An Introduction to R for Quantitative Economics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Vikram Dayal

出品人:

页数:109

译者:

出版时间:2015-3-19

价格:USD 54.99

装帧:Paperback

isbn号码:9788132223399

丛书系列:

图书标签:

• 教材
• 实证研究
• R语言
• 计量经济学
• 数据分析
• 统计学
• 经济学
• 编程
• 量化经济学
• 金融
• 教程
• 入门

《量化经济学导论》并非一本直接介绍R语言在量化经济学中应用的教材，而是提供了一个独立且完整的量化经济学学习框架。本书旨在为读者建立扎实的理论基础，使其能够深刻理解经济现象背后的量化逻辑，并为日后选择和运用任何计量工具打下坚实的基础。 全书共分为四个核心部分，层层递进，逐步深入。 第一部分：经济学模型与数学基础 本部分侧重于构建读者对经济学模型及其数学表达的认知。我们不从具体的软件工具入手，而是首先强调经济学研究的本质——如何构建模型来抽象和解释现实世界的复杂性。 经济学模型的基本构成： 介绍经济学模型的核心要素，包括变量（内生变量、外生变量）、参数、方程以及模型假定。我们将探讨不同类型的经济学模型，如静态模型、动态模型、优化模型和均衡模型，并分析它们在不同经济领域的应用。 关键数学工具回顾与应用： 详细梳理量化经济学研究所必需的核心数学概念，包括但不限于： 微积分： 导数、偏导数、积分在边际分析、最优化问题中的应用，如效用最大化、利润最大化。 线性代数： 向量、矩阵、行列式、特征值与特征向量等概念，它们在多变量函数求导、方程组求解、协方差分析中的关键作用。 概率论与数理统计基础： 随机变量、概率分布（离散与连续）、期望、方差、协方差、矩等基本概念，为理解计量模型奠定基础。 经济学中的优化问题： 深入讲解拉格朗日乘数法、KKT条件等约束优化技术，展示如何在经济学中处理消费者选择、生产者决策、一般均衡等核心问题。我们将通过具体的经济学例子，例如消费者如何在预算约束下最大化效用，来阐释这些数学工具的威力。 动态模型入门： 介绍动态经济学模型的基本思想，包括时间序列分析的初步概念、差分方程与微分方程在描述经济变量随时间演变中的作用。读者将接触到诸如马尔可夫链、动态规划等概念的引子，为理解更复杂的动态系统打下基础。 第二部分：计量经济学理论核心 在建立了数学和模型的基础后，本部分将聚焦于量化经济学中最核心的领域——计量经济学。我们强调计量经济学的理论框架，而非具体的软件实现。 古典线性回归模型（CLRM）的理论推导： 详细阐述CLRM的设定、基本假设（零条件均值、同方差性、无序列相关等）以及这些假设的重要性。我们将推导普通最小二乘法（OLS）估计量的性质，包括无偏性、一致性、有效性（高斯-马尔可夫定理）。 参数估计与假设检验： 深入讲解OLS估计的原理，以及如何对模型中的参数进行估计。同时，我们将详细介绍假设检验的逻辑和方法，包括t检验、F检验、卡方检验，以及它们在经济学研究中如何用于验证理论假设。 多重共线性、异方差与序列相关问题： 系统性地分析计量经济学中常见的违反正规假设的情形，包括它们的原因、后果以及理论上的应对思路。读者将理解这些问题如何影响估计量的有效性，并初步了解理论上的解决方案。 模型设定与选择： 探讨如何根据经济理论选择合适的模型形式，以及如何通过统计检验来评估模型的拟合优度（如R方、调整R方）和经济意义。我们将讨论遗漏变量偏差、虚假回归等问题。 工具变量法（IV）与面板数据模型简介： 介绍内生性问题的识别与估计的理论方法，如工具变量法的基本思想。同时，简要引入面板数据模型的概念，说明其在处理横截面和时间序列数据时的优势。 第三部分：高级计量经济学主题与前沿 本部分将进一步拓展计量经济学的视野，介绍一些更高级、更贴近现代经济学研究的前沿主题。 最大似然估计（MLE）与广义矩估计（GMM）： 介绍MLE和GMM作为比OLS更具普适性的估计方法，阐述它们的理论基础和适用场景。读者将理解这些方法在处理非线性模型、存在内生性等复杂问题时的优势。 时间序列分析进阶： 深入探讨时间序列模型的理论，包括ARIMA模型、向量自回归（VAR）模型、协整等概念，以及它们在宏观经济分析、金融建模中的应用。 离散选择模型： 介绍Logit和Probit模型等离散选择模型的理论框架，分析它们在研究个体行为决策（如是否购买某种商品、是否接受某种服务）时的应用。 因果推断的理论基础： 深入探讨因果关系识别的挑战，介绍潜在结果框架（Rubin Causal Model）等理论工具，为理解和应用各种因果推断方法（如匹配、回归不连续设计、双重差分法等）打下理论基础。 非参数与半参数方法简介： 简要介绍非参数和半参数计量方法，展示它们在无需严格模型设定即可进行数据分析时的灵活性。 第四部分：经济学模型的前沿应用与挑战 本部分将视角从理论回归应用，探讨量化经济学在不同领域的实际挑战和前沿发展。 特定经济学领域的模型应用（理论视角）： 微观经济学： 市场结构分析、产业组织理论中的模型构建，例如博弈论在竞争策略分析中的应用（理论介绍）。 宏观经济学： 经济增长模型、周期模型、货币政策与财政政策的理论分析。 劳动经济学、金融经济学、发展经济学等： 简要介绍这些领域中典型的量化模型构建思路与研究问题。 数据与模型的关系： 讨论大数据时代对量化经济学研究的影响，以及如何在高维度数据下进行模型选择与推断。 模型评估与稳健性检验（理论层面）： 强调理论层面如何进行模型的稳健性检验，包括敏感性分析、不同模型设定的比较等，确保研究结果的可靠性。 计算经济学入门（概念性）： 介绍计算经济学这一新兴领域，阐述其如何利用计算方法（如仿真、数值求解）来分析复杂经济模型。 经济学研究的伦理与局限性： 讨论量化研究中可能遇到的数据偏见、模型简化带来的误差、以及研究结果的解释与应用中应注意的伦理问题。 《量化经济学导论》是一本为有志于深入理解经济学量化分析的读者精心设计的理论基石。本书回避了对特定软件工具的直接介绍，而是将重心放在了构建读者扎实的经济学模型思维、严谨的数学基础和深刻的计量经济学理论理解上。通过对核心概念的深入剖析和理论推导，本书旨在培养读者独立思考、分析和设计量化经济学研究问题的能力，使其无论未来选择何种分析工具，都能游刃有余，真正做到“以不变应万变”。本书适合作为经济学、金融学、统计学等相关专业本科高年级和研究生阶段的核心参考书，也是所有希望提升自身经济学分析能力的专业人士的理想读物。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容组织上体现了一种前瞻性思维，它没有停留在传统的计量模型上，而是相当有魄力地将一些近年来在计量界备受关注的工具和方法融入了进来。例如，对于因果推断方法的介绍，处理得非常得当，没有直接将读者推入复杂的理论深渊，而是通过巧妙的案例研究，展示了如何运用这些前沿工具来回答那些传统模型难以解决的经济学问题，比如政策评估或项目效果衡量。这种与时俱进的编排方式，让这本书不仅仅是一本“工具书”，更像是一份面向未来的“技能蓝图”。每当学完一个新模块，我都会有一种“豁然开朗”的感觉，仿佛自己的研究工具箱里又多添置了一把锋利的瑞士军刀，可以更灵活、更精确地去剖析复杂的社会经济现象。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，市面上很多声称是“入门”的计量经济学书籍，读起来却像在啃硬骨头，充满了晦涩难懂的术语和假设。然而，这本书却展现出一种罕见的清晰度和逻辑性。它的语言风格介于学术严谨和通俗易懂之间找到了一个完美的平衡点。我特别欣赏作者在解释核心模型识别问题时所采用的比喻和类比，这些抽象的概念经过处理后，变得异常具体和可感。更重要的是，它没有回避那些计量经济学中常见的“陷阱”，比如内生性、多重共线性等问题，而是用一种非常务实的方式来探讨如何识别它们、诊断它们，并给出相应的缓解策略。对于希望未来能独立开展实证研究的人来说，掌握如何处理这些“棘手”的问题是不可或缺的能力，这本书在这方面做得非常到位，让我感觉自己正在从一个被动接受知识的学习者，转变为一个有批判性思维的研究者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排堪称一绝，它似乎深谙如何循序渐进地引导读者构建起完整的知识体系。我拿到这本书时，最先被吸引的是它对数据处理和可视化部分的详尽介绍。在经济学研究中，数据的“干净”和“直观展示”是至关重要的第一步，而这本书恰恰在这方面投入了大量的篇幅。它不仅仅是告诉你“如何做”，更深入地解释了“为什么”要这样做，比如在进行异常值处理或数据转换时，不同的选择会对最终的计量结果产生何种微妙的影响。我发现自己开始对数据质量有了一种前所未有的重视。而且，书中提供的案例数据都紧密贴合现代经济学研究的前沿热点，这使得学习过程充满了活力和现实意义，而不是那种脱离现实的枯燥练习。这种注重“实践检验”的教学方法，极大地提高了我的学习兴趣和知识吸收效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为那些在浩瀚的计量经济学海洋中摸索的初学者量身定做的指南。作者的叙述方式极为平易近人，没有过多地堆砌那些令人望而生畏的数学公式，而是巧妙地将复杂的统计概念与实际的经济学问题紧密结合起来。我特别欣赏它在构建基础知识方面的扎实程度。如果你对回归分析、时间序列或者面板数据模型感到头疼，这本书会像一位耐心的导师，一步步地引导你理解其背后的逻辑和在实际数据中如何操作。它没有止步于理论的阐述，而是非常注重实操性，每一个章节的结尾似乎都能看到一个清晰的操作流程图，让你在读完后能立刻上手。对于我这样背景较为薄弱的学习者来说，这种注重“可操作性”的讲解方式，远比那些只罗列公式的教科书来得实在。它成功地消弭了初学者对编程和统计软件的恐惧感，让学习过程变得流畅且富有成效。

评分☆☆☆☆☆

从排版和设计上看，这本书也着实下了一番功夫，这对于长时间阅读来说至关重要。页边距的处理得当，关键公式和定义都被清晰地用粗体或方框标示出来，使得查找和回顾特定的知识点变得极其方便快捷。我发现自己不再需要反复翻阅厚厚的目录去寻找某个特定的假设条件，因为书中的视觉提示非常有效。此外，贯穿全书的代码示例不仅是可运行的，而且注释得极为详尽，几乎每一个关键步骤都有对应的文字解释，这极大地降低了从理论到实践的转换门槛。这本书的物理体验感很好，拿在手里沉甸甸的，但内容却轻盈流畅，它成功地将一本技术性极强的教材，变成了一本令人愉悦的阅读伙伴，非常适合那些对阅读体验也有一定要求的学习者。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆