杰弗里·M·伍德里奇,密歇根州立大学经济学特聘教授,1991年以来一直在该校任教。1986—1991年,伍德里奇博士曾担任麻省理工学院的经济学助理教授。他于1982年在加州大学伯克利分校获得计算机科学与经济学学士学位,并于1986年在加州大学圣迭戈分校获得经济学博士学位。伍德里奇博士曾在国际知名期刊上发表学术论文30多篇,参与过多部著作的写作,他还是《横截面与面板数据的计量经济分析》一书的作者。他的获奖项目包括:斯隆(Alfred P Sloan)研究奖,《计量经济理论》的Plurla Scripsit奖,《应用计量经济学杂志》的斯通(Richard Stone)爵士奖,以及在MIT三次获得研究生教学年度优秀教师奖。他还是计量经济学会和《计量经济学杂志》的资深会员。
Great book for elementary learners in econometrics. Introduces the basic concept of econometrics by intuitively describe the thinking process underlying the main idea of econometric models. Thoroughly covers basic cross-sectional methods, then provides a we...
评分 评分 评分这是本非常漂亮的学术著作 读起来很愉悦 虽然在技术上不是很难 但对计量经济学的解说却非常到位 同时例子也非常丰富 如果能够认真看过两遍 作出合适的实证研究应该不是问题 稍微指出一点瑕疵: 就是这本书在印刷上存在一定的错误 (非常少的地方存在翻译错误) ...
评分分成上下册两本,纸质纯木浆制作,很白很光滑,是中文版的,美中不足就是后面的索引部分页码不对(因为是直接从英文版翻译过来的),不过还好吧,配合着英文版看就Perfect了,就是书比较贵。
这本书的封面设计得非常简洁,以一种经典的学术风格呈现,没有过多花哨的装饰。我最初拿起它,主要是因为它在课程大纲中被列为主要参考资料,带着一丝“不得不读”的心情。然而,一旦翻开第一页,那种预期中的枯燥感立刻烟消云散。作者的叙述方式异常流畅,仿佛在与一位经验丰富的导师进行一对一的讨论,而不是在啃一本厚重的教科书。特别是对于计量经济学中那些初学者常常感到困惑的概念,比如异方差性和自相关性,作者没有直接抛出复杂的数学公式,而是先用非常贴近现实的例子来阐释其发生的背景和经济意义。例如,在讨论内生性问题时,书中引入了对教育回报率的分析,详细剖析了为什么仅仅用受教育年限来衡量回报可能存在偏差,这种代入感极强。全书的章节安排也体现出一种精妙的平衡,理论基础的建立扎实而稳固,紧接着的实证应用环节则立刻将理论与实际数据分析联系起来,使得知识的吸收是一个螺旋上升的过程,而非简单的线性堆砌。对于一个希望真正理解计量而非仅仅会套用软件命令的读者来说,这种循序渐进的引导是无价的。
评分这本书最让我感到惊喜的是其对计量经济学“哲学”层面的探讨,这往往是其他入门级教材所忽视的。作者在多次论及因果推断时,都花篇幅讨论了“识别策略”的重要性,强调计量分析的最终目标是回答“是什么导致了什么”,而不是仅仅找到高相关性。他们对混淆变量、遗漏变量偏差等问题的讨论,都带着一种深刻的反思性,引导读者跳出单纯的统计框架,进入更宏观的经济学思维。例如,在讨论工具变量法时,书中不仅讲解了如何找到一个满足外生性要求的工具变量,还花费了大量篇幅讨论在实际操作中,如何通过经济学常识和制度背景来“论证”这个工具变量的合理性。这种对方法论严谨性的坚持,使得这本书不仅仅是一本技术手册,更像是一篇关于如何进行负责任的经济研究的宣言。它塑造了一种健康的学术态度,教会我们谦逊地对待数据和结论,这对于任何希望在经济领域有所建树的人来说,都是比掌握特定公式更宝贵的东西。
评分我得承认,这本书的数学推导部分,初看之下确实有些让人望而生畏,公式符号密密麻麻,感觉像是回到了大学高数课堂。但是,深入阅读后我发现,作者在每一个关键推导步骤之后,都辅以详尽的文字解释,这才是它真正高明的地方。他们似乎预判到了读者会在哪里卡壳,并在那个节点提前设置好了“路标”。不像有些教材,推导完了就戛然而止,留下读者自己去琢磨公式的经济学含义。这本书的特色在于,它不仅告诉你“如何推导”,更重要的是告诉你“为什么这么推导”,以及“这个推导结果对我们解释现实世界意味着什么”。比如,在论证最小二乘估计量的无偏性时,作者会反复强调协方差矩阵的假设在现实世界中是如何被挑战的。这种对“意义”的强调,使得即便是那些对纯数学感到抗拒的读者,也能抓住其核心逻辑。说实话,很多时候,我直接跳过了那些复杂的矩阵代数,转而仔细研读旁边的“解读”部分,回头再去看公式,清晰度瞬间提高了好几个档次。
评分这本书的案例研究部分,可以说是其灵魂所在,它成功地将计量经济学从一个抽象的工具箱,变成了一把解剖经济现象的精密手术刀。不同于其他教材中那些为了演示而演示的虚拟数据,这里的案例几乎都来源于经济学领域前沿或经典的研究成果。我特别欣赏作者在处理面板数据这一章时所采取的策略。他们没有满足于简单的固定效应或随机效应模型,而是深入探讨了双重差分(DiD)以及断点回归(RDD)的应用边界。例如,对最低工资提高对就业影响的分析,书中不仅展示了如何构建数据结构,更关键的是,它细致地对比了不同模型在处理潜在选择偏差时的优劣。这种实操层面的深度剖析,让我对“模型选择”这件事有了全新的认识——它不是一个静态的决定,而是一个基于经济理论和数据特征的动态权衡过程。我甚至按照书中的步骤,尝试在我的电脑上重跑了其中一个案例,发现自己对软件操作的理解也因此加深了不少,这简直是为那些想转入研究领域的学生量身定做的指南。
评分从排版和可读性的角度来看,这本书绝对是同类书籍中的佼佼者。字体选择适中,段落间距合理,最重要的是,图表的质量非常高。很多时候,一张精心制作的图表胜过千言万语的文字描述,这本书深谙此道。在讲解时间序列模型,尤其是ARIMA模型的识别和估计部分,作者提供的单位根检验结果图和ACF/PACF图清晰到令人发指。我过去经常被那些细微的折线图搞得晕头转向,但这本书中的图例,无论是坐标轴的标记还是阴影区域的划分,都设计得极其考究,让人一眼就能捕捉到关键的统计信号。此外,书中的“关键概念回顾”小节设置得非常巧妙,它们不是简单的术语罗列,而是用精炼的语言总结了本章的核心思想,对于快速复习和临考前的突击非常有帮助。这种对细节的关注,体现了出版团队的专业素养,也极大地提升了读者的阅读体验,让长时间的阅读也不容易产生疲劳感。
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