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出版者:中国财政经济出版社

作者:张波

出品人:

页数:303 页

译者:

出版时间:2006年07月

价格:40.00元

装帧:平装

isbn号码:9787500589013

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 学术期刊
• 评论
• 统计方法
• 概率论
• 数理统计
• 计量经济学
• 社会科学
• 研究

计量经济学前沿：理论、模型与实践 作者：[在此处填写作者姓名] 出版社：[在此处填写出版社名称] ISBN：[在此处填写ISBN] 字数：约 [在此处填写字数] 字 --- 内容简介 本书《计量经济学前沿：理论、模型与实践》是一部系统而深入探讨现代计量经济学理论、方法及其在实际经济分析中应用的权威著作。它旨在为经济学、金融学、管理学及相关领域的学生、研究人员和专业人士提供一个全面、严谨且与时俱进的学习框架，以应对复杂经济现象的量化挑战。 本书的独特之处在于其平衡了深厚的数学理论基础与丰富的实际应用案例。我们深知，计量经济学不仅仅是一系列统计工具的集合，更是连接经济理论与经验证据的桥梁。因此，全书结构设计围绕这一核心理念展开，从最基础的计量模型搭建原理，逐步深入到前沿的、处理复杂数据结构和内生性问题的尖端技术。 第一部分：计量经济学的基石与回归分析的深化 本部分奠定了全书的理论基础，并对经典线性回归模型（OLS）进行了细致入微的剖析。 第一章：经济学中的量化思维与计量模型的构建 本章首先阐述了计量经济学的学科定位及其在现代经济研究中的不可替代性。我们讨论了理论模型、计量模型与可观测数据的关系，强调了模型设定、变量选择和识别策略的重要性。在此基础上，引入了概率论与数理统计的基础回顾，确保读者对后续内容所需的数学工具具备扎实的理解。 第二章：经典线性回归模型（CLRM）的理论基础 详细推导了CLRM的假设条件（高斯-马尔可夫假设），并严格证明了在这些假设下，普通最小二乘法（OLS）估计量的最优线性无偏估计（BLUE）性质。本章重点分析了模型设定的各种可能错误——包括函数形式误设、变量遗漏和多重共线性——及其对估计量和推断的后果。通过严谨的数学论证，指导读者如何诊断和缓解这些问题。 第三章：假设检验与模型诊断 本章聚焦于统计推断的核心：参数的显著性检验（t检验）、模型整体显著性检验（F检验）以及置信区间的构建。深入探讨了异方差性和自相关性对OLS估计量的影响，并详细介绍了修正异方差（如WLS）和处理时间序列自相关（如HAC标准误）的实用方法。此外，还引入了模型设定的诊断性检验，如拉姆塞回归设定检验（RESET）等，以确保模型的有效性。 第二部分：超越线性：非线性模型、离散选择与面板数据 现代经济研究中，数据结构日益复杂，对更灵活模型的诉求日益迫切。本部分将读者带入非线性建模、处理特定数据类型的高级领域。 第四章：极大似然估计（MLE）与非线性回归 本章介绍了当OLS的误差项分布假设不满足时，如何采用极大似然估计法。详细阐述了逻辑斯谛回归（Logit）和Probit模型，它们是处理二元选择（是/否）问题的核心工具。我们不仅展示了估计过程，更侧重于解释边际效应（Marginal Effects）的计算和解释，这是理解非线性模型输出的关键所在。 第五章：有限因变量模型与计数数据 针对计数数据（如专利数、事故次数）和非负连续变量（如保险索赔金额），本章介绍了泊松回归（Poisson Regression）和负二项回归（Negative Binomial Regression）。重点分析了泊松模型中的过度离散（Overdispersion）问题及其解决方案，为处理结构化计数数据提供了可靠的工具。 第六章：面板数据计量经济学 面板数据（Panel Data）因其同时包含截面（个体）和时间维度，提供了控制不可观测异质性的强大能力。本章系统介绍了面板模型的两大支柱：固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）。通过明确的理论推导和适用性讨论（如Hausman检验），指导读者在不同研究背景下做出正确的模型选择，并处理时间序列上的自相关问题。 第三部分：因果推断与内生性问题的克服 计量经济学的核心价值在于实现“因果识别”。本部分是全书的重中之重，专注于处理内生性问题，这是从相关性迈向因果性的关键障碍。 第七章：工具变量法（IV）与两阶段最小二乘法（2SLS） 本章深入剖析了导致内生性的三大主要来源：遗漏变量偏差（Omitted Variable Bias）、测量误差与同期性。随后，系统介绍了工具变量（IV）估计方法，这是解决内生性问题的基石。重点讲解了2SLS的估计步骤、有效工具变量的选择标准（相关性和外生性），以及如何检验工具变量的有效性（如弱工具变量检验和过度识别约束检验）。 第八章：前沿因果识别策略 本部分关注最新的、在经验研究中被广泛采纳的准实验方法。 断点回归设计（RDD）： 详细阐述了清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD）的识别逻辑、估计方法及带宽选择的敏感性分析。 双重差分法（DID）： 阐述了DID模型的核心识别假设——平行趋势（Parallel Trends），并通过实例演示如何进行事后检验以增强因果推断的说服力。 第九章：处理选择偏差：样本选择模型 当观测数据的获取本身依赖于某个选择过程时（如仅观测到高收入人群的储蓄行为），便产生了选择偏差。本章详细介绍了赫克曼两阶段模型（Heckman Selection Model），包括选择方程和结果方程的联合估计、逆米尔斯比率（Inverse Mills Ratio）的构建与解释，为处理样本自选择问题提供了严谨的解决方案。 第四部分：时间序列分析：预测与宏观经济建模 本部分转向处理具有时间依赖性的数据结构，为宏观经济学、金融市场分析和经济预测提供必需的技术支持。 第十章：单变量时间序列模型 从平稳性（Stationarity）的概念出发，本章介绍了描述时间序列动态特征的AR（自回归）、MA（移动平均）和ARMA模型。重点讲解了如何使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）进行模型识别和参数估计。随后，引入了整合过程（I）和平稳化的ARIMA模型，这是进行经济时间序列预测的标准流程。 第十一章：向量自回归（VAR）模型与协整 对于分析多个相互影响的经济变量至关重要，VAR模型被引入用以捕捉变量间的动态相互作用。本章详细介绍了VAR模型的构建、滞后阶数选择标准（AIC/BIC），以及脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF）和方差分解（Forecast Error Variance Decomposition）的应用，以解读冲击的传导机制。 第十二章：非平稳性与协整关系 当经济时间序列（如GDP、物价水平）不平稳时，直接进行回归可能导致“虚假回归”（Spurious Regression）。本章系统讲解了单位根检验（如ADF检验）和协整关系的概念。如果变量间存在长期均衡关系，协整回归（如Engle-Granger两步法或Johansen协整检验）是进行长期关系建模的唯一有效途径。 --- 本书的特色与适用对象 本书的编写风格力求清晰、严谨，每一个模型和估计方法的推导都基于清晰的数学逻辑，避免了对复杂公式的堆砌，而是侧重于解释其背后的经济学含义和实际操作中的注意事项。书中配有大量的数据示例（使用真实或模拟的经济数据），并推荐读者结合流行的计量软件（如Stata, R, Python）进行实际操作，真正做到知行合一。 适用对象： 1. 计量经济学中高级研究生： 作为核心教材，可满足其深入理解理论模型、掌握前沿识别策略的需求。 2. 经济学、金融学博士生： 作为研究方法论的参考书目，用于解决实证研究中遇到的复杂计量难题。 3. 政策分析师与经济研究人员： 提供了从传统计量到因果推断的完整工具箱，有助于提升实证分析的严谨性和说服力。 4. 对数据科学与经济预测感兴趣的从业者： 提供了处理时间序列和非线性数据的实用框架。 通过阅读《计量经济学前沿：理论、模型与实践》，读者将不仅掌握一套强大的数据分析技术，更将培养起一种严格的、基于证据的经济学研究思维。

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这本《统计学评论》的出版，无疑是给所有在统计学领域摸索的学子和研究者们带来了一场及时雨。作为一名长期与数据打交道的研究生，我深知统计学工具的强大与局限，以及理解其背后原理的重要性。在这本书的扉页翻开之前，我脑海中充斥着各种统计模型、假设检验、p值解读的疑惑，以及对某些方法论选择的摇摆不定。我曾花费大量时间在厚重的教科书和零散的学术论文中搜寻答案，但往往是解开了旧的疑问，又冒出新的困惑。我迫切地需要一本能够系统性梳理统计学发展脉络，深入剖析核心概念，并能与时俱进地探讨前沿方法的著作。我期望它不仅仅是理论的堆砌，更能提供实际的应用指导，帮助我更好地理解和应用统计学知识解决实际问题。尤其是在大数据时代，如何恰当地选择和运用统计方法，如何辨别 spurious correlations，如何建立 robust 的模型，这些都是我日夜思考的问题。《统计学评论》的出现，让我看到了一种可能，一种将繁杂的统计学知识融会贯通，清晰呈现的可能性。我期待它能为我打开新的视野，解决我长久以来的困惑，并为我的研究提供更坚实的理论基础和更有效的实践指导。这本书的封面设计也给我留下了深刻印象，简约而不失专业感，预示着内容的高质量和深度。

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我最近有幸接触到一本名为《统计学评论》的书，这让我对统计学这个领域产生了全新的认识和期待。在过去的学习和工作中，我曾无数次地与统计数据打交道，从简单的描述性统计到复杂的回归分析，我总感觉自己像是站在一片浩瀚的知识海洋的边缘，窥探着其中的奥秘，却又常常被各种术语和公式所困扰。我曾经试图去理解各种统计方法的适用条件、优缺点以及背后的数学原理，但往往是头绪纷乱，难以形成系统性的认知。我特别希望能够有一本书，能够以一种清晰、逻辑严谨的方式，将统计学的基本概念、核心理论以及常用方法进行深度解读。它不应该仅仅是教科书式的罗列，而应该有更强的评论性，能够引导读者去思考，去辨析，去理解为什么要有这些方法，它们是如何发展起来的，以及在不同的情境下，我们应该如何选择最合适的方法。我希望这本书能够帮助我构建起一个完整的统计学知识框架，让我能够更自信地进行数据分析，更准确地解读研究结果，并且能够批判性地审视他人发布的统计信息。尤其是在信息爆炸的时代，辨别真伪，理解数据背后的故事，成为了我越来越迫切的需求，《统计学评论》的出版，仿佛是为我量身定制的答案，我满怀期待地翻开它。

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我最近关注到一本名为《统计学评论》的书，这让我对统计学这一学科有了更深层次的思考。在我过往的学习和工作中，虽然我能够熟练运用各种统计软件和工具来处理数据、进行分析，但总感觉自己在理论深度上有所欠缺，对于某些统计方法产生的根本原因、其演进历程以及在不同应用场景下的适应性，始终存在一些模糊之处。我渴望能够有一本书，能够超越简单的“how-to”指南，而能够深入到统计学方法论的“why”和“what if”层面。《统计学评论》这个名字，恰好契合了我对于系统性、批判性地梳理统计学知识的需求。我期待它能够从历史的维度，追溯统计学思想的起源和发展；能够从方法的角度，对各种主流统计模型进行深入的解析，不仅说明其原理，更要阐述其适用条件、优缺点以及可能存在的局限性。我希望这本书能够帮助我理解，为什么某些统计检验如此重要，为什么在不同的研究设计下需要选择不同的分析策略，以及面对层出不穷的新数据类型和分析技术，我们应该如何保持清醒的头脑，做出明智的选择。

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《统计学评论》这本书的出现，对我来说，无疑是一场久旱甘霖。作为一名在统计学海洋中时常感到迷茫的研究者，我深知统计学的重要性，但同时也常常被其复杂的理论体系和多样的分析方法所困扰。我曾无数次地在教科书中寻找答案，在学术论文中搜寻灵感，但总感觉缺乏一种能够将点状知识串联成线的系统性梳理和深度解读。我非常期待《统计学评论》能够提供一种“评论”的视角，不仅仅是知识的罗列，而是对统计学发展过程中的重要思想、关键里程碑以及方法论上的争鸣进行深入的探讨。我希望书中能够帮助我理解，那些被广泛引用的统计概念，其背后的哲学基础是什么？在不同的时代背景下，统计学是如何应对新的挑战并不断演进的？在面对大数据、人工智能等新兴技术时，传统的统计学理论又将面临怎样的变革？我希望这本书能够为我提供一个更宏观的视野，让我能够更深刻地理解统计学在科学研究和社会发展中的地位和作用，从而更自信、更有效地运用统计学工具解决实际问题。

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《统计学评论》这个书名，仿佛一股清流，在我对统计学知识的探索之路上，给予了我新的方向和希望。作为一名需要频繁进行数据分析的学术研究者，我对统计学工具的熟练掌握固然重要，但更渴望的是对其理论精髓的深刻理解和对其应用边界的清晰认识。我常常在思考，为什么某种统计方法在某些研究中效果显著，而在另一些研究中却表现平平？为什么在面对海量、高维数据时，传统的统计模型会显得力不从心？我期待《统计学评论》能够提供一种“评论”的视角，不是简单地介绍方法，而是对其进行深度剖析，探讨其背后的思想渊源、发展演变，以及在不同时代的背景下，它们所扮演的角色和面临的挑战。我尤其希望书中能够对统计学中的一些“经典难题”和“争议焦点”进行详细的梳理和分析，比如，如何平衡统计效率和模型的可解释性？如何应对大数据带来的“维度诅咒”？如何理解和处理统计推断中的不确定性？我相信，只有深刻理解了这些，才能真正做到“知其然，更知其所以然”，从而更有效地运用统计学解决科研难题，避免数据分析中的误区。

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我最近有幸接触到一本名叫《统计学评论》的著作，这让我对统计学这门学科的理解又进了一层。在长期的学习和实践中，我发现自己虽然能够熟练地运用各种统计软件和算法，但在面对复杂的实际问题时，常常会因为对统计学基本原理的理解不够深入而感到力不从心。我渴望的，不仅仅是学会如何使用某个统计工具，而是能够深刻理解其背后的逻辑、假设以及适用边界。这本书的标题——《统计学评论》，恰恰触动了我内心深处的求知欲。《统计学评论》对我而言，意味着一种超越表面描述的深度分析和批判性思考。我期待它能够带领我回顾统计学发展史上的重要思想和方法，探讨不同统计学流派的观点碰撞，以及对现有统计方法进行优劣评析。我希望能够通过这本书，理解为什么在某些情况下，一种统计模型比另一种更受欢迎；我希望能够辨析统计推断中的一些常见误区；我更希望能够借此机会，建立起一套属于自己的、更为稳健和灵活的统计分析思维框架，从而更好地应对未来科研和工作中的挑战。

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看到《统计学评论》这本书的书名，我内心深处涌起一股强烈的期待。作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者，我深知统计学是解决实际问题的核心工具，但同时我也明白，统计学的发展并非一成不变，其理论、方法和应用都在不断地演进和革新。我常常在思考，那些我们今天习以为常的统计方法，是如何一步步发展而来的？它们在不同的历史时期，是如何应对当时的挑战并推动科学进步的？而现在，面对海量数据、复杂模型以及跨学科的应用需求，传统的统计学理论又面临着怎样的机遇和挑战？《统计学评论》这个名字，恰恰点出了我一直以来渴望获得的内容——一种对统计学知识的深度梳理、系统评价和前瞻性探讨。我希望这本书能够带领我深入理解统计学的哲学根基，把握其核心思想的演变脉络，并对各种统计方法进行批判性的审视，理解其适用范围、局限性，以及在现代数据科学浪潮中的地位。我希望通过阅读这本书，能够获得一种“举一反三”的智慧，不仅能知其然，更能知其所以然。

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当我看到《统计学评论》这本书的书名时，我的内心就涌起一股强烈的共鸣。作为一名常年与数据打交道的行业从业者，我深知统计学是数据分析的基石，但同时也深感其理论体系的庞杂和方法的演进之快。《统计学评论》这个名称，恰恰点出了我一直以来最渴望获得的内容——不仅仅是统计学的介绍，而是对其发展历程、核心理念、方法论争鸣以及未来趋势的深刻解读和评价。我曾经在阅读大量统计学文献时，常常被各种学派的观点、方法的优劣之争所困扰，也曾对某些被广泛应用的统计方法产生过疑问，但却苦于没有一个权威且深入的视角来帮助我理清头绪。我希望这本书能够为我提供一个宏观的视角，让我能够跳出具体的公式和算法，去理解统计学这门学科的哲学内涵和发展脉络。我期待书中能够包含对经典统计学理论的批判性反思，对现代统计学方法（如机器学习中的统计视角）的深入剖析，以及对统计学在不同学科领域应用的案例分析。我想要这本书能让我明白，为什么在特定的情境下，某个统计方法比另一个更优；我想要了解，那些看似高深的统计模型，其背后的直觉和逻辑是什么。

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这本书《统计学评论》的问世，对我而言，更像是一次学术上的“寻宝之旅”。长久以来，我在统计学的学习过程中，总会遇到一些“卡点”——那些似懂非懂的理论，那些让人望而生畏的公式，以及那些在实际应用中常常让人犯错的细节。《统计学评论》的标题就暗示了一种深度挖掘和理性评判的精神，这正是我所需要的。我一直渴望的，并非是简单地掌握一套统计工具，而是能够真正理解这些工具的“前世今生”，理解它们在不同历史时期是如何被创造、发展和完善的。我希望作者能够带领我走进统计学家的思维世界，体会他们是如何从解决实际问题出发，一步步构建起严谨的数学框架。更重要的是，我期待书中能够对各种统计方法的“利弊得失”进行深入的剖析，不仅仅是列出其优势，更要揭示其局限性、潜在的误用风险，以及在现代数据科学背景下，这些经典方法是否依然适用，或者需要如何进行改造与发展。我曾在无数的研究报告中看到“统计显著”，但对p值的真正含义和解释却时常感到模糊；我也曾为选择何种模型而纠结，希望《统计学评论》能为我拨开迷雾，提供清晰的指引。这不仅是知识的传递，更是一种思维方式的引导。

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《统计学评论》这本书的到来，宛如在我的统计学学习道路上点亮了一盏明灯。我一直以来都对统计学这门学科充满敬畏，它既是揭示数据背后奥秘的强大武器，也是充满着精妙理论和复杂方法的领域。然而，在实际应用中，我常常感到自己像是在一个巨大的工具箱里，虽然拥有各种工具，却不知道何时该使用哪一把，也不知道它们各自的极限在哪里。我期望《统计学评论》能够提供一种“评论”性的解读，不仅仅是介绍各种统计方法，更重要的是对其进行深入的剖析和评价。我希望书中能够带领我回顾统计学的发展历程，理解关键理论的诞生背景和它们如何随着时代的需求而演进。我更期待它能够对目前流行的各种统计方法，无论是经典的还是前沿的，进行深刻的辨析，揭示它们的优势、劣势、潜在的陷阱以及在不同研究情境下的最佳实践。我渴望能够通过这本书，构建起一个更清晰、更系统的统计学知识体系，从而能够更自信地进行数据分析，更准确地解读研究结果，并为自己的研究决策提供更坚实的理论支持。

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