应用经济计量学-Eviews 高级讲义（上.下册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:陈灯塔

出品人:

页数:1113

译者:

出版时间:2012-10

价格:155.00元

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isbn号码:9787301212226

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• 计量经济学
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• 回归分析
• 时间序列分析
• 金融经济学
• 模型构建

应用经济计量学：EViews 高级讲义（上、下册） 概述 本书是一套专为希望深入掌握经济计量模型构建、实证分析以及EViews软件高级应用的研究者、学生和实务工作者而设计的教程。上、下两册内容循序渐进，从基础概念的严谨梳理，到复杂模型的精细剖析，再到前沿研究方法的探讨，力求为读者提供一套系统、全面且极具实践指导意义的学习资源。我们专注于经济计量学在实际问题中的应用，强调理论与实践的紧密结合，旨在培养读者独立运用EViews解决经济金融领域复杂问题的能力。 上册：经济计量模型基础与经典应用 上册聚焦于经济计量模型的基本原理、核心概念以及在经典经济学研究中的广泛应用。本书不回避理论的深度，但更注重其直观的解释和易于理解的表达，让读者在掌握理论的同时，能迅速理解其背后的逻辑和实际意义。 第一部分：经济计量学导论与EViews入门 经济计量学的地位与作用： 详细阐述经济计量学作为连接经济理论与现实数据桥梁的关键作用，解释其在检验经济理论、量化经济关系、预测经济走势和评估政策效果等方面的不可替代性。 EViews软件概览与基础操作： 简要介绍EViews在经济计量分析中的核心地位，引导读者熟悉其用户界面、基本数据导入（Excel, CSV, Stata等格式）、数据管理（数据窗口、序列视图、视图编辑）以及生成基本统计图表（散点图、折线图、柱状图）的流程。通过实例，让读者快速上手，建立对EViews操作环境的初步认识。 数据准备与探索性分析： 强调数据质量的重要性。本部分将深入讲解数据的清洗（缺失值处理、异常值识别与修正）、变量转换（对数、差分、滞后）、面板数据与时间序列数据的结构化处理。同时，介绍如何利用EViews进行探索性数据分析（EDA），包括描述性统计量（均值、方差、标准差、偏度、峰度）、相关性分析（相关矩阵、散点图矩阵），以及直观感受数据特征。 第二部分：一元线性回归模型 模型假设与参数估计： 严谨推导普通最小二乘法（OLS）的原理，详细阐述其背后的一系列经典假设（零条件均值、无序列相关、同方差、正态性等），并解释若违反这些假设可能带来的后果。 模型检验与经济解释： 重点讲解如何运用T检验、F检验、R方、调整R方等统计量来评估模型的拟合优度、解释变量的显著性以及整体模型的有效性。通过具体的经济案例（如收入与消费、教育年限与工资），演示如何进行经济意义的解读，并将统计结果转化为有价值的经济洞见。 回归残差分析： 深入探讨残差分析的重要性，学习识别和诊断异方差、自相关、非线性等问题，并介绍相应的检验方法（如White检验、Breusch-Pagan检验、Durbin-Watson检验）。 第三部分：多元线性回归模型 模型设定与参数估计： 将OLS方法扩展到多元回归，讲解如何合理选择解释变量，避免遗漏重要变量和引入无关变量。 多重共线性诊断与处理： 深入分析多重共线性现象及其对回归系数估计的影响。介绍方差膨胀因子（VIF）、相关系数矩阵等诊断工具，并探讨解决多重共线性的方法，如变量剔除、变量组合、岭回归（简要提及）。 虚拟变量的应用： 详细介绍虚拟变量的构造与使用，包括分类变量的处理（如季度效应、地区差异、政策实施）、政策评估（DID方法的基础）、结构性断点的检验等。 模型选择与修正： 探讨模型选择的原则和方法，如信息准则（AIC, BIC）的运用。介绍如何根据残差分析结果对模型进行修正，例如对异方差或自相关进行加权最小二乘法（WLS）或广义最小二乘法（GLS）等。 第四部分：时间序列数据分析入门 平稳性与单位根检验： 引入时间序列分析的核心概念——平稳性。详细讲解平稳序列的性质，以及非平稳序列（如随机游走）的特点。深入介绍单位根检验（ADF检验、PP检验）及其在判断序列平稳性中的关键作用。 自回归移动平均模型（ARMA）: 详细介绍AR(p)、MA(q)模型及其组合ARMA(p,q)模型的原理，包括ACF和PACF图的解释，以及模型参数的估计与检验。 单位根与协整： 讨论非平稳序列的处理方法，如差分。引入协整概念，解释两个或多个非平稳序列之间可能存在的长期均衡关系，以及如何检验协整关系（Johansen检验）。 第五部分：面板数据分析基础 面板数据结构与优势： 阐述面板数据（纵向数据与横向数据的结合）的独特之处，以及相较于纯截面数据和纯时间序列数据的优势，如控制未观测异质性、增加样本量、提供更丰富的动态信息。 固定效应模型与随机效应模型： 详细介绍面板数据分析中最核心的两种模型：固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）。深入分析两种模型的假设、估计方法（FE的Within估计、RE的GLS估计）以及适用场景。 模型选择与检验： 讲解如何运用Hausman检验来选择固定效应模型或随机效应模型。介绍其他面板数据分析中的常用检验，如异方差检验、序列相关检验。 下册：经济计量模型进阶与前沿应用 下册将系统深入地探讨更为复杂和前沿的经济计量模型，着重于处理非线性关系、动态模型、中断效应、以及在宏观经济、金融市场、微观计量等领域中的高级应用。本书将引导读者掌握这些高级模型的理论精髓，并熟练运用EViews进行实证操作。 第一部分：非线性回归模型与模型设定 非线性关系的处理： 探讨经济关系中常见的非线性现象，如边际效应递减、阈值效应。介绍多项式回归、交互项模型等处理非线性关系的方法。 变量选择与模型设定： 进一步深化模型设定的理论，讨论模型误设的后果，以及如何通过经济理论、数据探索和统计检验来优化模型设定。 第二部分：时间序列模型进阶 自回归条件异方差模型（ARCH/GARCH）： 深入分析金融时间序列中常见的波动率集群现象，详细讲解ARCH(q)和GARCH(p,q)模型的构建原理、参数估计（极大似然估计）和模型检验。演示如何使用EViews进行波动率建模和预测。 向量自回归模型（VAR）: 引入多变量时间序列分析的框架。详细阐述VAR模型的设定、滞后阶数的选择（信息准则、Granger因果检验）、模型估计、以及格兰杰因果检验、脉冲响应函数（IRF）、方差分解等经济解释工具。VAR在宏观经济政策分析、部门间相互影响研究中的应用。 单位根过程的协整模型（ECM）： 在上册的基础上，更深入地探讨协整关系。详细介绍误差修正模型（ECM）的构建，以及ECM在揭示变量短期动态调整机制和长期均衡关系中的作用。 结构性断点模型： 探讨经济变量可能存在的结构性变化（如政策改变、技术冲击）。介绍Chow检验、Quandt-Andrews检验等用于检测结构性断点的方法，以及如何构建包含断点的回归模型。 第三部分：面板数据模型进阶 动态面板数据模型： 深入处理滞后变量作为解释变量的动态面板数据模型。详细讲解差分GMM（Differenced GMM）和系统GMM（System GMM）模型的原理、估计（两步GMM）以及在处理内生性问题、序列相关和异方差方面的优势。广泛应用于增长、投资、金融等领域的研究。 面板向量自回归模型（PVAR）： 结合面板数据和VAR模型的思想，构建面板向量自回归模型，分析跨截面单元之间动态关系的异质性。 面板数据中的其他模型： 简要介绍面板数据中的泊松回归、Logit/Probit模型等，处理定性因变量或计数型因变量的面板数据分析。 第四部分：断点、事件研究与因果推断 断点回归设计（RDD）： 详细讲解断点回归设计的逻辑和应用，尤其在评估政策、项目或干预措施的局部平均处理效应（LATE）时。演示如何设定断点、选择带宽和进行回归分析。 事件研究法： 介绍事件研究法在金融市场和政策评估中的应用，如何量化特定事件（如公司公告、政策发布）对股票价格、企业财务指标等的影响。 倾向得分匹配（PSM）： 介绍倾向得分匹配作为一种重要的准实验方法，如何通过构建控制组来模拟随机实验，从而估计处理效应。详细阐述匹配的步骤和检验。 工具变量法（IV）： 深入探讨解决内生性问题（遗漏变量、测量误差、同时性）的工具变量法。详细讲解工具变量的选择标准、两阶段最小二乘法（2SLS）的估计原理以及弱工具变量和多重工具变量的处理。 第五部分：EViews高级功能与前沿应用 EViews编程与自动化： 介绍EViews的宏命令（Macro）和脚本语言，以及如何利用它们来自动化重复性分析、批量处理数据和模型。 模拟与预测： 讲解如何利用EViews进行蒙特卡洛模拟，评估模型参数的稳健性。深入研究EViews在宏观经济预测、金融风险预测中的高级应用，包括条件预测、多步预测和情景分析。 与其他软件的交互： 简要提及EViews与其他统计软件（如Stata, R, Python）的数据交换和集成使用，以应对更广泛的研究需求。 案例研究与研究范例： 通过精心挑选的、具有代表性的经济金融案例，详细展示如何将所学模型和EViews技能应用于解决实际研究问题。这些案例涵盖宏观经济波动、金融市场风险管理、微观行为分析、政策评估等多个领域，旨在激发读者的研究兴趣，并提供清晰的实证研究路径。 本书特色 理论与实践并重： 既有对经济计量模型背后数学原理的严谨阐述，又有海量EViews操作步骤的详尽指导，确保读者既能理解“为何”，也能掌握“如何”。 循序渐进，难度递增： 上册奠定扎实基础，下册深入前沿，内容安排符合学习规律，适合不同水平的读者。 贴近应用，案例丰富： 选取贴合当前经济金融热点和研究前沿的案例，使学习过程更具针对性和趣味性。 EViews操作精细化： 每一重要模型和方法都附带详细的EViews操作截图和步骤说明，最大程度降低操作门槛。 强调经济解释： 不仅关注统计结果，更强调从经济学角度对模型结果进行深刻解读，培养读者的批判性思维和研究素养。 作者经验传承： 作者团队在经济计量学教学与研究领域拥有丰富的实践经验，将多年积累的教学心得和研究智慧融入书中。 通过本套《应用经济计量学-EViews高级讲义》，读者将不仅能够熟练掌握EViews软件的各项功能，更能深刻理解各类经济计量模型的内在逻辑、适用条件以及其在解决复杂经济金融问题中的强大威力。本书将是您在经济计量学研究和实践道路上不可或缺的得力助手。

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这本书的语言风格，坦率地说，与那些学院派的学术著作有着显著的不同，它更像是一本高级技工的“操作手册”与“经验总结”的结合体。没有过多的修饰和晦涩的术语堆砌，直奔解决问题的核心。这种务实的态度非常符合当前许多在职人员或者希望快速提升实战能力的读者的需求。它不像某些编程语言的官方文档那样冷冰冰，而是充满了作者多年实践中总结出来的“避坑指南”。比如，关于数据清洗和异常值处理的部分，作者就提到了几个我在实际操作中经常遇到的棘手情况，并提供了立即可用的解决方案，而不是仅仅停留在理论层面说“需要进行稳健性检验”。这种“经验的传授”远比单纯的知识灌输来得有效得多，它教会的不仅仅是软件的使用，更是一种严谨的、面对复杂数据的分析思维模式。

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这本书的出版简直是为我这种正在苦苦摸索计量经济学实证分析的本科高年级学生和初级研究者量身定做的。我记得我最初接触EViews软件时，那种面对复杂界面的无从下手感，以及教材里那些过于理论化、缺乏实操指导的讲解，常常让我感到沮丧。而这套讲义，恰恰弥补了这一巨大的鸿沟。它没有停留在枯燥的公式推导上，而是将大量的篇幅倾注于“如何操作”和“如何解读结果”。特别是上册，对基础回归模型的设定、残差分析以及异方差、自相关等常见问题的诊断，讲解得细致入微。作者似乎完全站在一个刚接触软件的用户的角度，每一步操作都配有清晰的截图和详尽的文字说明，让人感觉就像有一位经验丰富的导师在旁边手把手地指导。我尤其欣赏它在案例选择上的贴合性，那些来自实际经济部门的例子，使得抽象的计量概念立刻变得鲜活起来，不再是空中楼阁，这对于建立直观的理解至关重要。如果说传统的教科书是教你“是什么”，那么这套书无疑是在教你“怎么办”。

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对于那些已经掌握了计量经济学基础理论，却在数据处理和模型估计环节感到力不从心的人来说，这套书的下册简直是一部“救星”。它勇敢地踏入了更深层次的主题，例如时间序列分析，这是我在学校课程中经常感到吃力的部分。从ARIMA模型的构建到协整关系的检验，作者的处理方式非常系统化和渐进式。我发现，很多高级教材在讲到单位根检验时，总是跳过实际操作中如何判断最优滞后阶数、如何处理非平稳数据等细节问题，但在这里，每一个关键步骤都被拆解分析。更让我感到惊喜的是，它对面板数据模型的处理，特别是固定效应和随机效应的选择标准，给出了非常实用的操作指南和判断逻辑，这直接解决了我在撰写毕业论文时遇到的核心难题。读完这部分内容，我不再是简单地套用软件的默认选项，而是真正理解了为何选择某种特定模型，这对于提升实证分析的严谨性是质的飞跃。

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我必须强调，对于那些期望这本书能“自动解决所有问题”的读者，或许需要调整预期。它确实是一本极佳的工具书和进阶指南，但它无法替代对计量经济学基本原理的深刻理解。作者的优势在于“如何应用”这些原理，而不是“这些原理的数学基础是什么”。因此，对于完全没有接触过经济学或统计学背景的读者，可能需要先啃下一些基础理论著作。但对于我们这些已经有一定基础，但苦于缺乏将理论转化为实际操作能力的群体来说，这套书的价值是无可替代的。它成功地搭建了“理论”与“实践”之间的桥梁，让高阶的计量方法不再是高不可攀的象牙塔知识，而是可以被有效运用于解决实际经济问题的利器。它真正做到了“授人以渔”，教会读者如何独立地驾驭EViews进行专业水准的计量分析。

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整体来看，这套教材的结构安排体现了极强的逻辑性和递进性。它似乎是按照一个研究项目从头到尾的流程来设计的，使得读者能够跟随一个完整的脉络进行学习。从最基础的数据准备到复杂的模型选择，再到结果的撰写和汇报，每一个环节都有相应的章节进行覆盖。这种“项目导向”的学习方式极大地提高了学习效率，因为它模拟了真实的研究环境。我发现自己不再是零散地学习各个知识点，而是将它们有机地串联起来。例如，关于VAR模型在不同滞后阶数下的脉冲响应分析，书中不仅展示了操作步骤，还花了篇幅解释了脉冲响应图的经济学含义，这对于将技术结果转化为有洞察力的经济学结论至关重要。这种深度结合、学以致用的编排思路，是很多单纯介绍软件功能的书籍所无法比拟的。

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作者的诚意绝对是满分

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还是很牛逼的工具书 有少数错误

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作者的诚意绝对是满分

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