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出版者:Oxford University Press

作者:Erik Biørn

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2016-11-27

价格:USD 90.00

装帧:精装

isbn号码:9780198753445

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• 计量经济学
• 面板数据
• 固定效应
• 随机效应
• 时间序列
• 因果推断
• 微计量经济学
• Stata
• R
• 经济学

《计量经济学：方法与应用》 一、 核心思想与定位 《计量经济学：方法与应用》是一本旨在为读者系统阐述计量经济学核心理论、研究方法及其在实际经济问题中应用的书籍。本书并非一本专注于特定计量模型的研究专著，而是力求构建一个全面、深入且易于理解的计量经济学知识体系，让读者能够掌握分析经济现象、检验经济理论、预测经济趋势的关键工具。 本书的定位在于“方法与应用”的有机结合。它不仅会详细介绍各种计量模型背后的数学原理、统计基础和推导过程，更重要的是，将通过丰富的真实世界案例，展示这些方法如何被有效地应用于解决实际经济学问题。本书的读者对象包括但不限于经济学专业的本科生、研究生，以及对计量经济学感兴趣的社会科学研究者、数据分析师和政策制定者。无论读者是否有坚实的数学或统计学背景，本书都会循序渐进地引导，帮助其建立起扎实的计量经济学功底。 二、 内容结构与重点章节解析 本书的章节设计遵循从基础到高级、从理论到应用的逻辑顺序，力求做到内容连贯，知识递进。 第一部分：计量经济学基础 第一章：引言与计量经济学的基本概念 本章将首先界定计量经济学的概念、研究范畴及其在经济学研究中的重要性。 介绍计量经济学研究的基本步骤，包括经济理论的提出、模型设定、数据收集、模型估计、模型检验和预测应用。 探讨计量经济学研究中可能遇到的挑战，如数据限制、模型误差等。 简要回顾统计学中与计量经济学紧密相关的基本概念，如变量、观测值、概率分布、期望值、方差等，为后续章节的铺垫。 第二章：单方程线性回归模型：理论与估计 这是本书的核心基础章节，将详细讲解最基本、最广泛使用的普通最小二乘法（OLS）估计。 推导OLS估计量的性质，包括其线性性、无偏性、有效性（高斯-马尔可夫定理）。 引入误差项的古典线性回归假设（CLRM），并逐一讲解其含义及重要性，为后续的假设检验和模型诊断奠定基础。 讨论模型设定中的一些基本问题，如变量的选取、函数形式的选择等。 第三章：单方程线性回归模型：假设检验与模型诊断 在第二章的基础上，本章将聚焦于如何检验模型的有效性和假设的合理性。 详细介绍 t 检验、F 检验、卡方检验等参数检验方法，用于检验回归系数的统计显著性、线性约束等。 讲解残差分析，包括残差图的绘制与解读，用于检测模型设定误差、异方差、自相关等问题。 介绍 R-squared 和调整 R-squared 等拟合优度指标的含义和局限性。 讨论模型选择的标准，如何通过信息准则（如 AIC, BIC）等来比较和选择模型。 第二部分：多方程模型与异质性处理 第四章：多重线性回归模型 将回归模型扩展到包含多个解释变量的情况。 讨论多重共线性问题及其对估计结果的影响，并介绍处理多重共线性的常用方法，如变量选择、岭回归等。 讲解在多重回归中进行假设检验的策略。 第五章：异方差问题及其处理 详细阐述异方差的含义、产生原因及其对OLS估计量性质的影响（无偏但不再有效）。 介绍检验异方差的方法，如怀特检验、布洛施-帕甘-锡尔检验等。 讲解处理异方差的几种主要方法，包括加权最小二乘法（WLS）、广义最小二乘法（GLS）以及异方差稳健标准误。 第六章：自相关问题及其处理 深入分析时间序列数据中常见的自相关现象，包括正自相关和负自相关。 讨论自相关对OLS估计量性质的影响，并介绍检验自相关的方法，如杜宾-沃森检验、布洛施-戈弗雷检验等。 讲解处理自相关问题的常用模型，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、ARIMA 模型，以及 Cochrane-Orcutt 迭代法、Praxis 方法等。 第七章：模型设定误差与遗漏变量偏误 本章将系统分析模型设定不当可能带来的问题，特别是遗漏重要解释变量或引入无关变量。 详细阐述遗漏变量偏误的产生机制及其对估计结果的偏性和一致性影响。 介绍检验模型设定误差的方法，如 RESET 检验。 讨论如何通过理论指导和数据探索来避免或纠正模型设定误差。 第三部分：广义线性模型与非线性模型 第八章：虚拟变量模型 引入虚拟变量（Dummy Variables）的概念，讲解如何将其应用于处理定性变量。 讨论虚拟变量的设定方法，包括截距调整和斜率调整。 展示虚拟变量在分析结构性变化、季节性效应、政策评估等方面的广泛应用。 第九章：联立方程模型 介绍经济学中常见的联立方程系统，即多个方程相互关联，解释变量和内生变量交织在一起的情况。 分析联立方程模型与单方程模型的区别，以及直接用OLS估计可能导致的内生性问题。 详细讲解识别（Identification）的概念，即判断模型参数是否可以唯一估计。 介绍两阶段最小二乘法（2SLS）、三阶段最小二乘法（3SLS）等估计方法。 第十章：非线性回归模型 本章将讨论超越线性形式的回归模型，例如指数模型、对数模型、多项式模型等。 介绍如何进行非线性模型的估计，如最大似然估计（MLE）。 讲解如何检验非线性模型的参数显著性。 第十一章：时间序列数据的计量经济学方法（初步） 本章将初步介绍处理时间序列数据的一些基本方法，为后续更深入的时间序列分析打下基础。 介绍平稳性、单位根检验等基本概念。 简要介绍 VAR (Vector Autoregression) 模型。 第四部分：应用案例与进阶主题 第十二章：计量经济学在微观经济学中的应用 通过实际案例展示计量经济学方法在消费者行为分析、生产函数估计、市场结构分析等领域的应用。 可能涉及的案例包括：需求弹性估计、教育对收入的影响、广告支出对销售的影响等。 第十三章：计量经济学在宏观经济学中的应用 通过实际案例展示计量经济学方法在宏观经济变量关系分析、政策效果评估、经济预测等领域的应用。 可能涉及的案例包括：货币政策传导机制、财政政策有效性、通货膨胀预测等。 第十四章：计量经济学在金融学中的应用 通过实际案例展示计量经济学方法在资产定价、风险管理、金融市场波动性分析等领域的应用。 可能涉及的案例包括：CAPM模型的检验、GARCH模型在波动性预测中的应用等。 第十五章：计量经济学在其他社会科学领域的应用 简要介绍计量经济学方法在劳动经济学、环境经济学、发展经济学、政治学等领域的研究范例，展示其跨学科的潜力。 第十六章：软件应用与实证分析 本章将简要介绍目前主流的计量经济学软件（如 Stata, R, EViews）的基本操作和在实现上述模型估计与检验中的应用。 提供一些关于如何进行高质量实证研究的建议，包括数据收集、预处理、模型选择、结果解读和报告撰写。 三、 特色与优势 1. 理论与实践并重： 本书在讲解理论知识的同时，穿插大量来自不同经济学分支的真实世界案例，帮助读者理解理论的实际应用价值，并能独立进行实证研究。 2. 循序渐进的教学设计： 章节之间逻辑严密，内容由浅入深，确保初学者能够逐步掌握计量经济学的复杂概念。 3. 注重方法论： 不仅仅是介绍模型，更侧重于分析模型背后的统计学原理、经济学内涵以及在不同情境下的适用性。 4. 涵盖广泛的应用领域： 通过多个应用章节，展示了计量经济学在解决现实经济问题时的强大能力，激发读者的研究兴趣。 5. 强调模型诊断与选择： 详细讲解如何诊断模型存在的问题，并提供科学的模型选择依据，培养严谨的研究态度。 《计量经济学：方法与应用》旨在成为一本读者在学习和研究计量经济学过程中不可或缺的参考书，帮助读者建立起对计量经济学的深刻理解和实证研究能力。

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我花了大量时间去研究书中对不同估计器性能比较的部分，不得不说，这是全书中最具洞察力的段落之一。它不仅仅是罗列了各种理论结果，而是深入探讨了在现实数据中，不同假设条件被违反时，这些估计器会如何表现，以及我们应该如何诊断和修正这些问题。作者对模型设定的敏感性分析做得尤为到位，清晰地展示了稳健性和效率之间的权衡艺术。这种对“灰色地带”的深入挖掘，远超出了标准教材的深度。我特别欣赏其中关于时间序列截面数据处理时，对异质性（Heterogeneity）的讨论，视角独特且极具前瞻性。它没有停留在单一的固定效应或随机效应上，而是探讨了混合模型、空间计量模型的适用边界，这种对前沿研究动态的紧密跟踪，确保了书本内容的时效性与实用价值。对于希望将理论应用于顶尖学术期刊投稿的读者而言，这种深层次的批判性讨论是无可替代的宝贵财富。

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总的来说，这本书带给我的感受是一种被专业知识全面包裹的充实感。它不仅仅是一本传授技巧的书，更像是一位经验丰富、诲人不倦的导师在身旁指导。最让我印象深刻的是其对“经验法则”和“理论严谨性”之间平衡的把握。书中多次强调，计量经济学的最终目的在于解释世界而非仅仅拟合数据，这种哲学层面的思考贯穿始终。它教会我如何带着审慎的态度去解读结果，警惕那些貌似显著却缺乏经济学支撑的估计。在阅读过程中，我感觉我的计量思维得到了极大的升华，不再满足于表面现象，而是开始主动探究背后的内在机制和潜在的偏误来源。这本书已经成为了我案头常备的参考资料，每当我在处理复杂数据集遇到瓶颈时，翻开它总能找到启发性的视角或可靠的理论支持，这份持续的价值输出，是任何快餐式学习材料都无法比拟的。

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这本书的附录部分，出乎意料地详尽且实用，这常常是很多学术著作容易忽略的“鸡肋”地带。但在此书中，附录简直是另一部微型指南。它详细介绍了使用主流统计软件（如Stata或R）来实现书中讲解模型的具体代码和步骤。这解决了理论与实践之间的巨大鸿沟。我曾遇到过许多理论清晰但不知如何操作的计量书，但这本书完美地弥合了这一点。当我第一次尝试复现书中给出的一个复杂面板模型检验时，清晰的步骤指导让我少走了许多弯路。此外，附录中还收录了对一些复杂推导过程的详细分解，这对于那些想深入理解每一个数学步骤的读者来说，提供了极大的便利。很多时候，正文为了保持流畅性会省略中间步骤，而这些在附录中被充分补全，体现了作者力求“兼顾广度与深度”的良苦用心，极大地提升了这本书的“工具书”价值。

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这本书的封面设计着实引人注目，那种深沉的墨绿色调搭配着烫金的字体，散发出一种古典而又严谨的气息，让人在书店货架上不经意间就会被它吸引。我通常对学术性的著作不太抱有太高的期待值，总觉得它们在装帧上往往过于朴实甚至有些乏味，但这本却是个例外。它给人的第一印象是：这是一本经过精心打磨、内容必然扎实的专业书籍。我翻开扉页，装帧的工艺处理得非常精细，纸张的质感也十分优良，阅读起来触感舒适，对于需要长时间沉浸其中的读者来说，这无疑是一个加分项。尤其是在我们这个数字阅读盛行的年代，一本实体书能做到这种程度的用心，本身就值得称赞。当然，外观只是敲门砖，真正吸引我的还是它散发出的那种专业气质，仿佛在无声地宣告其内容的权威性和深度，让人迫不及待地想要探究其中究竟蕴含了何种精妙的学问。我期待它在排版上也能延续这种高级感，清晰的图表和公式展示，能够有效降低阅读理解的门槛。

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这本书的叙事逻辑构建得极为巧妙，初读之下，我立刻感受到了一种温和但坚定的引导力。它并非那种上来就抛出复杂模型、让读者望而却步的教科书，而是采用了一种循序渐进的教学方法。作者似乎非常理解初学者在面对前沿计量方法时的困惑点，因此在每一章节的开篇，都会用非常生活化、直观的语言来勾勒出研究背景和理论动机。这种“润物细无声”的铺陈方式，极大地缓解了我的阅读压力。举例来说，它引入核心概念时，往往会先用一个实际的经济现象作为引子，然后才将抽象的数学表达引入，使得概念不再是孤立的符号，而是有了鲜活的现实意义。这种处理方式，极大地增强了知识的迁移能力，让我感觉自己不是在死记硬背公式，而是在学习一种解决实际问题的思维框架。这种对教学过程的细致考量，使得即便是那些自认为数学基础略显薄弱的读者，也能找到信心，稳步向前推进。

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