或者引人注目的标题，而是选择了一种沉稳而有力的字体，搭配着深邃的蓝色调，仿佛预示着即将展开一场深度的学术探索。当我翻开第一页，书页纸质的触感温润而厚实，散发着淡淡的油墨香，这本身就是一种阅读的仪式感。我至今仍然记得第一次拿起它时的那种期待，仿佛即将开启一段未知的旅程，去探索一种全新的分析工具。它的装帧牢固，即使长时间翻阅，书籍的整体结构依然完好，这对于需要经常查阅参考的书籍来说，无疑是一个重要的优点。书中的排版也十分考究，字体大小适中，行间距合理，使得阅读体验十分舒适，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。目录的设置清晰明了，让我能够迅速找到自己感兴趣的部分，或者根据研究的需要进行跳转。书本的整体重量也恰到好处，既有厚重感，又不至于让人觉得难以携带。封面上“数据包络分析”这几个字，简洁却充满力量，它代表了一种强大的、能够揭示事物隐藏效率的数学工具。这本书不仅仅是一本关于理论的书，它的物理形态本身就传递了一种精益求精的态度，让我对即将阅读的内容充满了信心。封底的简介虽然不多，但却点明了本书的核心价值，让我对它所能提供的洞察力充满了好奇。

评分☆☆☆☆☆

这本书在提供深入理论分析的同时，也注重实践中的可操作性。它并没有回避数据包络分析在实际应用中可能遇到的挑战，比如数据质量问题、模型选择问题、结果解释问题等，并且对这些问题提供了建设性的解决方案。例如，在处理异常数据时，书中提供了一些常用的方法来识别和处理，这对于保证分析结果的可靠性至关重要。同时，它也鼓励读者根据具体的应用场景，灵活地选择和调整模型，而不是生搬硬套。这使得这本书在理论的高度上，依然保持着贴近实际的温度。我曾经在尝试将数据包络分析应用于一家初创科技公司的研发效率评估时，就遇到了数据收集不全的问题。通过参考书中关于如何处理不完全数据的章节，我找到了一个可行的方法，最终成功地完成了评估。这种既有深度又有广度的内容，让这本书成为了一本非常值得反复阅读和参考的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是它对于“效率前沿”概念的清晰阐释。效率前沿，就像是一个理想的标杆，代表了在现有技术和资源条件下，能够达到的最佳效率水平。书中通过图示和详细的数学解释，让我对这个概念有了非常直观的理解。任何一个决策单元，如果不在效率前沿上，就意味着存在效率提升的空间。而数据包络分析的核心任务，就是找出这个效率前沿，并量化每一个决策单元相对于这个前沿的差距。这种“以最优点为参照”的评估方式，让我能够清晰地看到哪些地方需要改进，以及改进的潜力有多大。我曾经在评估一家物流公司的运输网络效率时，就受益于这个概念。通过构建效率前沿，我们能够明确哪些线路的成本过高，或者哪些区域的配送效率低下，从而有针对性地进行优化。这本书不仅仅是介绍了一种分析方法，更是教会了我如何去发现和利用效率提升的空间。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最大启示是，在评估效率时，必须考虑“相对性”和“多维度”的特点。在现实世界中，很少有绝对的优劣之分，更多的评价是基于与其他类似实体的比较。数据包络分析正是抓住了这一点，通过构建效率前沿，来衡量每一个决策单元相对于最优水平的差距。同时，它也认识到，效率的评估不可能仅仅依赖于单一指标，而是需要综合考虑多个投入和多个产出。这本书的价值在于，它提供了一种系统性的方法，来克服这种评估的复杂性。它让我能够更客观、更全面地看待问题，而不是被片面的数据所迷惑。我曾经在评估一个非营利组织的运营效率时，就遇到了类似的挑战。传统的财务报告只能反映其收支情况，但无法评估其社会效益。通过引入数据包络分析，我能够将项目成果、服务覆盖范围、社会影响力等多个维度的数据纳入考量，从而得出一个更具参考价值的效率评价。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常合理，循序渐进，非常适合不同水平的读者。它从基础的概念入手，逐步深入到各种高级模型和算法的介绍，并且在每个阶段都穿插了丰富的例子和应用场景。即使对于初学者来说，也能够理解其核心思想，并逐步掌握其分析方法。而对于有一定基础的研究者来说，它提供了更深入的理论探讨和前沿的研究方向。我特别喜欢书中对不同模型之间的比较和分析，这有助于读者理解它们各自的优缺点，以及在不同场景下的适用性。例如，书中对CCR模型和BCC模型的区分与比较，让我对如何选择合适的模型有了更清晰的认识。这种精心的结构设计，使得这本书能够满足更广泛读者的需求，无论你是想了解数据包络分析的入门知识，还是想深入研究其理论和应用，都能从中找到适合自己的内容。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的吸引力在于它提供了一种“黑箱”分析的方法，能够有效地评估复杂的、多投入多产出的决策单元的相对效率。在很多情况下，我们很难直接量化一个决策单元内部的具体转化过程，比如一家大型制造企业的生产线，很难精确地衡量每一个环节的贡献。但是，通过数据包络分析，我们可以直接利用输入和输出的数据，评估整个生产线作为一个整体的效率，并且与同类生产线进行比较。这种“黑箱”方法非常适合处理那些“不知道内部是怎么运作的，但知道它用了多少资源，产生了多少成果”的场景。它使得我们能够绕过对内部复杂机制的详尽研究，直接聚焦于最终的绩效评估。我曾经在工作中遇到一个棘手的难题，需要评估多个不同规模的销售团队的绩效。传统的KPI考核只能衡量一些单一的指标，而数据包络分析则允许我将销售额、市场份额、客户转化率、获客成本等多个维度的数据纳入模型，从而得到一个更具说服力的相对效率排序。这种方法极大地简化了我对复杂问题的分析过程，让我能够快速聚焦于效率低下的团队，并进一步探究其原因。

评分☆☆☆☆☆

啊啊啊啊啊恶心的暑假

评分☆☆☆☆☆

现学现卖。。。蛋疼的国际数模。。

评分☆☆☆☆☆

效率分析

评分☆☆☆☆☆

现学现卖。。。蛋疼的国际数模。。

评分☆☆☆☆☆

啊啊啊啊啊恶心的暑假