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出版者:

作者:傅征

出品人:

页数:242

译者:

出版时间:2010-1

价格:26.00元

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isbn号码:9787307073807

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 计量经济学
• 实验教学
• 基础教程
• 经济学
• 统计学
• 数据分析
• R语言
• Stata
• Python
• 高等教育

计量经济学前沿：理论、方法与实践应用 本书旨在为计量经济学领域的学习者和研究人员提供一个全面、深入且前沿的知识框架。我们关注的重点是计量经济学核心理论的最新发展、前沿建模方法的介绍以及这些工具在现实世界数据分析中的实际应用。本书的内容结构严谨，逻辑清晰，旨在帮助读者建立扎实的理论基础，并掌握运用高级计量技术解决复杂经济问题的能力。 --- 第一部分：计量经济学理论基石的深化与拓展 本部分将对计量经济学的基本假设和理论进行回顾与深化，着重探讨在偏离标准线性回归模型（OLS）假设时，如何构建稳健且高效的估计框架。 第一章：经典线性回归模型的局限性与稳健性 本章深入剖析了标准多元线性回归模型（MLR）的假设条件，特别是关于误差项方差同质性（Homoscedasticity）和序列不相关性（Autocorrelation）的讨论。我们将详细阐述异方差性和序列相关性对OLS估计量的影响——估计量仍然无偏且一致，但标准误估计存在偏差，导致假设检验失效。 核心内容包括： 1. 异方差性的检验与修正： 重点介绍White检验、Breusch-Pagan检验，并详细讲解如何运用加权最小二乘法（WLS）和稳健标准误（如Huber-White标准误）来获得有效推断。 2. 时间序列中的序列相关性： 阐述一阶自回归过程（AR(1)）和移动平均过程（MA(1)）的性质，使用Durbin-Watson 检验和Breusch-Godfrey 检验进行诊断，并引入Newey-West估计器处理同时存在异方差和序列相关性的情况。 第二章：工具变量法（IV）与内生性问题的解决 内生性是计量经济学分析中最为核心的挑战之一，它源于遗漏变量偏差、测量误差或反向因果关系。本章将聚焦于工具变量（IV）方法的理论构建与实践操作。 关键主题解析： 1. 内生性的根源与识别： 详细区分外生性、内生性和随机外生性的概念，并教授如何通过理论模型判断内生性的存在。 2. 两阶段最小二乘法（2SLS）： 深入剖析2SLS的原理，特别是关于工具变量有效性的讨论——相关性（相关于内生变量）和外生性（与误差项不相关）。我们将分析“弱工具变量”问题（Weak Instruments）及其对估计效率的影响，并介绍Stock and Watson提出的F检验标准。 3. 广义矩估计（GMM）： 将IV方法提升至更广义的GMM框架下讨论，讲解GMM如何利用更多的矩条件来提高估计效率，并介绍如何进行GMM的有效性检验（如Sargan/Hansen J检验）。 --- 第二部分：高阶时间序列计量经济学 时间序列数据在宏观经济学、金融学和商业周期分析中占据核心地位。本部分将从平稳性检验入手，系统介绍处理非平稳序列的先进模型。 第三章：非平稳性与协整分析 处理具有随机趋势的非平稳序列是现代时间序列分析的关键。本章将建立在单位根检验的基础上，探讨长期均衡关系的建模。 内容聚焦： 1. 单位根检验的精细化： 除了传统的ADF检验，我们将介绍Phillips-Perron (PP) 检验和KPSS检验，并强调检验结果的解释，尤其是在“趋势平稳”和“差分平稳”之间的区分。 2. 协整关系的建立： 介绍Engle-Granger（EG）两步法检验协整关系，并着重讲解更具优势的Johansen协整检验，该方法能够识别多个协整关系（秩）。 3. 误差修正模型（ECM）： 建立在协整关系之上，ECM模型能够同时描述变量间的短期动态调整和长期均衡修正过程，是理解经济变量动态调整机制的强大工具。 第四章：向量自回归（VAR）模型及其扩展 VAR模型是处理多个相互依赖的时间序列系统的标准工具。本章将介绍VAR的设定、估计和应用。 重要模型与技术： 1. VAR模型的设定与定阶： 讨论AIC、BIC等信息准则在选择最优滞后阶数中的应用，并介绍格兰杰因果关系检验在VAR框架下的实施。 2. 脉冲响应函数（IRF）： 讲解IRF如何描绘一个变量对系统内其他变量冲击的动态反应路径。重点讨论如何利用Cholesky分解来识别冲击，并分析其局限性。 3. 结构化VAR（SVAR）： 针对Cholesky分解识别的不足，本章将介绍SVAR模型，通过施加经济学理论约束（如零约束或符号约束）来识别内生冲击，是进行宏观经济政策分析的基石。 4. 预测与稳定性分析： 利用VAR模型进行多步预测，并探讨模型的长期稳定性和预测区间构造。 --- 第三部分：面板数据模型与微观计量前沿 面板数据结合了时间和截面信息，提供了更丰富的信息量和更高的估计效率。本部分关注面板数据分析的特定模型和最新的因果推断方法。 第五章：面板数据模型的选择与估计 本章系统区分了混合OLS、固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的理论基础、适用条件和估计差异。 核心比较与检验： 1. 固定效应（FE）： 侧重于消除不随时间变化的个体异质性，适用于回答“组内变化”的问题。 2. 随机效应（RE）： 假设个体异质性与解释变量不相关，适用于回答“组间比较”的问题。 3. Hausman检验： 详细讲解如何利用Hausman检验来科学地在FE和RE模型间进行抉择。 4. 动态面板数据模型（DPD）： 针对面板数据中存在滞后被解释变量作为解释变量导致内生性问题的情况，重点介绍Arellano-Bond的差分GMM（DIF-GMM）和Blundell-Bond的系统GMM（SYS-GMM）估计器，强调其在处理小样本和高序列相关性时的优势。 第六章：准实验设计与因果推断前沿 在现代计量经济学中，从“相关性”推导出“因果性”是核心目标。本章将介绍一系列“准实验”方法，这些方法旨在模仿随机对照试验（RCT）的设定。 重点分析的技术： 1. 断点回归设计（RDD）： 讨论清晰分配规则下的断点回归模型，区分清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD），以及如何利用局部线性回归进行估计。 2. 双重差分法（DID）： 解释DID模型的核心思想——控制不随时间变化的组间差异和不随个体变化的时期差异。重点讲解如何检验“平行趋势假设”（Parallel Trends Assumption），这是DID方法的关键前提。 3. 合成控制法（Synthetic Control Method）： 针对只有一个干预单元的稀有事件，介绍如何通过加权组合多个控制单元来构建一个最优的“合成对照组”，以估计干预效应。 --- 第四部分：高级主题与计算实践 本部分将探讨计量经济学模型的估计与检验中的高级计算技术，并简要介绍非线性模型的处理方向。 第七章：模型估计与计算方法 本章侧重于如何利用计算机实现复杂的估计程序，并介绍非线性模型的处理思路。 1. 极大似然估计（MLE）： 讲解MLE的原理、渐近性质，以及如何在特定模型（如Logit/Probit）中应用。 2. 模拟最大化与贝叶斯方法概述： 简要介绍当解析解不可得时，如何采用模拟方法（如MCMC）进行估计，为读者搭建起向更高级贝叶斯计量经济学过渡的桥梁。 第八章：计量经济学的最新趋势与数据挑战 本章将展望计量经济学领域面临的新挑战，特别是大数据环境下的处理需求。 1. 高维数据与正则化估计： 介绍当解释变量数量远大于样本量时，Lasso、Ridge等正则化方法如何应用于特征选择和克服多重共线性。 2. 大数据环境下的估计挑战： 讨论大规模数据集对传统检验和估计效率的影响，以及分布式计算在计量分析中的应用前景。 本书的结构设计旨在提供一个从经典到前沿、从理论到实证的完整学习路径。读者在掌握本书内容后，将具备独立运用和解读复杂计量模型的能力，能够自信地应对当前学术研究和实际数据分析中的挑战。

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我一直认为，学习计量经济学，光有理论是远远不够的，关键在于如何将其应用于解决实际的经济问题。《计量经济学实验基础教程》在这一点上做得非常出色。书中不仅系统地介绍了各种计量模型，更重要的是，它通过大量精心设计的案例，展示了如何运用这些模型来分析现实中的经济现象。例如，书中在讲解“回归分析”时，就提供了一个分析房价影响因素的案例，从数据收集、变量选取，到模型估计、结果解读，都进行了详细的演示。我尤其喜欢书中在解释模型结果时，不仅仅停留在统计显著性上，而是更侧重于经济学意义的解释，以及如何根据分析结果提出有价值的见解。这让我感觉，计量经济学不仅仅是一门技术，更是一种思维方式，一种分析经济问题的有力工具。虽然本书的理论部分也相当扎实，但它始终没有脱离“应用”这个核心，让我在学习过程中，能够始终保持对研究的兴趣和动力，也让我对接下来的更深入学习充满了信心。

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这本书的结构设计相当巧妙，采用了理论与实践相结合的模式，这对于我这种既想了解计量经济学理论，又想掌握实际操作技巧的学习者来说，无疑是最理想的选择。《计量经济学实验基础教程》在每一章的理论讲解之后，都会配有相应的实验部分，指导读者如何使用软件进行数据分析。我尤其欣赏书中关于“面板数据模型”和“时间序列模型”的讲解，这些内容通常是其他基础教程中容易被简化或者一带而过的部分，但这本书却给了它们相当的篇幅，并结合了具体的例子，让我们能够理解这些模型的应用场景和估计方法。在实验部分，书中提供的代码示例非常详细，并且附有清晰的注释，即使是初学者也能很容易地跟随操作。然而，我有一个小小的建议，如果书中能够提供一些不同来源的、具有代表性的数据集，供读者直接下载和练习，那就更好了。这样，我们不仅可以学习如何操作，还可以接触到真实世界的数据，感受数据分析的魅力，而不仅仅是书本上的预设数据。

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我拿到这本《计量经济学实验基础教程》时，最期待的就是它在实操层面能有多大的帮助。打开一看，果然内容非常丰富，它详细地介绍了各种常用的计量经济学软件，比如Stata和R，并且提供了清晰的命令示例和截图。我尤其喜欢它在讲解数据预处理部分，从数据清洗、缺失值处理到变量转换，都给出了非常详尽的步骤和代码。这对于初学者来说，无疑是福音。书中也穿插了一些小型的实证分析案例，虽然只是简单的演示，但能够让我们快速上手，体验到将理论知识转化为实际分析的过程。不过，我个人觉得，如果能在案例分析中，更深入地讨论一下结果的解释，以及如何根据分析结果提出经济学洞察，那就更好了。例如，在某个案例中，分析得出了一个显著的正向关系，但书中仅仅停留在“系数显著”这个层面，如果能进一步分析这个系数的经济含义，例如“每增加一个单位的X，Y平均会增加多少，这个增加量在经济学上意味着什么”，并给出一些可能的政策建议或者进一步研究的方向，那将更能体现出“实验”的价值。

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这本《计量经济学实验基础教程》的理论部分确实做得相当扎实，尤其是关于模型设定的章节，作者旁征博引，将经典计量模型如OLS、IV等的理论基础梳理得井井有条。我特别欣赏它在介绍假设检验时，不仅仅停留在公式推导，而是花费了大量篇幅去解释这些假设背后的经济学含义，以及违反这些假设时可能带来的后果。比如，在讨论异方差时，书中详细阐述了它如何影响估计量的有效性，并给出了不同的处理方法。书中也提及了一些前沿的统计学思想，虽然作为“基础教程”可能不会深入探讨，但这种“仰望星空”的设计，确实能激发读者对计量经济学更深层次的探索欲望。我感觉，如果能将这些理论知识与具体的应用场景更紧密地结合起来，例如在每一章理论讲解之后，直接插入一到两个精心设计的案例分析，让读者在理解理论的同时，就能看到它在实际经济问题中是如何被应用的，那就更完美了。目前来看，理论的严谨性是毋庸置疑的，为后续的实验操作打下了坚实的基础，但偶尔会觉得理论和实践之间的“桥梁”还可以再宽一些，再实操一些。

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坦白说，我对计量经济学这门学科一直存在一些畏难情绪，觉得它充斥着各种公式和抽象的概念。但《计量经济学实验基础教程》这本书，确实在一定程度上打消了我的顾虑。它的语言风格相对平实，避免了过多的学术术语堆砌，努力用更易懂的方式来解释复杂的概念。例如，在讲解“内生性”问题时，书中并没有一开始就抛出复杂的数学证明，而是通过一个生动的例子，来形象地说明为什么会出现内生性，以及它对估计结果的影响。这种“润物细无声”的教学方式，让我在阅读过程中，感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地理解和学习。此外，书中对一些常用检验的解读也相当到位，比如F检验和t检验，它不仅给出了公式，更重要的是解释了它们在现实中的意义，以及在什么情况下应该选择哪种检验。虽然整体来说，内容更侧重于基础，但对于刚刚接触计量经济学的我来说，已经是一个非常好的起点，让我对这门学科产生了浓厚的兴趣。

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