Econometrics, Vol. 1 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:The MIT Press

作者:Dale W. Jorgenson

出品人:

页数:577

译者:

出版时间:2000-05-01

价格:USD 70.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262100823

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Statistics
• Regression Analysis
• Time Series Analysis
• Data Analysis
• Mathematical Economics
• Econometrics Theory
• Quantitative Economics
• Applied Econometrics
• Modeling

计量经济学：第一卷——理解经济世界的强大工具 引言 在理解我们周围日益复杂的经济现象时，精确的分析工具至关重要。本书《计量经济学：第一卷》旨在为您提供一套严谨且实用的方法，帮助您深入洞察经济规律，解析数据背后的奥秘，并最终做出更明智的经济决策。计量经济学，作为经济学与统计学、数学的交汇点，提供了一种将经济理论转化为可检验命题，并利用实际数据进行验证的强大框架。本书将循序渐进地引导您掌握这一学科的核心概念、基本模型及其在现实世界中的广泛应用。 第一部分：计量经济学导论与数据基础 本部分将为读者构建计量经济学学习的坚实基础。我们将从计量经济学的基本概念入手，阐明其在经济研究中的核心地位和独特价值。您将了解到计量经济学如何超越纯粹的理论推演，通过实证检验来验证经济学原理，并发现新的经济规律。 我们将深入探讨计量经济学研究中所依赖的各类经济数据。这包括： 横截面数据 (Cross-sectional Data): 捕捉特定时间点上，不同个体（如家庭、企业、国家）的经济状况。我们将学习如何处理和分析这类数据，例如对不同地区居民消费水平的比较，或不同公司盈利能力的分析。 时间序列数据 (Time Series Data): 记录同一经济变量在不同时间点的数值。这对于理解经济的动态变化至关重要，例如分析通货膨胀率随时间的变化趋势，或预测股票市场的未来走势。我们将探讨时间序列数据特有的挑战，如自相关性。 面板数据 (Panel Data): 结合了横截面和时间序列数据的特点，同时观测多个个体在多个时间点的经济行为。面板数据能提供更丰富的信息，帮助我们控制个体效应和时间效应，从而更准确地估计经济关系。我们将学习如何利用面板数据来研究教育水平对收入的影响，或者不同政策对企业绩效的作用。 此外，本部分还将强调数据的重要性。理解数据的来源、质量和潜在偏差是进行可靠计量经济学分析的前提。我们将讨论数据收集、清洗和初步描述性统计分析的方法，为后续的模型构建奠定基础。 第二部分：一元线性回归模型——构建经济学的基础框架 本部分是计量经济学学习的核心，我们将聚焦于计量经济学中最基本也最强大的模型——一元线性回归模型。这个模型提供了一个简单而直观的框架，用于描述一个变量（被解释变量）如何受到另一个变量（解释变量）的线性影响。 模型设定与理论基础: 我们将从经济学理论出发，说明为何要设定线性关系。例如，经济学理论可能预测教育年限的增加会线性地提高个人收入。我们将讨论模型的假设条件，理解为何这些假设对于模型有效性的重要性。 普通最小二乘法 (Ordinary Least Squares, OLS): 这是估计线性回归模型参数的最常用方法。我们将详细介绍 OLS 的原理，即如何找到使误差平方和最小的回归系数。通过直观的图示和数学推导，您将清晰地理解 OLS 如何“拟合”数据。 参数的解释与性质: 一旦模型被估计出来，我们将学习如何解释回归系数的含义。例如，一个单位的解释变量变化会引起被解释变量多少的变化。我们将探讨 OLS 估计量的优良统计性质，如无偏性、一致性等，理解为何 OLS 是统计学上的一种“好”的估计方法。 拟合优度与统计推断: 我们将引入决定系数（R-squared）等指标来衡量模型的拟合优度，评估模型对被解释变量变异的解释能力。更重要的是，我们将学习如何进行统计推断。这意味着我们将学习如何检验回归系数的统计显著性，即判断解释变量是否真的对被解释变量有显著影响，以及如何构建置信区间来估计真实系数的可能范围。 通过对一元线性回归模型的深入学习，读者将掌握分析两个变量之间关系的基石方法，为理解更复杂的经济现象打下坚实基础。 第三部分：多元线性回归模型——揭示经济变量间的复杂联系 现实世界中的经济现象往往受到多个因素的影响。因此，本部分将将分析的视野扩展到多元线性回归模型，即一个被解释变量与两个或多个解释变量之间的线性关系。 模型拓展与直观理解: 我们将解释为何需要引入多个解释变量。例如，个人收入不仅取决于教育年限，还可能受到工作经验、行业、所在地区等多种因素的影响。我们将通过增加解释变量来构建更全面、更精确的模型。 OLS 在多元回归中的应用: OLS 方法同样适用于多元线性回归模型的参数估计。我们将学习如何用 OLS 同时估计多个回归系数，并理解每个系数的含义，即在控制了其他解释变量的影响后，该解释变量对被解释变量的边际效应。 多重共线性及其处理: 当解释变量之间存在高度线性相关时，会产生多重共线性问题。这将导致估计量的方差增大，模型变得不稳定。本部分将深入分析多重共线性的危害，并介绍识别和处理这一问题的方法，如剔除变量、岭回归等。 模型选择与检验: 在包含多个解释变量时，如何选择最优的模型组合变得至关重要。我们将学习各种模型选择准则，如调整 R-squared (Adjusted R-squared)、AIC、BIC 等，帮助读者找到既有解释力又不过拟合的模型。此外，我们还将学习如何检验模型整体的显著性（F检验），以及如何对特定的解释变量进行 t 检验。 通过掌握多元线性回归模型，读者将能够更全面、更深入地分析经济变量之间的复杂相互作用，构建更贴近现实的经济模型。 第四部分：回归模型的扩展与改进 尽管线性回归模型是计量经济学的基石，但许多经济现象并不完全符合线性假设，或者存在一些特殊的情况需要更精细的建模方法。本部分将介绍一些重要的模型扩展和改进技术，以应对更广泛的经济问题。 定性变量的处理 (Dummy Variables): 许多经济变量是定性的，例如性别、地区、政策类型等。我们将学习如何将这些定性变量转化为数值型的虚拟变量（Dummy Variables），并将其纳入回归模型中，以量化这些定性因素对被解释变量的影响。例如，我们如何分析男性与女性的工资差异，或者不同教育政策对学生成绩的影响。 异方差性 (Heteroskedasticity) 的检测与处理: 异方差性指的是在回归模型中，误差项的方差不是恒定的。这会导致 OLS 估计量虽然无偏，但不再是最小方差的，并且统计推断失效。我们将学习如何检测异方差性的存在，并介绍如何使用异方差稳健的标准误 (Heteroskedasticity-Robust Standard Errors) 来进行可靠的统计推断，以及何时需要进行模型修正。 自相关性 (Autocorrelation) 的检测与处理: 自相关性主要存在于时间序列数据中，指的是误差项之间存在相关性。这同样会导致 OLS 估计量的效率降低和统计推断失真。我们将学习如何检测自相关性，例如使用 Durbin-Watson 检验，并介绍相应的处理方法，如广义最小二乘法 (Generalized Least Squares, GLS) 或 ARMA 模型。 非线性关系的处理: 并非所有的经济关系都是线性的。我们将简要介绍如何通过变量变换（如对数变换、平方项）来捕捉非线性关系，或者介绍一些基本的非线性模型。 通过学习这些扩展和改进技术，读者将能够处理更复杂的经济数据和现象，构建更鲁棒、更有效的计量经济学模型。 结论 《计量经济学：第一卷》是一本面向广泛读者的著作，无论您是经济学专业的学生、研究人员，还是对经济现象充满好奇的从业者，本书都将为您提供一套扎实的计量经济学知识体系。本书的目标是让读者不仅能够理解计量经济学的基本原理和方法，更重要的是能够独立运用这些工具去分析现实世界中的经济问题，从而提升您的分析能力和决策水平。计量经济学是一门实践性极强的学科，我们鼓励您在学习过程中积极动手实践，利用真实数据进行模型估计和检验，这将是掌握计量经济学最有效的方式。本书的旅程只是一个开始，愿它能点燃您对经济世界探索的无限热情。

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