eviewsによる計量経済学入門 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:東洋経済新報社

作者:松浦 克己

出品人:

页数:252

译者:

出版时间:2005-7-1

价格:JPY 2940

装帧:単行本

isbn号码:9784492313510

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• eviews
• 学术
• 计量经济学
• EViews
• 入门
• 统计学
• 经济学
• 数据分析
• 回归分析
• 时间序列分析
• 模型构建
• 实证分析

现代经济学研究的基石：计量经济学及其前沿探索 本书并非一本简单的计量经济学入门教程，而是以一种更宏大、更深入的视角，引领读者探寻现代经济学研究的基石——计量经济学，并展望其在前沿领域的探索与应用。我们旨在勾勒出计量经济学的发展脉络，阐述其核心思想与方法论，并通过一系列富有启发性的案例，揭示计量经济学如何赋能我们理解复杂经济现象，预测未来趋势，并为政策制定提供坚实的数据支持。 第一部分：计量经济学的思想内核与历史演进 计量经济学并非横空出世，而是经济学理论与统计学方法深度融合的产物。本部分将带领读者回顾计量经济学的起源与发展历程。我们将从古典经济学对经验证据的初步需求出发，追溯到现代统计学理论的建立，最终聚焦于20世纪初计量经济学作为一门独立学科的诞生。理解计量经济学的发展，有助于我们把握其核心思想：用数学和统计的方法来检验经济理论，量化经济变量之间的关系，并预测经济行为。 我们将深入探讨计量经济学的基本逻辑。它以经济理论为指导，通过收集和处理实际经济数据，运用统计模型和推断方法，来估计经济变量之间的因果关系，检验经济理论的有效性，并对未来的经济走势进行预测。这其中，数据是计量经济学的生命线，而统计模型则是连接理论与数据的桥梁。 在这一部分，我们还会触及一些计量经济学发展中的关键里程碑。例如，OLS（普通最小二乘法）作为一种基础的回归分析方法，在计量经济学早期发挥了至关重要的作用。随后，随着对经济系统复杂性的认识加深，工具变量法、面板数据模型、时间序列分析等更先进的工具应运而生，极大地拓展了计量经济学的应用范围。理解这些方法的发展，能够帮助读者体会计量经济学在应对日益复杂的经济问题时的迭代与创新。 第二部分：计量经济学核心方法论的精髓剖析 本部分将聚焦于计量经济学最为核心的方法论，并以清晰的逻辑和实例进行阐释。我们不只是罗列公式，而是力求让读者理解每一种方法的背后思想和适用场景。 回归分析无疑是计量经济学的基石。我们将从简单的线性回归模型开始，详细介绍模型设定、参数估计、假设检验以及拟合优度等概念。读者将学会如何解读回归系数的经济含义，理解其统计显著性，并判断模型是否能够有效地解释数据。 然而，现实中的经济数据往往并不完美，模型设定也可能存在问题。因此，我们将重点探讨模型设定中的常见问题及其处理方法。例如，多重共线性会干扰变量的独立解释力，异方差性会影响参数估计的有效性，而自相关则会低估标准误，导致推断失误。我们将介绍如何诊断这些问题，并提供如加权最小二乘法、稳健标准误、差分法等相应的解决方案。 此外，因果推断是现代计量经济学研究的重中之重。我们不再仅仅满足于发现变量之间的相关关系，而是追求理解“是什么导致了什么”。因此，我们将深入探讨内生性问题，它是由于经济变量之间相互影响、遗漏变量或测量误差等因素造成的，会导致OLS估计量的有偏性。本书将详细介绍处理内生性的关键方法，包括工具变量法（IV）、双重差分法（DID）、断点回归设计（RDD）以及匹配方法。通过对这些方法的详细讲解和案例分析，读者将能够掌握如何构建严谨的研究设计，以识别真实的因果效应。 面板数据模型作为一种能够同时考虑个体和时间维度数据的分析工具，在计量经济学中占据着举足轻重的地位。我们将介绍固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE），并分析它们在处理个体异质性和时间趋势时的优势。读者将学会如何根据数据特性选择合适的面板数据模型，并理解其在控制未观测异质性方面的强大能力。 时间序列分析则专注于研究随时间变化的经济变量，如GDP、通货膨胀率、股票价格等。我们将介绍ARIMA模型等经典时间序列模型，讲解其在平稳性检验、模型识别、参数估计和预测等方面的应用。同时，我们还将触及单位根检验、协整检验等概念，以及如何处理季节性、趋势性等时间序列数据中的常见特征。 第三部分：计量经济学在前沿领域的拓展与应用 计量经济学并非停滞不前，而是不断随着经济发展和技术进步而拓展其研究疆域。本部分将展示计量经济学在当下和未来具有广阔前景的应用领域。 机器学习与计量经济学的融合是当前计量经济学研究的热点。我们将探讨如何利用监督学习算法（如Lasso、Ridge回归）来处理高维数据，改进模型选择，以及非监督学习算法（如聚类）在识别经济行为模式中的作用。更重要的是，我们将关注因果推断与机器学习的结合，例如双重机器学习（Double Machine Learning），它能够有效地处理高维混淆变量，实现更可靠的因果效应估计。 大数据与计量经济学的应用同样不可忽视。随着互联网、物联网等技术的发展，我们拥有了前所未有的海量数据。本书将探讨如何利用文本数据（如新闻、社交媒体评论）进行情感分析和舆情监测，如何分析地理空间数据来理解区域经济差异，以及如何利用网络数据来研究经济主体之间的互动关系。这些大数据源的挖掘，为计量经济学研究提供了全新的视角和丰富的素材。 实验经济学与计量经济学的交织也是一个重要方向。随机对照试验（RCT）作为一种严谨的因果推断方法，在政策评估、行为经济学等领域得到了广泛应用。我们将介绍如何在经济学研究中设计和实施实验，并探讨实验数据与传统观测数据的结合分析。 此外，我们将深入探讨计量经济学在微观计量经济学和宏观计量经济学中的具体应用。在微观层面，计量经济学被用于研究消费者行为、企业生产、劳动力市场、教育与健康经济学等。在宏观层面，计量经济学则被用于经济增长模型、货币政策、财政政策、国际贸易、金融市场等的研究。我们将通过一些经典和前沿的案例，具体展示计量经济学是如何为这些领域提供量化分析和政策建议的。 结语：面向未来的计量经济学 计量经济学作为一门充满活力的学科，其重要性日益凸显。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解计量经济学的核心思想、方法论及其在广泛领域的应用。我们希望通过本书的阅读，读者不仅能够掌握计量经济学的基本工具，更能培养严谨的科学思维，以及运用数据解决复杂经济问题的能力。 在瞬息万变的经济世界中，计量经济学将继续作为一把强大的钥匙，帮助我们解锁经济运行的奥秘，理解社会发展的规律，并为创造更美好的未来提供洞见和指引。本书的完成，正是希望成为读者开启这段探索之旅的起点，引导他们在计量经济学的广阔天地中，发现更多的可能性，贡献自己的智慧。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本**《eviewsによる計量経済学入門》**的教材，对于初学者来说，简直就像是打开了一扇通往计量经济学世界的大门，而且入口还布置得相当贴心。我记得我刚开始接触这个领域时，面对那些复杂的公式和理论，简直是一头雾水，感觉自己像个站在悬崖边上不知所措的探险者。然而，这本书的编排逻辑非常清晰，它没有一上来就堆砌那些高深的数学推导，而是选择了一个非常务实的切入点——**EViews软件的使用**。通过手把手的操作演示，理论知识被巧妙地融入到实际的数据分析过程中。例如，在讲解基础的OLS回归时，作者不仅解释了最小二乘法的原理，更重要的是，它会告诉你如何在软件界面上一步步实现它，以及如何解读那些密密麻麻的输出结果。这种“边学理论边动手实践”的模式，极大地降低了入门的心理门槛。我尤其欣赏书中对**数据预处理**环节的重视，很多人在学习计量时会忽略数据清洗的重要性，但这本书强调了原始数据往往不能直接使用，如何处理缺失值、异常值，这些都是实战中必须掌握的技能，作者处理得非常细致，让人感觉这不仅仅是一本理论书，更像是一本实用的“工具箱手册”。整体而言，它提供了一种非常直观、易于上手的学习路径，让原本抽象的计量概念变得具体而可操作。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书最让我感到惊艳的地方，在于它对于**时间序列分析**部分的讲解深度和广度，完全超出了我对一本“入门”书籍的预期。通常市面上的入门教材，时间序列部分往往点到为止，对单位根检验、协整关系等核心概念一带而过，留给读者的往往是更多的困惑。但**《eviewsによる計量経済学入門》**在这方面展现出了极强的专业性。它不是简单地罗列公式，而是深入剖析了ARIMA模型的建立过程，对于非平稳性的处理，讲解得极其到位。我记得我当时在尝试分析GDP增长率时，数据明显存在异方差和自相关问题，正是参考书中的案例，我才明白为什么必须进行差分操作，以及如何利用EViews中的Ljung-Box检验来判断残差是否白噪声。更重要的是，书中对于**格兰杰因果检验**和**向量自回归（VAR）模型**的介绍，结构非常严谨，案例数据也很有代表性，不像有些教材使用的例子太过理想化。读完这部分内容，我感觉自己真正掌握了处理宏观经济数据、金融市场波动的基本工具链，从一个旁观者变成了可以独立进行初步建模的分析者，这对于提升实战能力是决定性的。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，作为一本侧重实操的教材，**《eviewsによる計量経済学入門》**在**模型解释和统计推断**的深度上，确实做到了平衡。它既没有沦为纯粹的软件操作手册，也没有过度沉溺于数学证明的泥潭。作者非常精妙地把握了读者群体的需求——即那些希望快速将理论应用于实际数据分析的经济学或商科学生/职场人士。书中对回归系数的**经济学含义**的阐释非常到位。比如，当得到一个弹性系数后，作者会引导读者思考这个系数在现实世界中意味着什么，它对政策制定可能有什么影响。这种将统计语言翻译成经济学语言的能力，我认为是衡量一本优秀计量教材的关键标准。此外，对于**多重共线性**和**滞后变量选择**等容易产生混淆的概念，作者采用了对比分析的方法，通过不同的案例展示了这些问题如何显现，以及EViews提供了哪些工具（如VIF值、AIC/BIC准则）来辅助决策。这种对“为什么这么做”的深入探讨，而非仅仅停留在“怎么做”的层面，使得学习效果远超预期，培养了读者批判性地看待模型结果的能力。

评分☆☆☆☆☆

从整体的**学习体验**和**版本更新**的角度来看，这本书也体现了作者的用心。虽然计量经济学的基础理论相对稳定，但软件的迭代速度非常快，老旧的教程往往因为界面或功能变化而失去参考价值。这本书在对EViews软件界面的描述上，明显是紧跟最新版本的，这对于习惯于使用新版软件的学习者来说，是一个巨大的加分项。我个人尤其喜欢它在**附录部分**对于常见统计学概念的快速回顾，对于那些基础有些生疏的读者来说，无需再去翻阅另一本统计学教材，就能迅速将记忆点唤醒。最后，它提供的一系列**实战数据集**的质量也相当高，这些数据往往是经过初步清洗和结构化的，使得读者可以将更多的精力投入到模型构建而非繁琐的数据整理上。总而言之，这本书提供了一个**全流程、高效率**的计量学习路径，从数据导入到报告撰写，它都提供了一个可靠的脚手架，使得即使是零基础的学习者，也能在相对短的时间内，建立起对计量分析的信心和初步的实战能力，是一本非常值得反复研读的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格，用一种非常平实的“讲故事”的方式来阐述复杂的计量经济学概念，这点非常值得称道。它不像某些学术著作那样，语言晦涩、句子冗长，读起来需要反复揣摩。相反，作者的文字非常**口语化且富有条理**，读起来有一种和经验丰富的老师面对面交流的感觉。例如，在解释**异方差性**的危害时，作者没有直接抛出“效率低下”的结论，而是通过一个假设的例子——比如收入和储蓄的关系模型——来生动地说明为什么方差不恒定时，我们的标准误估计会产生偏差，进而影响到假设检验的可靠性。这种场景化的教学，极大地增强了学习的代入感。我发现自己很少需要频繁地回头查阅前文，因为每一步逻辑的衔接都自然流畅。此外，书中对**模型设定的诊断步骤**的描述，简直是教科书级别的规范流程。它清晰地指出了：建立模型→检验假设→诊断残差→修正模型，每一个环节都有对应的软件操作和结果解读，让学习者能够建立起一套系统化的分析框架，避免了在实际操作中“想到哪一步做哪一步”的混乱局面。这种结构上的清晰度，是很多其他教材所不具备的。

评分☆☆☆☆☆

救急用很不错的选择

评分☆☆☆☆☆

救急用很不错的选择

评分☆☆☆☆☆

救急用很不错的选择

评分☆☆☆☆☆

救急用很不错的选择

评分☆☆☆☆☆

救急用很不错的选择