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出版者:Cambridge University Press

作者:Cheng Hsiao

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2002-12-15

价格:USD 32.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780521522717

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• 计量经济学
• economics
• Panel
• 经济学
• 专业/Professional
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• 方法论
• 计量经济学
• 面板数据
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• 统计学
• 经济学
• 数据分析
• 回归分析
• 固定效应
• 随机效应
• Stata
• R
• Python

《计量经济学模型与数据分析：理论、方法与实证应用》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的计量经济学模型构建、数据分析以及实证应用的学习路径。我们不仅关注理论框架的严谨性，更强调在实际研究中如何有效地运用这些理论工具来理解和解释经济现象。全书内容围绕着计量经济学研究的核心环节展开，从模型设定的基础原则，到数据处理的精细技巧，再到模型估计、检验和解释的系统方法，最后落脚于如何在不同经济领域进行有意义的实证研究。 第一部分：计量经济学模型的基础 本部分将带领读者循序渐进地理解计量经济学模型的构建逻辑和基本要素。 第一章：计量经济学导论与研究范式 1.1 什么是计量经济学？ 本书将首先界定计量经济学作为连接经济理论与现实数据之间的桥梁。我们探讨其研究对象，即通过统计方法量化经济关系，检验经济理论，预测经济变量，以及评估经济政策的效果。 我们将区分计量经济学与其他相关学科，如统计学、经济学理论和数理经济学的异同，强调计量经济学在实证研究中的独特价值。 1.2 经济计量研究的基本步骤 本书将详细梳理一个典型的经济计量研究流程：从提出经济问题，到构建理论模型，再到建立计量经济模型，搜集和处理数据，估计模型参数，检验模型假设，最后对结果进行解释和预测。 我们将强调在每个步骤中需要注意的关键事项和可能遇到的挑战。 1.3 数据的类型与特征 理解不同类型的数据是进行有效计量分析的前提。本书将系统介绍横截面数据、时间序列数据、面板数据（本书将不详细展开，但会说明其在某些情境下的优势）和混合型数据的概念、特点及各自的应用场景。 我们将分析不同数据类型在收集、整理和分析过程中所面临的共性与个性化问题。 第二章：线性回归模型（一）：理论基础 2.1 简单线性回归模型 我们将从最基础的简单线性回归模型入手，介绍其模型设定、参数的经济含义和统计含义。 2.1.1 模型设定：解释因变量与自变量之间的线性关系，以及随机扰动项的作用。 2.1.2 参数的经济意义：阐述斜率系数和截距项分别代表了什么。 2.1.3 随机扰动项的假定：详细讨论扰动项的期望为零、同方差、无自相关以及与自变量不相关的经典假定，并解释这些假定的必要性。 2.2 多个自变量的多元线性回归模型 我们将扩展到多元线性回归模型，讨论加入多个自变量后模型设定的变化以及参数解释的复杂性。 2.2.1 模型设定：引入多个解释变量，探讨它们对因变量的联合影响。 2.2.2 参数的经济意义：强调在控制其他变量不变的情况下，某个自变量的系数代表的偏效应。 2.2.3 扰动项的假定：再次强调并扩展了扰动项的假定在多元模型中的适用性。 2.3 模型的选择与设定 本书将指导读者如何根据经济理论和实际情况选择合适的模型形式（线性、对数、指数等），以及如何决定模型中包含哪些变量。 2.3.1 变量的选取原则：基于经济理论、可得数据和统计显著性来选择变量。 2.3.2 函数形式的选择：讨论如何选择线性和非线性的模型函数形式。 2.3.3 虚拟变量的应用：介绍如何利用虚拟变量来处理定性信息，如分类变量、季节性因素等。 第三章：线性回归模型（二）：参数估计与检验 3.1 最小二乘法（OLS） 我们将深入讲解参数估计的核心方法——普通最小二乘法（OLS）。 3.1.1 OLS原理：详述OLS如何通过最小化残差平方和来估计模型参数。 3.1.2 OLS估计量的性质：基于高斯-马尔可夫定理，阐述在满足经典假定时，OLS估计量是最佳线性无偏估计量（BLUE）的含义。 3.1.3 OLS估计量的推导：展示简单和多元线性回归模型下OLS估计量的具体形式。 3.2 参数的统计推断 在获得参数估计值后，了解其统计意义至关重要。 3.2.1 标准误与置信区间：解释标准误的含义，以及如何构造参数的置信区间，从而度量估计的不确定性。 3.2.2 假设检验：介绍针对单个参数的t检验和针对多个参数联合显著性的F检验，以及它们的应用场景。 3.2.3 拟合优度检验：讲解R²和调整R²的计算与解释，用以衡量模型对因变量的解释程度。 第二部分：计量经济学模型中的常见问题与解决策略 本部分将聚焦于在实际研究中经常遇到的模型违背经典假定的情况，并提供相应的处理方法。 第四章：内生性问题及其处理 4.1 内生性的来源 内生性是导致OLS估计量不一致和有偏的重要原因。本书将详细分析内生性的三种主要来源：遗漏变量、测量误差和同时性。 4.1.1 遗漏重要解释变量：当模型遗漏了与模型中已有解释变量相关的变量时，会导致偏差。 4.1.2 测量误差：被解释变量或解释变量测量不精确会引入误差项。 4.1.3 同时性（联立方程）：当因变量和解释变量之间存在双向因果关系时。 4.2 内生性对OLS估计量的影响 我们将深入分析内生性如何破坏OLS估计量的无偏性和一致性。 4.3 处理内生性的方法 4.3.1 工具变量法（IV）：介绍工具变量法的基本原理，即寻找一个与内生解释变量相关但与扰动项无关的变量，以及IV估计量的推导和检验。 4.3.2 两阶段最小二乘法（2SLS）：作为IV法的一种常见应用，我们将详细介绍2SLS的步骤和优缺点。 4.3.3 结构方程模型（SEM）的初步认识：简要介绍SEM如何处理复杂方程系统中的内生性问题（本书不深入展开SEM，仅作提示）。 第五章：异方差与序列相关问题 5.1 异方差性 5.1.1 异方差的定义与表现：当扰动项的方差不恒定时，即出现异方差。我们将通过图形和统计量来识别异方差。 5.1.2 异方差对OLS的影响：解释异方差不影响OLS估计量的一致性，但会使其标准误估计不准确，导致无效的假设检验。 5.1.3 异方差的检验：介绍White检验、Breusch-Pagan检验等常用检验方法。 5.1.4 处理异方差的方法：包括异方差稳健标准误（White标准误）、加权最小二乘法（WLS）以及模型重新设定。 5.2 序列相关（自相关） 5.2.1 序列相关的定义与表现：当扰动项之间存在相关性时，即出现序列相关，常见于时间序列数据。 5.2.2 序列相关对OLS的影响：与异方差类似，一阶序列相关不影响OLS估计量的一致性，但会导致标准误估计偏低，使t检验和F检验过于乐观。 5.2.3 序列相关的检验：介绍Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验等。 5.2.4 序列相关的处理：包括使用OLS估计量的序列相关稳健标准误（HAC标准误，如Newey-West）、Cochrane-Orcutt方法、Prais-Winsten方法以及动态模型设定。 第六章：多重共线性 6.1 多重共线性的定义与表现 当模型中的解释变量之间存在高度相关性时，即出现多重共线性。我们将通过方差膨胀因子（VIF）等指标来检测。 6.2 多重共线性的影响 解释多重共线性不会破坏OLS估计量的一致性，但会导致估计量方差增大，参数估计不稳定，难以精确识别单个变量的影响。 6.3 处理多重共线性的方法 介绍了一些处理多重共线性的策略，如增加样本量、删除部分变量、变量变换（如差分、对数）、主成分回归（PCR）或岭回归（Ridge Regression）等。 第三部分：计量经济学模型在实证研究中的应用 本部分将引导读者将理论知识应用于实际的经济研究，通过案例分析来展示计量方法的有效性。 第七章：模型选择与模型评价 7.1 模型的设定与优化 回归模型设定的具体流程，包括变量的初步选择、函数形式的检验（如Boserup检验、Box-Cox变换）、以及模型嵌套检验。 7.1.1 逐步回归、向前选择、向后剔除：介绍常用的变量选择算法。 7.1.2 模型的信息准则：讨论赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）在模型选择中的应用。 7.2 模型评价与诊断 在模型估计完成后，对模型的拟合优度、参数的显著性进行全面评价，并进行残差诊断，检查模型是否满足基本假定。 7.2.1 残差分析：通过绘制残差图来诊断模型是否存在异方差、序列相关、非线性等问题。 7.2.2 结构突变检验：介绍Chow检验等方法，用于检测模型在不同时间段或不同样本下的稳定性。 第八章：经济计量模型在不同领域的应用举例 本章将通过具体的实证案例，展示计量经济学模型在不同经济领域的应用。我们将选取具有代表性的研究主题，并演示如何运用本书介绍的方法进行分析。 8.1 微观经济学应用：生产函数与需求分析 我们将展示如何使用OLS或IV方法估计生产函数，分析生产要素的投入产出关系，以及如何估计需求函数，研究价格、收入等因素对商品需求的影响。 8.2 宏观经济学应用：经济增长模型与通货膨胀预测 我们将演示如何运用时间序列模型或横截面模型来研究经济增长的驱动因素，以及如何建立模型来预测通货膨胀率。 8.3 金融经济学应用：资产定价与风险管理 我们将探讨如何运用计量模型分析股票收益率、风险资产定价模型（如CAPM），以及在风险管理中的应用，例如VaR（风险价值）的估计。 8.4 劳动经济学应用：工资决定与人力资本 我们将展示如何使用OLS或IV方法分析影响工资的因素，如教育、经验、性别等，以及如何估计人力资本的收益率。 8.5 发展经济学应用：贫困线分析与政策评估 我们将探讨如何运用计量模型来分析贫困的成因，估计贫困线，以及如何评估扶贫政策的效果。 第九章：实证研究的道德规范与软件应用 9.1 实证研究中的常见误区与伦理问题 本书将讨论在实证研究中可能遇到的统计陷阱，如“P-hacking”（数据挖掘）、报告选择性等，并强调研究的透明度和可重复性。 9.1.1 过度拟合（Overfitting）：解释模型过于复杂，对样本数据拟合过好，但泛化能力差的现象。 9.1.2 确认偏差（Confirmation Bias）：研究者倾向于寻找支持自己预期的证据。 9.2 常用计量经济学软件介绍与实践 我们将简要介绍目前主流的计量经济学软件，如Stata, R, Eviews, Python (Statsmodels/Scikit-learn) 等，并提供如何在这些软件中实现关键模型估计和检验的指导。 9.2.1 Stata：介绍其易用性和在经济学领域广泛应用。 9.2.2 R：强调其开源、强大的统计分析能力和可视化功能。 9.2.3 Python：展示其在数据科学和机器学习领域的集成优势。 附录 附录A：概率论与数理统计基础回顾 本附录将简要回顾本书所依赖的概率论和数理统计知识，包括随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、大数定律、中心极限定理等，为读者提供必要的数学基础支持。 附录B：矩阵代数基础回顾 对于理解多元回归模型和更复杂的计量方法，矩阵代数是必不可少的工具。本附录将回顾矩阵运算、行列式、逆矩阵、矩阵求导等基础概念。 本书旨在为读者构建一个扎实的计量经济学理论基础，掌握系统的数据分析方法，并能灵活地将所学知识应用于解决实际经济问题。通过理论讲解、方法论分析和丰富的实证案例，我们希望本书能够成为读者在经济计量研究道路上的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

不是很喜欢这本书，主要在于其不适合自学，换句话说，如果没有人来引领的话，其不好学懂。有些内容也略显老旧，应用上不具优势，不如Baltagi那本新的多，Hsiao老师跟新不够快啊。不过，Panel方面好像目前也没什么特别让人兴奋的教材，这本当入门级算不错，不过还是那句话，得找...  

评分☆☆☆☆☆

这本书可以说是面板数据领域最权威的教材，试看国内所发表的关于面板数据的论文，绝大部分都是用本书的理论去做实证，而且思路、过程等均照搬本书。可惜本书有一定的难度，国内文章一般都只用到本书前三章的内容，对于后面动态面板、变系数面板等，大部分人都看不懂，也不会用。

评分☆☆☆☆☆

这两天正在听萧政教授讲课，就是用这本书。萧政教授人很和蔼，讲得也很好。不过这本书的内容还是太陈旧了，其体系和阐述方法和别的书也不太一样，总的来说，不太适合应用研究者。个人觉得wooldridge和baltagi的要好得多。  

评分☆☆☆☆☆

不是很喜欢这本书，主要在于其不适合自学，换句话说，如果没有人来引领的话，其不好学懂。有些内容也略显老旧，应用上不具优势，不如Baltagi那本新的多，Hsiao老师跟新不够快啊。不过，Panel方面好像目前也没什么特别让人兴奋的教材，这本当入门级算不错，不过还是那句话，得找...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这部著作的理论深度令人印象深刻，它并非那种浅尝辄止的入门读物，而是真正深入到计量经济学核心的腹地。作者在处理高维数据和时间序列的复杂性时，展现出了一种教科书式的严谨与洞察力。我尤其欣赏其对模型设定误差（specification error）的讨论，那部分内容详尽且极具启发性，让我重新审视了自己在构建面板模型时可能存在的盲点。书中对固定效应模型（Fixed Effects）和随机效应模型（Random Effects）的权衡与选择，不仅仅停留在数学公式的推导上，更结合了实际经济学理论背景进行深入剖析，这对于希望将理论知识转化为实证研究的读者来说，无疑是一份宝贵的财富。它要求读者具备扎实的线性代数和数理统计基础，否则在某些证明环节可能会感到吃力，但这恰恰是其价值所在——它筛选并培养了真正有志于此的学者。整体而言，它更像是一部面向研究生和专业研究人员的案头工具书，而不是为初学者准备的“快速入门指南”。读完之后，我对如何处理内生性问题有了更精细的认识，尤其是在工具变量法（IV）应用于面板数据时的局限性分析，令人茅塞顿开。

评分☆☆☆☆☆

这本书的论证方式，有一种令人信服的“渐进式逼近”美感。它很少直接抛出最终结论，而是通过层层递进的假设简化或条件放松，引导读者亲身体验理论是如何从最理想的状态一步步走向现实世界的复杂性的。例如，在处理面板数据的非线性模型时，作者并未简单地引用Logit或Probit的面板估计公式，而是深入探讨了“边缘效应”在个体间异质性存在时如何计算和解释，这在很多标准教材中是被一笔带过的关键点。这种对解释性边界的清晰界定，对于避免在撰写实证报告时出现误导性结论至关重要。此外，书中关于时间序列模型的讨论，例如单位根检验和协整关系，在融入面板框架后，其复杂度和严谨性都提升到了一个新的水平，为处理宏观经济或金融领域的长周期数据提供了坚实的理论支撑。这本书的阅读体验是挑战性的，但付出的心力绝对值得，它提供的不是一套现成的答案，而是一套强大的分析“武器库”。

评分☆☆☆☆☆

从装帧和排版来看，这简直就是为长时间的案头工作而生的“硬通货”。纸张的质感很好，印刷清晰，即便是复杂的希腊字母和矩阵运算，也清晰可辨，这对于需要频繁查阅和勾画重点的读者来说至关重要。这本书的目录结构设计得极其合理，逻辑层次分明，从基础的描述性统计过渡到高阶的动态模型和非线性模型，衔接得天衣无缝，构建了一个完整的知识体系框架。我发现，在需要回顾某个特定技术细节时，查找起来非常方便，索引部分做得也很到位，几乎可以立刻定位到所需公式或定义的出处。然而，如果纯粹从“可读性”的角度来评价，它可能并不适合在通勤路上进行轻松阅读，因为它需要高度集中的注意力。每一章的末尾都有精心设计的练习题，这些习题往往不是简单的套公式，而是要求对理论进行概念上的辨析和理解，极大地巩固了知识点的掌握程度。这本书的份量本身就说明了其内容的广度和深度，确实是一部值得珍藏的工具书。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书中关于时间序列与截面数据融合处理的章节印象尤为深刻。作者没有回避面板数据分析中常见的那些“灰色地带”——比如跨期异质性（heterogeneity across time）和个体异质性（heterogeneity across units）的交互影响。书中对结构性断点（structural breaks）的检验方法进行了详尽的比较，并清晰地指出了每种方法在不同数据特征下的适用性和局限性。我特别欣赏作者对于“模型可识别性”（identifiability）的讨论，这往往是实证研究者最容易忽略，却又至关重要的环节。在这一部分，作者仿佛在提醒我们，一个在数学上“解得出来”的模型，并不一定是一个在经济学上“有意义”的模型。书中对非平衡面板数据的处理策略也提供了非常实用的指导，特别是对缺失数据机制（Missing Data Mechanisms）的分类讨论，让人对“随机缺失”和“非随机缺失”的后果有了更深刻的理解，指导我们如何选择恰当的插补或估计方法。这种对细节的执着，是区分优秀学术著作和普通参考书的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常独特，它不是那种枯燥乏味的教科书腔调，反而带有一种老派学者的沉稳与娓娓道来。阅读过程更像是一场与资深教授面对面的学术研讨，而不是被动地接受知识灌输。作者在引入新概念时，总是先勾勒出该方法诞生的历史背景和它试图解决的实际问题，这种“带着问题去学习”的方式极大地增强了学习的内在驱动力。我特别喜欢书中对经典计量案例的引用，虽然案例本身可能略显陈旧，但其背后的逻辑和处理思路至今仍不过时，体现了基础理论的持久生命力。例如，作者在讲解异方差和自相关问题时，并没有简单地给出修正公式，而是通过一个假设的情景，引导读者逐步推导出广义最小二乘法（GLS）的必要性，这种教学设计非常高明。唯一的遗憾是，对于最新的机器学习方法在面板数据分析中的应用，探讨得相对较少，这也许是受限于该书的成书年代，但对于希望了解前沿动态的读者来说，可能需要补充阅读其他材料。

评分☆☆☆☆☆

倒不如说Analysis of Discrete Data

评分☆☆☆☆☆

我知道应该是本好书，可惜我没耐心读下去。。。

评分☆☆☆☆☆

panel data的经典著作,不过例子较少,有点难读.

评分☆☆☆☆☆

我知道应该是本好书，可惜我没耐心读下去。。。

评分☆☆☆☆☆

倒不如说Analysis of Discrete Data