計量經濟學

計量經濟學 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

出版者:高等教育齣版社
作者:李子奈
出品人:
頁數:380
译者:
出版時間:2005-04-01
價格:29.00元
裝幀:平裝
isbn號碼:9787040164305
叢書系列:
圖書標籤:
  • 計量經濟學
  • 教材
  • 經濟學
  • 經濟
  • 數學
  • 本科教材
  • 教科書
  • Economics
  • 計量經濟學
  • 經濟模型
  • 統計分析
  • 迴歸分析
  • 經濟預測
  • 數據建模
  • 時間序列
  • 麵闆數據
  • 因果推斷
  • 變量選擇
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具體描述

《計量經濟學》融計量經濟學理論、方法與應用為一體:以中級水平內容為主,適當吸收初級和高級水平的內容;以經典綫性模型為主,適當介紹一些適用的非經典模型。全書形成具有特色的內容體係。全書詳細論述瞭經典的單方程計量經濟學模型的理論方法,適當介紹瞭聯立方程計量經濟學模型和時間序列計量經濟學模型的理論方法,引入瞭幾類擴展的單方程計量經濟學模型;在計量經濟學應用模型中,以生産函數模型、需求函數模型、消費函數模型和宏觀計量經濟學模型為例,介紹應用模型的建立與發展。在詳細介紹綫性迴歸模型的數學過程的基礎上,各章的重點不是理論方法的數學推導與證明,而是實際庳用中齣現的實際問題的處理,並盡可能與中國的現實相結閤。《計量經濟學》既包含瞭由教育部經濟學學科教學指導委員會製定的高等學校經濟學科本科發展經濟學課程教學基本要求的全部內容,又為學有餘力者提供瞭進一步學習的指南。適閤作為各類高等學校經濟、管理學科本科生的教材或教學參考書。也可供具有一定數學和經濟學基礎的廣大經濟管理人員和研究人員閱讀和參考。

好的,這是一份關於《數據科學與商業洞察》的圖書簡介,旨在提供詳盡的內容概覽,且不涉及任何與《計量經濟學》相關的主題。 --- 圖書簡介:《數據科學與商業洞察:從零到精通的實戰指南》 核心理念與目標讀者 在當今這個數據驅動的時代,信息爆炸已成為常態。企業和組織迫切需要一套係統化的方法論,將海量的原始數據轉化為可執行的商業策略和競爭優勢。《數據科學與商業洞察》正是一本旨在填補理論知識與實際應用鴻溝的權威指南。 本書並非一本純粹的理論教科書,而是一本麵嚮數據分析師、商業智能專傢、産品經理、市場營銷專業人士,以及所有希望利用數據科學技能提升決策質量的中高層管理人員的實戰手冊。我們假設讀者具備一定的基礎數學和編程概念,但著重於如何將這些工具箱中的工具,有效地部署到解決復雜的商業問題中。 本書的核心目標是構建一個完整的、端到端的、以商業價值為導嚮的數據科學工作流程。我們強調“洞察”而非僅僅是“模型”,確保每一個技術步驟的産齣都能清晰地映射到可量化的商業效益上。 --- 第一部分:數據科學基石與商業語境構建 (Foundation and Context Setting) 本部分為後續復雜分析奠定堅實的基礎,核心在於將數據科學項目嵌入到清晰的商業框架內。 第一章:商業問題的解構與數據策略的製定 從“需求”到“問題”的轉化: 如何識彆模糊的業務痛點(如“用戶流失率高”)並將其轉化為可量化的數據科學問題(如“預測未來30天內具有高流失風險的Top 5%用戶群體”)。 數據資産盤點與倫理考量: 評估組織現有數據的質量、可訪問性和閤規性。深入討論數據隱私(如GDPR、CCPA背景下的數據使用規範)和模型公平性(Fairness)的早期介入。 定義成功指標 (KPIs vs. Metrics): 區分業務關鍵績效指標(KPIs)與模型評估指標。建立清晰的基綫(Baseline)和可接受的性能閾值。 第二章:現代數據工程概覽與工具鏈選擇 數據生態係統的概覽: 介紹現代數據棧的關鍵組件,包括數據湖、數據倉庫(如Snowflake, BigQuery)、ETL/ELT工具(如dbt)。 編程環境的選擇與優化: 重點介紹Python(Pandas, NumPy)和R語言在數據準備階段的效率對比。探討使用JupyterLab/VS Code進行項目管理的最佳實踐。 版本控製與可重復性: 強調Git在數據科學項目中的重要性,確保數據處理流程和模型迭代記錄的完整性。 --- 第二部分:數據準備與特徵工程的藝術 (The Art of Data Wrangling and Feature Engineering) 數據準備階段往往占據項目70%以上的時間。本部分深入探討如何從混亂的原始數據中“提煉黃金”。 第三章:數據清洗與質量保證的自動化 缺失值處理的策略選擇: 不僅僅是簡單的均值/中位數填充,而是根據缺失機製(MCAR, MAR, NMAR)選擇插補方法(如MICE多重插補、基於模型的預測填充)。 異常值檢測與穩健性: 介紹基於統計(Z-Score, IQR)和基於模型(Isolation Forest, LOF)的異常值識彆方法,以及在處理異常值時應保持的業務敏感性。 數據轉換與標準化: 深入探討對數轉換、Box-Cox變換在優化模型假設(如正態性)中的作用,以及Min-Max Scaling與Standardization的適用場景。 第四章:麵嚮商業洞察的特徵工程 分類特徵的編碼藝術: 比較One-Hot Encoding、Target Encoding、Frequency Encoding的優缺點,特彆關注Target Encoding在處理高基數分類變量時的偏置問題及緩解措施。 時間序列特徵的構造: 從原始時間戳中提取有意義的特徵,如滯後值(Lags)、移動窗口統計量(Rolling Means/StdDev)、時間衰減因子等,為需求預測或客戶生命周期價值(CLV)建模做準備。 特徵選擇的降維藝術: 介紹過濾法(Filter Methods,如卡方檢驗、相關性分析)、包裹法(Wrapper Methods,如遞歸特徵消除RFE)和嵌入法(Embedded Methods,如Lasso/Ridge迴歸)的選擇標準,以提高模型可解釋性和計算效率。 --- 第三部分:預測建模與高級算法應用 (Predictive Modeling and Advanced Applications) 本部分是算法的核心,重點在於選擇最適閤特定商業場景的模型,並掌握其背後的機製。 第五章:傳統機器學習的精細化調優 綫性模型的迴歸與分類: 深入理解正則化(L1/L2)對模型穩定性和特徵選擇的機製。 樹模型(Decision Trees, Random Forests)的商業應用: 解釋在決策樹中如何平衡方差與偏差。重點討論隨機森林在處理非綫性關係時的魯棒性。 提升算法(Boosting)的實戰部署: 詳細剖析Gradient Boosting Machines (GBM) 的工作原理,並側重於XGBoost、LightGBM在處理大規模、高維度數據時的性能優化技巧。 第六章:聚類分析與市場細分(無監督學習) K-Means及K-Medoids的局限性與改進: 如何使用輪廓係數(Silhouette Score)和肘部法則客觀評估聚類效果。 層次聚類與DBSCAN: 探討它們在發現不規則形狀簇和噪聲點處理上的優勢,並將其應用於客戶群體的自然劃分。 商業驅動的聚類: 如何將聚類結果與現有的客戶分層(如RFM模型)結閤,以指導個性化營銷活動。 第七章:推薦係統基礎:協同過濾與內容推薦 基於用戶的協同過濾 (User-Based CF): 探討相似度計算(餘弦、皮爾遜相關係數)在推薦中的應用及“冷啓動”問題。 基於物品的協同過濾 (Item-Based CF): 解釋其在電商場景下的效率優勢。 矩陣分解技術(SVD/FunkSVD): 揭示如何通過隱因子模型來預測用戶偏好,並應用於提高交叉銷售和嚮上銷售的轉化率。 --- 第四部分:模型評估、解釋性與商業化 (Evaluation, Explainability, and Deployment) 模型隻有被信任並能被業務人員理解,纔能真正産生價值。 第八章:超越準確率的評估體係 分類任務的深度評估: ROC麯綫、AUC、精確率-召迴率權衡(Precision-Recall Trade-off)。針對不平衡數據集,重點講解F1-Score和Kappa係數的應用。 迴歸任務的穩健性檢驗: 均方根誤差 (RMSE) 與平均絕對誤差 (MAE) 的業務含義區分,以及殘差分析的重要性。 A/B 測試設計與因果推斷: 如何設計嚴謹的A/B實驗來驗證模型的實際商業影響,避免虛假的正相關性。 第九章:模型可解釋性 (XAI):建立信任的橋梁 全局解釋性:特徵重要性 (Feature Importance): 介紹Permutation Importance優於內置重要性的原因。 局部解釋性:LIME與SHAP值: 深入解析SHAP(SHapley Additive exPlanations)框架,展示如何嚮業務部門解釋單個預測結果的驅動因素(例如,“為什麼這個貸款申請被拒絕瞭”)。 可解釋性在風險管理和閤規中的應用。 第十章:模型部署、監控與迭代(MLOps入門) 模型服務的化: 介紹如何將訓練好的模型封裝成API(如使用Flask/FastAPI)。 性能漂移 (Model Drift) 的識彆: 建立自動化監控儀錶闆,實時追蹤綫上預測結果與實際業務反饋的偏差。 反饋循環的閉環: 闡述如何設計一個持續學習和再訓練的機製,確保模型能隨著市場和用戶行為的變化而保持其有效性。 --- 結語:數據驅動文化的塑造 本書最後總結瞭從技術項目到文化變革的跨越。數據科學的成功不僅僅是算法的勝利,更是組織溝通、跨部門協作和對數據價值認可的綜閤體現。掌握本書內容,讀者將能構建一套從數據攝取到價值交付的完整閉環,真正驅動企業的可持續性增長。 附錄: 常用SQL查詢優化技巧;Python數據科學庫速查錶。

著者簡介

李子奈,清華大學經管學院經濟係教授。1970年獲清華大學工程物理係學士,1981年獲清華大學核能技術研究院碩士。主要講授課程包括:計量經濟學、高等計量經濟學。

研究領域包括計量經濟學理論、方法與應用,宏觀經濟模型與政策,“三農”問題。主持過多個國傢自然科學基金、社會科學基金、科技部、財政部、教育部、國傢開發銀行等資助研究項目。在Journal of Econometrics, Frontiers of Economics in China等國際期刊和《中國社會科學》、《經濟研究》、《管理世界》、《數量經濟技術經濟研究》、《經濟學動態》、《世界經濟》、《統計研究》、《財政研究》等國內期刊發錶百餘篇學術論文。曾獲得國傢、北京市、教育部等奬勵10餘項,其中包括:國傢精品課程奬、北京市精品課程奬、高等教育國傢級教學成果二等奬、北京市高等教育教學成果一等奬、教育部優秀教材一等奬、北京市高校教學名師奬、寶鋼教育基金優秀教師奬等。

目前擔任教育部經濟學學科教學指導委員會委員、中國數量經濟學會副理事長、北京經濟學總會副會長。

潘文卿, 清華大學經管學院經濟係副教授。1999年獲中國人民大學經濟學博士學位,1992年獲蘭州大學管理學碩士學位,1987年本科畢業於西北師範大學數學係。之後任教於蘭州大學經濟係,並於1999-2001年間任職於清華大學經濟管理學院博士後工作站,2001年起任教於經濟管理學院經濟係至今。主要講授課程包括:經濟統計學、計量經濟學、高級計量經濟學、投入産齣分析。

主持多項國傢自然科學基金課題。在《中國社會科學》、《經濟研究》、《數量經濟技術經濟研究》、《統計研究》、《係統工程理論與實踐》等國內學術期刊上發錶論文多篇。

目前擔任中國數量經濟學會理事以及中國投入産齣研究學會副理事長。

圖書目錄

讀後感

評分

这学期我们的计量经济学学的就是这本书。我平时是和伍德里奇的《计量经济学导论》一起看的,所以两本书的特点在对比中就很明显。 这本书的例子比较少(如果觉得多那是因为没有看另外一本),而且相对来说比较注重数学上的计算。由于在计量领域用Eviews很方便,而且比较流行,...  

評分

基本假定违背,主要包括: (1)随机干扰项序列存在异方差性 (2)序列相关性 (3)解释变量间存在多重共线性 (4)解释变量是随机变量且与随机干扰项相关 异方差:对于不同的样本点,随机干扰项的方差不再是常数,而是互不相同,则认为出现了异方差性。  

評分

这学期我们的计量经济学学的就是这本书。我平时是和伍德里奇的《计量经济学导论》一起看的,所以两本书的特点在对比中就很明显。 这本书的例子比较少(如果觉得多那是因为没有看另外一本),而且相对来说比较注重数学上的计算。由于在计量领域用Eviews很方便,而且比较流行,...  

評分

基本假定违背,主要包括: (1)随机干扰项序列存在异方差性 (2)序列相关性 (3)解释变量间存在多重共线性 (4)解释变量是随机变量且与随机干扰项相关 异方差:对于不同的样本点,随机干扰项的方差不再是常数,而是互不相同,则认为出现了异方差性。  

評分

那里的题目都很经典 有些看过了,但是,考试时不同了 即使用一页纸抄了很多东西,满满的一页 能在那样 A4纸里写那么多东西简直出乎我的意料 可是,有什么用呢? 记得考试时只瞄了一眼,后来就凭自己的理解做题了 一直以为XU老师终于仁慈了 哪知,还是我们太幼稚了,考后大骂也...

用戶評價

评分

讀完關於內生性問題和工具變量法的章節時,我體會到瞭一種“醍醐灌頂”的感覺。之前接觸的很多經濟學分析,總是停留在簡單的相關性層麵,而這本書則大膽地揭示瞭“相關不等於因果”的陷阱,並且提供瞭切實可行的“解藥”。作者對於識彆策略的論述,邏輯鏈條環環相扣,嚴密得讓人幾乎找不到反駁的餘地。我尤其喜歡作者在討論這些前沿和復雜議題時所保持的那種冷靜和審慎的態度,他沒有故作高深,而是用一種近乎“偵探”的口吻,引導我們去尋找那個隱藏在背後的“真凶”——混淆變量。這不僅僅是一門學科的學習,更像是一場智力上的冒險,讓你對數據背後隱藏的權力結構和邏輯漏洞有瞭更深的警惕性。

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這本書的書名聽起來就帶著一種嚴謹又略顯晦澀的氣息,初拿到手時,我帶著一種既期待又有些忐忑的心情翻開瞭它。我一直對經濟現象背後的驅動力感到好奇,尤其是在這個數據爆炸的時代,如何用科學、量化的方法去揭示那些隱藏在數字背後的真相,是令我著迷的。這本書的封麵設計簡潔有力,沒有過多花哨的裝飾,反而透齣一種“乾貨滿滿”的自信感。我尤其欣賞作者在開篇部分對這門學科的定位和價值的闡述,它不僅僅是數學公式的堆砌,更是一種思維方式的訓練,教你如何帶著批判性的眼光去看待現實世界中的各種經濟數據和報告。這種宏觀的視角,讓我立刻覺得這不是一本枯燥的教科書,而更像是一張通往更深層次理解世界的地圖。它似乎在告訴我,經濟學不再是高高在上的理論,而是可以被我們手中的工具所掌控和檢驗的。

评分

這本書的排版和圖錶製作簡直是一絕,這對於理工科背景的人來說,簡直是福音。很多技術性的書籍,圖錶往往是為瞭應付任務而草草瞭事,信息密度過高,或者標簽不清。但在這本書裏,每一張圖錶似乎都經過瞭深思熟慮,顔色搭配、坐標軸的標注、甚至輔助綫的添加,都清晰地服務於解釋核心概念的目的。特彆是關於時間序列分析的那部分內容,那些復雜的自相關函數圖和偏自相關函數圖,竟然能被作者用非常直觀的方式解讀齣來,讓我這個曾在這方麵吃過虧的讀者感到豁然開朗。它仿佛在說:“看,這不是難懂的數學,這是你用來分析現實數據的有力武器。”這種對細節的極緻追求,體現瞭作者極高的專業素養和對讀者的尊重。

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閤上書本,我心中湧起一股強烈的衝動,想要立刻找一套真實的數據集來進行實踐。這本書的價值,絕不僅僅在於理論的傳授,更在於其強大的應用導嚮性。作者在每章末尾設置的那些“思考題”和“案例分析”,並非那種可以輕易在網上搜索到標準答案的習題,它們更像是開放式的挑戰,促使讀者將書中學到的工具應用到新的、未知的領域中去。我能感覺到,這本書成功地完成瞭一項艱巨的任務:它把一門看似高冷、數學化的學科,轉化成瞭一種可以被積極運用、解決實際問題的強大思維工具。它為我打開瞭一扇窗,讓我看到瞭一個更加清晰、更少被錶象迷惑的世界。對於任何渴望用數據武裝自己頭腦的人來說,這無疑是一本具有裏程碑意義的參考書。

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深入閱讀後,我發現這本書的敘事節奏把握得非常巧妙。它並沒有一上來就拋齣復雜的模型,而是像一位經驗豐富的導師,循序漸進地引導我們建立起基礎的認知框架。我對其中關於“變量選擇”和“模型設定”的章節印象最為深刻。作者用一係列生動的、貼近生活的例子,比如收入與教育年限的關係,或者通貨膨脹與失業率之間的權衡,來解釋那些抽象的統計學概念。這種處理方式極大地降低瞭我的學習門檻,使得那些原本讓我望而卻步的數學符號,也逐漸變得具體、可感。我甚至能想象齣作者在黑闆前,用粉筆勾勒齣每一個假設和檢驗步驟時的那種匠心。它教會我的,遠超書本上的定義,更重要的是如何像一個真正的研究者那樣去思考問題的邊界和局限性,時刻提醒我們,任何模型都隻是對現實的簡化,而不是現實本身。

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歸其沒看懂說的什麼並在如此高的掛科率下挺瞭過來

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MD,這個書寫齣來是給人看的嗎!!莫名其妙~自說自話~

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本科教材。其實還不錯,不過被人說誤人子弟。。。

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歸其沒看懂說的什麼並在如此高的掛科率下挺瞭過來

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靠著和老師打球不斷給他送助攻混瞭一個比較閤理的分數

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