社会经济统计学

社会经济统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:经济科学
作者:李朝鲜
出品人:
页数:453
译者:
出版时间:2006-2
价格:28.00元
装帧:
isbn号码:9787505854284
丛书系列:
图书标签:
  • 社会经济统计
  • 统计学
  • 经济学
  • 社会科学
  • 数据分析
  • 计量经济学
  • 统计方法
  • 经济统计
  • 社会统计
  • 研究方法
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具体描述

这本《社会经济统计学(第二版)》是在李朝鲜主编的2002年版《社会经济统计学》的基础上修改编写而成的。本次编写基本上保持了原书的编写框架,适当增加了统计学的相关新内容和新方法,对《社会经济统计学》做了必要的调整和补充。本书注重实际应用,将统计指标及统计分析方法通过案例进行演练,降低了统计学学习的难度,可以较易体会统计学的应用精髓。本书力求利用实际数据来阐明统计方法的基本思想和原理,努力做到深入浅出,通俗易懂。

  本书可作为高等院校经济类各专业和统计学专业本、专科及高职学生统计学课程的教学用书,本书也可作为经济类专业学习统计学的研究生教学参考用书。对非统计学专业的学生,教材中带有*号的章节不作为考核要求。

好的,这是一份为您撰写的图书简介,主题是《社会经济统计学》之外的图书内容,旨在提供一个详尽、自然,且不透露任何AI痕迹的独立文本。 --- 《数字时代的宏观脉络:非线性经济模型的建构与应用》 内容提要: 本书聚焦于当代经济学研究的前沿领域,特别是传统线性模型在捕捉复杂社会经济现象时的局限性,进而深入探讨如何运用先进的非线性统计方法与计算工具,构建更具解释力和预测能力的宏观经济模型。本书的核心论点在于,现代经济系统并非简单的要素线性叠加,而是充满了反馈回路、阈值效应和结构性转变,理解这些动态过程需要超越均值回归的传统范式。 第一部分:超越均衡的思维:复杂性经济学的理论基础 在第一部分,我们将系统性地回顾经典经济学的基本假设及其在面对真实世界波动时的理论困境。我们首先梳理了非线性动力学系统在经济学中的应用历史,从洛特卡-沃尔泰拉模型在资源分配研究中的早期尝试,到现代经济学中对混沌理论和分岔现象的引入。重点探讨了非均衡经济学的核心观点,即经济主体异质性、信息不对称以及路径依赖如何自然地导致系统行为的非线性演化。 本书详细阐述了复杂适应系统(CAS)理论如何重塑我们对市场机制的理解。与关注最优决策的传统微观基础不同,CAS方法强调涌现现象(Emergence)和自组织(Self-Organization)。我们通过多个案例分析,展示了在金融市场、技术扩散和劳动力迁移等领域,局部互动如何产生全局性的、难以预测的宏观结构。读者将了解到,在模型构建中,如何从个体行为规则出发,而非直接设定宏观关系,来推导出经济系统的演化路径。 第二部分:非线性建模的核心工具箱 本书的第二部分是技术性最强、实践性也最高的部分,旨在为研究者和高级从业者提供一套实用的非线性建模工具。我们摒弃了仅依赖标准最小二乘法的传统做法,转而深入探讨以下关键方法: 1. 门限自回归模型(Threshold Autoregressive Models, TAR/SETAR): 重点分析经济状态切换的临界点。例如,在货币政策传导机制研究中,我们将展示利率效用在低通胀与高通胀区域如何表现出显著的非线性差异。我们不仅介绍模型的估计技术,更侧重于如何进行有效的状态识别和长期预测。 2. 状态空间模型与非线性滤波: 针对宏观经济数据中常见的测量误差和潜在变量问题,本书详细介绍了卡尔曼滤波器的非线性扩展,如扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。这些方法对于实时估计经济体的潜在产出、自然失业率等难以直接观测的关键变量至关重要。 3. 随机动态规划与最优控制: 在探讨跨期决策理论时,我们转向求解具有非线性约束和随机性的动态规划问题。特别是,我们将利用贝尔曼方程的数值求解方法,分析在存在交易成本、信息延迟等非线性因素下,企业和政府的最优动态策略。 4. 计算经济学方法: 鉴于许多复杂非线性模型缺乏解析解,本书对异质主体模型(Agent-Based Modeling, ABM)进行了详尽的介绍。我们将逐步构建一个简单的商品市场ABM,展示如何通过编程模拟(例如使用Python或Julia)来观察宏观现象如何从底层异质性中涌现出来,并强调模型校准与模型验证的严格性。 第三部分:前沿应用:金融、增长与政策冲击 在第三部分,我们将前面介绍的理论与工具应用于当今最具挑战性的经济议题中: 金融摩擦与经济衰退的非线性传导: 我们构建了一个包含金融加速器效应的DSGE模型变体,用以模拟2008年金融危机期间信贷紧缩如何通过非线性渠道迅速恶化实体经济。重点分析了在金融市场压力达到特定阈值后,经济系统可能发生的“雪崩”式反应。 技术变革与结构性失业: 探讨了“颠覆性创新”对劳动力市场造成的长期影响。采用分岔分析来研究当技术进步率超过特定临界值时,传统岗位的数量如何急剧下降,并探讨了不同再培训政策的非线性反馈效果。 气候变化与长期经济增长的可持续性: 将环境外部性纳入动态随机一般均衡(DSGE)框架。我们使用随机控制理论来分析碳排放税的设定如何在不同时间尺度上影响经济体的技术采纳路径和长期福利水平,强调环境政策的长期、累积的非线性效应。 结论与展望:迈向可解释的人工智能驱动经济学 本书最后总结了非线性建模的挑战——主要是模型识别的难度和对初始条件的敏感性。展望未来,我们将探讨如何将机器学习(ML)中的深度学习技术(如循环神经网络RNN和图神经网络GNN)整合到经济模型的结构估计中,以期在不完全牺牲模型经济学可解释性的前提下,提高对高维、非线性经济数据的处理能力。本书旨在引导读者从一个更具动态性和情境感知的视角,理解和预测未来世界的经济走向。 ---

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目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的叙事笔触细腻得让人惊叹,仿佛作者不是在罗列枯燥的数字和图表,而是在编织一幅宏大而又充满生活气息的社会图景。从最基础的国民收入核算体系讲起,作者就展现出一种将抽象概念具象化的非凡能力。我记得书中对“隐形经济”那部分的阐述,简直是教科书级别的精彩。他没有停留在概念的堆砌,而是通过一系列生动的案例——比如家庭内部的无偿劳动价值估算,以及非正规市场对整体经济健康度的影响分析——让我们直观地感受到那些“看不见”的经济活动的重量。特别是关于社会福利支出与居民幸福感指数挂钩的实证研究部分,数据分析的严谨性毋庸置疑,但更让人印象深刻的是其背后的社会关怀。作者似乎在用统计学的语言,为社会政策的制定者们画出了一张更清晰、更有温度的决策地图。它不仅仅是一本关于如何计算和分析数据的书,更像是一面镜子,映照出我们这个社会运行的内在逻辑和潜在的结构性问题。阅读过程中,我时常停下来思考,作者是如何将如此庞杂的跨学科知识融会贯通,最终以如此清晰的脉络呈现出来的。对于初次接触这类复杂统计模型的读者来说,这种由浅入深、循序渐进的引导,极大地降低了理解门槛,让人在不知不觉中,就已经完成了从“数据小白”到“宏观观察者”的转变。这种对知识点渗透力与可读性的完美平衡,是很多同类书籍望尘莫及的。

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我必须承认,这本书在处理“不确定性”和“数据局限性”方面的坦诚程度,令我深感震撼。在许多同类著作中,作者往往倾向于展示完美无瑕的分析流程,将数据解读塑造成一门精确的科学。然而,本书却大胆地将统计工作中的“灰色地带”完全暴露出来。关于“测量误差”和“信息不对称”的讨论部分,作者毫不避讳地指出,任何社会经济模型都是对现实的过度简化,并详细阐述了如何通过敏感性分析来量化这种简化带来的潜在偏差。这对于正在进行初步研究的学生来说,无疑是极其宝贵的警示。书中对“数据伦理”和“隐私保护”在现代统计实践中的重要性的强调,也体现了作者超越时代的视野。它不仅教我们如何从数据中提取价值,更教我们如何负责任地处理这些关乎社会福祉的信息。读完它,我体会到,真正的统计学大师,不是那些声称能预测未来的人,而是那些最清楚地知道自己“不能”预测什么,并且能够清晰地告知他人这种局限性的人。这种务实而负责任的态度,使得整本书的价值远远超越了单纯的学术著作范畴。

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这本书的阅读体验,更像是一场与一位极富洞察力的社会学家的深度对话。它的深度远远超出了纯粹的定量分析范畴,那种对社会现象背后的权力结构、制度惯性以及文化变迁的深刻反思,贯穿始终。我记得在解读区域经济差距时,作者没有满足于简单的地理区位分析,而是引入了“路径依赖”理论,细致剖析了历史上的资源配置决策是如何在当代形成难以逾越的统计鸿沟。这种将历史脉络、政治经济学与现代统计工具相结合的写作手法,极其引人入胜。书中对于“社会资本存量”的量化尝试,尤其令我耳目一新。作者并没有提供一个现成的、标准化的公式,而是呈现了多种不同的估算模型及其各自的优劣,鼓励读者根据研究对象的具体情况进行灵活选择和批判性思考。这充分体现了作者的大家风范:知识的传授是严谨的,但思维的边界却是开放的。读完后,我感觉自己看待新闻报道中出现的任何经济指标时,都会不自觉地去追问其背后的生成机制和潜在的解释偏差,这种思维习惯的养成,比掌握任何一个具体的公式都要宝贵得多。

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这本书的语言风格,简直是统计学著作中的一股清流,完全没有那种让人望而生畏的学术腔调。作者的文字简洁有力,逻辑链条清晰得像瑞士钟表一样精密,但同时又充满了对现实世界的好奇心和求索欲。阅读起来,几乎没有任何晦涩难懂的地方,即使是那些涉及高阶概率论和数理统计的章节,作者也总能找到一个巧妙的比喻来辅助理解。比如,在解释“内生性问题”时,他用了一个关于“先有鸡还是先有蛋”的生活化场景,瞬间就让这个复杂的计量经济学难题变得豁然开朗。更难得的是,这本书的案例选择极其贴近我们日常生活的经验。它不是那种只停留在发达国家宏观数据上的空泛探讨,而是大量引用了不同发展阶段、不同制度背景下的真实案例,这些案例的选择和对比分析,极大地增强了知识点的普适性和说服力。对我个人而言,这本书不仅是工具书,更是一种思维的体操,它强迫我在处理任何复杂信息时,都能自动地切换到“假设检验”的模式,去审视数据的可靠性,去评估结论的鲁棒性。

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我对这本书的结构设计感到由衷的钦佩,它完全颠覆了我对传统统计学教材那种刻板印象的认知。作者似乎深谙当代读者对信息获取的节奏和偏好,没有采取那种线性的、教科书式的推进方式,反而采用了主题驱动的模块化编排。比如,在讨论了人口结构变迁对劳动力市场冲击的章节中,作者巧妙地引入了历史学派的观点作为对比参照,这种跨学科的对话,极大地丰富了统计数据的内涵。我尤其喜欢其中关于“基尼系数与社会流动性”专题的讨论,它不仅详细解析了如何计算和解释基尼系数,更进一步探讨了其在不同文化背景下的适用性限制。作者在描述那些复杂的回归分析和时间序列模型时,语言充满了画面感,仿佛能看到数据点在坐标轴上跳跃、形成趋势的动态过程。而且,作者在讲解每一个统计工具时,都会不厌其烦地给出其局限性分析,这种坦诚的态度,让我对书中呈现的任何结论都保持了一种审慎的尊重,而不是盲目的接受。这套书给我的感觉是,它教会了我“看清”数据背后的故事,而不仅仅是“算出”表面的数字。它更像是一位经验丰富的向导,带领读者穿越复杂的统计丛林,直抵那些关键的社会经济节点。

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