Essentials of Econometrics

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出版者:
作者:Gujarati, Damodar N.; Porter, Dawn C.
出品人:
页数:576
译者:
出版时间:
价格:0
装帧:
isbn号码:9780073523255
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图书标签:
  • good
  • Econometrics
  • Statistics
  • Economics
  • Regression Analysis
  • Data Analysis
  • Quantitative Methods
  • Modeling
  • Time Series
  • Financial Econometrics
  • Applied Econometrics
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具体描述

洞悉经济运行的规律:一本探索经济数据背后真相的指南 在浩瀚的经济海洋中,数据如繁星点点,它们承载着无数经济活动的痕迹,也蕴含着深刻的经济规律。然而,单纯的数字堆砌并不能直接揭示经济的本质。要理解经济现象的起伏涨落,预测未来的趋势,乃至制定有效的经济政策,我们需要一种强大的工具来梳理、分析和解释这些数据。本书正是一本致力于武装读者掌握这种工具的书籍,它将带领你深入理解经济学中至关重要的统计分析方法,从而让你能够洞悉经济运行的真实规律。 本书并非一本简单的理论教科书,而是一本强调实践与应用的学习指南。它深信,经济学的魅力在于其解释现实世界的能力。因此,我们将从最基础的概念入手,循序渐进地引导你掌握一系列强大的计量经济学工具。无论你是否拥有深厚的数学或统计学背景,本书都力求以清晰、直观的方式阐述复杂的理论,并通过大量的实际案例和数据分析,让你亲身感受计量经济学在解决实际经济问题中的强大威力。 从基础概念出发,构建坚实的理论基石 本书的开篇,我们将首先为你构建坚实的理论基石。我们会从概率论和统计学的基本概念出发,为你复习或介绍那些在计量经济学中至关重要的预备知识。例如,我们将详细讲解随机变量、概率分布、期望值、方差等基本统计量,以及大数定律和中心极限定理等核心概念。这些看似枯燥的数学工具,却是理解和构建经济模型的基础,它们帮助我们理解数据的随机性和变异性,并为后续的推断奠定理论基础。 紧接着,我们将引入计量经济学的核心——回归分析。我们不会直接跳入复杂的模型,而是从最简单的简单线性回归模型开始。我们将深入剖析模型中的每一个组成部分:因变量、自变量、截距项、斜率系数以及误差项。你将理解为什么这些变量如此重要,以及它们之间是如何相互作用的。本书会详细阐述最小二乘法 (Ordinary Least Squares, OLS) 的原理,让你明白如何通过优化模型来拟合数据,并估算出自变量对因变量的影响程度。我们会深入探讨OLS估计量的性质,例如无偏性、一致性和渐进有效性,理解这些性质的意义,有助于你对模型结果建立信心。 在此基础上,我们将逐步扩展到多元线性回归模型。当经济现象受到多个因素共同影响时,我们便需要引入多元回归。本书将清晰地解释如何将多个自变量纳入模型,以及它们如何共同解释因变量的变化。你将学习如何解释多个回归系数,并理解它们各自的经济含义。更重要的是,我们将深入探讨多重共线性问题——当自变量之间高度相关时,OLS估计量会变得不稳定。我们会详细讲解如何识别多重共线性,并介绍一些常用的诊断方法和应对策略,让你在实际分析中能够规避这一常见陷阱。 深入模型假设,理解模型的局限性与鲁棒性 任何统计模型都建立在一系列假设之上。了解这些假设,不仅有助于我们理解模型的有效性,更能帮助我们判断模型结果的可靠性,并学会如何处理模型违背假设时的情况。本书将系统地讲解线性回归模型的经典假设,包括: 线性关系: 解释因变量与自变量之间存在线性关系。 误差项的零期望: 解释误差项的均值为零,这意味着模型正确地捕捉了自变量的影响。 误差项的同方差性: 解释误差项的方差恒定,即模型的预测精度在所有自变量水平上都是一致的。我们会深入探讨异方差性问题——当误差项的方差不恒定时,OLS估计量虽然仍然无偏,但不再是有效的。本书将介绍如何检验异方差性,以及如何通过异方差稳健的标准误等方法来修正模型。 误差项的独立性: 解释误差项之间相互独立,不存在序列相关。我们会重点分析序列相关问题,这在时间序列数据中尤为常见,例如,今天股票的价格会受到昨天股票价格的影响。我们将详细讲解如何检验序列相关,以及如何使用广义最小二乘法 (Generalized Least Squares, GLS) 或其他方法来处理。 误差项的正态分布: 解释误差项服从正态分布。虽然在样本量足够大的情况下,非正态性对估计量的一致性影响不大,但它对小样本下的推断(如T检验和F检验)至关重要。我们将讨论其在假设检验中的作用。 自变量的非随机性或与误差项不相关: 解释自变量是固定值,或者即使是随机变量,也与误差项不相关。这保证了OLS估计量的无偏性。 理解并掌握这些假设的检验和处理方法,是做出可靠经济分析的关键。本书将通过大量的例子,指导你如何进行这些检验,并根据检验结果调整模型或使用更合适的估计方法。 掌握推断工具,从样本数据迈向总体结论 建立模型并估算出系数只是第一步,更重要的是,我们要能够利用这些估计结果来对经济现象做出推断。本书将详细介绍假设检验和置信区间这两个核心的统计推断工具。 假设检验: 你将学习如何设定零假设和备择假设,并掌握T检验和F检验的原理和应用。我们将展示如何利用这些检验来判断某个自变量是否对因变量有显著的影响,或者整个模型是否比一个只有截距项的模型更好。本书将重点关注如何解释检验的P值,并将其与预设的显著性水平进行比较,从而得出关于经济变量之间关系的结论。 置信区间: 你将理解置信区间的含义,即我们能够以一定的信心程度(例如95%)确信真实的总体参数落在这个区间之内。本书将指导你如何计算回归系数的置信区间,并解释其在量化不确定性方面的作用。 通过这些推断工具,你将能够从有限的样本数据中,对更广泛的经济群体或经济现象得出具有统计学意义的结论。 拓展模型视野,应对更复杂的经济现实 经济现实往往比简单的线性关系更为复杂。本书将进一步拓展你的模型视野,介绍一些在实际经济研究中应用广泛的、更为高级的计量经济学模型: 虚拟变量 (Dummy Variables): 当我们想要分析定性变量(如性别、地域、政策实施与否)对经济变量的影响时,虚拟变量就派上了用场。本书将详细讲解如何构建和使用虚拟变量,以及如何解释它们在回归模型中的系数。 滞后变量模型 (Lagged Variable Models): 许多经济现象具有时间上的依赖性,今天的经济状况可能受到过去一段时间的经济状况的影响。本书将介绍如何将滞后变量纳入回归模型,以捕捉这种动态关系,并讨论自回归模型 (Autoregressive Models) 的基本概念。 联立方程模型 (Simultaneous Equation Models): 在某些经济情境下,多个经济变量之间可能存在相互影响,形成一个相互依存的系统。例如,供给和需求同时决定价格和数量。本书将介绍联立方程模型的概念,以及两阶段最小二乘法 (Two-Stage Least Squares, 2SLS) 等常用的估计方法,帮助你处理这种复杂的内生性问题。 时间序列分析初步 (Introduction to Time Series Analysis): 经济数据常常是按时间顺序收集的,时间序列分析能够帮助我们理解数据的自相关性、趋势、季节性以及进行预测。本书将介绍一些基本的时间序列模型,如ARIMA模型的初步概念,为进一步深入学习打下基础。 实战演练,将理论付诸实践 理论学习固然重要,但真正的掌握来自于实践。本书将贯穿大量的实际经济案例,涵盖宏观经济、微观经济、金融经济、劳动经济学、环境经济学等多个领域。我们会利用真实的经济数据,通过实际操作演示如何运用所学的计量经济学工具来分析这些案例。 你将学习如何: 搜集和整理经济数据: 了解常用的数据来源,以及如何进行数据预处理。 选择合适的模型: 根据研究问题和数据特点,选择最恰当的计量经济学模型。 使用统计软件进行分析: 本书将指导你如何使用流行的统计软件(如Stata, R, Python等)来执行回归分析、进行假设检验,并生成报告。 解释和报告研究结果: 如何清晰、准确地解释计量模型的结果,并将其转化为有意义的经济学洞察,以及如何撰写一份规范的研究报告。 本书的目标 通过学习本书,你将能够: 理解经济数据背后的逻辑: 不再被数字所迷惑,而是能够透过现象看本质。 构建和解释计量经济学模型: 熟练掌握回归分析等核心工具,并能准确解读模型结果。 进行严谨的统计推断: 能够利用假设检验和置信区间来评估经济变量之间的关系。 识别和处理模型中的常见问题: 了解模型假设的重要性,并掌握应对异方差、序列相关等问题的策略。 将计量经济学知识应用于实际经济问题: 能够独立或合作完成经济数据的分析任务,为决策提供科学依据。 为进一步深入学习计量经济学打下坚实基础: 掌握了本书的内容,你将能够自信地进入更高级的计量经济学领域。 本书是一本实践驱动的指南,旨在让你成为一个能够用数据说话、用模型解释经济世界的研究者和决策者。它不仅仅传授知识,更培养一种分析的思维方式和解决问题的能力。无论你是经济学专业的学生,还是希望提升自己在数据分析领域能力的从业者,本书都将是你不可或缺的伙伴,引领你走向对经济学更深层次的理解和探索。

作者简介

达莫达尔 N.古扎拉蒂(Damodar N.Gujarati),达莫达尔N.古扎拉蒂曾执教于纽约城市大学(25年多)和西点军事学院社会科学系(17年)。古扎拉蒂博士于1960年获孟买大学商学硕士学位,1963年获芝加哥大学MBA硕士学位,1965年获芝加哥大学博士学位。古扎拉蒂曾在Review of Economics and Statistics.Economic Journal,Journal of Financial and Quantitative Analysis,Journal of Business等国际著名杂志上发表多篇论文。古扎拉蒂博士曾任Journal of Quantitative Economics和官方刊物Indian Econometric Society的编委会成员。古扎拉蒂博士代表著作有《退休金与纽约市的财政危机》(Pensions and New York City Fiscal Crisis American Enterprise Institute,1978),《政府和企业》(Government and Business McGraw-Hill,1984)和《经济计量学》(Basic Econometrics。5th ed.McGraw-Hill,2009)。古扎拉蒂博士在经济计量学领域的著作已被译成多种文字出版。

古扎拉蒂博士曾是英国谢菲尔德大学的访问教授(1970~1971年),富布莱特项目访问教授(印度,1981-1982年),新加坡国立大学访问教授(1985-1986年),澳大利亚新南威尔士大学经济计量学访问教授(1988年夏)。古扎拉蒂博士曾先后在澳大利亚、中国、孟加拉国、德国、印度、以色列、毛里求斯、韩国等讲授宏观和微观经济学专题。

道恩.C.波特(Dawn C.Porter),于2006年秋季开始担任南加州大学马歇尔商学院信息和运营管理系助理教授,为本科生、MBA和研究生讲授统计学课程。此前,道恩曾任乔治敦大学麦克多诺商学院助理教授,纽约大学艺术和科学研究生院心理学系客座教授,纽约大学斯特恩商学院讲师。道恩在纽约大学斯特恩商学院获得统计学博士学位,在康奈尔大学获数学学士学位。

道恩博士的研究领域涉及范畴分析、契约度量、多变量建模以及这些方法在心理学 方面的应用,现在重点关注的是从统计学角度研究在线拍卖模型。道恩博士曾在Joint Statistical Meetings、Decision Sciences Institute:Meetings、International Conference on Information Systems会议上发表学术演讲,并参加了伦敦经济学院、纽约大学等高校,以 及各种电子商务和统计研讨会。道恩博士还合著出版了《商业统计精要》(第2版) (Essentials of Business Statistics)以及《经济计量学》(第5版)(Basic Econometrics)。

此外,道恩博士还担任毕马威公司、美国政府国民抵押贷款协会、反斗城玩具公司、 IBM公司、Cosmaire公司、纽约大学媒体中心等多家公司的统计咨询顾问。

目录信息

读后感

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计量经济学比较流行的初级教材,有这本古扎拉蒂的《经济计量学精要》、 伍德里奇《计量经济学导论》 ,国内编的教材有李子奈的《计量经济学》 和《计量经济分析方法与建模:Eviews应用及实例》 。 这本书从书名可以看出,“essentials”说明了其性质,精要指这本书涵盖的是,精...

评分

作为一本计量经济学入门的读物,是相当好的。但是, 翻译错误百出,最重要、最基本的概念如纵轴横轴搞错,行、列搞错。这是怎样不负责任的翻译,他妈的! 如果可以,不如直接读原文了。另有一本本书的课后习题答案,可以作为参考书。  

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计量经济学比较流行的初级教材,有这本古扎拉蒂的《经济计量学精要》、 伍德里奇《计量经济学导论》 ,国内编的教材有李子奈的《计量经济学》 和《计量经济分析方法与建模:Eviews应用及实例》 。 这本书从书名可以看出,“essentials”说明了其性质,精要指这本书涵盖的是,精...

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作为一本计量经济学入门的读物,是相当好的。但是, 翻译错误百出,最重要、最基本的概念如纵轴横轴搞错,行、列搞错。这是怎样不负责任的翻译,他妈的! 如果可以,不如直接读原文了。另有一本本书的课后习题答案,可以作为参考书。  

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作为一本计量经济学入门的读物,是相当好的。但是, 翻译错误百出,最重要、最基本的概念如纵轴横轴搞错,行、列搞错。这是怎样不负责任的翻译,他妈的! 如果可以,不如直接读原文了。另有一本本书的课后习题答案,可以作为参考书。  

用户评价

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这本书的语言风格和翻译质量,可以说是教科书中难得一见的流畅与精准的结合体。它成功地规避了许多技术性译著常见的生硬拗口的问题,读起来颇有一种“信、达、雅”的感觉。在处理那些涉及概率论和统计推断的复杂句子时,译者显然花费了巨大的心力来确保其内在逻辑的严密性不被削弱,同时又让中文语境下的读者能够毫不费力地理解其精髓。例如,对于“内生性”这样难以直观理解的核心问题,书中给出的解释清晰有力,避免了许多初学者在理解其来源和后果时的困惑。整体阅读下来,几乎没有遇到因翻译质量不佳而导致的理解障碍,这极大地保障了学习的连贯性和效率。可以说,这是一本在学术严谨性和阅读友好性之间取得了完美平衡的典范之作,让人感受到出版方对知识传播质量的极致追求。

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我对本书的行文风格有一种相见恨晚的感受。作者似乎深谙初学者的痛点,他并没有一上来就抛出那些令人望而生畏的数学推导,而是采取了一种循序渐进、层层递进的叙述方式。每一个核心概念的引入,都伴随着详尽的现实世界案例背景铺垫,这让抽象的统计学工具立刻拥有了鲜活的生命力。我特别欣赏作者在解释假设条件和模型局限性时所展现出的那种严谨而又平易近人的态度。他不会含糊其辞地一笔带过关键的限制条件,反而会用通俗易懂的语言,深入剖析“如果这个假设不成立,会对我们的估计结果产生何种实质性的影响”。这种处理方式极大地增强了我对计量经济学“工具箱”的敬畏之心和正确使用意识,避免了生搬硬套公式的误区。阅读过程中,我感觉自己不是在被动接收知识,而是在一位经验丰富的导师的带领下,逐步构建起一个严密的逻辑分析框架。

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这本书的结构设计非常有利于自学者的梳理和回顾。章节之间的逻辑衔接极为顺畅,仿佛一条精心编织的丝带,自然而然地将不同的计量主题串联起来。我发现自己很少需要频繁地来回翻阅来确认前后知识点的联系,这一点对于提高学习效率至关重要。更让人称赞的是,每章末尾的复习题和延伸思考题设置得极为巧妙。它们不仅仅是简单的概念重复提问,更多的是设计成需要综合运用本章及前几章知识才能解答的“小案例”,极大地锻炼了读者的分析综合能力。我尤其喜欢那些带有挑战性的“进一步探讨”部分,它们往往会涉及一些更高级的计量技术或当前学术界的热点问题,虽然难度稍大,但无疑为那些渴望深入钻研的读者指明了下一步学习的方向,展现了作者对领域发展有着深刻的洞察力。

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从内容深度和广度的角度来看,这本书的覆盖面超出了我最初的预期。它不仅扎实地覆盖了经典的OLS回归理论、时间序列分析的基础,更在一些前沿和应用性极强的领域进行了深入探讨。特别是关于面板数据(Panel Data)的处理章节,作者不仅讲解了固定效应和随机效应的理论差异,还提供了大量关于模型选择和诊断检验的实操指导,这对于处理实际商业或宏观经济数据至关重要。更为难能可贵的是,本书在理论讲解与实际应用之间搭建了一座坚实的桥梁。每当介绍完一种估计方法,作者几乎都会立即跟进一系列可以立即在常见统计软件上运行的例子,这些例子的数据集和代码片段都经过了精心挑选和测试,确保了读者可以无缝对接,将理论知识转化为可操作的技能。这种“教你捕鱼”而非“授你以鱼”的教学理念,使得这本书的实用价值得到了最大程度的体现。

评分

这本书的装帧和印刷质量着实令人印象深刻,拿到手里就能感受到一种沉甸甸的专业感。纸张的质地非常厚实,即便是长时间翻阅,边缘也不会轻易磨损或起皱,这对于需要反复查阅的教材来说简直是福音。内页的排版设计也十分考究,字体选择清晰易读,行距和段落间的留白处理得当,即便是密集的公式和图表,也不会让人感到压迫或视觉疲劳。尤其值得称赞的是那些复杂模型的图形展示部分,线条的清晰度和色彩的运用都达到了极高的水准,使得抽象的计量经济学概念通过直观的视觉辅助得到了极大的简化。我发现自己可以更专注于理解背后的理论逻辑,而不是被模糊不清的图表所困扰。此外,书脊的装订也相当结实,即便是平摊在桌面上,也能够保持服帖,这对于需要对照笔记或在电脑旁进行操作学习的读者来说,提供了极大的便利。这种对细节的关注,无疑提升了整体的学习体验,让人觉得物有所值,更愿意沉下心来,与这本书进行长期的“对话”。

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