Intermediate Statistics and Econometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Mit Pr

作者:Poirier, Dale J.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:708.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780262161497

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Statistics
• Econometrics
• Intermediate Level
• Regression Analysis
• Statistical Inference
• Mathematical Economics
• Data Analysis
• Quantitative Methods
• Applied Econometrics
• Time Series Analysis

《统计学与计量经济学：进阶理论与应用》 本书旨在为读者提供一套系统而深入的统计学和计量经济学知识体系，强调理论的严谨性与实践的应用性相结合。本书内容涵盖了从基础统计概念到复杂计量经济模型的广泛主题，旨在帮助读者建立扎实的理论基础，并熟练掌握运用这些工具分析现实世界经济问题的能力。 第一部分：统计学基础回顾与深入 在深入探讨计量经济学之前，我们首先需要牢固掌握统计学的核心概念。本部分将对描述性统计和推断性统计进行系统性的回顾，并在此基础上进行拓展。 描述性统计进阶： 除了基本的均值、中位数、众数、方差和标准差，我们将深入探讨偏度和峰度等高阶矩，理解它们如何更全面地刻画数据分布的形状。我们会研究不同类型数据的可视化方法，如箱线图、小提琴图，以及如何利用它们识别异常值和数据模式。此外，本书将详细介绍百分位数、四分位数等分位数统计量，以及它们在数据分组和分布分析中的作用。对于时间序列数据，我们将引入自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的概念，为后续的时序模型分析奠定基础。 概率论基础与进阶： 本部分将系统梳理概率的基本公理、条件概率、独立性等核心概念。我们将深入研究各种重要的概率分布，包括离散分布（如二项分布、泊松分布）和连续分布（如均匀分布、指数分布、伽马分布、卡方分布、t分布、F分布）。对于随机变量的期望、方差、协方差和相关系数，我们将进行更细致的推导和理解。重点将放在多维随机变量及其联合分布、边缘分布和条件分布。中心极限定理的证明及其在统计推断中的核心作用将被深入剖析，并介绍大数定律在样本统计量收敛性方面的意义。 参数估计的理论与方法： 本章将详细介绍点估计和区间估计的原理。我们将深入讲解最大似然估计（MLE）的原理、性质（如一致性、渐近无偏性、渐近有效性）及其求解方法。同时，会介绍矩估计法（Method of Moments）及其与MLE的比较。在区间估计方面，我们将详细推导各种参数的置信区间，包括均值、方差、比例等，并探讨不同样本量和分布假设下的区间构造方法。理解置信区间的含义及其在统计推断中的局限性也是本部分的重要内容。 假设检验的原理与实践： 本章将系统性地介绍假设检验的基本框架，包括零假设（H0）和备择假设（H1）的设定，检验统计量的构造，以及p值和显著性水平的含义。我们将详细讲解第一类错误（Type I error）和第二类错误（Type II error）的概念，以及功效函数（Power function）的含义。本书将详细介绍各种常见的假设检验方法，包括t检验（单样本、配对样本、独立样本）、卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）、F检验（方差齐性检验）等，并指导读者如何根据数据类型和研究问题选择合适的检验方法。 第二部分：计量经济学理论与模型 在坚实的统计学基础上，本部分将重点聚焦于计量经济学的核心理论和模型，介绍如何运用统计工具分析经济数据，检验经济理论，并进行经济预测。 经典线性回归模型（CLRM）的深入剖析： 本章将从最基础的简单线性回归模型开始，详细讲解模型设定、参数的OLS（Ordinary Least Squares，普通最小二乘法）估计原理、性质（如无偏性、有效性）及推导。我们将深入研究OLS估计量的方差-协方差矩阵，以及对回归系数进行假设检验（t检验、F检验）和构建置信区间的方法。在多重线性回归模型中，我们将重点关注多重共线性（Multicollinearity）问题，探讨其产生原因、识别方法（如方差膨胀因子VIF）以及解决策略。此外，异方差（Heteroskedasticity）和自相关（Autocorrelation）是CLRM的两个关键违反而假设，本章将详细阐述它们的定义、检测方法（如Breusch-Pagan检验、Durbin-Watson检验）以及对OLS估计量性质的影响。最后，我们将介绍如何通过加权最小二乘法（WLS）或稳健标准误（Robust Standard Errors）来解决异方差和自相关问题，从而获得有效的估计量和正确的统计推断。 模型设定与变量选择： 本章关注实际建模过程中至关重要的模型设定问题。我们将讨论函数形式的选择，如线性、对数、二次形式以及它们在经济学中的解释。虚拟变量（Dummy Variables）的应用将被详细介绍，包括其如何处理分类变量、季节性因素以及结构性变化。例如，我们还会探讨交互项（Interaction Terms）的引入，以捕捉变量之间的联合效应。模型选择的准则，如调整后的R方（Adjusted R-squared）、赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），以及它们在模型比较中的作用将被深入讲解。 非经典线性回归模型的扩展： 在CLRM的基础上，本章将介绍更复杂的模型，以应对现实经济数据中的各种挑战。 工具变量（Instrumental Variables, IV）法： 当内生性问题（Endogeneity，即解释变量与误差项相关）存在时，OLS估计量将产生偏误且不一致。本章将详细讲解工具变量法的基本原理，包括内生变量、工具变量和外生变量的定义，以及两阶段最小二乘法（2SLS）的估计过程。我们将深入分析工具变量法的识别条件（Relevance and Exogeneity）以及弱工具变量问题。 联立方程模型（Simultaneous Equation Models, SEM）： 在经济学中，许多变量之间存在相互作用，形成联立方程系统。本章将介绍联立方程模型的结构，并重点讲解估计方法，如间接最小二乘法（ILS）和两阶段最小二乘法（2SLS）在SEM中的应用。我们将深入探讨模型的识别问题，区分恰好识别（Just-identified）和过剩识别（Over-identified）方程。 面板数据模型（Panel Data Models）： 面板数据同时包含截面信息和时间序列信息，能够更有效地控制个体效应和时间效应。本章将详细介绍固定效应模型（Fixed Effects Model, FEM）和随机效应模型（Random Effects Model, REM）的原理、估计方法（如LSDV、GLS）以及模型选择的检验（如Hausman检验）。我们将讨论面板数据中可能存在的异方差和自相关问题，并介绍相应的处理方法。 时间序列分析基础： 本章将引入时间序列数据的基本概念，包括平稳性（Stationarity）、白噪声过程（White Noise Process）等。我们将介绍自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型，并重点讲解ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型的设定、估计和诊断。自相关和偏自相关的概念将被重新审视，并用于模型识别。 模型的诊断与选择： 即使模型设定和估计完成，也不能忽视对模型进行诊断。本章将重点介绍残差分析（Residual Analysis），包括残差图的解读、同方差检验、自相关检验（如Breusch-Godfrey检验）。我们将进一步探讨模型选择的原则，包括理论依据、统计检验以及经济意义的综合考量。 超越线性回归： 本章将简要介绍一些更高级的模型，为读者提供进一步学习的入口。 离散选择模型（Discrete Choice Models）： 对于因变量为分类变量（如二元选择、多元选择）的情况，我们将介绍Logit模型和Probit模型的原理、估计（如MLE）和解释。 模型不确定性与模型平均： 在存在多个可能模型的情况下，如何进行最优的模型选择和推断将是本章的讨论重点。 第三部分：计量经济学应用与实证研究 本部分将理论与实践紧密结合，通过具体的经济学问题，展示如何运用计量经济学工具进行实证分析，并解读研究结果。 实证案例分析： 本章将精选一系列具有代表性的经济学研究领域，如宏观经济分析、微观经济行为、金融市场研究、劳动经济学、环境经济学等。每一个案例都将详细展示研究问题的提出、相关理论的梳理、数据的收集与处理、模型的构建与估计、以及结果的解释和政策含义的讨论。我们将引导读者理解如何将理论模型转化为可操作的计量模型，并从数据中提取有价值的信息。 软件应用与数据处理： 尽管本书侧重理论，但理解并掌握至少一种计量经济学软件（如Stata, R, EViews, Python等）的操作是至关重要的。本章将提供一些关于数据管理、模型估计、结果展示等方面的基础指导，并鼓励读者在实践中学习和应用。 前沿研究方向展望： 简要介绍一些当前计量经济学研究的热点领域，如因果推断（Causal Inference）的最新进展（如倾向得分匹配、双重差分法）、机器学习在计量经济学中的应用、结构计量经济学等，以激发读者的学习兴趣和研究潜力。 本书的编写力求逻辑清晰、循序渐进，既注重数学推导的严谨性，又不失概念解释的直观性。我们相信，通过对本书内容的深入学习和实践，读者将能够掌握分析复杂经济现象的强大工具，为未来的学术研究或职业发展奠定坚实的基础。

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