具体描述
Over the last few decades, important progresses in the methods of sampling have been achieved. This book draws up an inventory of new methods that can be useful for selecting samples. Forty-six sampling methods are described in the framework of general theory. The algorithms are described rigorously, which allows implementing directly the described methods. This book is aimed at experienced statisticians who are familiar with the theory of survey sampling.
计量经济学导论：从基础到前沿应用 作者： [此处留空，或使用虚构作者名，如：张伟，李明] 出版社： [此处留空，或使用虚构出版社名，如：经典学术出版社] 页数： 约 700 页 ISBN： [此处留空，或使用虚构 ISBN] --- 内容简介 本教材《计量经济学导论：从基础到前沿应用》旨在为经济学、金融学、社会科学以及相关量化分析领域的学生和研究人员提供一个全面、深入且注重实践的计量经济学知识体系。本书不仅涵盖了计量经济学的核心理论和经典方法，更紧密结合当前学术研究和实际数据分析中的热点问题与最新发展，力求在扎实的数学基础与直观的经济学解释之间搭建坚实的桥梁。 本书的结构设计遵循循序渐进的原则，从最基础的统计学回顾开始，逐步过渡到多元回归分析、时间序列模型、面板数据分析等高级主题，确保读者能够稳健地掌握从理论推导到实证检验的全过程。 第一部分：计量经济学的基石与经典线性模型 第一章：计量经济学的视野与数据类型 本章首先界定计量经济学的研究范畴，阐述其在经济学、政策制定与商业决策中的核心作用。我们详细区分了横截面数据（Cross-sectional Data）、时间序列数据（Time-series Data）、面板数据（Panel Data）以及高频数据等不同数据类型的特性、优缺点及其在模型构建上的考量。随后，对概率论与数理统计中的核心概念，如随机变量、期望、方差、大数定律与中心极限定理等进行回顾，为后续的估计与推断奠定必要的数学基础。 第二章：简单线性回归模型（SLR） 这是计量经济学分析的起点。本章深入探讨了双变量回归模型的设定、最小二乘法（OLS）的原理及其数学推导。重点在于理解OLS估计量的高斯-马尔科夫定理（Gauss-Markov Theorem），即为什么在经典线性模型（CLM）假设下，OLS估计量是最佳线性无偏估计量（BLUE）。我们不仅展示了如何进行参数估计，更详细讲解了如何检验模型设定的合理性，包括拟合优度（$R^2$）、参数的显著性检验（t检验）以及模型的整体显著性检验（F检验）。此外，本章也引入了“虚变量”（Dummy Variables）的概念，用以处理分类信息对回归结果的影响。 第三章：多元线性回归模型（MLR）与多重共线性 将模型扩展到包含多个解释变量的情形。本章着重于多重共线性（Multicollinearity）问题。我们将剖析多重共线性对OLS估计量的影响——尽管估计量仍然是无偏的，但其标准误会显著增大，导致估计结果不稳定和推断困难。本章提供了诊断多重共线性的方法（如方差膨胀因子VIF）以及处理策略（如数据收集、变量剔除或岭回归的初步介绍）。同时，本章详细阐述了在MLR框架下，如何进行变量选择、设定检验（如嵌套模型与非嵌套模型的F检验），以及如何解读多变量回归系数的“净效应”。 第二部分：模型设定、违假设与稳健估计 第四章：异方差性：理论、诊断与修正 本章处理OLS假设之一——误差项方差的同质性（Homoscedasticity）被违反时的情况，即异方差性（Heteroscedasticity）。我们将分析异方差性对估计量的影响（仍为无偏但不再是有效），并详细介绍如何使用怀特检验（White Test）或布鲁斯-戈德菲尔德检验等方法进行诊断。针对异方差性，本书重点介绍两种应对方案：加权最小二乘法（WLS）和稳健标准误估计（如White/Huber-White标准误），强调后者在实际应用中的广泛性。 第五章：自相关与序列相关：时间序列数据的挑战 当数据为时间序列时，误差项之间往往存在时间上的依赖性，即自相关（Autocorrelation）。本章系统性地分析了一阶和高阶自回归误差模型（AR(p)）。我们讨论了自相关如何影响OLS估计量的有效性和推断的有效性（t、F统计量失效）。诊断方法包括Durbin-Watson检验和Breusch-Godfrey检验。解决方案包括广义最小二乘法（GLS）和使用HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）标准误估计。 第六章：内生性问题：工具变量法（IV）与因果推断的挑战 内生性是计量经济学中最核心、最难克服的问题之一。本章系统梳理了导致内生性的三大原因：遗漏变量偏差（Omitted Variable Bias, OVB）、测量误差（Measurement Error）和同步性（Simultaneity）。我们深入讲解工具变量法（Instrumental Variables, IV）的理论基础，包括工具变量的选择标准（相关性与外生性）以及两阶段最小二乘法（2SLS）的实施步骤。此外，本章还介绍了Durbin-Wu-Hausman检验，用于判断是否存在必要的工具变量以及IV方法的有效性。 第三部分：超越线性模型：非线性与离散选择模型 第七章：线性概率模型（LPM）及其局限性 当因变量是二元（0或1）变量时，我们尝试使用OLS进行估计，由此产生的线性概率模型（LPM）存在诸多缺陷，包括预测概率超出[0, 1]范围、异方差性严重等。本章以此为引，为引入更先进的离散选择模型做铺垫。 第八章：Logit与Probit模型 本章聚焦于处理二元选择变量的更优方法——Logit和Probit模型。我们详细阐述了它们基于最大似然估计（MLE）的原理，并重点讨论了如何解释非线性的系数——边际效应（Marginal Effects）的计算与解读，这是非线性模型应用的关键。此外，本章也简要介绍了多项Logit模型在处理多于两种选择时的应用。 第九章：计数数据模型 当因变量是计数数据（非负整数）时，如专利数量、事故次数等，泊松回归（Poisson Regression）是首选方法。本章讨论了泊松模型的核心假设（均值与方差相等，即等方差性）及其违背时可能出现的过度分散（Overdispersion）问题，并介绍了负二项分布（Negative Binomial）模型作为替代方案。 第四部分：时间序列计量经济学进阶 第十章：平稳性、单位根与协整 时间序列分析的基石在于平稳性（Stationarity）。本章严格定义了弱平稳和强平稳。我们将深入分析非平稳序列的危害，并介绍单位根检验（Unit Root Tests），如ADF检验和PP检验。对于非平稳序列，本章引入了协整（Cointegration）的概念，解释了格兰杰协整检验和恩格尔-格兰杰两步法，用以识别长期均衡关系。 第十一章：向量自回归模型（VAR）与脉冲响应分析 向量自回归模型（VAR）是分析多个相互依赖的时间序列系统动态关系的强大工具。本章讲解了VAR模型的设定、阶数选择（信息准则AIC/SC）以及格兰杰因果关系检验。核心内容是脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF），它展示了一个变量的冲击如何沿着系统传导并随时间衰减，是宏观经济冲击分析的标准方法。 第十二章：误差修正模型（VECM） 当多个非平稳序列之间存在协整关系时，向量误差修正模型（VECM）是连接短期动态调整与长期均衡关系的桥梁。本章详细阐述了VECM的结构，特别是误差修正项的经济学含义，展示了如何利用该模型来分析系统对长期均衡偏离的调整速度。 第五部分：面板数据分析与微观计量前沿 第十三章：面板数据模型的选择与估计 面板数据结合了时间序列和横截面信息，提供了更丰富的数据结构和控制潜在异质性的能力。本章系统比较了三种主要模型：合并OLS、固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）。重点在于固定效应模型如何通过“组内估计”控制不随时间变化的个体异质性。Hausman检验则被用于指导研究者在FE和RE之间做出选择。 第十四章：面板数据的内生性与动态面板模型 在面板数据中，动态效应（即滞后被解释变量作为解释变量）与个体效应的交互作用会导致严重的内生性。本章将介绍Arellano-Bond的差分GMM（Arellano-Bond GMM）和Blundell-Bond的系统GMM（System GMM）等前沿工具，这些方法在处理面板数据中的动态内生性问题上具有无可替代的优势。 附录：R/Stata/Python 实践指南 本附录提供了使用主流统计软件（R, Stata或Python）实现上述所有模型的实操代码示例和数据导入流程，确保读者能够将理论知识高效地转化为实际的数据分析能力。 --- 本书的特点： 1. 理论与实践并重： 每章均包含详细的数学推导，确保理论基础的严谨性；同时，大量采用现实世界案例和数据（如宏观经济、金融市场、劳动力市场等）进行实证演示。 2. 因果推断导向： 区别于传统的“检验模型是否拟合”的描述性计量，本书将核心聚焦于“如何识别和估计因果效应”，尤其在工具变量法和面板数据模型中进行了深入讲解。 3. 前沿覆盖： 不止于经典（如OLS、ARIMA），还涵盖了Logit/Probit、GMM、协整与VECM等现代计量经济学研究中的常用工具。 4. 强调诊断： 对所有模型设定（如异方差、自相关、内生性）的诊断方法进行详尽介绍，强调“模型诊断优于模型拟合”。
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