Theory and Practice of Econometrics 2E pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:George G. Judge

出品人:

页数:1056

译者:

出版时间:1985-2-20

价格:GBP 254.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471895305

丛书系列:Wiley Series in Probability and Statistics

图书标签:

• Econometrics
• Statistics
• Econometrics Theory
• Applied Econometrics
• Regression Analysis
• Time Series Analysis
• Data Analysis
• Quantitative Economics
• Statistical Modeling
• Econometric Modeling

好的，这是一份关于一本名为《计量经济学原理与应用》的图书的详细简介，内容侧重于传统计量经济学领域，但完全不涉及您提到的特定书名《Theory and Practice of Econometrics 2E》的内容。 --- 图书名称：计量经济学原理与应用 作者：[此处留空或使用虚构作者名，例如：张伟、李明] 出版社：[此处留空或使用虚构出版社名，例如：现代经济学出版社] --- 计量经济学原理与应用：理论构建与实证探究 导言：计量经济学的核心地位与研究范式 本书旨在为读者提供一个严谨而全面的计量经济学知识体系，深度剖析现代经济学研究中不可或缺的计量工具和方法论。在当代经济学研究中，经验证据的积累与理论模型的检验已成为推动学科进步的关键动力。计量经济学，作为连接抽象经济理论与具体经济现实的桥梁，其重要性不言而喻。本书不仅梳理了计量经济学的经典理论基础，更着重于如何将这些理论应用于解决复杂的现实经济问题，培养读者独立进行实证分析的能力。 全书的编写遵循“理论先行，实践跟进”的原则，力求在保持数学严谨性的同时，兼顾对非专业背景读者的友好性，使得本书既能满足高年级本科生和研究生的学习需求，也能为政策制定者和市场分析师提供可靠的参考工具。 第一部分：基础回顾与经典模型构建 本部分内容聚焦于计量经济学的基石——多元线性回归模型（OLS）的深入探讨。 第一章：统计学基础回顾与随机变量 在正式进入计量经济学领域之前，本书首先对必要的概率论和数理统计知识进行了系统的回顾，特别是针对假设检验、置信区间估计、大样本性质等内容进行了强调。我们明确了随机变量、联合分布、条件期望等核心概念，为后续的回归分析奠定了统计学基础。 第二章：简单线性回归模型（SLR） 我们从最基础的简单线性回归模型入手，详细阐述了最小二乘法的基本原理、几何意义及其估计量的推导。本章重点分析了高斯-马尔可夫（Gauss-Markov）定理，阐述了在线性、无偏、无异方差等经典假设下，OLS估计量为何是“最优线性无偏估计量”（BLUE）。同时，我们也探讨了模型设定的选择、R方（决定系数）的解释及其局限性。 第三章：多元线性回归模型（MLR）的扩展 在现实中，几乎所有的经济现象都受到多个因素的共同影响。本章将模型扩展至多元回归，重点讨论了多重共线性的识别、影响及其处理策略。我们引入了变量的添加与剔除对估计量的影响，并详细分析了虚拟变量（Dummy Variables）在模型中的应用，演示如何利用虚拟变量捕捉分类信息和结构性变化。参数估计的解释也从“其他因素不变”的条件性阐述，扩展到了更贴近现实的分析框架。 第四章：违背经典假设的后果与检验 经典OLS假设的成立是保证估计量有效性的前提。本部分将计量分析的重点转移到对这些假设的检验和后果分析： 1. 异方差性（Heteroskedasticity）：详细分析了异方差的来源（如截面数据中的收入效应），及其对标准误估计的偏差影响。我们系统地介绍了处理方法，包括加权最小二乘法（WLS）以及在异方差存在时使用稳健标准误（Robust Standard Errors）的必要性。 2. 序列相关性（Autocorrelation）：主要针对时间序列数据，分析了残差的自相关性，并对比了处理序列相关的广义最小二乘法（GLS）与修正OLS估计。 第二部分：模型识别与因果推断的挑战 计量经济学的核心价值在于实现从“相关性”到“因果性”的推断。本部分深入探讨了内生性问题，这是实证研究中最具挑战性的环节。 第五章：内生性与工具变量（IV）方法 内生性是Ols估计量失效的根本原因之一。本章首先界定并分类了内生性的来源，包括遗漏变量偏差（Omitted Variable Bias, OVB）、测量误差和同步性偏误（Simultaneity Bias）。 随后，我们引入了工具变量（Instrumental Variables, IV）方法作为解决内生性的核心工具。我们详细推导了两阶段最小二乘法（2SLS）的估计过程，并着重阐述了工具变量必须满足的两个核心条件：相关性（Relevance）和外生性（Exogeneity）。工具变量的选择与检验（如弱工具变量检验）被视为实证研究的重中之重。 第六章：面板数据模型：时间和截面维度的融合 面板数据结合了时间序列和截面数据的优势，能够有效控制不可观测的个体异质性。本章系统介绍了面板数据的两大核心估计策略： 1. 固定效应模型（Fixed Effects, FE）：通过“组内估计”或引入个体虚拟变量来消除不随时间变化的个体特征带来的偏差，重点讨论了“去均值”变换的数学推导。 2. 随机效应模型（Random Effects, RE）：在个体异质性被视为随机误差项一部分的假设下，利用广义最小二乘法（GLS）进行估计。 本章的难点在于FE与RE模型的选择，我们通过引入豪斯曼检验（Hausman Test），为读者提供了在实践中做出合理选择的量化依据。 第三部分：高级主题：时间序列、非线性模型与因果推断进阶 本部分面向对前沿计量方法有更高要求的读者，涉及非线性和动态模型的分析。 第七章：时间序列分析基础 本章关注经济变量随时间演变的动态特性。我们从平稳性（Stationarity）的概念入手，介绍了单位根检验（如ADF检验）的重要性。对于非平稳序列，我们探讨了协整（Cointegration）的概念，以及如何利用误差修正模型（ECM）来捕捉变量间的长期均衡关系和短期调整速度。 第八章：模型设定与非线性回归 经济关系往往是非线性的。本章探讨了如何在线性框架下处理非线性关系，例如通过变量变换（对数、倒数）。随后，我们深入讲解了非线性最小二乘法的基本迭代算法，并以逻辑回归（Logit）和概率回归（Probit）模型为例，详细解释了极大似然估计法（MLE）的原理，这是处理离散因变量的基石。 第九章：准实验设计与前沿因果识别策略 近年来，经济学越来越依赖于模拟实验场景的因果推断方法。本章系统介绍了基于观察数据的因果识别方法： 1. 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）：对存在明确分配规则的政策或干预效果进行局部处理效应的估计。 2. 双重差分法（Difference-in-Differences, DID）：用于评估特定干预对处理组相对于未处理组的净效应，重点强调了平行趋势假设的检验。 结语：从估计到政策含义的转化 本书的最终目标是培养读者批判性地评估现有研究和自身构建实证模型的思维能力。我们强调，任何计量结果的有效性都高度依赖于其背后的经济理论和模型设定的合理性。理论的严谨性、数据的质量、工具的选择以及结果的可解释性，共同构成了成功计量研究的完整闭环。通过对上述经典与前沿方法的掌握，读者将能够自信地驾驭复杂的经济数据，并为经济学理论提供坚实的经验支撑。

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