Microeconometrics and MATLAB pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford University Press

作者:Abi Adams

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2016-3-7

价格:USD 60.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780198754503

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• Econometrics
• Microeconometrics
• MATLAB
• Econometrics
• Statistics
• Data Analysis
• Modeling
• Quantitative Economics
• Applied Econometrics
• Regression Analysis
• Time Series Analysis
• Numerical Methods

《计量经济学与MATLAB》：开启数据驱动的经济分析之旅 在当今大数据时代，理解和应用复杂经济模型的能力是经济学研究和实践的核心。本书《计量经济学与MATLAB》正是为满足这一需求而生，它不仅深入浅出地讲解了计量经济学中的核心理论和方法，更巧妙地将这些理论付诸实践，通过强大的MATLAB软件平台，为读者提供了一套完整的数据分析和建模工具。本书的目标是赋能经济学专业的学生、研究人员以及任何对量化经济分析感兴趣的读者，让他们能够自信地处理真实世界的数据，并从中提取有价值的见解。 本书的结构设计旨在循序渐进，从基础概念入手，逐步引导读者掌握更高级的计量经济学技术。我们首先会从计量经济学最基本的工具——回归分析——开始，涵盖简单线性回归和多元线性回归的理论基础、假设条件、参数估计以及假设检验。在此过程中，我们将引入MATLAB的编程环境，教会读者如何使用MATLAB的内置函数和编写脚本来实现这些回归模型的估计与分析。读者将学习如何导入、清洗和可视化数据，如何运行回归命令，以及如何解读输出结果。 随着基础的巩固，本书将进一步探讨计量经济学中的常见问题及其解决方案。我们关注异方差和序列相关性等违背经典线性回归假设的情况，并详细介绍如何诊断这些问题，以及如何使用加权最小二乘法、广义最小二乘法等稳健的估计方法来克服它们。MATLAB在这方面也提供了丰富的工具，本书将演示如何利用MATLAB的统计工具箱来检测和处理这些问题。 模型设定问题同样是计量经济学研究中的一个重要环节。本书将深入探讨函数形式的设定，如对数转换、多项式回归等，以及如何通过拉格朗日乘数检验、F检验等方法来检验模型设定是否合理。此外，我们还将讨论滞后变量的引入以及选择合适的滞后长度，这在时间序列分析中尤为关键。 时间序列分析是本书的另一大重点。我们将从平稳性、自相关等基本概念讲起，逐步介绍AR、MA、ARMA、ARIMA模型等经典的单方程时间序列模型。本书将详细阐述这些模型的估计、检验和预测过程，并重点展示如何在MATLAB中实现这些模型的估计和应用，包括如何进行单位根检验、协整检验，如何进行模型诊断和预测。对于更复杂的、具有季节性特征的时间序列，本书也将介绍SARIMA模型，并提供相应的MATLAB实现示例。 除了单方程模型，本书还将触及联立方程模型。我们将解释什么是联立方程系统，为何会出现内生性问题，以及如何通过工具变量法（IV）等方法来处理内生性。本书将详细讲解两阶段最小二乘法（2SLS）的原理和实现，并演示如何利用MATLAB来估计和检验联立方程模型。 对于截面数据和面板数据，本书也将给予充分的关注。在截面数据分析方面，我们将介绍非线性回归模型，例如逻辑斯蒂回归（Logit）和概率比回归（Probit），这些模型在分析离散选择变量时非常有用。本书将展示如何在MATLAB中估计和解释这些模型。在面板数据分析方面，我们将阐述固定效应模型和随机效应模型，并详细讨论如何在MATLAB中实现这些模型的估计和模型选择。 最后，本书还将介绍一些更前沿的计量经济学方法，例如工具变量法的扩展应用，以及非参数和半参数计量经济学方法的基本思想，并介绍如何在MATLAB中进行一些初步的尝试。 贯穿全书的一条主线是MATLAB的应用。我们坚信，理论与实践相结合是掌握计量经济学的最佳途径。因此，本书的每一章节都包含了丰富的MATLAB代码示例，这些代码不仅清晰地展示了如何实现所介绍的计量经济学方法，而且具有很高的实用性和可扩展性。读者可以通过运行和修改这些代码，亲身体验数据分析的过程，加深对理论的理解，并能够将其应用于自己的研究项目。本书还将提供一些关于MATLAB编程技巧的指导，帮助读者更高效地利用这一强大的软件工具。 《计量经济学与MATLAB》不仅仅是一本教材，更是一位循循善诱的导师，一位得力的数据分析助手。无论您是初学者，还是希望提升计量经济学技能的研究者，本书都将为您提供坚实的基础、实用的工具和清晰的路径，助您在数据驱动的经济分析领域取得成功。通过本书的学习，您将能够更加自信地运用计量经济学工具解决实际经济问题，从海量数据中挖掘出宝贵的洞察，为决策提供科学的依据。

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这本书的索引做得倒是相当详尽，如果你需要快速定位某个特定估计量的渐近性质，翻起来倒是方便。然而，这种对深度而非广度的偏执，导致书中对应用案例的展示显得非常单薄和程式化。每一个模型后面紧跟着的都是一个几乎完全虚拟化的“张三李四”的经济行为例子，它们的存在似乎仅仅是为了匹配公式的结构，而非真正地反映经济学研究的复杂性。我更期待看到作者能用更贴近现实的、来自真实研究中的数据集来阐释这些工具的威力。这本书的文字风格非常干燥、客观，几乎没有一丝幽默感或引导性的口吻，通篇都是陈述句和条件句，这让长时间阅读变得异常枯燥，像是在进行一场漫长的听证会，你需要极强的自律性才能坚持下去，否则意识很容易就飘到九霄云外。

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关于这本书的“厚度”，我必须承认，它确实很有分量——物理上和概念上都是。但令我感到略微遗憾的是，在现代计量经济学飞速发展的今天，对于一些新兴的、基于计算密集型的方法（比如高维数据的处理或某些非参数估计的最新进展）的介绍，似乎更新得不够及时。它更像是在巩固经典计量经济学的基石，而对前沿的探索则显得有些保守。我花了不少时间去对照书中的某些假设和现代软件实现中的默认设置，发现两者之间存在着微妙的代差。这本书无疑是一部坚实的参考书，能够帮你打下扎实的理论基础，但如果把它当作获取最新计量技术热点的窗口，那可能就要让你失望了，它更像是一座宏伟的纪念碑，纪念着过去几十年的辉煌成就，而非面向未来的航标。

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这本书的封面设计简直是视觉上的挑战，那种冷峻的蓝绿色调配上密密麻麻的数学公式，第一眼望过去就让人感觉像是直面了一堵数据的高墙。我花了整整一个下午才勉强把它从堆积如山的旧书里翻出来，那厚重的纸张带着一股陈旧的油墨味，似乎在无声地宣告着它内容的严谨与……难以亲近。拿到手的时候，我的期望值其实挺高的，毕竟“计量经济学”这个名字本身就充满了现代经济分析的魅力，但在翻开前几页后，我立刻意识到这绝不是一本能让人轻松消遣的读物。那些抽象的符号和证明过程，即便是对于有一定基础的人来说，也像是在阅读一篇需要反复推敲的哲学论著。我尤其好奇它是如何处理时间序列数据的，但从目录的布局来看，我预感这会是一场与收敛性和一致性检验的漫长拉锯战。这本书的体量决定了它更像是图书馆里的一件重型工具，而非茶几上的伴读，它需要你全神贯注、心无旁骛地去‘啃’，少了点轻松，多了分敬畏。

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我注意到书中对某些经典计量模型（比如面板数据分析）的处理方式，显得有些过于侧重理论的完备性，而对实际操作中的“小窍门”和常见的“陷阱”挖掘不够深入。举个例子，当讨论到异方差性时，它详尽地阐述了各种修正方法的数学原理，但对于在真实世界数据集中如何高效地识别出特定来源的异方差，以及不同修正方法在计算速度和稳健性上的实际权衡，介绍得就比较保守了。这使得我在尝试将其理论知识转化为可操作的代码时，总感觉缺少了一层临门的“实战经验”。它更像是一位理论大师的著作，逻辑严密无可指摘，但少了一点烟火气，少了一点对处理那些“脏数据”时常见的妥协与智慧。阅读这本书，你会觉得自己正在学习一门完美的学科，但现实世界中的计量往往是充满妥协的艺术。

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这本书的排版风格可以说是“极简主义”的极致体现，白边留得非常少，内容几乎要溢出纸面，这大概是出版商试图在有限的空间里塞入尽可能多的知识点的结果吧。我尝试着在阅读过程中做些笔记，但很快就放弃了，因为几乎每一个段落都充满了关键信息点，你稍微走神，就可能错过一个至关重要的前提假设或是边界条件。最让我感到头疼的是，它对前置知识的依赖性极强，仿佛作者默认读者已经对高等概率论和线性代数了如指掌，很多基础概念只是轻描淡写地带过，然后便一头扎进了复杂的模型推导。我甚至怀疑作者是不是故意将某些步骤省略，以鼓励读者去查阅那些更深奥的教科书。这本书更像是一本给博士生准备的参考手册，它不会温柔地引导你，而是直接将你扔到深水区，看你如何自救。对于初学者来说，这无异于一场知识的“冷水澡”，虽然清醒，但过程无疑是痛苦的。

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入门matlab的小手册

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对于完全不会编程的dummy来说，还是不错的。虽然我觉得有几个地方的程序可能写错了。当然里面要是教一下怎么做blp就更好了。

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