具体描述
现代计量经济学：理论、方法与实践 作者： 知名经济学家团队 出版社： 顶尖学术出版社 装帧： 精装，共三卷 页数： 约1800页（三卷合计） 定价： 899元（全三卷） --- 内容概要 《现代计量经济学：理论、方法与实践》是一套权威、全面且深入的著作，旨在为读者构建一个坚实的计量经济学知识体系，并掌握将其应用于现实世界经济问题的尖端工具。本套书并非仅仅停留在基础的回归分析层面，而是系统地梳理了自20世纪中叶以来计量经济学领域的重大突破，特别是那些获得诺贝尔经济学奖的理论贡献，并结合现代大数据和计算能力的提升，探讨了前沿的估计与推断方法。全书结构严谨，逻辑清晰，理论推导详实，同时辅以大量的应用实例和软件操作指南，确保读者能够将抽象的数学模型转化为具体的经济洞察。 本套书由来自世界一流大学的资深学者共同撰写，确保了内容的国际视野和学术前沿性。它不仅是计量经济学专业研究生和博士生的必备教材，也是经济研究人员、金融分析师以及政策制定者手中不可或缺的工具书。 --- 第一卷：基础计量经济学与单方程模型 卷首语： 从经济学理论到可检验的量化模型，本卷为构建坚实的计量基础奠定基石。 核心章节内容： 第一部分：计量经济学的基石 1. 计量经济学的角色与范畴： 探讨计量经济学在现代经济学研究中的定位，区别于纯粹的经济学理论和纯粹的统计学，强调其作为“桥梁”的作用。 2. 线性回归模型的经典假设（CLRM）： 详细阐述高斯-马尔可夫假设（BLUE性质），包括随机误差项的零均值、同方差性（Homoskedasticity）、序列不相关性，以及解释变量的严格外生性（Strict Exogeneity）。 3. 普通最小二乘法（OLS）的推导与性质： 深入分析OLS估计量的数学推导，证明其无偏性、一致性，并结合方差分析（ANOVA）讲解模型的拟合优度 ($R^2$) 的含义与局限性。 第二部分：单方程模型的诊断与修正 4. 异方差性（Heteroskedasticity）的检验与处理： 探讨异方差性的来源（如收入效应、规模效应），介绍怀特检验（White Test）、BP检验等，并详细阐述广义最小二乘法（GLS）和稳健标准误（Robust Standard Errors，如Huber-White）的应用场景与优势。 5. 序列相关性（Autocorrelation）的检验与估计： 针对时间序列数据，讲解自相关对OLS估计效率的影响，介绍Durbin-Watson 检验、Breusch-Godfrey 检验，并深入分析Cochrane-Orcutt、Prais-Winsten 等修正方法。 6. 多重共线性（Multicollinearity）的识别与应对： 分析多重共线性的后果（高方差、参数估计不稳定），介绍方差膨胀因子（VIF）等诊断工具，讨论岭回归（Ridge Regression）作为一种有偏估计方法的引入。 第三部分：虚拟变量与模型设定 7. 虚拟变量（Dummy Variables）的运用： 探讨如何将定性信息纳入回归模型，包括水平效应、斜率效应的交互项设计，以及分段回归分析的构造。 8. 模型设定误差（Specification Errors）： 讨论遗漏重要变量、包含无关变量、函数形式错误（如非线性关系误用线性模型）对估计结果的偏差和不一致性，引入RESET检验。 --- 第二卷：前沿方法与因果推断 卷首语： 计量经济学的核心在于识别和估计经济变量间的真实因果效应，本卷聚焦于如何克服混淆变量和内生性挑战。 核心章节内容： 第一部分：内生性问题与工具变量 1. 内生性的来源： 详尽分析造成内生性的三大主要原因：遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias, OVB）、测量误差（Measurement Error）和同步性（Simultaneity/Reverse Causality）。 2. 工具变量法（Instrumental Variables, IV）： 深入推导两阶段最小二乘法（2SLS）的理论基础，强调有效工具变量的两个关键特征：相关性（Relevance）和外生性（Exogeneity）。 3. 工具变量的有效性检验： 针对工具变量数量与内生变量数量的关系，系统介绍弱工具变量（Weak Instruments）的危害，以及安德森（Anderson）、Sargan/Hansen 检验在高维工具变量设置下的应用。 第二部分：面板数据分析 4. 面板数据模型的优势： 解释面板数据如何控制不可观测的个体异质性（Unobserved Heterogeneity）。 5. 固定效应模型（Fixed Effects, FE）： 详细推导“去均值化”（Within Estimator）的机制，展示其如何消除个体特有的不随时间变化的混杂因素。 6. 随机效应模型（Random Effects, RE）： 阐述RE模型的假设（异质性与解释变量不相关），并介绍检验FE与RE选择的豪斯曼检验（Hausman Test）。 7. 动态面板数据模型： 针对依赖滞后被解释变量的模型，系统介绍Arellano-Bond的差分GMM（DIF-GMM）和Blundell-Bond（System GMM）的估计策略，应对序列相关和内生性问题。 第三部分：因果识别的现代方法 8. 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）： 讲解清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD）的识别策略，强调局部平均处理效应（LATE）的估计。 9. 双重差分模型（Difference-in-Differences, DID）： 详细阐述DID模型的并行趋势（Parallel Trends）假设，并介绍如何通过多时点DID模型和安慰剂检验来增强识别的可靠性。 --- 第三卷：时间序列分析与高级主题 卷首语： 掌握处理时间相关数据结构的高级技术，理解随机过程的预测能力，是现代宏观经济学和金融计量不可或缺的能力。 核心章节内容： 第一部分：单变量时间序列分析 1. 平稳性（Stationarity）与随机游走： 引入随机过程的概念，定义弱平稳和强平稳，并介绍检验单位根（Unit Root）的经典方法：迪基-福勒（DF）检验和增广迪基-福勒（ADF）检验。 2. 自回归移动平均模型（ARMA/ARIMA）： 详细介绍模型的识别（ACF/PACF图）、定阶过程（Box-Jenkins方法），以及模型的稳定性与可逆性条件。 3. 波动率建模： 针对金融时间序列的波动率聚集现象，系统介绍自回归条件异方差模型（ARCH）及其推广的GARCH(p,q)模型，包括EGARCH和GJR-GARCH的非对称效应处理。 第二部分：多变量时间序列与协整 4. 向量自回归模型（VAR）： 讲解VAR模型的建立、脉冲响应函数（IRF）的解释以及方差分解（Forecast Error Variance Decomposition, FEVD），用于分析变量间的动态交互关系。 5. 协整关系（Cointegration）： 阐述非平稳变量间是否存在长期均衡关系的判定，介绍Engle-Granger两步法和Johansen检验，并构建向量误差修正模型（VECM）来描述短期调整。 第三部分：处理效应估计的进阶主题 6. 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 详细介绍如何通过估计处理概率来近似满足选择可比性（Conditional Independence Assumption），以及PSM的各种变体（如Caliper Matching, Kernel Matching）。 7. 合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）： 针对只有少数干预单元的政策评估问题，详细介绍如何构建一个“合成”的对照组，以提供更可信的反事实估计。 附录：计算与应用 软件指南： 提供Stata、R和Python在计量分析中的核心命令集和函数库（如`ivreg2`, `xtabond2`, `statsmodels`）的详细操作示例。 大数据与计量： 探讨高维数据下的正则化估计（Lasso, Ridge）在克服维度灾难中的应用。 --- 本书特色 1. 理论深度与实践广度并重： 理论推导严谨，每一步都有清晰的数学依据；应用实例丰富，涵盖微观劳动经济学、宏观经济预测、金融市场分析等多个领域。 2. 聚焦因果识别： 显著提升了对因果推断（如IV、DID、RDD）的讲解比重，这是当前计量经济学研究的绝对核心。 3. 与时俱进的前沿覆盖： 包含了最新的面板数据估计技术（System GMM）以及处理政策评估问题的SMC方法，确保读者掌握最新的研究工具。 4. 结构清晰的工具书： 三卷本设计，既适合系统学习，也便于研究人员快速查阅特定模型或检验方法的详细原理和操作步骤。 本套书致力于培养读者运用严谨的统计思维和先进的计量工具，发现经济现象的深层联系，并为政策制定提供量化支持的能力。
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