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出版者:首都经贸

作者:廖明球

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2010-8

价格:28.00元

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isbn号码:9787563812875

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计量经济学简明教程 内容提要 本书旨在为初学者提供一个清晰、易懂且实用的计量经济学入门指南。全书结构严谨，内容由浅入深，力求在保持学术严谨性的同时，最大限度地降低理解门槛，使读者能够快速掌握计量经济学的核心概念、基本模型和分析方法。我们着重于理论与实践的结合，通过丰富的实例和清晰的数学推导，帮助读者建立扎实的理论基础，并能独立运用计量工具分析现实世界中的经济问题。 第一部分 计量经济学基础与一元线性回归模型 本部分是全书的基石，为后续高级主题的学习打下坚实基础。 第一章 计量经济学的视角与工具箱 计量经济学是连接经济学理论与现实数据的桥梁。本章首先阐述了计量经济学的基本目标——如何用统计方法检验经济学假说、估计经济参数以及进行经济预测。我们详细介绍了数据类型的重要性，包括截面数据（Cross-sectional Data）、时间序列数据（Time Series Data）和面板数据（Panel Data）的特点、优缺点及适用场景。接着，引入了统计推断的基础概念，如随机变量、抽样分布、中心极限定理和估计量的性质（无偏性、一致性、有效性）。最后，我们概述了回归分析在现代经济学研究中的核心地位。 第二章 一元线性回归模型（SLR）的经典假设与估计 一元线性回归模型是理解计量经济学所有后续扩展的基础。本章深入探讨了经典的“高斯-马尔可夫（Gauss-Markov）”假设体系。我们详细推导了普通最小二乘法（OLS）估计量的求解过程，并清晰阐释了这些估计量在满足古典假设下的最优线性无偏估计量（BLUE）的性质。重点分析了残差的含义和性质，以及如何计算模型的拟合优度，即决定系数 $R^2$ 的经济学和统计学解释。我们还讨论了如何进行参数的统计检验，包括 $t$ 检验的原理和操作步骤。 第三章 一元回归模型的推断与应用 本章聚焦于如何从样本结果推导出总体结论。我们详细讲解了如何构建和解释置信区间，以及如何运用 $t$ 统计量进行双边和单边假设检验。通过具体的经济学案例（如消费函数、工资决定模型），演示如何将理论模型转化为可估计的计量模型，并解释估计系数的经济学含义。此外，我们还讨论了对模型设定误差（如函数形式错误）的敏感性分析，并引入了对离群点（Outliers）和高杠杆点（High-leverage Points）的初步识别方法。 第二部分 多元线性回归模型（MLR）的拓展与挑战 在现实经济分析中，任何经济现象往往受到多个因素的影响。本部分将回归分析扩展到包含多个解释变量的情况，并系统地探讨了OLS方法在面临违背古典假设时所遭遇的主要挑战。 第四章 多元线性回归模型（MLR）的估计与推断 本章将回归模型扩展到 $k$ 个解释变量的情形。我们采用矩阵代数的形式简洁地表达了OLS估计量的解，并重点阐述了多元回归模型的关键优势：在控制了其他相关因素（Ceteris Paribus）的条件下，对特定变量的因果效应进行“净估计”。我们详细讲解了多重共线性（Multicollinearity）的定义、后果以及缓解策略，并介绍了如何使用 $F$ 统计量进行联合显著性检验，以及如何解释修正后的 $R^2$ 和调整的 $R^2$ ($ar{R}^2$)。 第五章 MLR中的异方差性问题 异方差性（Heteroskedasticity）是现实数据中普遍存在的问题，它不会导致OLS估计量有偏或不一致，但会使标准误估计错误，从而导致统计推断失效。本章首先通过具体例子说明异方差性的表现形式和后果。接着，我们介绍了检验异方差性的常用方法，包括图形法、怀特检验（White Test）和BPG检验。核心部分在于讨论矫正异方差性的方法，重点讲解了加权最小二乘法（WLS）的原理及其在特定异方差结构下的有效性，以及在已知或未知异方差结构下使用稳健标准误（Robust Standard Errors）的实用性。 第六章 MLR中的序列相关性问题 序列相关性（Autocorrelation），或称自相关，主要出现在时间序列数据中，指误差项之间存在相关关系。本章解释了序列相关性的来源（如模型遗漏的动态因素），分析了其对OLS估计量的影响。我们详细介绍了检验序列相关性的方法，特别是DW检验（Durbin-Watson Test）和Breusch-Godfrey 检验。随后，我们将重点介绍如何修正序列相关性，包括广义最小二乘法（GLS）在具有一阶自回归误差结构时的应用，以及在存在序列相关性时采用具有稳健性的标准误估计。 第七章 模型的设定误差、内生性与工具变量 本章探讨了计量模型设定中最为关键的内生性（Endogeneity）问题。内生性是导致OLS估计量有偏且不一致的“毒药”。我们系统分析了内生性产生的四大主要原因：遗漏变量偏差（Omitted Variable Bias, OVB）、测量误差、同步性（Simultaneity）以及动态效应。对于遗漏变量偏差，我们运用因果推断的视角进行详细剖析。随后，本章引入了工具变量（Instrumental Variables, IV）方法作为解决内生性的核心工具。我们详细讲解了工具变量的两个核心要求（相关性和外生性），并推导了两阶段最小二乘法（2SLS）的估计过程，强调了有效工具变量选择的重要性。 第三部分 进阶主题与特定数据结构的分析 本部分将回归分析框架应用于更复杂的经济数据结构和特定分析场景。 第八章 虚拟变量与交互效应模型 虚拟变量（Dummy Variables）是计量经济学中用于处理定性信息的关键工具。本章指导读者如何将分类信息（如性别、地区、政策实施年份）纳入回归模型中。我们详细解释了基准组的选择、虚拟变量的解释，以及如何检验不同群体间的回归系数是否存在显著差异。此外，我们还探讨了交互项（Interaction Terms）的引入，用以衡量一个定性变量对定量变量斜率的影响是否随另一变量的变化而变化。 第九章 时间序列分析导论 时间序列数据具有独特的依赖性结构。本章入门时间序列分析的核心概念。我们首先介绍了平稳性（Stationarity）的定义及其重要性，以及如何通过检验（如ADF检验）来确定序列的平稳性。随后，讲解了自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）及其组合模型——自回归移动平均模型（ARMA）。重点将放在如何识别模型的阶数（ACF和PACF图的应用）以及如何估计和检验这些模型的参数。 第十章 面板数据模型 面板数据结合了时间和截面维度，提供了丰富的信息。本章聚焦于如何有效利用面板数据来控制那些难以观测或随时间不变的个体异质性。我们详细比较了混合 OLS 模型、固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）。通过豪斯曼检验（Hausman Test），我们指导读者如何进行FE与RE之间的模型选择，并解释了FE模型在消除不随时间变化的遗漏变量偏差方面的优势。 结论与展望 本书的目的是提供一套完整的、可操作的计量经济学分析框架。掌握这些工具不仅是对经济学理论的量化验证，更是理解和预测宏观与微观经济现象的必备技能。我们鼓励读者将书中所学方法应用于实际数据集中，通过实践巩固知识，不断提升解决复杂经济学问题的能力。

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我一直觉得计量经济学这门学科的最大障碍在于其数学语言的“去人性化”，但这本书的作者显然深谙此道。他非常擅长用类比和视觉化的方式来解释抽象概念。比如，在讲解多重共线性时，他用了几个不同的图示来展示变量之间高度相关时，系数估计的“不稳定”和“摇摆不定”，这种直观的展示比纯粹的数学定义要有效得多。更妙的是，书中穿插了不少关于软件操作的提示，虽然没有直接写代码，但对于读者在使用Stata或R进行实际操作时，如何对应书中的理论步骤，给出了非常及时的提醒和指导。这表明作者不仅仅是在传授知识，更是在培养一个合格的、能上手的应用型学者。阅读体验非常流畅，仿佛有一个经验丰富的导师在你身边，随时准备解答你的疑惑。

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这是一本让人茅塞顿开的书，它不像某些教材那样堆砌公式和晦涩的理论，而是非常注重直觉的培养。作者在讲解每一个模型时，都会先用非常生活化的例子来引出问题，让人立刻就能抓住核心思想。比如在讨论工具变量的时候，他不是一上来就扔出复杂的代数推导，而是先讲一个“找代理人”的故事，非常形象地解释了内生性的根源和解决思路。这种由浅入深的讲解方式，让原本枯燥的计量经济学变得生动有趣起来。我特别欣赏作者在穿插历史背景和实际应用案例时的用心，这不仅让我理解了理论是如何一步步演进的，也让我看到了这些工具在真实世界中是如何被使用的。对于初学者来说，这本书无疑是一剂强心针，它成功地降低了入门的门槛，让学习过程充满了探索的乐趣，而不是被公式吓倒。那些复杂的计量假设，在这里都被拆解成了可以理解的逻辑步骤，读完后感觉自己对经济现象的观察角度都变得更犀利了。

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读完这本书最大的感受是知识的完整性和体系性。它不是零散知识点的堆砌，而是一个非常完整的知识体系的构建过程。作者在章节之间的衔接上做得非常出色，总是能让人清楚地知道我们现在所学的内容，在整个计量框架中处于什么位置，以及它与前后章节的内在联系。例如，在讨论异方差性时，作者会回溯到最小二乘法的效率性假设，然后再引入加权最小二乘法的优势，这种前后呼应的处理方式，极大地帮助了记忆和理解。此外，这本书在对经典计量经济学局限性的讨论上也毫不避讳，它坦诚地指出了在面对非线性关系、样本选择偏差等复杂现实问题时，传统方法的不足，并适时地引导读者去思考更高级的估计方法，显示出一种非常负责任的学术态度。它教会我的不仅是如何运用工具，更是如何批判性地看待工具的适用边界。

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坦率地说，这本书的深度和广度都超出了我的预期，尤其是它在现代计量方法上的处理，非常到位。它并没有止步于基础的OLS回归，而是花了大量的篇幅去深入讲解时间序列分析，特别是VAR模型和协整检验的部分，讲解得层次分明，脉络清晰。很多教材在处理高阶时间序列时总是模棱两可，但这本教程却清晰地指出了每一步的检验依据和模型选择的理由，让人感觉每一步推导都是有坚实基础的。此外，对于面板数据模型的处理，作者也给出了非常实用的操作建议，如何判断固定效应还是随机效应，以及如何处理序列相关性和异方差，这些都是实操中经常遇到的痛点，书中都一一给予了详尽的指导。读完这部分内容，我感觉自己不仅掌握了理论，更重要的是，掌握了解决实际数据问题的“工具箱”，对于后续进行严谨的实证研究大有裨益。

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这本书的写作风格带着一种老派学者的严谨和一丝不苟，但又避免了过度学院化的枯燥。它的逻辑链条极其紧密，你几乎找不到任何可以跳跃的地方。从概率论的基础回顾开始，到线性代数在计量中的应用，再到回归模型的经典假设检验，每一步都铺垫得非常扎实。最让我印象深刻的是它对“假设检验”哲学的探讨。作者不仅仅是教我们如何计算P值，而是深入剖析了零假设和备择假设背后的经济学含义，以及在犯第一类错误和第二类错误时，对研究结论可能造成的影响。这种对统计推断本质的探讨，极大地提升了阅读体验。它迫使读者去思考，我们到底在证明什么，以及我们能多大程度上相信我们所得到的结论。对于想要构建自己独立研究框架的人来说，这种思维训练是无价的。

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