Mostly Harmless Econometrics

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出版者:Princeton University Press
作者:Joshua D. Angrist
出品人:
页数:392
译者:
出版时间:2009-1-4
价格:$35.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780691120348
丛书系列:
图书标签:
  • Econometrics
  • 经济学
  • 计量经济学
  • 计量
  • 经典计量教材系列
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具体描述

The core methods in today's econometric toolkit are linear regression for statistical control, instrumental variables methods for the analysis of natural experiments, and differences-in-differences methods that exploit policy changes. In the modern experimentalist paradigm, these techniques address clear causal questions such as: Do smaller classes increase learning? Should wife batterers be arrested? How much does education raise wages? Mostly Harmless Econometrics shows how the basic tools of applied econometrics allow the data to speak.

In addition to econometric essentials, Mostly Harmless Econometrics covers important new extensions--regression-discontinuity designs and quantile regression--as well as how to get standard errors right. Joshua Angrist and Jörn-Steffen Pischke explain why fancier econometric techniques are typically unnecessary and even dangerous. The applied econometric methods emphasized in this book are easy to use and relevant for many areas of contemporary social science.

* An irreverent review of econometric essentials

* A focus on tools that applied researchers use most

* Chapters on regression-discontinuity designs, quantile regression, and standard errors

* Many empirical examples

* A clear and concise resource with wide applications

《经济学中的实证方法:从理论到实践的严谨探索》 本书并非聚焦于某一本特定的经济学著作,而是旨在为广大读者,特别是经济学专业的学生、研究人员以及对经济学实证分析感兴趣的社会人士,提供一个全面、深入的理论与方法论指导。我们希望通过本书,能够帮助读者构建起坚实的实证经济学知识体系,理解如何将抽象的经济理论转化为可检验的假设,并掌握运用数据解决现实经济问题的科学方法。 核心内容与结构: 全书围绕“从理论到实践的严谨探索”这一主线展开,共分为四个主要部分: 第一部分:经济学理论与实证假设的桥梁 这一部分将首先梳理经济学中一些核心的理论框架,例如微观经济学中的供需模型、博弈论、消费者理论、生产者理论;宏观经济学中的IS-LM模型、新古典增长模型、新凯恩斯主义模型等。我们不会停留在理论的陈述,而是重点探讨如何从这些理论出发,提炼出可以被数据验证的、可操作的实证假设。例如,从“消费者追求效用最大化”这一基本假设,可以引申出“价格上涨会导致需求量下降”的假设,而这是计量经济学研究中经常检验的对象。我们将详细介绍假设的构成要素、如何确保假设的可检验性,以及如何避免模糊或无法量化的表述。同时,也会探讨不同理论范式(如新古典主义、新凯思斯主义、行为经济学等)在实证假设构建上的差异和联系。 第二部分:计量经济学基础与核心模型 本部分是本书的重点,将系统介绍计量经济学研究所需的统计学基础知识以及最常用的计量模型。 统计学基础回顾: 我们将简要回顾概率论、数理统计中的核心概念,如随机变量、概率分布(正态分布、t分布、F分布等)、抽样理论、参数估计(矩估计、最大似然估计)、假设检验(t检验、F检验、卡方检验)等。重点在于强调这些统计概念与经济学实证分析之间的内在联系,例如,我们为何要进行假设检验,t统计量的含义是什么,这些都与经济学研究的结论息息相关。 经典计量模型: 多元线性回归模型(OLS): 这是计量经济学中最基本、最广泛使用的模型。我们将深入讲解OLS的原理,包括系数估计、拟合优度(R²)、标准误的计算,以及OLS的五个基本假定(高斯-马尔可夫假定)。我们将详细分析违反这些假定的情况,如多重共线性、异方差、自相关,并介绍相应的检验方法和纠正方法,如加权最小二乘法、广义差分法等。 虚拟变量模型: 探讨如何将定性变量纳入回归模型,例如对政策干预、区域差异、季节效应等进行量化分析。 时间序列模型: 介绍AR、MA、ARMA、ARIMA模型,以及单位根检验、协整检验等概念,为分析经济时间序列数据提供工具。 面板数据模型: 讲解固定效应模型(FE)和随机效应模型(RE),以及如何处理面板数据中的个体效应和时间效应,这对分析跨地区、跨行业的经济现象至关重要。 模型选择与诊断: 如何根据经济理论和数据特点选择合适的计量模型,以及如何通过残差分析、信息准则(AIC, BIC)等方法对模型进行诊断和评估。 第三部分:实证研究中的挑战与进阶方法 本部分将深入探讨在实际经济学研究中常常遇到的挑战,并介绍解决这些挑战的进阶方法。 内生性问题及其解决方案: 内生性是计量经济学研究中最棘手的问题之一,它源于模型的解释变量与误差项相关。我们将详细阐述内生性的来源(如遗漏变量、测量误差、同时性)、检验方法,并重点介绍解决内生性的主要工具: 工具变量法(IV): 讲解IV的原理、选择工具变量的标准(相关性、外生性),以及两阶段最小二乘法(2SLS)、间接最小二乘法(3SLS)等估计方法。 差分法(Difference-in-Differences, DID): 尤其适用于评估政策或干预的效果,我们将详细介绍DID的逻辑、条件以及在实际应用中的注意事项。 回归不连续设计(RDD): 适用于存在明确阈值或截止点的政策评估。 匹配方法(Matching): 如倾向得分匹配(PSM),用于构建可比的处理组和对照组。 因果推断: 强调在经济学研究中,我们追求的往往是因果关系而非简单的相关关系。我们将探讨因果推断的基本框架,以及上述工具(DID, RDD, IV, Matching)在实现因果推断中的作用。 特设模型(Limited Dependent Variable Models): 针对因变量是二元的(如是否购买)、定序的(如满意度等级)或计数的(如申请次数)情况,介绍Logit模型、Probit模型、Tobit模型、泊松回归模型等。 大数据与机器学习在经济学中的应用: 简要介绍如何利用大数据和机器学习工具(如LASSO、随机森林)来处理海量经济数据,发现潜在规律,并进行预测。 第四部分:研究设计、数据获取与结果解读 本部分将聚焦于实证研究的实践层面,指导读者如何进行严谨的研究设计、有效地获取和处理数据,并准确地解读研究结果。 研究设计: 强调研究问题的界定、理论框架的构建、实证假设的明确。介绍不同类型研究设计(如实验研究、准实验研究、观测研究)的优缺点,以及如何根据研究目标选择最合适的研究设计。 数据获取与处理: 介绍经济学常用的数据来源,如官方统计数据(国家统计局、央行)、调查数据、金融市场数据、网络爬虫数据等。详细讲解数据清洗(缺失值处理、异常值识别)、数据转换(对数变换、差分变换)、变量构建等数据预处理步骤。 软件应用: 介绍主流的计量经济学软件,如Stata、R、Python(及其相关库如statsmodels, pandas, scikit-learn)在数据分析中的基本用法和技巧。 结果解读与报告: 强调如何清晰、准确地解读计量模型输出的各项统计量,并撰写规范的研究报告。讨论如何讨论研究的局限性,以及如何提出政策建议或进一步的研究方向。 本书的特色与价值: 与其他仅侧重于模型推导或技术操作的教材不同,《经济学中的实证方法:从理论到实践的严谨探索》更加注重理论与实践的结合,以及研究的逻辑与严谨性。我们将: 强调“为什么”: 不仅教授“如何做”,更深入解释“为什么这样做的理由”,帮助读者理解每种方法背后的经济学直觉和统计学原理。 注重因果性: 在经济学研究中,识别因果关系是关键。本书将花费大量篇幅讲解如何识别和处理内生性问题,追求可靠的因果推断。 案例驱动: 在讲解每个模型和方法时,将穿插经典的经济学实证研究案例,帮助读者理解理论是如何应用于实际问题的。 批判性思维: 鼓励读者对数据、模型和研究结论保持批判性思维,理解任何研究都有其局限性。 本书的目标是让读者在掌握基本的计量经济学工具后,能够独立设计、实施和评估经济学实证研究,从而更深刻地理解复杂的经济现象,并为政策制定提供有力的证据支持。我们相信,通过对实证方法的严谨探索,经济学能够更好地服务于理解和改善现实世界。

作者简介

Joshua D. Angrist is professor of economics at the Massachusetts Institute of Technology. Jörn-Steffen Pischke is professor of economics at the London School of Economics and Political Science.

目录信息

http://www.mostlyharmlesseconometrics.com/
· · · · · · (收起)

读后感

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比如序的最后一句是: Finally , in the spirit of Douglas Adams‘s lighthearted serial (The Hitchhiker’s Guide to The Galaxy and Mostly Harmless, among others)from which we draw continued inspiration, our companion may have occasional inaccuracies , bu...  

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书是一本好书,但是翻译得太糟糕了。抛开翻译要求信达雅不提,光是简单的公式抄写的错误就很多,看了10页发现了3处错误,而且每处都是对于理解推导过程有用的。还好有英文版的可以对照看,不然的话白白浪费很多时间。 建议如果英语水平不是太差的话,还是去看原版书吧,这个版...  

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本书出色的将OLS,DID, IV, Matching method,Panel data,IV等计量问题进行了阐释;主要解决了random sample的问题,通过准试验等方法,或者CIA.所以这是作者的突出贡献,解决了self-selection and deal with endogenous problem  

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适合做研究的人使用,不适合初学者。 适合做reduced form的人用,这是目前集大成的指南。 对OLS和IV,从方法论到各种应用,讲解极为详细。本书一个很重要的核心观念,就是把所有目前流行的带实验色彩的估计方法,全部放在回归的框架中分析和讨论,包括DID,DD, MATCHING。 没...  

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这本书的作者注定很会操作,爱他的人超多,但我相信,和我一样对这本书极其不肖的也大有人在…… 当年年轻无知,上了门类似APPLIED ECONOMETRIC的课,教材就是这本……看了AMAZON上的评语,一心满心期待,书拿到之后,几个晚上就翻了一遍(作为计量的教材书来说,这本太不严肃...

用户评价

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我一直对那些能够帮助我提升分析能力的书籍充满期待,尤其是那些能够教会我如何科学地、有条理地看待和分析社会经济现象的书。计量经济学,在我看来,就是这样一门能够赋予我们这种能力的学科。我常常被那些看似简单的问题所困扰,比如“为什么这个政策会导致这样的结果?”,或者“如何衡量某个因素对经济增长的影响?”,而计量经济学正是解答这些问题的关键。我希望这本书能够提供一套清晰的方法论,让我能够理解如何在复杂的经济环境中识别因果关系,如何运用恰当的统计工具来检验假设,以及如何解读分析结果并得出有意义的结论。我相信,掌握了这些技能,我将能够更有效地进行学习、研究,甚至在工作中做出更明智的决策。我非常期待这本书能成为我通往更深刻经济学理解之路上的一个重要里程碑。

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我一直对那些能够帮助我们理解现实世界运行规律的书籍情有独钟,特别是那些能够揭示社会现象背后经济动因的著作。经济学,在我看来,就是一门研究人类如何在稀缺条件下做出选择的学问,而计量经济学则是量化分析这些选择和结果的有力工具。我尤其希望能找到一本能够清晰阐述因果关系识别、模型选择以及统计推断等核心计量经济学概念的书籍,并且能够提供一些实际操作的指导。很多时候,我们读到的文献,虽然结论令人信服,但其背后的计量方法却常常让人难以捉摸,不知道作者是如何得出那些令人信服的结论的。所以,如果这本书能够详细讲解如何构建和评估计量模型,如何从观测数据中提取有用的信息,以及如何避免常见的统计陷阱,那将对我非常有价值。我希望能在这本书中找到那种严谨而又充满洞察力的分析方法,从而能够更深入地理解经济学研究的魅力。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的,那种略带复古的插画风格,在如今充斥着极简主义设计的书架上显得格外醒目。我一直对经济学这个领域抱有浓厚的兴趣,尤其是那些能够帮助我们理解复杂社会现象的工具和理论。然而,市面上很多经济学书籍要么过于理论化,要么过于晦涩难懂,读起来总感觉像是在啃一本天书,很难找到那种“豁然开朗”的感觉。所以我一直在寻找一本能够既深入浅出,又能让我切实感受到经济学应用价值的书籍。当我偶然看到这本书的书名时,心中燃起了一丝期待,感觉它可能就是我一直在寻找的那种,能够用一种相对“无害”的方式,来触及经济学核心的著作。那种“Mostly Harmless”的字眼,仿佛在承诺一种温和的学习体验,不会让初学者望而却步,又能展现出经济学理论的魅力。我对书中将如何解释那些看似抽象的经济学概念感到好奇,是否会通过生动的案例,或者是有趣的类比来辅助讲解?我很期待它能带我进入一个更加清晰、更加易懂的经济学世界。

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最近读了一些关于经济学计量方法的书籍,老实说,大多数的深度和专业性都让我感到有点吃力。很多时候,刚开始读的时候还觉得跃跃欲试,但很快就会被那些复杂的公式和推导淹没,最终只能囫囵吞枣,难以真正理解其中的精髓。我一直在思考,有没有哪本书能够更系统地、更有条理地介绍这些计量经济学的基础知识,同时又能保持一种逻辑清晰、易于吸收的风格?我希望它能循序渐进,从最基础的概念讲起,逐步深入到更复杂的模型和应用,让读者能够建立起扎实的理论基础。另外,我也非常看重书籍的实用性,希望能学到一些能够直接应用到实际分析中的方法。毕竟,理论最终是要服务于实践的,如果学到的东西无法转化为解决问题的工具,那价值也会大打折扣。所以,我非常好奇这本书是否能提供一种不同于以往的学习体验,让我能够真正掌握计量经济学的精髓,并自信地将其运用到我的学习和工作中。

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一直以来,我对学术著作的期待,不仅仅在于其内容的深度和广度,更在于其表达的清晰度和逻辑性。经济学,尤其是计量经济学,常常被认为是比较抽象和枯燥的学科,很多相关的教材和读物都充斥着大量的数学公式和统计术语,这使得非专业背景的读者很难入门,也让一些想要深入学习的读者望而却步。我一直在寻找一本能够打破这种藩篱的书籍,它既能保证学术的严谨性,又能以一种更易于理解的方式来阐述复杂的概念。我希望这本书能够提供丰富的案例研究,通过实际数据的分析来展示计量经济学方法的应用,让我们看到理论是如何与现实相结合的。同时,我也期待它能够引导读者掌握一套系统性的分析框架,能够独立地进行经济学研究,并且能够批判性地评估他人的研究成果。那种能够兼顾理论深度和实践指导性的书籍,才是我真正渴望的。

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非技术派,也没看太多的计量书,MHE算是我看过的最受用的了!

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越读越不喜欢......作者的行文风格太随便了... 5年后回来改评价。。其实写的很好,让一堆经济学家的计量知识上了一层楼。但问题在于作者们自己也发现全用rubin那套语句是有问题的。比如如何用rubin framework来写peer effect还是一个未解的问题(2019年),作者们于是使用了计量的老本行—SEM framework。

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大概半个小时翻了一遍。对做empirics的学者而言是本不错的工具书。对做theory的学者而言,在理论过于抽象时可以拿来一读。如果飞机上过于无聊,这本书也适合作为消遣。总体而言,书确实是最近几年难得的好书。不过,相较于过去的那些经典,铺天盖地的正面评价实在有过誉之嫌。

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大概半个小时翻了一遍。对做empirics的学者而言是本不错的工具书。对做theory的学者而言,在理论过于抽象时可以拿来一读。如果飞机上过于无聊,这本书也适合作为消遣。总体而言,书确实是最近几年难得的好书。不过,相较于过去的那些经典,铺天盖地的正面评价实在有过誉之嫌。

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大爱此书。书本身写得好,而且作者显然也是银河系漫游指南的粉 <3 <3

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