计量经济学软件 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:暨南大学出版社

作者:刘巍

出品人:

页数:107

译者:

出版时间:2009-4

价格:15.00元

装帧:平装

isbn号码:9787811352146

丛书系列:

图书标签:

• 计量
• 统计学
• 经济学
• eviews
• 经济学相关
• 入门教程
• 经济学-计量经济
• 科技
• 计量经济学
• 软件应用
• 数据分析
• 统计建模
• EViews
• Stata
• R语言
• Python
• 经济学
• 模型构建

《计量经济学软件》 图书简介 本书旨在为读者提供一套全面、实用的计量经济学软件学习指南，帮助您掌握当前主流计量经济学分析工具的应用，从基础操作到高级模型的实现，全方位提升您的数据分析能力。我们深知，在快速发展的学术界和业界，熟练运用计量经济学软件已成为必备技能。因此，本书不仅仅罗列软件的功能，更侧重于将理论知识与实际操作紧密结合，让您在学习软件的同时，深刻理解计量经济学模型的构建、估计、检验及解释过程。 核心内容与特色 本书围绕着当前学界和业界最常用的几款计量经济学软件展开，包括但不限于： Stata: 作为一款历史悠久且功能强大的统计分析软件，Stata在计量经济学领域拥有广泛的应用。本书将详细介绍Stata的用户界面、基本命令、数据管理、图表制作，以及进行回归分析、时间序列分析、面板数据分析、联立方程模型等核心计量经济学方法的操作。我们还将深入探讨Stata在处理非线性模型、模型选择、诊断检验等方面的进阶技巧，并提供丰富的案例研究，帮助您掌握在实际研究中灵活运用Stata解决问题的能力。 R: 随着开源软件的崛起，R语言凭借其强大的社区支持、丰富的扩展包和灵活的编程能力，在计量经济学领域占据了越来越重要的地位。本书将从R的基础语法、数据结构开始，逐步引导您学习如何使用R进行数据清洗、探索性数据分析、可视化，以及实现各种经典的计量经济学模型。特别地，我们将重点介绍R在处理大数据、进行机器学习与计量经济学交叉应用、以及构建动态模型等方面的优势，并结合最新研究成果，展示R语言在前沿计量经济学研究中的潜力。 Python: Python作为一种通用型编程语言，其在数据科学领域的强大实力也日益渗透到计量经济学分析中。本书将重点介绍Python中用于计量经济学分析的核心库，如`pandas`用于数据处理，`numpy`用于数值计算，`scipy`用于科学计算，以及`statsmodels`和`scikit-learn`等专业计量经济学和机器学习库。您将学会如何利用Python实现从数据导入、预处理到模型估计、诊断和预测的完整流程，尤其关注Python在自动化分析、构建自定义模型、以及与大数据平台集成方面的强大功能。 本书的结构与章节安排 本书的章节设计循序渐进，理论与实践并重，旨在为不同层次的读者提供支持： 第一部分：计量经济学分析基础与软件入门 第一章：计量经济学研究的软件化思维： 探讨在现代计量经济学研究中软件工具的重要性，软件如何改变研究流程，以及选择合适软件的考量因素。 第二章：数据管理与预处理： 介绍在各类软件中进行数据导入、导出、清洗、转换、合并、拆分等基础操作。包括缺失值处理、异常值检测、变量创建与变换等关键步骤。 第三章：探索性数据分析与可视化： 讲解如何利用软件进行描述性统计分析，绘制各类图表（散点图、折线图、柱状图、箱线图等），以直观地理解数据特征和变量间的关系。 第二部分：核心计量经济学模型在主流软件中的实现 第四章：线性回归模型：OLS估计与诊断： 详细演示在Stata、R和Python中如何估计OLS模型，进行系数解释、拟合优度检验，以及异方差、自相关、多重共线性等经典问题的检验与处理。 第五章：模型设定与选择： 介绍在软件中实现模型选择的常用方法，如逐步回归、信息准则（AIC, BIC）、嵌套检验、非嵌套检验等，并演示相应的软件操作。 第六章：虚拟变量与交互项的应用： 讲解如何构建和解释含有虚拟变量和交互项的模型，以及在软件中实现这些模型的估计与检验。 第七章：时间序列分析基础：ARIMA模型与单位根检验： 演示在各软件中如何进行时间序列数据的平稳性检验（单位根检验），估计ARIMA模型，并进行模型诊断与预测。 第八章：面板数据模型：固定效应与随机效应： 深入讲解面板数据的特点，以及如何在软件中实现固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的估计、检验和选择。 第九章：工具变量法（IV）与两阶段最小二乘法（2SLS）： 介绍内生性问题及其解决方法，详细演示在软件中实现IV和2SLS的估计与检验。 第三部分：进阶计量经济学模型与前沿应用 第十章：概率模型：Logit、Probit与泊松回归： 讲解离散选择模型和计数模型，演示在软件中如何估计和解释Logit、Probit、泊松回归等模型。 第十一章：联立方程模型：GMM估计： 介绍联立方程模型的识别与估计问题，重点演示广义矩估计（GMM）在软件中的实现。 第十二章：非线性模型与非参数方法： 探讨超越线性模型的范畴，如非线性最小二乘法、局部多项式回归等，并介绍在软件中实现这些方法的途径。 第十三章：计量经济学与机器学习的交叉： 介绍如何利用机器学习工具（如随机森林、梯度提升等）辅助计量经济学研究，包括变量选择、非线性关系建模、以及预测等。 第十四章：因果推断方法在软件中的应用： 重点介绍倾向得分匹配（PSM）、双重差分法（DID）、断点回归（RDD）等因果推断方法在各软件中的具体实现与操作。 第十五章：大数据处理与并行计算： 探讨在处理大规模数据集时，如何利用软件的特定功能或集成其他工具（如Spark、Hadoop）进行高效分析。 本书的读者对象 本书适合以下读者群体： 经济学、金融学、社会学、统计学等相关专业的本科生和研究生： 为您打下坚实的计量经济学软件应用基础，为您的课程学习、论文撰写和研究项目提供有力支撑。 从事数据分析、市场研究、政策评估、金融风险管理等工作的专业人士： 帮助您快速掌握实用工具，提升工作效率，深化数据洞察，做出更明智的决策。 希望掌握计量经济学前沿研究方法的学术研究者： 提供最新的模型实现方法和技术，助力您在前沿领域取得突破。 对数据分析和量化研究感兴趣的自学者： 提供清晰的学习路径和丰富的实践案例，让您能够独立掌握计量经济学软件的应用。 学习本书的预期收益 通过学习本书，您将能够： 熟练掌握至少一款主流计量经济学软件的操作。 理解经典和前沿计量经济学模型的理论基础。 将计量经济学理论知识转化为实际的数据分析操作。 独立完成从数据准备到模型估计、检验、解释和报告的全过程。 有效地诊断和解决计量经济学研究中遇到的常见问题。 为进一步学习更复杂的计量经济学方法和进行独立研究奠定坚实基础。 提高您在学术界和业界的数据分析和量化研究竞争力。 本书力求内容严谨，案例丰富，讲解清晰。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地驾驭计量经济学软件，在您的学术和职业生涯中游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

我想说，这本书看起来真的让人很。。基本的操作可以省略吧？能用eviews的不至于连基本的电脑常识都不懂吧。。还有是在叫人不能恭维的序言，到底是个人日记还是个人日记？又在各章结尾加一句古诗？有半毛关系啊？再说现在都7.0版本了，这还是5.1，还说6.0还没普及。。虽然我还是...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的一点，是它对研究伦理和报告规范的强调。在许多技术书籍仅仅关注“如何得出结果”时，这本书用专门的篇幅讨论了“如何负责任地报告结果”。作者详细剖析了数据挖掘（Data Mining）和 P 值操纵（P-Hacking）的危害，并提供了清晰的操作指南，以确保研究的可重复性和透明度。这不仅仅是理论上的说教，而是融入了作者多年科研经验的总结。在当下学术诚信日益受到关注的环境下，这种前瞻性的教育显得尤为宝贵。它让我认识到，一个优秀的计量分析者，不仅要有技术能力，更要有严谨的职业操守。这本书无疑是培养未来研究人才的优秀引路人。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了深邃的藏青色，搭配烫金的字体，显得既专业又典雅。内页纸张的质感也非常好，印刷清晰，排版错落有致，即便是长时间阅读也不会让人感到眼睛疲劳。我尤其欣赏作者在章节布局上的匠心独运，知识点的引入层层递进，从宏观的理论框架到具体的实证操作，过渡得非常自然流畅。书中穿插的图表和模型示意图，绘制得精美细致，使得那些原本晦涩难懂的数学公式和统计原理，一下子变得可视化和直观起来。这种对细节的极致追求，无疑为读者提供了一种非常舒适、高效的学习体验。初次翻阅时，我就感觉到这绝非市面上那些粗制滥造的教材可比，它在视觉传达和阅读友好性上，无疑达到了一个很高的水准，让人愿意捧在手里反复品味。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它既有学术著作的严谨性，又保持了一种近乎于老友般的亲切感。作者似乎非常懂得如何与初学者对话，他避免了过多使用生僻的行话，即使用到专业术语，也会立刻辅以通俗易懂的解释。比如，在解释假设检验的P值概念时，他用了一个关于天气预报准确率的比喻，瞬间就将抽象的概率概念拉回到了日常生活的语境中。这种亦师亦友的笔调，极大地降低了学习的心理门槛。我记得有一次在深夜阅读一个比较难懂的面板数据模型时，原本有些沮丧，但翻到下一页时，作者幽默地加了一句“别担心，连牛顿都有卡壳的时候”，这句话就像一股暖流，让我立刻重拾了信心。这种人文关怀的写作，在技术书籍中实属难得。

评分☆☆☆☆☆

从实操工具的角度来看，这本书的覆盖范围令人惊喜。它并没有局限于某一个特定的统计软件，而是巧妙地融合了多种主流平台的应用技巧和比较分析。我惊喜地发现，书中对高级回归诊断的讨论，清晰地对比了不同软件在处理共线性或异方差诊断报告时的细微差别和优劣。特别是关于大数据集处理效率的探讨，提供了许多超越软件默认设置的优化建议，这些都是我在其他资料中很少见到的“干货”。对于需要撰写高水平研究论文的读者来说，这种跨平台的视野和对计算效率的关注，无疑提供了巨大的价值。它教会我的不仅仅是如何运行一个回归，更是如何像一个资深的建模师那样去规划和管理整个实证分析流程。

评分☆☆☆☆☆

内容上，这本书的深度和广度都给我留下了极为深刻的印象。它不仅仅是简单地罗列公式和软件操作步骤，而是真正深入到了经济学思想的内核。作者在阐述每一个计量模型时，都会先从其产生的时代背景和理论基础说起，这对于理解“为什么”比“怎么做”更为重要。我特别关注了它对内生性问题处理的章节，作者没有采用那种教科书式的僵硬讲解，而是通过一系列生动的案例分析，展示了工具变量法、GMM 等复杂方法的实际应用场景和潜在陷阱。这种将理论与实践紧密结合的叙事方式，极大地增强了读者的批判性思维能力。读完相关部分，我感觉自己不再是简单地执行一个统计包的命令，而是真正理解了模型背后的逻辑约束和有效性前提，这对于建立扎实的计量素养至关重要。

评分☆☆☆☆☆

就像作者说的，不用会修车，会开就行了。简洁明快教会你使用EViews，文风非常有趣，动不动来句诗

评分☆☆☆☆☆

马上要交毕业论文，可是一点计量的基础也没有，到图书馆寻书意外发现了它，完完全全就是我想要的那个样子！！只讲操作不讲道理，薄薄的一本小册子，很易读，解决了我的大问题，而且节省了不少时间。

评分☆☆☆☆☆

入门读物，尚可

评分☆☆☆☆☆

邂逅：2011年某月某日购于上海书城； 旅程：2011年5月前； 地点：家中； 这种很如梦很傻瓜的书对我来说却是救命稻草啊！感谢在辉哥的帮助下完成毕业论文！

评分☆☆☆☆☆

入门读物，尚可