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出版者:Wiley

作者:Lee C. Adkins

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2008-1

价格:651.00元

装帧:

isbn号码:9780470185469

丛书系列:

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计量经济学原理：实践与应用 本书旨在为读者提供一个全面而深入的计量经济学原理的介绍，重点在于理论框架的构建、核心模型的推导与解释，以及在实际数据分析中的应用。我们聚焦于为那些希望扎实掌握计量经济学基础，并能独立进行严谨量化研究的学者、学生和从业人员提供坚实的知识储备。 本书内容严格遵循计量经济学学科的经典发展脉络，从基础的统计学回顾开始，逐步过渡到复杂的模型设定与估计。我们假设读者具备基本的微积分和线性代数知识，并致力于将抽象的数学概念转化为直观的经济学洞察。 第一部分：基础回顾与线性回归模型（OLS） 本部分将首先回顾必要的基础统计学知识，特别是概率论、随机变量、抽样分布以及大数定律和中心极限定理。这些是理解后续所有计量估计的基础。 随后，我们将深入探讨计量经济学的基石——经典线性回归模型（Classical Linear Regression Model, CLRM）。我们详细阐述了OLS估计量的推导过程，包括其无偏性、一致性和有效性（高斯-马尔可夫定理）。书中会用大量篇幅解释CLRM的五个核心假设，并分析当这些假设被违反时（如异方差性、序列相关性）对OLS估计量的影响，以及如何修正这些问题。我们不仅关注估计量的代数形式，更注重其经济学含义和推断的有效性。 第二部分：模型设定与推断 本章将详细讨论如何设定一个合适的计量模型，区分模型设定错误（如遗漏变量偏差、函数形式错误）的后果。我们将介绍各种形式的回归变量，包括虚拟变量（Dummy Variables）的运用，如何处理定性信息，以及交互项的解释，这些都是构建现实世界模型的关键步骤。 推断统计部分是本篇的核心。我们详尽地解释了参数估计的假设检验（t检验、F检验）的原理，包括单边检验和双边检验。此外，我们深入探讨了置信区间（Confidence Intervals）的构建，强调它们如何反映估计的不确定性。在这一部分，我们还将引入对模型整体显著性的检验，确保我们所建立的模型具备解释力。 第三部分：面板数据分析 随着经济学研究对个体异质性和时间动态性的关注日益增加，面板数据（Panel Data）分析成为现代计量经济学不可或缺的工具。本部分将专门探讨面板数据的优势，即它能够同时控制个体特有效应和时间特有效应。 我们将系统介绍两种主要的面板数据模型：固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）。我们详细推导了FE和RE估计量的构建，并重点讨论了如何使用豪斯曼检验（Hausman Test）来判断两者之间的选择。书中会明确指出在何种经济学理论背景下，应该偏好使用固定效应模型来消除不可观测的个体异质性。同时，我们也会涉及动态面板模型（如GMM估计的初步介绍），以应对内生性问题。 第四部分：工具变量（IV）与内生性 内生性是计量经济学中最具挑战性的问题之一，它通常源于遗漏变量、测量误差或同步因果关系。本部分将系统地分析内生性的来源、影响，并提供解决之道——工具变量（Instrumental Variables, IV）方法。 我们将深入解释工具变量的两个核心识别条件：相关性和外生性。书中会通过严谨的推导来介绍两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）的估计过程。更重要的是，我们关注如何检验工具变量的有效性，特别是使用弱工具变量检验和萨根检验（Sargan Test/J-Test）来评估工具变量设定的合理性。本章的目标是让读者能够识别数据中的潜在内生性，并应用恰当的工具变量方法来获得无偏和一致的估计。 第五部分：时间序列分析基础 时间序列数据在宏观经济学和金融学中占据核心地位。本部分将为时间序列分析奠定基础。我们从描述时间序列数据的基本特征开始，如趋势（Trend）和季节性（Seasonality）。 随后，我们将介绍平稳性（Stationarity）的概念，这是许多时间序列模型识别的前提。我们详细阐述了自回归（AR）、移动平均（MA）过程，并结合推导出ARMA模型。识别和估计模型的关键步骤——如ACF和PACF图的解读，将被细致讲解。 最后，我们将处理非平稳序列的问题。我们将介绍单位根检验（Unit Root Tests，如ADF检验）的重要性，并讲解如何处理趋势平稳和差分平稳序列。对于协整（Cointegration）的概念，我们将进行初步介绍，为理解长期均衡关系提供理论框架。 --- 本书的撰写风格注重清晰的逻辑结构和严格的推导过程。每一个核心概念的引入都伴随着其背后的经济学动机，所有的数学工具都服务于对经济现象的量化解释。本书致力于提供一个严谨的学术基础，使读者能够自信地阅读前沿的计量经济学文献，并着手设计和实施自己的量化研究项目。本书提供的知识体系独立于任何特定的软件平台，确保读者掌握的是计量经济学的通用原理，而非特定的操作步骤。

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这本书的价值，远不止于它所教授的 Stata 命令。对我而言，它更像是一次对计量经济学思维方式的深度训练。我一直觉得，计量经济学不仅仅是一堆公式和方法，更重要的是它背后所蕴含的严谨的逻辑和批判性的思维。这本书在这一点上做得非常出色。它在讲解每一个计量经济学模型时，不仅仅停留在如何用 Stata 实现，更强调了模型的假设条件，以及在实际应用中这些假设条件可能被违反的情况，并指导读者如何去诊断和处理这些问题。例如，在讲解回归诊断时，书中详细介绍了残差图、QQ 图等工具，并引导读者分析这些图表所反映出的问题，例如异方差、非正态性等，以及如何通过截尾、Winsorize 或转换变量等方法来解决。这种深入到问题根源的讲解，让我对计量经济学模型的理解更加透彻。此外，书中对结果的解释也十分到位，它不仅仅是教你如何报告系数和 p 值，更重要的是引导你去理解这些统计量的经济学含义，以及它们在现实世界中的意义。这本书的案例研究也极具启发性，作者选择的都是一些经济学中的经典问题，通过 Stata 进行分析，让我看到了计量经济学在解决实际经济问题中的强大力量。

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我一直认为，计量经济学理论的学习，最关键的环节是将理论付诸实践，而《Using Stata for Principles of Econometrics》这本书，就是一座连接理论与实践的坚实桥梁。我曾经在学习一些复杂的计量经济学模型时，感到力不从心，理论推导固然重要，但如何在 Stata 中正确地实现这些模型，并得到有意义的分析结果，却是一个巨大的挑战。这本书恰恰解决了我的这个痛点。它不仅仅是罗列 Stata 命令，而是将每一个命令的背后都蕴含着深刻的计量经济学理论。例如，在讲解模型设定时，书中详细阐述了选择不同形式的回归模型（线性、对数线性、二次型等）的理论依据，以及如何在 Stata 中实现这些模型，并指导读者如何通过信息准则（AIC、BIC）或调整 R 方来选择最优模型。这让我对模型设定的重要性有了更深刻的认识。书中对处理分类变量的处理也做得非常出色，详细讲解了虚拟变量的设定方法，以及如何使用 `regress` 命令进行多分类变量的回归分析。这对于我理解和处理一些定性数据非常有帮助。此外，书中对图表的绘制和解读也十分详细，它不仅仅是展示如何绘制散点图、回归线图，更重要的是引导读者如何从图表中发现数据规律和模型问题。

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这本书的出版，对于我来说，是一次重要的学习体验升级。我一直觉得，计量经济学需要一种“动手”的学习方式，而《Using Stata for Principles of Econometrics》完美地满足了这一需求。它不仅仅是一本理论书籍，更是一本实践指南。书中对每一个计量经济学概念的介绍，都紧密结合了 Stata 的操作。例如，在讲解异方差问题时，书中详细阐述了异方差的产生原因和负面影响，然后一步步指导读者如何在 Stata 中使用 `estat hettest` 等命令进行诊断，并提供了如何使用稳健标准误（White standard errors）来解决异方差问题的具体方法。这让我对异方差的理解和处理能力有了质的飞跃。书中对样本选择偏差的处理也同样令人印象深刻，它详细讲解了样本选择偏差的成因，以及如何使用 Heckman 两步法等方法在 Stata 中进行处理。这对于我分析一些具有特定选择机制的经济数据非常有帮助。书中对面板数据分析的讲解也十分全面，从基本的面板数据回归到更复杂的动态面板模型，都提供了详细的 Stata 操作指南和结果解读。这让我能够更自信地处理我的面板数据。

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这本书简直是我学习计量经济学和 Stata 过程中的“及时雨”。我一直觉得，计量经济学理论的学习，如果不能在实际数据分析中得到验证和应用，那么它就显得有些空洞。而《Using Stata for Principles of Econometrics》恰恰填补了这一空白。书中对每一个计量经济学模型，无论是简单的 OLS，还是更复杂的模型如面板数据、时间序列分析，都提供了详实而具体的 Stata 操作指南。我特别喜欢它在介绍面板数据模型的部分，作者首先梳理了固定效应模型和随机效应模型的理论基础，解释了它们各自的适用场景和优势，然后详细展示了如何在 Stata 中使用 `xtreg` 命令进行估计，并且强调了如何通过 Hausman 检验来选择合适的模型。更重要的是，书中还指出了在面板数据分析中可能遇到的各种问题，例如截面相关性、序列相关性等，并提供了相应的 Stata 解决方案。这种深入到模型诊断和处理的教学方式，让我在实证分析中能够更加严谨和准确。此外，书中对统计输出的解读也做得非常到位，它不仅仅是列出系数和 p 值，而是引导读者去理解这些统计量的含义，如何判断模型的拟合优度，以及如何根据分析结果得出经济学上的解释。我曾尝试过其他一些 Stata 教材，但很少有能像这本书一样，将理论的深度、软件操作的实用性和教学的清晰度完美地结合在一起。它就像一本详尽的“用户手册”，又像一位循循善诱的“良师益友”，帮助我一步步掌握计量经济学实证分析的精髓。

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从我个人的学习经历来看，《Using Stata for Principles of Econometrics》这本书，无疑是我在计量经济学领域的一位“启蒙导师”。它不仅仅教会我如何使用 Stata，更重要的是，它引导我如何用计量经济学的思维去分析问题，去解读数据。书中对每一个计量经济学模型的介绍，都极具条理性和逻辑性，并且始终与 Stata 的操作相辅相成。例如，在讲解面板数据模型时，书中不仅详细阐述了固定效应模型和随机效应模型的理论差异，以及它们各自的适用场景，更重要的是，它详细展示了如何在 Stata 中使用 `xtreg` 命令进行估计，并指导如何通过 Hausman 检验来选择最合适的模型。这让我对面板数据分析有了更深刻的理解。书中对时间序列模型的讲解也十分全面，从基本的平稳性检验到更复杂的 GARCH 模型，都提供了详细的 Stata 操作步骤和结果解读。这让我能够自信地处理各种时间序列数据。书中对结果报告的指导也十分清晰，它不仅教我如何生成标准的回归表格，更重要的是，它引导我去理解这些统计量的经济学含义，以及如何在论文中恰当地呈现我的研究结果。

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这本书，是我学习计量经济学过程中最不可或缺的工具之一。我一直觉得，理论的学习固然重要，但如果不能在实践中得到检验和应用，就显得苍白无力。《Using Stata for Principles of Econometrics》这本书，恰恰弥补了这一不足。它不仅仅是简单地介绍 Stata 的基本命令，而是将每一个计量经济学概念都与相应的 Stata 操作紧密结合。例如，在讲解内生性问题时，书中详细阐述了内生性的几种来源，以及它对 OLS 估计量的影响，然后详细介绍了工具变量法（IV）和两阶段最小二乘法（2SLS）在 Stata 中的实现，包括如何选择合适的工具变量，如何进行诊断检验。这让我对处理内生性问题有了更清晰的认识和更强的信心。书中对分位数回归的讲解也同样令人印象深刻，它不仅解释了分位数回归的理论优势，还指导了如何在 Stata 中进行分位数回归的估计和结果解读，这对于我分析收入分布等问题非常有帮助。书中对数据预处理的讲解也十分细致，包括缺失值处理、异常值处理、变量转换等，这些看似基础但至关重要的步骤，在这本书中得到了充分的重视。

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我一直在寻找一本能够真正帮助我将计量经济学理论转化为实际数据分析技能的书籍，而《Using Stata for Principles of Econometrics》做到了这一点。它不仅仅是一本 Stata 命令的集合，更是一本计量经济学思维的培养皿。书中对每一个计量经济学模型的讲解，都清晰且逻辑严谨，并且无缝地衔接了 Stata 的操作。例如，在讲解时间序列模型时，书中从平稳性检验（ADF、PP 检验）到 ARIMA 模型的设定和估计，再到模型的诊断和预测，每一个步骤都提供了详实的 Stata 指令，并且对输出结果进行了详细的解读。这让我对时间序列数据的分析能力有了显著提升。书中对格兰杰因果检验和协整检验的讲解也同样出色，它不仅解释了这些检验的理论基础，还指导了如何在 Stata 中实现这些检验，并帮助我理解如何从检验结果中得出经济学结论。我非常欣赏书中案例研究的丰富性和实用性，作者选择了许多经济学中具有代表性的研究问题，并通过 Stata 进行了详实的分析，这让我能够将所学的理论和方法应用到自己的研究中。

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对于我这样的学习者来说，能够找到一本既能扎实讲解计量经济学原理，又能提供实用 Stata 操作指南的书籍，是多么幸运的一件事。《Using Stata for Principles of Econometrics》做到了这一点，而且做得非常出色。我一直认为，理论的掌握和实践的应用是相辅相成的，只有将两者有机结合，才能真正理解并运用计量经济学。这本书在这方面做得非常到位。它并没有把 Stata 命令作为独立的知识点来讲解，而是紧密围绕着计量经济学中的每一个核心概念展开。例如，在讲解假设检验时，书中不仅详细阐述了统计学中的假设检验原理，还清晰地展示了如何在 Stata 中使用 `ttest`、`regress` 的 `test` 命令等来执行各种假设检验，并指导读者如何解读检验结果。这让我对假设检验的理解上升到了一个新的高度。书中对模型的改进和诊断部分也同样出色。在介绍多重共线性问题时，它不仅仅是讲了其负面影响，还提供了如何在 Stata 中检测多重共线性（如 VIF 值）以及如何应对的建议。这种系统性的讲解，让我能够从更深层次理解计量经济学模型的构建和优化过程。此外，书中对图表的使用也非常直观，很多复杂的数据关系和模型结果，通过图表展示出来，立刻变得一目了然。这对于我这样偏重视觉化学习的人来说，帮助巨大。

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我必须说，《Using Stata for Principles of Econometrics》这本书，绝对是我在计量经济学学习道路上遇到的最得力的助手之一。我一直觉得，计量经济学理论虽然重要，但如果没有实际数据分析的支撑，就如同空中楼阁。而这本书，恰恰能够将理论与实践完美地融合。它不仅仅是简单地介绍 Stata 命令，而是将每一个计量经济学概念，例如内生性问题、工具变量法等，都与相应的 Stata 实现方法紧密联系起来。我特别欣赏书中对工具变量法的讲解，作者首先详细梳理了工具变量法的理论基础，解释了什么是内生性，以及为什么需要工具变量，然后一步步展示了如何在 Stata 中使用两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计，包括如何选择合适的工具变量，如何进行弱工具变量检验等。这让我对处理内生性问题充满了信心。书中对时间序列分析的讲解也同样精彩，它从 ARIMA 模型到 GARCH 模型，每一个模型的理论推导都清晰明了，同时提供了相应的 Stata 命令和输出解读。这让我在面对宏观经济数据时，能够更加自如地运用时间序列工具进行分析。这本书的结构设计也非常合理，每一章都围绕着一个特定的计量经济学主题展开，并且都提供了丰富的案例和练习，这让我能够边学边练，巩固所学知识。

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这本书的出版，对于所有正在学习计量经济学原理，尤其是使用 Stata 进行实证分析的学生和研究人员来说，无疑是一份珍贵的礼物。我一直以来对计量经济学理论有着浓厚的兴趣，但将理论付诸实践，尤其是在软件操作层面，常常让我感到有些吃力。过去，我曾尝试过阅读其他一些介绍 Stata 的书籍，但它们要么过于浅显，仅仅停留在基础命令的介绍，无法深入到计量经济学核心模型的实现；要么过于学术化，理论推导冗长，而忽略了实际操作的细节。当我翻开《Using Stata for Principles of Econometrics》时，我立刻被它清晰的结构和循序渐进的教学方法所吸引。作者并没有直接堆砌大量的 Stata 命令，而是巧妙地将每个计量经济学概念与相应的 Stata 实现方法相结合。例如，在介绍 OLS 回归时，不仅仅讲解了 `regress` 命令的基本用法，更深入地探讨了如何使用 Stata 检查回归假设、解读回归结果的各项统计量，以及如何进行异方差、自相关等问题的诊断和处理。这种将理论与实践无缝衔接的方式，让我茅塞顿开，对许多原本模糊的概念有了更深刻的理解。尤其令我印象深刻的是，书中对每一个案例都进行了详细的讲解，从数据的导入、清理，到模型的设定、估计，再到结果的解释和报告，每一步都清晰明了，如同手把手教学一般。这让我不再害怕面对复杂的经济数据，而是充满信心地开始了自己的实证研究。这本书的语言也十分易懂，即使是初学者也能轻松理解。它避免了过于晦涩的专业术语，而是用简洁明了的语言阐述复杂的概念。

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4th edition

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好像Stata也不够用了。。。Matlab, C++才是王道阿。。。不过对于stata使用，这本书还真是超级简练易懂的说。很实用。

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