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出版者:经济科学出版社

作者:金玉国 编

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:2006-12

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787505859586

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 模型
• 数据分析
• 金融
• 经济建模
• 因果推断

《计量经济学》是一本深入探讨经济现象背后数量关系的权威著作。本书旨在为读者提供一套严谨的分析工具和方法，帮助他们理解、解释并预测经济行为。 本书的核心内容围绕着如何运用统计学方法来检验经济理论、量化经济变量之间的关系展开。开篇即从基础的统计概念入手，如描述性统计（均值、方差、协方差等）和推断性统计（参数估计、假设检验），为后续的计量模型构建打下坚实基础。读者将学习如何理解和应用概率论，这是理解经济随机性的关键。 计量经济学最重要的基石之一是回归分析。本书会详细阐述简单线性回归模型，包括模型假设、参数估计（最小二乘法）、拟合优度（R²）的含义与解释，以及系数的统计显著性检验。在此基础上，本书将逐步引入多元线性回归模型，讨论多重共线性、异方差、自相关等经典计量经济学问题，并提供相应的解决方案，如加权最小二乘法、稳健标准误等。这些内容对于处理现实世界中复杂的数据至关重要。 除了线性模型，本书还将深入探讨一系列非线性模型和特定形式的模型。例如，泊松回归和逻辑回归将被用来分析离散因变量，这在处理计数数据或二元选择问题时非常有用。对于时间序列数据，本书会介绍自回归（AR）、移动平均（MA）、以及ARMA和ARIMA模型，使读者能够分析和预测经济变量的时间演变规律。此外，协整、格兰杰因果关系等概念的讲解，将帮助读者理解长期均衡关系和动态影响。 在模型估计和检验方面，本书不仅会讲解最小二乘法，还会介绍最大似然估计（MLE）等其他重要的估计方法，并探讨它们各自的优缺点。在假设检验部分，读者将学习如何进行t检验、F检验、卡方检验以及更高级的似然比检验（LR）、Wald检验和Lagrangian Multiplier（LM）检验，从而对模型及其参数进行严谨的评估。 本书还关注模型设定和解释的细节。如何正确选择解释变量，避免遗漏变量偏误和包含无关变量，是模型有效性的关键。书中会详细讨论模型诊断的各个方面，例如残差分析、异方差检验（如White检验、Breusch-Pagan检验）、自相关检验（如Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验）等，并教授如何根据诊断结果改进模型。 此外，对于某些特殊的经济数据结构，本书也提供了专门的分析工具。例如，面板数据模型（固定效应模型、随机效应模型）的讲解，将使读者能够同时处理跨截面和时间序列维度的数据，从而更有效地控制未观察到的异质性。在处理工具变量（IV）和两阶段最小二乘法（2SLS）时，本书会详细解释如何解决内生性问题，这是进行因果推断的关键。 本书的价值不仅在于介绍抽象的理论和方法，更在于指导读者如何将这些工具应用于实际的经济问题。通过丰富的案例分析，读者将学习如何收集、清洗和处理经济数据，如何运用统计软件（如Stata, R, EViews等）实现计量分析，以及如何解释和呈现分析结果。从宏观经济的增长模型到微观经济的消费者行为，从金融市场的波动到劳动经济学的工资决定，本书的分析框架都适用。 本书的目标是培养读者批判性思维，让他们能够区分相关性与因果性，理解经济预测的局限性，并对计量研究的严谨性有深入的认识。最终，本书旨在赋能读者成为能够独立进行经济研究和分析的合格的经济学者和决策者。

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我花了整整一个周末的时间来啃读这本书的前三章，感受最深的就是它在理论深度与实际应用之间的拿捏得恰到好处。它不像某些纯理论的书籍那样，把读者直接丢进符号和公式的海洋里，而是像一个耐心的导师，一步步引导你构建计量思维。书中在讲解工具变量法（IV）时，花费了大量的篇幅来讨论如何识别内生性问题，并详细对比了两阶段最小二乘法（2SLS）和广义矩估计（GMM）的适用场景和局限性。更绝的是，作者在每一节的末尾都设置了一个“实证案例赏析”板块，里面引用的都是近年来的顶尖经济学期刊的真实研究，比如用IV处理教育对收入影响的因果识别问题。这让读者立刻能明白，书中学到的知识不是象牙塔里的空想，而是解决现实世界经济难题的利器。阅读过程中，我感觉自己不再是单纯地在学习一门技术，而是在学习一种严谨的科学探究方法论，对于提升自身的批判性思维大有裨益。

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从整体阅读体验来看，这本书就像是一部厚重的工具箱，里面摆满了处理经济学数据的精良工具，但它最大的优点在于，它教会了你如何“使用”这些工具，而不仅仅是“认识”它们。它成功地避免了成为一本纯粹的数学证明集或者一本简单的软件操作手册。对于我这种希望将计量方法应用于实际研究的读者来说，最吸引我的是它对模型识别和选择的哲学思考。作者多次强调，任何模型都是对现实的简化，选择哪个模型取决于研究问题和数据的特征，而不是数学上的“最优”。这种务实的态度贯穿始终。书中对非线性模型（如Logit和Probit）的介绍，也清晰地指出了极大似然估计（MLE）相对于OLS的优势与挑战，尤其是在解释回归系数的边际效应时，其处理方式非常细腻。总而言之，这是一部结构严谨、内容详实且极具操作指导性的经典之作，是严肃的经济学研究者案头必备的参考书。

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这本教材的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种深邃的蓝色调，搭配烫金的字体，一股浓厚的学术气息扑面而来，一看就知道是下了功夫的。我拿到书的时候，首先翻阅了一下目录，结构安排得相当清晰，从最基础的线性回归模型讲起，逐步深入到时间序列分析和面板数据模型，知识的递进逻辑非常顺畅。特别是对于初学者来说，它并没有急于抛出复杂的数学推导，而是先用非常直观的经济学案例来解释每个模型的直觉含义，这一点非常加分。比如，在解释异方差性时，作者没有直接给出复杂的检验公式，而是通过一个关于家庭收入和消费支出的例子，形象地说明了为什么方差不齐会导致标准误估计的偏差，这比死记硬背公式要有效得多。书中的图表制作也非常精良，许多复杂的统计概念都通过清晰的二维或三维图形得到了可视化展示，即便是像“多重共线性”这种抽象的问题，也能通过空间上的解释变得容易理解。整体来看，这本书的版式设计和印刷质量都达到了专业学术著作的水准，拿在手上分量十足，很有研读的价值。

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坦白说，这本书的习题部分是我认为其价值仅次于核心讲解内容的部分。它绝非市面上许多教材那种敷衍了事的简单计算题，而是真正具有挑战性的思维训练。习题的设计高度贴合了理论知识的“痛点”，很多题目是直接在现有模型的基础上进行拓展或修正。比如，有一个关于异方差性模型下稳健标准误推导的习题，要求读者自己动手推导出White估计量的核心矩阵形式，这对于巩固矩阵代数和最小二乘法的理解是极好的练习。我花了好大力气才勉强完成其中几道偏难的证明题，但每当攻克一个难题时，那种豁然开朗的感觉是无与伦比的。而且，这本书的附录部分还贴心地提供了对一些高级统计概念（如大样本性质和渐近分布）的直观解释，这使得这本书能够服务于不同学习阶段的读者群体，从本科高年级到研究生初级阶段，都能从中找到适合自己的深度。

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这本书的语言风格非常平实、严谨，几乎没有冗余的修饰词，每一个句子都旨在清晰地传达信息，这种朴实的叙事方式，反而透着一股强大的学术自信。我特别欣赏作者在处理计量假设的讨论时所采取的审慎态度。例如，在讨论序列相关性时，作者不仅介绍了Durbin-Watson检验，还深入探讨了在样本量较小或存在滞后被解释变量时，该检验的局限性，并进而引出了Breusch-Godfrey检验。这种对细节的关注，体现了作者对计量经济学这门学科内在复杂性的深刻理解。我发现，很多次我试图跳过那些关于检验条件的啰嗦描述，但回过头来看，正是那些看似“啰嗦”的边界条件和特例，才是区分一个熟练使用者和一个真正专家的关键所在。读完这部分，我立刻回去重新审视了我之前用OLS分析的一个小项目，发现自己对模型的误差项结构理解得过于简单了。

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