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出版者:Addison Wesley

作者:A.H. Studenmund

出品人:

页数:656

译者:

出版时间:2005-06-11

价格:USD 173.33

装帧:Hardcover

isbn号码:9780321316493

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Statistics
• Regression Analysis
• Data Analysis
• Econometric Modeling
• Time Series Analysis
• Panel Data
• Causal Inference
• Applied Econometrics
• Quantitative Methods

经济学实证分析的基石：计量经济学导论 本书旨在为读者提供一个全面而深入的计量经济学基础框架，重点关注理论推导、模型设定、数据处理与实证检验的实际操作。我们将穿越传统计量模型到前沿面板数据分析的广阔领域，旨在培养读者运用严谨的统计工具解决复杂经济学问题的能力。 第一部分：计量经济学的核心基础与线性回归模型 本部分将奠定整个计量经济学分析的基石。我们首先会深入探讨计量经济学在经济学研究中的定位及其研究范式，明确其与纯粹经济理论和统计学的区别与联系。 第一章：计量经济学的视角与数据基础 我们将详细剖析经济学数据的三大主要类型：截面数据（Cross-Sectional Data）、时间序列数据（Time Series Data）和面板数据（Panel Data），并讨论每种数据结构所带来的独特挑战与机遇。随后，我们将介绍描述性统计在初步数据探索中的关键作用，包括均值、方差、协方差、相关系数的计算及其经济学含义的解读。重点会放在理解数据的内在结构如何影响模型选择。 第二章：简单线性回归模型的构建与推断 简单线性回归模型（Simple Linear Regression Model, SLRM）是所有计量分析的起点。我们将详尽阐述普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，从几何意义到代数推导，确保读者对“最小化残差平方和”的内涵有深刻理解。关键在于对误差项（Error Term）的假设——高斯-马尔科夫（Gauss-Markov）假设的系统性介绍，包括其零均值、同方差性、无自相关性等。基于这些假设，我们将推导OLS估计量的最佳线性无偏估计（BLUE）性质，这是使用OLS进行推断的理论依据。最后，我们将学习如何进行假设检验，包括t检验和F检验，以及如何解释回归系数的统计显著性和经济学意义。 第三章：多元线性回归模型的扩展 现实世界的经济现象往往由多个因素共同决定。本章将把分析扩展到多元回归模型（Multiple Regression Model, MRM）。我们将讨论引入多个解释变量时，系数解释的微妙变化，以及多重共线性（Multicollinearity）问题对估计效率和推断稳健性的冲击。本章还将引入虚拟变量（Dummy Variables）的应用，展示如何利用它们来捕捉定性因素（如性别、政策变化）的影响，并探讨交互项（Interaction Terms）在模型中捕捉变量间联合效应的重要性。 第四章：非正常性问题与OLS估计的局限 当OLS的基本假设被违反时，我们的估计结果可能不再具有BLUE性质。本章将系统诊断并处理这些常见问题： 1. 异方差性（Heteroskedasticity）： 讨论异方差的后果（估计量仍无偏但非有效）及其检验方法（如怀特检验）。重点介绍如何使用稳健标准误（Robust Standard Errors）来获得一致且有效的推断，以及加权最小二乘法（WLS）的适用场景。 2. 自相关性（Autocorrelation）： 主要针对时间序列数据，讨论序列相关的后果，并介绍杜宾-沃森（Durbin-Watson）检验。我们将探讨如何使用修正的估计方法来应对这一问题。 第二部分：模型的设定、检验与函数形式的选择 有效的计量分析不仅依赖于正确的估计方法，更依赖于准确的模型设定。本部分将聚焦于如何将复杂的经济理论转化为可操作的计量形式，并评估模型的整体拟合优度。 第五章：函数形式的选择与半对数模型 经济变量之间并非总是呈线性关系。我们将深入探讨如何根据经济理论选择恰当的函数形式，包括：水平-水平、水平-对数（半对数）、对数-水平以及双对数（弹性）模型。对数模型的解释，特别是弹性（Elasticity）和半弹性的精确含义，将被详细阐述。本章还将介绍如何通过残差图和模型设定检验来诊断函数形式是否恰当。 第六章：模型设定误差与样本选择偏差 设定误差（Specification Error）是计量分析中常见的陷阱。我们将区分遗漏重要变量（Omitted Variable Bias, OVB）和包含无关变量（Inclusion of Irrelevant Variables）的后果。OBV是计量经济学中最重要的偏误来源之一，我们将使用理论工具证明其对系数估计的影响。此外，我们将探讨样本选择偏差（Sample Selection Bias）——当样本的形成过程本身依赖于未被观察到的因素时——并介绍如托比特模型（Tobit Model）或赫克曼两步法等处理这类问题的初步思路。 第七章：异方差与时间序列的非平稳性初步 本章对前面对异方差问题的处理进行深化，并引入时间序列分析的基础概念。我们将对比在截面数据和时间序列数据中，异方差带来的不同影响。随后，我们将介绍时间序列数据的基本特性，如平稳性（Stationarity）的概念，以及为什么非平稳性（Non-Stationarity）是时间序列回归中的核心挑战。 第三部分：工具变量法与内生性问题的解决 内生性（Endogeneity）是计量经济学中最棘手的问题之一，它使得OLS估计量具有一致性问题，即得到有偏且不一致的估计。本部分将重点教授解决内生性的核心武器——工具变量法。 第八章：工具变量法（IV）的理论与应用 内生性的主要来源包括遗漏变量、测量误差和同步性（Simultaneity）。我们将系统地介绍工具变量（Instrumental Variables, IV）方法的理论框架，包括如何识别有效的工具变量（相关性与外生性要求）。我们将深入解析两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）的计算步骤及其作为广义矩估计（GMM）特例的地位。本章还将涵盖检验工具变量有效性的重要工具，如森检验（Sargan Test）或哈希莫特检验（Hansen Test），以确保我们使用的工具变量是可靠的。 第九章：面板数据分析的优势与固定效应模型 面板数据结合了截面和时间序列的维度，提供了强大的控制混杂因素的能力。本章首先阐述使用面板数据相对于截面或时间序列分析的优势（如控制个体异质性）。我们将重点介绍如何利用固定效应模型（Fixed Effects, FE）来消除不随时间变化的个体特有效应（如个体禀赋、文化背景等），从而获得更可靠的因果推断。我们还将讨论随机效应模型（Random Effects, RE）及其与FE模型之间的选择标准（如Hausman检验）。 第十章：时间序列分析：平稳性、协整与格兰杰因果关系 本部分将时间序列分析提升到一个新的层次。我们首先会深入学习如何检验时间序列的平稳性（如ADF检验），并讨论非平稳序列的后果。随后，我们将介绍协整（Cointegration）的概念，它解释了看似不相关的非平稳序列之间是否存在长期稳定的均衡关系，以及如何使用恩格尔-格兰杰两步法或约翰森检验来识别这种关系。最后，我们将探讨格兰杰因果关系（Granger Causality）的检验方法，用于判断一个变量在多大程度上可以被用来预测另一个变量的未来走势。 本书旨在为读者提供一套严谨且实用的工具箱，不仅能够理解计量经济学理论的精妙之处，更能将其应用于处理真实世界中纷繁复杂的经济数据，从而做出富有洞察力的实证判断。

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我必须说，这本书在理论讲解的严谨性与实际操作的指导性之间找到了一个绝佳的平衡点。作者在介绍模型时，不仅仅是给出公式，更重要的是解释了这些公式背后的经济学含义，以及在现实世界中它们是如何被解释的。例如，在讲解工具变量法时，作者并没有仅仅停留在数学推导上，而是花了大量篇幅去解释如何寻找有效的工具变量，以及如何判断一个工具变量的有效性。这对于那些想要在自己的研究中运用这些高级方法的读者来说，是至关重要的。我特别喜欢书中的案例研究，它们的选择都非常贴合实际的经济研究热点，而且作者在分析这些案例时，都详细地展示了数据收集、模型选择、结果解释的完整过程。这不仅仅是理论的学习，更是一种思维方式和研究方法的训练。我还在书中看到了关于因果推断的一些内容，这在当今的经济学研究中越来越受到重视，而这本书能够将其融入到计量经济学的框架中进行讲解，着实令人赞赏。它让我明白，计量经济学不仅仅是描述现象，更重要的是揭示事物之间的因果联系，从而为政策制定和理论发展提供坚实的证据。

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这本书给我最大的感受就是它非常“接地气”。作者在讲解每一个模型和概念时，都会引用大量的现实世界中的例子，并且这些例子都非常具有说服力。例如，在讲解虚拟变量的应用时，它不仅仅停留在理论层面，而是举例说明如何利用虚拟变量来分析性别、地域、政策变动等因素对经济变量的影响。这种贴近现实的讲解方式，让我能够更容易地理解抽象的计量概念，并且能够将它们与自己日常接触到的经济现象联系起来。我特别喜欢书中对一些经济学研究的文献进行的梳理和评述，这不仅能够帮助我了解计量经济学在不同领域的应用现状，还能够启发我思考自己未来可以进行的研究方向。而且，作者在讲解一些比较前沿的模型时，比如关于断点回归设计（RDD）或者差分中差分法（DID）的介绍，也做得非常到位，清晰地解释了这些方法的原理、适用条件以及在进行研究时需要注意的关键问题。这让我对这些在因果推断领域非常重要的方法有了初步的了解，并且对未来深入学习它们产生了浓厚的兴趣。

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从这本书的章节安排和内容深度来看，作者显然对计量经济学这门学科有着深刻的理解，并且非常有经验地将知识体系进行了梳理和呈现。在基础回归分析之后，它并没有急于介绍更复杂的模型，而是花费了相当多的篇幅来讲解模型诊断和假设检验。这部分内容在我看来是极其重要的，很多时候，模型结果的可靠性很大程度上取决于我们是否正确地诊断和处理了模型中的各种问题。书中详细介绍了各种诊断图和统计检验方法，并且提供了如何使用统计软件来进行这些操作的说明。这一点对于我这样更偏向于“动手实践”的学习者来说，简直是福音。我不再需要为那些复杂的计算和图表制作而烦恼，而是可以更专注于对结果的理解和解释。而且，作者在讲解这些内容时，都非常注重逻辑的清晰性，一步步地引导读者理解为什么要做这些诊断，以及这些诊断结果意味着什么。这让我能够更加自信地在自己的研究中运用计量经济学方法，并且能够更深入地理解模型结果的含义。

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这本书的魅力在于它提供了一个非常系统且全面的计量经济学学习路径。我发现，在掌握了基本的回归模型之后，作者并没有立刻转向更复杂的模型，而是花了大量的篇幅来讲解模型诊断和模型改进。这部分内容非常关键，因为它能够帮助我们识别模型中的潜在问题，并且找到相应的解决方案。例如，书中关于异方差和自相关的详细讨论，以及如何使用统计软件来检测和纠正这些问题，都给我留下了深刻的印象。此外，作者在讲解面板数据模型时，也做得非常出色。它详细介绍了固定效应模型和随机效应模型的区别、适用条件以及如何进行模型选择。这对于那些需要处理跨时间、跨个体数据的研究者来说，是非常宝贵的指导。我特别喜欢的是，作者在讲解每一个模型时，都提供了丰富的案例研究，并且详细展示了如何使用统计软件进行实证分析。这让我能够更好地理解理论知识，并且能够将学到的方法直接应用到自己的研究中。总而言之，这本书为我提供了一个坚实的计量经济学基础，也为我未来的深入研究打下了坚实的基础。

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读这本书的过程中，我最大的体会就是它非常注重培养读者的批判性思维。作者在介绍每一个模型和方法时，不仅仅是告诉读者“怎么做”，更重要的是告诉读者“为什么这么做”，以及“这样做有什么局限性”。例如，在讲解一些模型时，它会明确指出这些模型的假设条件，并且提醒读者在应用这些模型时要注意这些假设是否在实际数据中成立。这种严谨的态度，让我对计量经济学研究的结论有了更深刻的理解，也让我能够更审慎地对待数据分析的结果。我尤其喜欢书中对于一些常见研究误区的讨论，例如对相关性和因果性的混淆，对统计显著性和经济显著性的区别等。这些讨论都非常有价值，能够帮助读者避免在实际研究中走入误区。总而言之，这本书不仅仅是一本计量经济学的教科书，更是一本能够帮助读者提升研究能力和思维水平的宝典。

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这本书的引入给我一种耳目一新的感觉，它并没有直接跳入那些复杂的统计公式和模型，而是从经济学研究的实际问题出发，循序渐进地引导读者理解计量经济学的重要性以及它在现实世界中的应用价值。作者在开篇就强调了数据在经济分析中的核心作用，以及如何通过计量方法来揭示经济变量之间的因果关系，而不是仅仅停留在表面上的相关性。这一点非常重要，因为在很多非专业人士看来，统计和计量似乎就是数字的堆砌，很容易混淆相关性和因果性。书中对不同类型的经济数据进行了详细的介绍，包括时间序列数据、横截面数据以及面板数据，并且阐述了它们各自的特点和在分析中需要注意的问题。这为后续的学习打下了坚实的基础，让我明白在处理不同类型的数据时，需要选择不同的计量模型和方法。我特别喜欢作者在讲解每一个概念时，都会穿插一些经典的案例研究，这些案例不仅仅是为了说明某个理论，更是为了展示如何将理论应用于实际的经济现象分析，比如分析教育水平对收入的影响，或者探究货币政策对通货膨胀的作用。这些生动的例子，让原本可能显得枯燥的理论变得鲜活起来，也让我更加深刻地体会到计量经济学作为一门“解决问题”的学科的魅力。

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这本书的标题是《Using Econometrics》，我拿到它的时候，就充满了期待，毕竟计量经济学是经济学研究中不可或缺的工具，而“Using”这个词，直接点明了这本书的实用性和侧重点，不是那种纯粹的理论堆砌，而是告诉你如何去运用这些理论。我一直觉得，学习计量经济学最大的难点在于理论的抽象和实证的脱节，很多时候，学了很多模型，推导了很多公式，但一到实际的数据分析，就抓耳挠腮，不知道从何下手。这本书的出现，似乎就是为了解决这个痛点。它的排版和设计也相当用心，阅读起来不会感到枯燥，图文并茂，一些复杂的概念通过图示能够更直观地理解。我尤其欣赏它在每个章节后面都附带了丰富的练习题，而且难度和类型都很多样，有基础的概念巩固，也有需要深入思考和应用的题目，这让我能够及时检验自己的学习成果，并且还能发现自己知识体系中的薄弱环节，然后有针对性地去复习和加深理解。作者的语言风格也很是平易近人，尽管计量经济学本身带有一定的技术性，但他能用比较清晰易懂的方式来解释，避免了使用过多晦涩难懂的专业术语，这对于初学者来说，无疑是非常友好的。总的来说，这本书给我带来了一种“豁然开朗”的感觉，让我对计量经济学的学习充满了信心，也更加期待能够运用书中的知识去解决实际的经济问题。

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这本书的内容组织结构非常合理，由浅入深，循序渐进。在掌握了基本的回归分析之后，它并没有急于引入更复杂的模型，而是花了很多精力来讲解如何评估模型的优劣，以及如何处理模型中的一些潜在问题。例如，在关于模型选择的部分，作者详细介绍了信息准则（如AIC、BIC）的应用，以及如何通过调整模型的复杂度来获得更优的拟合效果。这对于初学者来说，是非常重要的指导。此外，书中关于异方差和自相关的处理，也做得非常细致。它不仅介绍了这些问题的存在和检测方法，还详细阐述了如何通过修正标准误或者采用更合适的模型来解决这些问题。我尤其欣赏的是，作者在讲解这些内容时，都非常注重理论与实践的结合，每一个概念的引入，都会伴随着具体的案例分析和统计软件的操作演示。这让我能够更好地理解理论的实际应用，并且能够将学到的知识直接应用到自己的数据分析中。

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让我印象深刻的是，这本书在讲解基础回归模型时，并没有止步于简单的线性回归，而是非常细致地探讨了多重线性回归的方方面面。它深入浅出地解释了多重共线性、异方差、自相关等常见问题，并且详细阐述了检测这些问题的方法和相应的纠正措施。让我惊喜的是，书中还介绍了如何通过一些统计软件来辅助完成这些检测和纠正，这大大减轻了手动计算的复杂性，也提高了分析的效率。作者在讲解过程中，非常注重逻辑的连贯性，每个概念的引入都与其前后的内容紧密相连，形成一个严谨的知识体系。读这本书的时候，我能够感受到作者在教学上的良苦用心，他似乎总能预见到读者可能遇到的困惑，并且提前给出了清晰的解答。例如，在讲解假设检验的时候，他不仅给出了零假设和备择假设的定义，还详细解释了P值和显著性水平的含义，并且通过图示的方式，生动地展现了拒绝域和接受域的概念。这一点对于我这样对统计概念容易混淆的学习者来说，帮助非常大。总而言之，这本书在基础回归模型部分的讲解，给我打下了非常扎实的理论基础，也让我对如何在实际数据分析中处理模型中的各种“疑难杂症”有了初步的认识。

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这本书的深度和广度都让我感到惊艳。在掌握了基础的回归分析之后，作者并没有停下脚步，而是迅速将读者引向了更复杂的计量模型。例如，在讲解了时间序列分析的基本概念和方法之后，它深入探讨了ARIMA模型、GARCH模型等在金融和宏观经济预测中的广泛应用。这些模型听起来就很“高大上”，但在作者的笔下，却变得易于理解，并且作者还提供了详细的步骤和实例，指导读者如何使用统计软件来实现这些模型的构建和应用。我尤其欣赏的是，书中对于每一个模型的假设条件和适用范围都进行了非常清晰的阐述，这避免了读者盲目套用模型而导致错误的结论。此外，这本书还对面板数据模型进行了详尽的介绍，包括固定效应模型和随机效应模型，并且分析了它们在处理跨时间、跨个体数据时的优势。这些内容对于那些从事微观经济学、产业组织等领域研究的读者来说，无疑是非常有价值的。总的来说，这本书为我打开了一扇通往更高级计量经济学领域的大门，让我看到了计量经济学在解决更复杂、更现实的经济问题中的强大潜力。

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没读完。。。。有种预感，master可能还要被它虐－ －

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doomed to self-taught stats in my life...