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出版者:Brooks/Cole

作者:Hamilton, Lawrence C

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2008-11

价格:824.00元

装帧:Paperback

isbn号码:9780495828785

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 计量经济学
• Stata
• 数据分析
• 回归分析
• 统计建模
• 社会科学
• 经济学
• 生物统计
• 统计软件

计量经济学导论：理论、应用与实证分析 作者：[此处填写作者名，例如：李明、张华等] 出版社：[此处填写出版社名，例如：高等教育出版社、清华大学出版社等] 版次：第一版 / 第二版（请选择合适的版本） 定价：[此处填写定价] --- 内容简介 《计量经济学导论：理论、应用与实证分析》是一本旨在为读者提供计量经济学核心理论框架、经典计量模型构建方法以及现代数据分析工具的综合性教材。本书特别注重理论推导的严谨性与实际应用的可操作性相结合，力求帮助读者不仅理解“为什么”使用某种方法，更能掌握“如何”有效地应用这些方法来解决现实世界中的经济学问题。 本书的结构设计遵循了从基础概念到高级模型的逻辑递进路线，内容覆盖了计量经济学分析的各个关键阶段：数据处理、模型设定、参数估计、假设检验以及模型诊断与选择。我们深知，在当今数据驱动的时代，掌握扎实的计量工具是经济学、金融学、管理学以及社会科学研究人员的必备技能。因此，本书不仅涵盖了核心的回归分析技术，还融入了对因果推断方法论的深入探讨，以满足日益增长的对严谨政策评估和科学研究的需求。 第一部分：基础回顾与一元回归分析 本书的第一部分首先对读者进行必要的基础知识铺垫，包括概率论、数理统计的基本概念回顾，特别是与线性模型相关的统计假设。随后，我们将重点介绍最基础、也是最重要的工具——简单线性回归模型（Simple Linear Regression Model）。 我们详细阐述了普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理、估计量的性质（如无偏性、一致性、有效性——高斯-马尔可夫定理的条件与含义）。书中不仅进行了详尽的代数推导，还结合直观的几何解释，确保读者能够深刻理解残差、拟合优度 ($R^2$) 等核心概念。本部分也引入了假设检验的框架，包括对斜率系数的t检验和对模型整体的F检验，并讨论了置信区间（Confidence Intervals）的构建与解释。通过大量的例题和思考题，读者将能够熟练地在单变量框架下进行初步的数据建模和解释。 第二部分：多元回归分析与经典线性回归模型的扩展 进入第二部分，我们将研究更为复杂的多元回归模型（Multiple Regression Model）。多元回归是处理多个影响因素同时作用于被解释变量的现实场景的基础工具。 本部分的核心内容包括： 1. 多重共线性（Multicollinearity）：深入分析多重共线性的来源、后果，并探讨岭回归（Ridge Regression）等应对策略。 2. 虚拟变量（Dummy Variables）：详细介绍了如何利用虚拟变量来纳入定性信息（如性别、区域、时间效应），以及如何通过虚拟变量的交互项来检验不同群体间的回归系数是否存在显著差异（结构性断裂检验）。 3. 函数形式的设定：讨论了线性、对数线性（如 $log-lin, lin-log, log-log$）等不同函数形式的选择及其在经济学中的理论基础和解释含义。 4. 异方差性（Heteroskedasticity）：系统性地分析了异方差性对OLS估计量的影响，并详细介绍了修正方法，如广义最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）和稳健标准误（Robust Standard Errors，如White/Huber-White估计量）。 通过这部分内容的学习，读者将能够构建和解释更具现实意义的、包含多个解释变量的计量模型。 第三部分：时间序列数据的计量经济学 第三部分转向处理具有时间依赖性的数据——时间序列数据（Time Series Data）。时间序列数据在宏观经济学、金融市场分析中极为常见，但其固有的序列相关性（自相关）会对标准OLS估计产生严重干扰。 本部分涵盖了以下关键主题： 1. 平稳性（Stationarity）：严格定义了时间序列的平稳性概念，并介绍单位根检验（Unit Root Tests），如ADF检验，来识别非平稳序列。 2. 自回归模型（AR）与移动平均模型（MA）：介绍AR(p)和MA(q)模型的结构、识别与估计。 3. ARMA与ARIMA模型：系统地介绍如何对非平稳序列进行差分处理，构建更强大的ARMA和ARIMA模型，用于时间序列的预测。 4. 向量自回归模型（VAR）：引入多变量时间序列分析框架，重点讲解了格兰杰因果关系检验（Granger Causality Test）以及脉冲响应分析（Impulse Response Analysis）在分析系统动态交互中的应用。 第四部分：面板数据分析 面板数据（Panel Data），即同时包含时间和截面维度的数据，因其能更好地控制不可观测的个体异质性，成为现代实证研究的“黄金标准”。 本部分详细对比了三种主要的估计方法： 1. 混合回归模型（Pooled OLS）：作为基准模型。 2. 固定效应模型（Fixed Effects, FE）：通过“组内估计”（Within Estimation）消除不随时间变化的个体异质性，重点讨论了LSDV（Least Squares Dummy Variable）和去均值方法。 3. 随机效应模型（Random Effects, RE）：讨论其适用条件，并引入了Feasible GLS（FGLS）估计。 4. 模型选择：通过豪斯曼检验（Hausman Test）来指导读者在FE和RE之间做出最优选择。 第五部分：因果推断与计量方法的选择 本书的第五部分是其理论深度和实践价值的核心体现。现代计量经济学越来越强调因果推断（Causal Inference），而非仅仅是相关性描述。我们探讨了在存在潜在混淆变量（Omitted Variable Bias, OVB）的情况下，如何科学地识别和估计因果效应。 关键内容包括： 1. 工具变量法（Instrumental Variables, IV）：深入剖析IV法的基本思想，特别是针对内生性问题（Endogeneity，如同时性、测量误差）。详细讲解了如何进行工具变量的有效性检验（如弱工具变量检验、过度识别约束检验）。 2. 准实验方法（Quasi-Experimental Methods）：重点介绍双重差分法（Difference-in-Differences, DiD），包括其基本假设（平行趋势检验）以及如何利用它来评估政策冲击的平均处理效应（ATT）。 3. 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）：介绍Sharp RDD和Fuzzy RDD的实施步骤和核心识别策略。 附录：软件应用与数据处理 本书的附录部分专门为读者提供了实际操作的指导，重点介绍主流统计软件（如Stata、R或Python）中实现上述模型的具体命令和步骤。我们相信，理论与实践的结合是学习计量经济学的唯一有效途径。附录中包含真实或模拟数据集的演示，引导读者完成从数据导入、清洗、模型估计到结果报告的完整流程。 --- 适用对象 本书适合经济学、金融学、管理科学、公共政策、社会学等领域的高年级本科生、研究生作为核心教材或参考书。对于需要运用计量方法进行学术研究、行业分析或政策评估的专业人士，本书亦是极佳的理论与实战指南。 本书特色 理论与实践并重：在严谨的数学推导之上，融入大量的实际经济学案例和数据分析实例。 聚焦因果推断：系统性地介绍现代计量经济学前沿的因果识别方法，超越传统相关性分析的局限。 清晰的结构逻辑：从单变量到多元、从截面到时间序列，再到面板数据和高级因果模型，层层递进，构建完整的知识体系。 强调方法论的批判性思维：引导读者在应用模型时，不仅要会运行程序，更要能批判性地评估模型设定的有效性与估计结果的可靠性。

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关于本书的“Stata集成”部分，我必须指出其严重过时的问题。Stata的软件版本更新迭代很快，许多界面操作和命令的默认参数都已经发生了变化。然而，这本书中引用的许多截图和命令语法，明显是基于一个非常老旧的版本。例如，在介绍数据导入导出功能时，书上演示的菜单路径在我当前安装的软件中已经完全找不到，迫使我必须不断地在Stata的官方帮助文档和各种论坛之间跳转，以确定哪些命令仍然有效，哪些已经被新的语法取代。这种对时效性的忽视，在技术类书籍中是致命的缺陷。它不仅浪费了读者的宝贵时间去验证信息的准确性，更重要的是，它传递了一种错误的信号——即统计工具的应用是可以脱离软件的最新发展而独立存在的。一本关于软件使用的书籍，如果不能紧跟软件的步伐，那么它很快就会沦为一本历史文献，而不是一本实用的学习资源。

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这本书的排版简直是一场视觉的灾难，每一页都像是被强行塞满了信息，根本没有给读者喘息的空间。打开目录那一刻我就有种不祥的预感，章节划分极其混乱，完全看不出作者想要构建一个逻辑清晰的学习路径。举个例子，关于回归分析的基础理论和其实际操作的衔接生硬得令人发指，仿佛是把两本毫不相关的教材硬生生地缝合在一起。更糟糕的是，代码示例部分的设计，简直是对Stata初学者的公开处刑。字体小得可怜，关键的语法高亮缺失，使得我们在尝试复制粘贴或手动输入时，极易出错。当代码运行出错时，书中提供的调试指南少得可怜，往往只能依靠自己去社区里大海捞针般地寻找答案。这种对细节的漠视，直接将学习曲线拉成了一道垂直的峭壁，让原本就枯燥的统计学知识变得更加令人望而却步。如果我需要一本能清晰引导我掌握统计软件操作的书，这本书显然不是一个合格的选择，它更像是一本堆砌了大量术语和命令的参考手册，但缺乏必要的教学智慧和用户体验的关怀。

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这本书的“实战性”简直是一个巨大的谎言。我购买它，是期望能够解决我在处理真实世界数据时遇到的复杂问题，比如多重共线性、异方差性，或者更高级的时间序列建模。然而，书中的所有示例数据集都显得过于“干净”和“理想化”，它们仿佛是为教科书而生的完美样本，完美地服从了每一个统计模型的假设。当你尝试将书中介绍的线性回归模型应用到我手中那些充满缺失值、异常值和内生性问题的实际数据上时，书中的指导就彻底失效了。它没有提供任何关于数据清洗、预处理的实用技巧，更不用提如何使用Stata强大的诊断工具去审视模型的稳健性了。读完相关章节后，我发现自己对如何处理现实中的“脏数据”束手无策，书中的解决方案似乎只停留在理论模型搭建的最顶层。这种与实际工作脱节的编写方式，让这本书的价值大打折扣，它更像是对某种理想状态的描摹，而非解决现实挑战的有力武器。

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从语言风格上来说，这本书的文字表达令人倍感疏离。作者的叙述语气僵硬、刻板，缺乏任何鼓励和引导性。阅读过程就像是在跟一个机器人对话，它机械地陈述着事实和步骤，却从未试图站在读者的角度去感受理解的难点在哪里。这种严肃到令人窒息的文风，使得学习过程变得极其单调乏味。我尝试寻找一些幽默的类比或者生动的比喻来帮助记忆那些抽象的概念，但全书上下，这样的尝试几乎为零。很多时候，一个看似简单的概念，作者会用一套极其拗口的术语去定义，绕了半天圈子，最后得出的结论与最初的直觉相差无几，却耗费了读者大量的时间去解码。我期待的是一本能激发学习兴趣的书，能让我沉浸其中，而不是一本需要我时刻打起十二分精神去对抗晦涩文字的“劝退读物”。这种缺乏人情味的写作，极大地削弱了教材本应具备的激励作用。

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我一直以为，好的统计学教材应该能够巧妙地将理论的严谨性与现实数据的应用性结合起来，然而这本《Statistics with Stata》在这一点上表现得尤为乏力。它似乎陷入了一种“只展示操作，不解释原理”的怪圈。书中对各种统计检验背后的假设条件和适用情境的讨论，往往只是蜻蜓点水，一笔带过。比如，当我们讨论到非参数检验时，作者似乎默认读者已经对秩（rank）的概念了如指掌，完全没有花时间去阐述为什么在某些数据分布下，必须放弃参数方法的依赖性。这种处理方式，使得那些试图从根本上理解统计思维的读者感到极度受挫。每一个案例分析都像是一个黑箱操作，你输入数据，敲击命令，然后得出一个结论，但这个结论背后的统计学意义，这本书却很少深入挖掘。结果就是，我学到了一堆命令，但面对一个新的、稍微复杂一点的数据集时，我依然无法判断该使用哪个模型，也不知道如何解释模型输出中那些看似复杂的系数和P值究竟意味着什么。这完全是本“工具箱”式的书，而不是一本“思维导图”式的指南。

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