Essentials of Econometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Europe

作者:Damodar N. Gujarati

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2010-4-1

价格:USD 110.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780071276078

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• 经济学
• 教材
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• Econometrics
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• Economics
• Regression Analysis
• Data Analysis
• Quantitative Methods
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经济计量学基础：探索数据背后的经济规律 经济计量学，作为经济学领域中的核心分支，是一门运用统计学方法来分析经济数据的学科。它不仅仅是枯燥的数字和公式，更是揭示隐藏在经济现象背后的深刻规律，预测未来经济走向，并为政策制定提供科学依据的强大工具。本书旨在为您打开经济计量学的大门，引导您理解其基本原理，掌握常用的分析技术，并学会如何将这些工具应用于实际的经济问题分析中。 第一部分：基石——理解经济计量学 在踏入经济计量学的殿堂之前，我们需要建立起坚实的基础。本部分将从最基本的概念出发，逐步引导您认识经济计量学的本质和研究范式。 什么是经济计量学？ 我们将首先明确经济计量学在经济学研究中的定位，以及它与理论经济学和统计学的区别与联系。经济计量学旨在将抽象的经济理论转化为可检验的实证命题，并利用实际数据来验证、修正或发展这些理论。它是一种桥梁，连接了经济学的“Why”与“How”。 经济计量学研究的基本步骤： 掌握一套系统性的研究流程至关重要。我们将详细阐述从提出经济问题、构建经济计量模型、搜集和处理数据、进行模型估计与检验，到模型解释和应用等一系列关键步骤。理解这一流程，将使您在未来的研究中能够有条不紊，高效地开展工作。 经济学中的变量与数据： 经济计量学的核心在于数据。本部分将介绍经济学中常见的变量类型，如内生变量、外生变量、解释变量、被解释变量等，并重点讲解不同类型经济数据（截面数据、时间序列数据、面板数据）的特点、优势和局限性。了解数据的特性，是选择合适分析方法的前提。 统计学基本概念回顾： 经济计量学离不开统计学的工具。我们将简要回顾统计推断中的核心概念，包括概率分布、抽样分布、点估计与区间估计、假设检验等，并强调这些概念在经济计量分析中的重要作用。如果您对统计学有所了解，这将是一次有益的复习；即使是初学者，也能在此获得必要的知识储备。 第二部分：核心工具——线性回归模型 线性回归模型是经济计量学中最基本、最重要、也是应用最广泛的模型。本部分将深入讲解线性回归模型，从最简单的单方程模型到更为复杂的设定，为您构建起坚实的回归分析框架。 简单线性回归模型： 我们将从最基础的二元线性回归模型开始，讲解如何用一条直线来描述两个变量之间的线性关系。这包括模型设定、参数的最小二乘估计、参数的性质（无偏性、一致性、有效性）以及模型的拟合优度（R平方）等核心概念。您将学会如何计算和解释回归系数，以及理解模型的拟合程度。 多元线性回归模型： 现实中的经济现象往往受到多种因素的影响。因此，我们将扩展到多元线性回归模型，讲解如何同时纳入多个解释变量来分析它们对被解释变量的联合影响。这涉及到如何解释多个回归系数、如何判断模型的整体显著性（F检验）、以及如何处理变量之间的多重共线性问题。 模型的假设与检验： 线性回归模型能够得到有效估计的前提是满足一系列假设（高斯-马尔可夫假设）。本部分将详细阐述这些假设，并介绍如何诊断和处理违反这些假设的情况，例如异方差、自相关等。我们将学习如何进行假设检验，以判断模型参数是否显著，模型是否整体显著，以及模型是否满足某些特定性质。 虚拟变量的应用： 很多经济现象涉及定性因素，例如性别、区域、政策实施等。虚拟变量（Dummy Variable）是处理这类定性信息的重要工具。我们将讲解如何创建和使用虚拟变量，以及它们在模型中的解释。这能够帮助您分析不同类别对经济结果的影响，如不同地区的收入水平差异。 第三部分：拓展与进阶——处理复杂经济数据与模型 在掌握了基础的线性回归模型后，我们将进一步探索更复杂的经济计量模型和分析技术，以应对现实经济数据中存在的各种挑战。 时间序列数据的分析： 经济数据往往具有时间依赖性，即今天的数值可能受到过去数值的影响。本部分将介绍时间序列数据分析的基本概念，如平稳性、自相关和偏自相关，以及AR、MA、ARMA、ARIMA等经典时间序列模型。您将学习如何识别时间序列的模式，并用合适的模型来预测未来的趋势。 面板数据的分析： 面板数据同时包含个体维度和时间维度，能够提供比截面数据和纯时间序列数据更丰富的信息。我们将介绍面板数据模型的设定，包括固定效应模型和随机效应模型，以及如何利用它们来控制未观察到的个体异质性，提高估计的效率和一致性。 模型设定与选择： 合适的模型设定是经济计量分析成功的关键。本部分将讨论如何根据经济理论和数据特点选择合适的模型，以及如何通过模型检验（如LM检验、LR检验）来比较不同模型，最终选出最优的模型。 非线性模型初步： 并非所有经济关系都呈线性。我们将简要介绍一些常用的非线性模型，如对数线性模型（Log-linear models）、二次型模型等，并讲解如何将它们应用于实际分析。 模型诊断与稳健性检验： 即使模型设定合理，也需要对模型的稳健性进行检验。我们将介绍如何进行模型诊断，例如残差分析，以发现模型可能存在的问题，并学习如何通过稳健性检验来评估模型结果的可靠性。 第四部分：实际应用——经济计量学在经济实践中的力量 理论的学习最终是为了应用于实践。本部分将通过具体的经济案例，展示经济计量学如何在现实世界中发挥作用，为解决经济问题提供洞见。 消费者行为分析： 经济计量学被广泛应用于分析消费者的购买决策。我们将介绍如何使用回归模型来估计需求函数，分析价格、收入、广告等因素对商品需求量的影响，并以此为基础进行需求预测。 生产与成本分析： 在微观经济学中，我们将学习如何利用经济计量方法来估计生产函数，分析技术进步、资本、劳动等要素对产出的影响，以及估计成本函数，分析规模经济等。 宏观经济模型与预测： 经济计量模型在宏观经济分析和预测中扮演着至关重要的角色。我们将介绍一些经典的宏观经济计量模型，如向量自回归（VAR）模型，以及如何利用它们来分析宏观经济变量之间的相互关系，并进行短期和长期预测。 金融市场分析： 金融经济学是经济计量学应用的另一个重要领域。我们将探讨如何使用时间序列模型来分析股票收益率、汇率波动等金融资产的价格动态，以及如何构建投资组合模型。 政策评估： 经济计量学为评估经济政策的有效性提供了强有力的工具。我们将介绍因果推断的基本思想，以及如何利用一些计量方法（如双重差分法、工具变量法）来识别政策的真实效应，为政策的制定和调整提供科学依据。 结论：迈向经济计量学的精进之路 本书的每一章节都旨在为您提供坚实的理论基础和实用的分析工具。通过学习本书，您将能够： 理解经济计量学研究的核心思想和方法。 熟练掌握线性回归模型及其在经济数据分析中的应用。 认识并学习处理时间序列和面板数据中的挑战。 学会如何根据实际问题选择和应用合适的经济计量模型。 培养运用经济计量学解决实际经济问题和评估经济政策的能力。 经济计量学是一个不断发展和创新的领域。本书为您提供了一个坚实的起点，未来的学习之路将更加广阔。我们鼓励您在掌握基本原理后，积极阅读相关的学术文献，参加研讨会，并亲自实践，不断提升自己的经济计量学分析能力，从而更深入地理解经济世界的运行规律。

评分☆☆☆☆☆

作为一本计量经济学入门的读物，是相当好的。但是， 翻译错误百出，最重要、最基本的概念如纵轴横轴搞错，行、列搞错。这是怎样不负责任的翻译，他妈的！ 如果可以，不如直接读原文了。另有一本本书的课后习题答案，可以作为参考书。  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

计量经济学比较流行的初级教材，有这本古扎拉蒂的《经济计量学精要》、 伍德里奇《计量经济学导论》 ，国内编的教材有李子奈的《计量经济学》 和《计量经济分析方法与建模:Eviews应用及实例》 。 这本书从书名可以看出，“essentials”说明了其性质，精要指这本书涵盖的是，精...

评分☆☆☆☆☆

计量经济学比较流行的初级教材，有这本古扎拉蒂的《经济计量学精要》、 伍德里奇《计量经济学导论》 ，国内编的教材有李子奈的《计量经济学》 和《计量经济分析方法与建模:Eviews应用及实例》 。 这本书从书名可以看出，“essentials”说明了其性质，精要指这本书涵盖的是，精...

评分☆☆☆☆☆

阅读体验的流畅性往往决定了一本书能否被坚持读完，而这本书在这方面表现得尤为出色。作者巧妙地运用了一种叙事性的笔法来引导复杂的数学推导。他们不像一些传统教材那样，直接堆砌冰冷的公式，而是先用一个贴近现实的经济学情境或一个具体的政策问题作为引子，自然而然地引出所需理论工具的必要性。比如，在讲解**Logit/Probit模型**时，作者没有直接给出复杂的似然函数，而是先探讨了“为什么线性概率模型不行”，这种“反证法”的教学思路，极大地增强了读者的代入感和对模型建立逻辑的理解。每当遇到一个关键的定理或估计量性质，书中总会配有一段详尽的“直觉解释”部分，这部分内容像是和一位经验丰富的教授进行一对一的交流，用最朴素的语言去化解抽象概念的壁垒，使得那些看似高不可攀的计量理论，变得触手可及，极大地降低了初学者的学习门槛。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和练习题设计，是检验一本教材是否真正具备实用价值的关键环节。我必须承认，这里的习题设置难度梯度非常合理，兼顾了理论基础的巩固和高级应用能力的培养。基础的计算题用于检验对基本公式的掌握，而章节末尾的“实证分析项目”则要求读者运用所学知识，结合实际数据集（尽管数据本身未附带，但提供了清晰的步骤和数据来源指示）进行完整的研究流程模拟。更重要的是，这本书在讲解每一个估计方法时，都非常注重对**假设检验和模型诊断**的强调。它不只是教你如何运行回归，更重要的是教会你如何批判性地看待回归结果——残差图的解读、多重共线性的影响、异方差的矫正方法，这些“实战技巧”的穿插，使得这本书远超出了理论手册的范畴，更像是一本实战手册，让你在面对真实、混乱的数据时，知道如何保持审慎和专业。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本教材时，我最大的担忧是其内容的深度和广度是否能跟得上我当前的研究方向。然而，翻开目录后，我的疑虑便烟消云散了。作者显然对计量经济学领域的最新发展有着深刻的洞察力，不仅详尽地覆盖了经典的主题，如OLS的严格假设、异方差和自相关问题的处理，更令人惊喜的是，它对时间序列分析（如ARIMA模型和向量自回归VAR）和面板数据模型（固定效应与随机效应的抉择）的讲解，达到了教科书级别中极为精湛的水平。特别是对于内生性问题（如工具变量法IV）的论述，它没有停留在概念层面，而是深入到了识别条件和估计量的性质，这种细致入微的剖析，对于需要进行严谨实证分析的研究人员来说，是不可或缺的宝贵财富。这本书的深度，绝对不是那种浅尝辄止、只为应付考试的“速成指南”，它更像是一位资深的导师，在你学术旅程的关键路口，为你指明了清晰而坚实的道路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了略带磨砂质感的深蓝色，配上简洁的白色字体，整体散发出一种沉稳而专业的学术气息。拿到手中分量十足，能感觉到纸张的厚度和韧性，这对于经常需要翻阅和做笔记的读者来说，无疑是一个加分项。内页的排版也做得相当考究，字体大小适中，行间距把握得恰到好处，保证了长时间阅读的舒适度。更值得称赞的是，书中大量使用的图表和公式，都清晰锐利，没有任何模糊的边缘，即使是复杂的回归模型图示，也能一目了然。我特别喜欢它在章节开头设置的“学习目标”和结尾处的“关键概念回顾”区域，这种结构化的设计极大地帮助了我梳理和巩固新学到的知识点，避免了知识点散乱而难以整合的问题。从物理感受上来说，这本书完全符合一本优秀教材应有的高标准，拿在手里就是一种对知识的尊重，让人更有动力去深入研读其中的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

从跨学科的角度来看待这本教材，我发现它对其他社会科学领域读者的友好度极高。虽然核心是计量经济学，但作者在选择案例和数据时，展现了惊人的跨学科视野。我看到了来自教育经济学、公共政策分析乃至劳动经济学的经典实证案例被用来阐释核心的计量工具。例如，在讲解因果推断时，作者没有局限于标准的经济学模型，而是引用了关于“最小起订量（Minimum Wage）对就业影响”的准实验研究，这对于从事政策评估的非经济学背景的研究人员来说，提供了极好的参照系。这种广博的案例基础，意味着读者不需要在阅读过程中不断地跳出书本去寻找“这东西在现实中能干啥”的答案，作者已经替我们铺好了知识的桥梁，让计量方法论能够迅速地与我们各自的专业领域产生有意义的连接，极大地提升了知识转移和应用效率。

评分☆☆☆☆☆

看爆脑！！！我讨厌empirical finance!!!!!!

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MSc semerster1 textbook for Quantitative Methods

评分☆☆☆☆☆

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