计量经济学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:林清泉 编

出品人:

页数:325

译者:

出版时间:2009-1

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787300099736

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• CUFE
• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 模型
• 数据分析
• 金融
• 经济建模
• 因果推断

经济学的故事：数据、模型与洞见 这是一本关于探索经济世界运作规律的读物，它并非直接教授艰涩的计量模型，而是通过引人入胜的故事，揭示经济学思想的演进、核心概念的诞生以及它们如何深刻地影响着我们的生活。我们将跟随那些富有远见的经济学家们，走进他们的思想实验室，理解他们是如何从纷繁复杂的现实中提炼出洞见，并构建出理解经济现象的框架。 想象一下，回到工业革命的洪流之中，亚当·斯密的“看不见的手”如何从市场经济的自发秩序中萌生？他如何观察到个体追求自身利益最终促进了社会整体福祉？这本书将带你走进那个时代，感受那个从重商主义走向自由市场的思想转型，理解稀缺性、劳动分工以及价格信号在资源配置中的关键作用。我们并非直接解析《国富论》的每一个章节，而是聚焦于斯密思想的时代背景、核心论点及其对后世的深远影响。你将了解到，为何他的理论至今仍是经济学讨论的基石。 再将目光投向19世纪末20世纪初，一场“边际革命”如何颠覆了传统的价值理论？我们将探索马歇尔、杰文斯和门格尔等经济学家是如何从生产要素的投入转向消费者效用和稀缺性的角度来解释价值的。你将理解“边际”这个词在经济学中的重要性，它如何帮助我们理解决策是在何种程度上发生的。这本书会用生动的例子，比如饥饿时一块面包的价值和饱腹时一块面包的价值为何不同，来阐释边际效用递减的直观感受。我们不会深入繁复的数学推导，而是着重于概念的建立和其在解释市场行为上的意义。 接下来的篇章，我们将进入20世纪经济学的新纪元。凯恩斯如何在萧条的经济环境中，提出了宏观调控的革命性思想？理解大萧条的残酷现实，以及传统经济学理论在面对大规模失业和生产停滞时的局限性。我们将跟随凯恩斯，理解“有效需求”的概念，以及政府在稳定经济中的潜在角色。这本书会通过讲述历史事件，比如美国罗斯福新政的背景，来解释凯恩斯主义的诞生和它如何塑造了战后经济政策。你将了解到，为何“政府应该干预经济”的观点，在很长一段时间内成为了主流。 然而，并非所有人都赞同凯恩斯的观点。我们将继续探索自由市场理论的复兴，以及弗里德曼等货币主义者的核心主张。理解通货膨胀的本质，以及货币供应量在经济活动中的关键作用。这本书将以易于理解的语言，阐释“货币数量论”的基本逻辑，以及其对政府财政政策和央行货币政策的启示。你将明白，为何在某些时期，对政府干预的警惕会重新抬头，并促使经济学思想出现新的转向。 本书还不会回避经济学中那些充满争议的领域。比如，关于经济增长的本质，我们将在舒马赫的《小就是美》中看到对大规模化生产的反思，以及对地方经济和可持续发展的关注；在克鲁格曼等人的新贸易理论中，我们将理解规模经济和产品差异化如何塑造了现代全球贸易格局。我们不会去评判哪种观点更“正确”，而是呈现不同思想流派的逻辑和它们所关注的现实问题。 此外，我们将触及一些经济学在现实世界中的应用。比如，在“行为经济学”的视角下，我们如何理解人类决策中的非理性因素？丹尼尔·卡尼曼的“前景理论”如何解释我们为何会规避风险，又会在某些情况下表现得异常冒险？我们将通过一些有趣的心理学实验和日常案例，来揭示消费者行为和市场反应的内在逻辑，让你看到经济学不仅仅是抽象的理论，更是对人类行为的深刻洞察。 本书还会探讨一些经济学思想是如何被“误读”和“滥用”的。比如，为什么“看不见的手”常常被简化为“完全自由的市场”，而忽略了其背后的制度前提和道德约束？为什么凯恩斯主义的某些论调会被简化为“政府只要花钱就能解决一切问题”？通过辨析这些概念的准确含义，我们可以更好地理解经济学在政策制定和社会讨论中的真实价值。 我们还将目光投向发展经济学领域。为什么有些国家能够实现快速的经济增长，而另一些国家却深陷贫困？我们将简要介绍诺斯等经济学家对制度在经济发展中作用的贡献，理解产权保护、法治和政治稳定性如何为经济繁荣奠定基础。你将了解到，经济增长不仅仅是资源的堆积，更与一个社会的治理能力和制度设计息息相关。 最后，本书将以对未来经济学的展望作为结尾。在人工智能、大数据和全球化挑战日益严峻的今天，经济学家们正在面临哪些新的问题？我们将简要提及一些新兴的研究方向，比如数字经济、气候变化经济学以及全球不平等等议题。我们希望读者能够认识到，经济学是一门不断发展、与时俱进的学科，它始终试图为我们理解和改善世界提供有力的工具。 这本书的目标是点燃你对经济学的好奇心，让你看到经济学并非冷冰冰的数字和公式，而是一系列关于人类选择、社会互动和资源配置的精彩故事。它将帮助你用一种更具洞察力的视角去观察世界，理解新闻报道中的经济现象，分析政策的潜在影响，甚至更好地做出个人的经济决策。你不会在这里找到计算GDP的公式，也看不到OLS回归的推导，但你将收获一个更丰富、更深刻的经济学世界观。

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我花了整整一个周末的时间，试图去消化书中关于模型识别与检验的那部分内容，结果感觉像是经历了一场漫长且毫无收获的辩论赛。这本书的叙事风格极其保守和学术化，每一个结论的引出都需要经过层层叠叠的、近乎冗余的逻辑论证，让人感觉作者生怕说错一个字而留下隐患。这种严谨性固然是学术的基石，但对于一个试图快速掌握核心工具的读者来说，简直是效率的黑洞。很多关键概念的解释，都采用了一种非常晦涩的“反证法”或“否定之否定”的结构，导致读者需要先建立一个错误的认知，再通过作者的引导去推翻它，才能最终“顿悟”。这种学习路径设计，极大地消耗了读者的心力，让人在理解一个概念时，需要花费比正常多出三倍的精力去辨析作者的真实意图。而且，书中对现代计算方法和软件应用的支持度几乎为零，所有的推导和估计都停留在手算和解析解的层面，与当前业界普遍采用的基于大规模数据和复杂算法的实践场景格格不入，让人感觉这本书像是停留在上个世纪的产物。

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天呐，我终于把这本厚厚的砖头啃完了，说实话，过程简直就是一场智力上的极限挑战。这本书的排版和字体选择简直让人想给作者寄刀片，密密麻麻的小字，夹杂着各种我看了好几遍才勉强理解的希腊字母和复杂的公式推导，感觉每翻一页都是在跟我的耐心做斗争。我本来对这个领域抱有极大的热情，想着能系统地梳理一下那些似懂非懂的概念，结果呢？我感觉自己像是被扔进了一个充满复杂数学模型的迷宫，出口在哪里完全看不见。特别是关于时间序列分析的那几章，那复杂的自回归和移动平均模型的变体，看得我头昏眼花，感觉自己的大脑CPU都快烧了。作者似乎非常热衷于展示他深厚的数学功底，恨不得把所有可能的情况都用极其严谨的、外人看来如同天书般的语言描述出来，完全没有站在我们这些“凡人”读者的角度去考虑，少了一些平易近人的比喻和实际案例的穿插引导。读完之后，我收获的更多是“哦，原来还有这么多我不知道的复杂东西”的震撼，而不是“啊，我现在能用这些工具解决实际问题了”的欣慰感。如果这本书能更注重直觉的培养和应用场景的描绘，而不是一味地堆砌理论的深度，我想，对于广大初学者来说，它的价值会大大提升一个档次。目前的版本，更像是给已经功成名就的学者们提供的参考手册，而不是一本能让人愉快学习的教材。

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这本书的装帧设计简直是反人类美学。拿到手的时候，沉甸甸的重量让我一度怀疑作者是不是在里面夹了铅块，这便携性基本为零，想带去咖啡馆或者图书馆翻阅一下，都得掂量掂量我的包够不够结实。更要命的是，书皮的材质选择，那光秃秃的、容易留下指纹的覆膜，让我每次翻阅完都忍不住想去擦拭一番，生怕留下永久的“罪证”。内容方面，虽然理论的覆盖面确实很广，但叙述的逻辑跳跃性实在太大了，感觉像是把各个章节的内容生硬地拼接在一起，缺乏一种流畅的、自然的过渡。举个例子，前一页还在讨论OLS回归的基本假设，下一页突然就跳到了高阶的非线性模型，中间缺少了大量必要的铺垫和动机解释。我常常需要不断地翻阅前文，试图在已经模糊的记忆中找到那个丢失的连接点，这种来回查找的过程极大地打断了我的阅读心流，使得学习效率低下得令人发指。此外，书中的图表制作水平也堪忧，很多坐标轴的标签模糊不清，甚至有些关键数据的点位在打印出来的图形上根本无法清晰分辨，这对于依赖视觉辅助来理解抽象概念的读者来说，无疑是雪上加霜。

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如果要用一个词来形容阅读这本书的体验，那就是“疏离感”。作者的语言仿佛是从遥远的学术象牙塔里传来的，充满了专业的术语和行话，缺乏与现实世界经济现象的有效连接。书中虽然也穿插了一些案例，但这些案例往往是高度简化和抽象化的，缺乏鲜活的背景信息和数据细节，使得读者很难将书本上的复杂模型与真实世界中那些混乱、不完美的数据建立起有效的联系。我期待看到的是如何利用这些工具去解释某次金融危机，或者预测某个行业的发展趋势，但这本书更像是在一个真空的数学空间里进行纯粹的理论探讨。每次我尝试将学到的知识点与新闻报道中的经济事件进行对照时，都会发现理论与现实之间存在着巨大的鸿沟，这本书似乎没有提供一座坚实的桥梁来跨越这个鸿沟。这让学习的动力大打折扣，因为最终的目的——应用知识解决实际问题——在这本书中似乎被有意无意地搁置了。

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这本书的习题设计简直是一场噩梦，完全是为那些已经具备扎实数理背景的博士生准备的，对我们这些希望通过自学建立应用能力的人来说，简直是精神折磨。很多习题的难度设置与前面的例题完全不成比例，就好比前面教你如何系鞋带，下一秒就让你去设计一个复杂的机器人手臂的运动轨迹控制系统。更令人沮丧的是，书后附带的答案和解析极其简略，通常只给出一个最终的数值结果，中间的推导过程被完全省略了。这意味着，当你费了九牛二虎之力算出和答案不一致的结果时，你根本无从下手去检查到底是哪个环节出了计算上的纰漏，还是哪个理论理解上产生了偏差。这种“只给果不给因”的习题设置，极大地扼杀了学习的积极性，因为你无法通过自我修正来巩固知识点。我尝试去寻找相关的在线资源来补充说明，但发现围绕这本书的讨论社区几乎是死寂的，这进一步印证了它在实际学习群体中的“边缘化”地位。

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老师说 数据分析是未来最好的职业。外加必修课，数学弱智的我表示 自取其辱。