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出版者:John Wiley & Sons

作者:William E. Griffiths

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2008-3-7

价格:GBP 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780471787112

丛书系列:

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经济学原理与计量经济学前沿：理论、方法与实证分析 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的计量经济学入门与进阶指南，重点聚焦于构建稳健的经济学理论框架与应用前沿的计量分析技术。我们致力于构建一座连接抽象经济理论与复杂现实数据的桥梁，使读者能够熟练掌握分析经济现象、检验理论假设以及进行准确预测的关键工具。 第一部分：经济学基础与计量思维的建立 本部分将为读者打下坚实的理论基础，强调计量经济学作为一门应用科学的本质。 第一章：经济学原理回顾与计量导论 本章首先回顾微观经济学（消费者选择、生产者行为、市场结构）和宏观经济学（国民收入核算、总需求与总供给、经济增长模型）的核心概念。随后，引入计量经济学的基本概念：变量的类型（定性、定量、滞后变量）、数据的组织形式（时间序列、截面、面板数据）以及计量经济学的核心目标——参数估计、假设检验与预测。我们将阐述经济理论如何转化为可检验的数学模型，以及模型设定中的关键挑战，如内生性、异方差性和自相关性的初步探讨。 第二章：简单线性回归模型（SLR）的深入解析 详细剖析最基础但也是最核心的模型——一元线性回归。本章将详述普通最小二乘法（OLS）的推导过程，重点阐释其严格假设（高斯-马尔可夫假设）。我们不仅会计算估计量，更会深入理解这些估计量的性质，包括无偏性、一致性和有效性。随后，我们将全面介绍R平方、t检验、F检验的构造逻辑，以及如何解读回归系数的经济含义。本章还将引入模型设定的常见误区，如函数形式的选择（对数、平方项）对解释力的影响。 第三章：多元线性回归模型（MLR）与多重共线性 本章将模型扩展到包含多个解释变量的情况，这是理解复杂经济现象的必要步骤。我们将探讨引入多个变量如何实现“其他条件不变”的控制，并着重分析多重共线性的概念、识别方法及其对估计效率的影响。我们将提供实用策略来减轻多重共线性的影响，例如变量筛选、因子分析的应用。此外，虚拟变量（Dummy Variables）的引入将被详细讲解，展示如何利用它们来捕捉定性因素（如政策变化、制度差异）对经济变量的影响。 第二部分：计量经济学的核心挑战与解决方案 本部分聚焦于违反高斯-马尔可夫假设时OLS失效的问题，并介绍处理这些问题的现代计量工具。 第四章：异方差性：识别、影响与修正 详细分析异方差性（Heteroskedasticity）的来源、在截面数据中普遍存在的机制（如收入与消费方差的关系）。本章将讲解如何通过图形法、怀特检验（White Test）、布鲁什-佩根检验（Breusch-Pagan Test）等方法来诊断异方差性。重点在于介绍如何修正由异方差性导致的标准误估计偏差，包括使用稳健标准误（Robust Standard Errors）以及可行加权最小二乘法（WLS）。 第五章：自相关性：时间序列数据的检验与处理 本章专为时间序列数据设计，探讨误差项序列相关的现象（自相关，Autocorrelation）。我们将考察宏观经济数据中自相关的常见形式，如一阶自回归过程（AR(1)）。通过杜宾-沃森检验（Durbin-Watson Test）和布鲁什-戈德弗雷检验（Breusch-Godfrey Test）来识别问题。修正方法将包括广义最小二乘法（GLS）和使用Newey-West稳健标准误处理序列相关和异方差的联合情况。 第六章：内生性、工具变量与因果推断 内生性是计量经济学中最为核心和困难的问题之一，它直接威胁到因果关系的识别。本章将深入剖析内生性的三大主要来源：遗漏变量偏差、测量误差和同步因果关系。我们将详细推导和应用工具变量（Instrumental Variables, IV）估计量，重点讲解如何选择有效的工具变量。随后，本章将扩展到两阶段最小二乘法（2SLS）的完整框架，并讨论豪斯曼检验（Hausman Test）用于检验内生性问题的存在。 第三部分：高级计量模型与前沿应用 本部分将介绍处理非线性关系、面板数据以及离散选择模型所必需的高级技术。 第七章：面板数据模型：优势与估计方法 面板数据结合了截面和时间序列的维度，提供了更丰富的信息和更强的控制能力。本章详细比较了混合OLS模型、固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）。我们将详细论述选择FE还是RE的关键判据——豪斯曼检验，并探讨如何处理面板数据中的异方差和序列相关问题。固定效应模型的应用将着重于消除个体特异性对估计结果的混淆作用。 第八章：时间序列分析：平稳性、协整与格兰杰因果关系 时间序列分析是宏观经济学和金融学中不可或缺的一部分。本章从随机游走与平稳性的概念入手，介绍ADF检验、KPSS检验等单位根检验方法。对于非平稳序列，我们将探讨协整（Cointegration）的概念，并介绍恩格尔-格兰杰两步法以及更稳健的向量自回归（VAR）模型。最后，VAR模型将被用于检验格兰杰因果关系，揭示变量间的动态预测关系。 第九章：模型设定与非线性：Logit与Probit模型 当因变量是二元或分类变量时（如是否失业、是否违约），线性概率模型（LPM）的缺陷暴露无遗。本章将介绍Logit和Probit模型作为处理离散选择问题的标准工具。我们将详细推导似然函数、最大似然估计（MLE）的过程，并重点讲解如何正确解读Logit/Probit模型的系数——边际效应（Marginal Effects）的计算与解释。 第十章：模型设定检验与模型选择 一个好的计量分析不仅依赖于估计技术，更依赖于对模型设定的批判性评估。本章汇集了各种模型诊断工具，包括残差分析、异方差和自相关的进一步检验。我们还将探讨模型选择标准，如赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），以及如何运用嵌套模型和非嵌套模型检验方法（如帕斯卡尔检验）来选择最优的经济模型。 结语：计量经济学的伦理与未来方向 最后，本书将简要探讨计量经济学研究的伦理规范，强调数据透明度和结果可重复性的重要性。同时，简要展望计量经济学的前沿领域，如因果推断的准实验方法（如双重差分DIF-in-DIF、断点回归RDD）和机器学习在经济预测中的潜在应用，鼓励读者继续深入探索。

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从一个初学者的角度来说，这本书的易用性和学习曲线都非常友好。即使我之前对EViews软件完全陌生，也能在阅读这本书后迅速掌握基本操作。作者在讲解过程中，非常注重细节，例如如何正确地输入数据，如何设置变量的格式，如何保存和导出结果等等。这些看似微小的细节，对于新手来说却至关重要，能够帮助避免很多不必要的错误。而且，书中提供的练习题也很有针对性，能够帮助我巩固所学的知识和技能。通过完成这些练习，我能够更好地检验自己的理解程度，并及时发现和纠正学习中的盲点。这本书的质量，完全超出了我最初的预期。

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这本书的出现，就像在我漫漫的经济学学习之路上投下的一束明亮的光，尤其是在我努力理解那些抽象的计量经济学原理时，它成为了我不可或缺的伙伴。从第一页的序言开始，我就被作者那种清晰、直观的讲解方式所吸引。他们没有将计量经济学变成一堆难以理解的数学公式和符号，而是巧妙地将理论与实际应用相结合，通过生动的例子，一步步引导读者走进计量经济学的大门。我尤其欣赏的是，作者并没有回避那些新手可能会遇到的困难，而是提前预判并提供了详细的解决方案。例如，在解释回归分析的基本概念时，他们不仅讲解了OLS（普通最小二乘法）的推导过程，还非常细致地演示了如何在EViews软件中实现这一过程，包括数据的输入、模型的建立、结果的解读等等。每一个步骤都清晰明了，就像是有一位经验丰富的导师在我身边手把手地教我操作。

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我必须赞扬这本书在案例选择上的独到之处。作者挑选的案例都非常有代表性，涵盖了宏观经济学、微观经济学以及金融学等多个领域。这些案例不仅具有很强的现实意义，而且数据来源清晰，易于获取。通过跟随书中对这些案例的分析过程，我能够亲身感受到计量经济学工具在解决实际经济问题中的强大力量。例如，书中关于通货膨胀与失业率之间关系的案例，让我对菲利普斯曲线有了更直观的认识；而关于股票收益率与市场风险之间关系的案例，则让我理解了如何运用EViews进行资产定价模型的估计。这些生动的例子，极大地激发了我对计量经济学学习的兴趣，也让我看到了计量经济学在未来职业发展中的广阔前景。

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我必须说，这本书真正让我受益匪浅的是它对于EViews软件操作的深入讲解。之前，我尝试过一些其他计量经济学书籍，虽然理论讲得很透彻，但在软件操作方面总是让人感到有些摸不着头脑，需要花费大量时间去摸索。而《Using EViews for Principles of Econometrics》则完全不同，它就像一本操作指南，将EViews软件的强大功能与计量经济学理论完美地结合起来。作者在书中花了相当大的篇幅来演示如何在EViews中进行各种统计分析，从描述性统计到高级回归模型，再到时间序列分析，每一个环节都有详细的操作截图和步骤说明。这使得我在学习理论知识的同时，能够立即将它们应用到实践中，通过软件来验证自己的理解。特别是对一些复杂的检验，如异方差检验、自相关检验等，书中都提供了非常清晰的EViews操作流程，让我能够高效地完成这些分析，并准确地解读结果。

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这本书在我构建自己的计量经济学知识体系过程中，起到了关键的“粘合剂”作用。它就像一座桥梁，将我零散的计量经济学理论知识和EViews软件的操作技能紧密地连接起来。通过阅读这本书，我不再是将EViews仅仅当作一个“黑箱”，而是开始理解它背后运作的原理，以及如何根据不同的经济学问题来选择合适的EViews功能。书中对各种模型假设的解释，以及如何通过EViews来进行模型诊断和修正，让我对计量经济学模型的应用有了更深的认识。我学会了如何识别和处理内生性问题，如何运用工具变量法，以及如何进行面板数据分析。这些技能和知识的结合，极大地提升了我独立进行计量经济学研究的能力。

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这本书的内容组织结构非常合理，循序渐进，让我在学习过程中能够感受到知识的累积和理解的深化。我非常喜欢它从基础概念开始，一步步深入到更复杂的模型。例如，在介绍简单线性回归之后，书中紧接着就讲解了多元线性回归，并且非常细致地讨论了多重共线性、模型设定误差等实际问题，以及如何在EViews中识别和处理这些问题。这种递进式的讲解方式，让我在掌握一个概念后，能够自然地过渡到下一个概念，不会感到知识的断层。此外，书中还穿插了许多案例研究，这些案例都来自于真实的经济数据，让我能够看到计量经济学在现实世界中的应用，也为我提供了学习和模仿的范例。通过这些案例，我能够更好地理解不同计量经济学模型的适用场景和解释方法。

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总而言之，《Using EViews for Principles of Econometrics》是一本集理论深度、软件操作实用性、案例丰富性以及教学语言友好性于一身的优秀教材。它不仅让我掌握了EViews软件的使用技巧，更重要的是，它帮助我构建了扎实的计量经济学理论基础，并培养了严谨的计量经济学分析思维。我相信，这本书将成为我未来经济学学习和研究道路上的一盏明灯，帮助我更自信、更有效地探索经济世界的奥秘。它让我从一个被动的知识接收者，变成了一个能够主动运用计量经济学工具解决问题的学习者，这种转变是这本书带给我最宝贵的财富。

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在我看来，这本书不仅仅是一本关于EViews操作的教程，更是一本关于如何“思考”计量经济学问题的指南。作者在书中反复强调了在进行计量经济学分析时，需要注意的逻辑和方法论。例如，在选择模型时，他们会引导读者考虑经济理论、数据的性质以及研究目的，而不是盲目地套用软件。在解释回归结果时，他们也强调了统计显著性和经济显著性之间的区别，以及如何从经济学角度来解读模型系数。这种注重方法论和批判性思维的教学方式，让我受益匪浅。它帮助我认识到，计量经济学分析是一个严谨的科学过程，需要理论、数据和工具的有机结合，并且最终目的是为了获得有意义的经济学洞察。

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这本书对于我理解“原理”这一概念，起到了至关重要的作用。计量经济学不仅仅是一堆软件操作，更是建立在坚实的理论基础之上。我一直觉得，如果只知道如何使用软件，而不知道其背后的原理，那么这种学习是浅尝辄止的。而《Using EViews for Principles of Econometrics》在这方面做得非常出色。作者在介绍EViews操作的同时，始终不忘回顾和强调相关的计量经济学原理。例如，在讲解如何进行单位根检验时，他们会先简要回顾时间序列数据平稳性的重要性，以及为什么需要进行单位根检验，然后才展示EViews的操作步骤。这种理论与实践相结合的方式，让我能够更深刻地理解为什么要做这些分析，以及这些分析结果的实际含义。它帮助我建立了对计量经济学方法的信心，让我不再惧怕那些看似复杂的统计检验。

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我特别要强调的是，这本书的语言风格非常平实易懂，这对于我这样一个非数学专业背景的学生来说，简直是福音。很多计量经济学书籍往往充斥着晦涩难懂的数学符号和专业术语，让我望而却步。而《Using EViews for Principles of Econometrics》则用一种非常友好的语言来解释复杂的概念，即使是一些高阶的统计理论，也能够被清晰地分解成易于理解的部分。作者在解释每一个公式或概念时，都会尝试用通俗的语言来阐释其背后的逻辑和直观意义。比如，在解释F统计量和t统计量的区别时，他们会用非常形象的比喻来帮助理解。这种“润物细无声”的教学方式，让我能够在一个轻松愉快的氛围中掌握计量经济学知识，而不是被迫去记忆一堆公式。

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