计量经济学方法与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国人民大学出版社

作者:巴蒂·H·巴尔塔基

出品人:

页数:411

译者:聂巧平

出版时间:2015-3

价格:58.00元

装帧:平装

isbn号码:9787300205847

丛书系列:经济科学译丛

图书标签:

• 计量经济学
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• 经济
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• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 模型构建
• 数据分析
• 应用经济学
• 金融经济学
• 经济计量模型

《计量经济学方法与应用》—— 深度洞察经济现象的严谨学术之作 本书旨在为读者提供一个全面且深入的计量经济学理论框架和实践指南，帮助理解和分析复杂的经济数据，从而做出更明智的经济决策。计量经济学作为一门连接经济理论与现实数据的桥梁，其核心在于运用统计学和数学工具来检验经济学理论、量化经济关系、预测经济趋势，并评估经济政策的有效性。本书正是以此为宗旨，力求在理论深度和应用广度上达到新的高度。 第一部分：计量经济学理论基石 本部分将从最基本的计量经济学模型——经典线性回归模型（Ordinary Least Squares, OLS）出发，为读者打下坚实的理论基础。我们将详细阐述OLS模型的假设条件，包括误差项的期望值为零、同方差性、无自相关性、解释变量与误差项无关，以及解释变量之间不存在完全多重共线性。这些假设是OLS估计量具有最优线性无偏估计量（BLUE）性质的前提，理解其意义和潜在违反情况至关重要。 在深入讲解OLS的同时，本书将详细探讨这些假设被违反时可能带来的后果，以及相应的修正方法。例如，当出现异方差性时，我们会介绍加权最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）和异方差稳健标准误（Heteroskedasticity-Robust Standard Errors）等解决方案。当存在自相关性时，则会探讨广义最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）和修正的OLS方法（如Cochrane-Orcutt过程）。多重共线性问题也将在本书中得到深入剖析，并提供方差膨胀因子（VIF）等诊断工具以及岭回归（Ridge Regression）等缓解策略。 除了OLS，本书还将引入其他重要的回归模型。我们将详细阐述工具变量法（Instrumental Variables, IV）和两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS），解释其在处理内生性问题（endogeneity）时的原理和应用。内生性，即解释变量与误差项相关的现象，是计量经济学研究中的常见难题，IV和2SLS为解决这一问题提供了强有力的武器。 此外，对于处理非线性关系的经济数据，本书将引入非线性回归模型，并讲解如何使用数值优化方法（如Gauss-Newton算法）进行估计。对于存在滞后效应（lagged effects）的经济现象，我们将深入研究时间序列模型，包括AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）以及ARIMA（季节性自回归移动平均）模型。这些模型在分析宏观经济波动、金融市场动态等方面具有广泛的应用。 本书还将关注面板数据（panel data）的分析方法。面板数据同时包含横截面信息和时间序列信息，能够更有效地控制未观测的个体效应和时间效应，从而提高估计的效率和稳健性。我们将详细介绍固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model），并讨论如何根据数据特性选择合适的模型。 第二部分：高级计量经济学方法与模型 在掌握了基础理论后，本书将进一步拓展到更高级的计量经济学方法和模型，以应对更复杂和更具挑战性的经济问题。 联立方程模型（Simultaneous Equation Models）：许多经济现象并非单向决定，而是相互影响，形成联立方程系统。本书将深入探讨联立方程模型的识别（identification）问题，即能否唯一地估计出模型中的各个方程。我们将讲解识别的两种主要条件：阶条件（order condition）和秩条件（rank condition），并介绍两种常用的估计方法：间接最小二乘法（Indirect Least Squares, ILS）和两阶段最小二乘法（2SLS）。 离散选择模型（Discrete Choice Models）：在现实经济中，许多决策结果是离散的，例如是否购买某个产品、是否选择某份工作等。本书将详细介绍二元选择模型（binary choice models），包括Logit模型和Probit模型。我们将深入分析其概率函数、边际效应的解释，以及模型的估计和检验方法。此外，对于多项选择（multinomial choice）问题，本书还将介绍多项Logit模型和有序Logit模型。 截断回归与删失回归模型（Truncated and Censored Regression Models）：当观测数据受到某种限制时，我们可能需要使用截断回归或删失回归模型。例如，对收入的分析可能只包含收入大于零的个体，这就需要使用截断回归。当因变量的取值被限制在一个区间内（如零到最高值），或者我们只观测到变量在特定范围内的取值时，则需要使用删失回归模型，例如Tobit模型。本书将详细阐述这些模型的原理、估计方法以及系数的解释。 生存分析（Survival Analysis）：在某些经济领域，例如人力资本投资、企业生命周期等，我们关注的是某个事件发生的时间。生存分析提供了一套分析这类“时间到事件”数据的工具。本书将介绍生存函数的概念、Kaplan-Meier估计量，以及Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model），它允许我们分析协变量对事件发生概率的影响。 非参数和半参数计量经济学（Nonparametric and Semiparametric Econometrics）：在模型设定面临挑战时，非参数和半参数方法提供了更为灵活的解决方案。本书将介绍核密度估计（kernel density estimation）和局部多项式回归（local polynomial regression）等非参数方法，它们在不依赖于严格模型形式的情况下估计概率密度函数和条件期望函数。半参数方法则结合了参数模型和非参数方法的优点，例如部分线性模型（partially linear models）。 计量经济学软件的应用：理论的掌握离不开实际操作。本书将在讲解方法的同时，穿插介绍主流计量经济学软件（如Stata, R, Python的statsmodels库等）在实现这些模型时的具体命令和操作流程。通过实际案例的演练，读者可以熟练运用软件解决经济问题。 第三部分：计量经济学在各个领域的应用 本书的另一大特色在于将前沿的计量经济学方法应用于分析现实经济世界的各种现象。我们将选取多个重要的经济学分支，展示计量经济学分析的强大力量。 宏观经济学：我们将分析如何使用时间序列模型来研究经济增长、通货膨胀、失业率的动态变化，并预测宏观经济变量的未来走势。模型的构建将涵盖VAR（向量自回归）、VECM（向量误差修正模型）等，用于分析宏观经济变量之间的相互作用和政策传导机制。 微观经济学：本书将展示如何使用离散选择模型来分析消费者选择行为，例如品牌偏好、产品选择等。同时，我们将探讨如何利用面板数据和截断/删失回归模型来研究劳动力市场问题，如工资决定因素、教育回报率、就业歧视等。 金融经济学：在金融领域，我们将深入分析资产价格的波动性，例如使用GARCH（广义自回归条件异方差）模型来捕捉金融时间序列的波动聚集性。此外，还将探讨如何运用计量经济学方法进行风险管理，如VaR（在险价值）的估计。 发展经济学：本书将讨论如何运用计量经济学方法来分析贫困、不平等、教育和健康等发展问题。例如，如何通过工具变量法来估计教育对收入的影响，解决教育水平可能与潜在生产力相关的内生性问题。 国际经济学：在国际经济领域，我们将分析汇率决定模型，贸易模式的计量经济学解释，以及国际资本流动的驱动因素。 实证产业组织：本书将讲解如何利用计量经济学工具分析市场结构、竞争行为、产品定价策略以及反垄断政策的有效性。 行为经济学：我们将探讨如何将计量经济学方法应用于检验行为经济学理论，例如，如何设计实验或利用自然实验数据来分析非理性决策、禀赋效应、损失厌恶等。 总结 《计量经济学方法与应用》不仅仅是一本教科书，更是一本致力于培养读者独立分析和解决经济问题的能力的“行动指南”。本书力求在严谨的理论阐述和生动的应用案例之间取得平衡，帮助读者理解计量经济学“是什么”、“为什么”以及“如何做”。通过掌握书中介绍的各种方法和工具，读者将能够更深入地理解经济现象背后的规律，更精准地预测经济趋势，并为制定更有效的经济政策提供坚实的实证支持。本书适用于经济学、金融学、统计学、公共政策等相关专业的学生、研究人员以及需要运用经济数据进行决策的实践者。它将成为读者在计量经济学领域探索和研究的宝贵财富。

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与其他同类书籍相比，这本书的实操指导部分做得尤为出色，它不是那种只停留在纸上谈兵的理论汇编。作者似乎非常理解初学者在实际操作中会遇到的各种“拦路虎”。它详细地展示了如何使用主流统计软件来构建模型，从数据清洗到结果解读，每一步都提供了非常详尽的截图和代码示例。更难得的是，它不仅展示了“如何做”，更重要的是解释了“为什么这么做”。比如，在处理时间序列数据时，它对单位根检验和协整性的讲解，配上具体的应用情境，让我立刻明白了这些检验的经济学意义，而不是仅仅记住一个检验的名称。对于那些希望将学到的理论知识迅速转化为实际分析能力的人来说，这本书简直是一份即插即用的操作手册，但其深度远超一般的软件教程，它赋予了操作背后的理论支撑，让人用得安心，分析得自信。

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这本书简直是打开了我的新世界大门！在接触它之前，我对经济学理论的理解总觉得有些飘渺，缺乏扎实的工具支撑。但是，这本书的引入方式非常巧妙，它没有一开始就堆砌复杂的公式，而是通过一系列贴近现实生活的案例，循序渐进地展示了统计工具在经济分析中的强大力量。作者的叙述语言生动活泼，仿佛是在和一个经验丰富的同行交流，而不是在进行枯燥的学术说教。特别是关于模型设定的讨论，深入浅出地剖析了理论假设与实际数据之间的张力，让人真正体会到“实践是检验真理的唯一标准”这句话在量化分析中的具体体现。我尤其欣赏它对假设检验那一章的处理，把原本令人头疼的P值和置信区间讲得清晰明了，看完之后，我甚至愿意主动去尝试用它来分析我自己的数据。这本书的价值不在于教你死记硬背公式，而在于培养一种审慎的、批判性的量化思维，这对于任何想要在经济领域深耕的人来说，都是无价之宝。它不仅是一本工具书，更像是一本思维导图，指引我如何更科学、更严谨地去看待经济现象。

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这本书给我最大的震撼在于其对“数据与理论如何相互印证”这一核心问题的深入探讨。我过去阅读的一些材料，要么过于偏向理论的纯粹推演，使得应用环节变得非常薄弱；要么就是纯粹的软件操作指南，缺乏对方法论深层次的批判性思考。这本书巧妙地找到了一个平衡点。它不仅介绍了主要的估计方法，比如OLS、IV等，更重要的是，它花费大量篇幅讨论了这些方法的适用边界和潜在陷阱。每一次引入一个新的工具，作者都会紧接着提出“什么时候我们不能用这个工具？”以及“如果数据不满足假设，我们该怎么办？”这样的灵魂拷问。这种反向思考的能力，是衡量一个真正研究者水平的关键。阅读过程中，我感觉自己的分析视角被极大地拓宽了，不再满足于跑出一个结果就算完事，而是开始关注模型的稳健性、误差项的异方差、序列相关性等一系列关键细节。这本书无疑是提升实证研究“内功”的一本绝佳教材。

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老实说，我原本以为这类主题的书籍都会是干巴巴的教科书风格，充斥着晦涩难懂的数学推导，读起来让人昏昏欲睡。然而，这本作品却展现出了截然不同的面貌。它在保持学术严谨性的前提下，极大地提升了阅读的流畅度和趣味性。作者在讲解复杂概念时，经常会穿插一些历史背景或者经济学大家的小故事，这不仅丰富了知识的维度，也让抽象的理论有了鲜活的载体。比如，它对内生性问题的阐述，不仅仅停留在定义层面，而是通过几个经典的计量经济学难题进行追溯，展示了前人是如何一步步解决这些瓶颈的。这种叙事手法极大地激发了我的求知欲，让我不再是被动接受知识，而是主动去探索背后的逻辑链条。这本书的排版设计也十分考究，图表清晰直观，使得原本需要反复研读的公式推导过程也变得可以被消化吸收。我强烈推荐给所有对经济数据分析感兴趣，但又害怕被复杂数学吓倒的读者。

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这本书在处理计量经济学中的“前沿和疑难杂症”方面展现了非凡的功力。很多入门书籍往往在讲完经典线性模型后就戛然而止，留下一堆现实世界中常见的数据问题束之高阁。然而，这本书却大胆地将中高级主题融入整体叙事中，使得整个知识体系显得非常完整和连贯。例如，对面板数据模型的深入挖掘，对非线性模型的引入，以及对因果推断最新进展的介绍，都显示了作者紧跟学术前沿的视野。特别是关于工具变量法的论述，它不仅仅满足于介绍双阶段最小二乘法（2SLS），还扩展到了广义矩估计（GMM）的适用场景，这对于有志于进行更深入实证研究的读者来说，提供了宝贵的阶梯。读完之后，我感觉自己已经具备了处理大部分常见经济数据的能力，并且对未来研究中可能遇到的更复杂问题也有了应对的初步思路和方向感，它为我的研究生涯打下了一个坚实且具有前瞻性的基础。

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