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出版者:

作者:Balk, Bert

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2008-10

价格:$ 111.87

装帧:

isbn号码:9780521889070

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 指数
• 价格
• 数量
• 统计学
• 计量经济学
• 数据分析
• 通货膨胀
• 经济指标
• 时间序列分析

一本关于经济计量学和统计分析的深入探讨 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解和运用经济计量学及统计分析方法来解决现实世界中的经济问题。它不仅仅是一本教科书，更是一本研究工具指南，旨在帮助读者掌握从基础理论到高级应用的知识体系，从而能够独立地进行经济数据的分析和解读，并对经济现象做出严谨的推断。 核心内容与结构 本书的编写遵循逻辑清晰、循序渐进的原则，力求覆盖计量经济学领域的核心概念和关键技术。 第一部分：理论基石与统计基础 开篇，本书将首先回顾并巩固读者在统计学方面的基础知识。这包括概率论、统计推断、假设检验等内容，为后续更复杂的计量模型打下坚实的基础。在此基础上，我们将引入计量经济学的基本概念，如模型设定、参数估计、假设检验以及模型诊断等。我们会详细阐述普通最小二乘法（OLS）的原理、假设、估计量性质及其在简单线性回归模型中的应用。 第二部分：深入探索线性回归模型 随着基础的建立，本书将逐步深入到更复杂的多变量线性回归模型。我们将详细讨论多重共线性、异方差性、自相关等常见问题的识别、检测和处理方法。针对这些问题，我们会介绍一系列强大的统计技术，如广义最小二乘法（GLS）、加权最小二乘法（WLS）、异方差一致估计量（例如White估计量）以及ARIMA模型等。理解这些方法的精髓，将使读者能够处理更贴近实际的数据，并获得更可靠的分析结果。 第三部分：模型扩展与高级计量技术 为了应对更广泛的经济研究场景，本书将拓展到非线性模型、时间序列分析以及面板数据分析等高级主题。 非线性模型：我们将探讨超越线性形式的模型，例如逻辑回归（Logit）和概率回归（Probit）模型，它们在分析离散因变量（如选择、购买意愿）时尤为重要。此外，还将介绍多项式回归、交互项模型等，以捕捉变量之间复杂的非线性关系。 时间序列分析：时间序列数据在经济学中无处不在，本书将提供一个系统的框架来理解和分析它们。我们将详细讲解平稳性、单位根检验、协整等概念，并深入研究自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）以及自回归积分移动平均（ARIMA）模型。此外，本书还将介绍向量自回归（VAR）模型，用于分析多个时间序列变量之间的动态关系，以及状态空间模型和卡尔曼滤波等更先进的时间序列工具。 面板数据分析：面板数据结合了横截面和时间序列的特点，能够提供更丰富的信息并控制个体异质性。本书将全面介绍固定效应模型（FEM）和随机效应模型（RE），并讨论如何选择最适合特定数据集的模型。此外，我们还将探讨动态面板模型，如GMM估计方法，以解决内生性问题。 第四部分：特定领域的计量应用 为了更好地体现计量经济学的实践价值，本书将特别关注几个重要的应用领域，并展示相应的计量模型和分析技巧。 微观计量经济学：我们将深入探讨与个体行为相关的模型，如离散选择模型、排序模型、生存分析等，这些模型在市场研究、劳动力经济学、公共经济学等领域具有广泛应用。 宏观计量经济学：本书将介绍用于分析宏观经济变量之间关系的工具，如动态随机一般均衡（DSGE）模型简介、财政和货币政策传导机制的计量分析等。 金融计量经济学：我们将探讨用于分析金融市场数据的模型，例如波动率模型（ARCH/GARCH）、因子模型、资产定价模型等。 第五部分：模型选择、诊断与数据处理 本书不仅关注模型的构建，更强调模型评估和数据处理的重要性。 模型选择：我们将介绍信息准则（如AIC、BIC）、预测精度检验等方法，帮助读者在多个备选模型中做出明智的选择。 模型诊断：除了对OLS假设的检验，本书还将介绍残差分析、杠杆点、影响点等诊断工具，以确保模型的可信度。 数据处理与应用：本书将贯穿数据处理的实际操作，介绍如何使用主流统计软件（如R、Stata、Python）进行数据清洗、整理、可视化以及模型实现。我们将提供大量可运行的代码示例，帮助读者将理论知识转化为实践技能。 学习方法与读者定位 本书适用于统计学、经济学、金融学、管理学等相关专业的本科生、研究生以及从事数据分析工作的研究人员和实践者。对于有一定统计学基础的读者，可以直接进入计量经济学部分的学习。对于初学者，建议从第一部分开始，逐步深入。 本书力求通过清晰的解释、严谨的推导、丰富的案例以及配套的计算示例，帮助读者掌握计量经济学和统计分析的核心工具，从而能够独立地解决复杂的数据分析问题，并在学术研究和实际工作中做出有价值的贡献。通过对本书的学习，读者将不仅能够理解经济现象的量化规律，更能培养批判性思维和严谨的分析能力，成为一个更加优秀的数据科学家和经济研究者。

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这本书的封面设计非常朴实，甚至有些古老，让人联想到教科书的经典风格。翻开内页，首先映入眼帘的是大量的公式和推导过程，内容非常严谨，几乎没有冗余的叙述。对于那些追求深度理论的读者来说，这无疑是一份宝藏。作者似乎对指数体系的历史和演变了如指掌，从早期的简单平均法到复杂的多重调整模型，每一步都阐述得清晰透彻。我花了很长时间才消化完前几章关于价格指数构建基础的部分，它强迫你重新审视那些看似理所当然的经济学概念。书中对不同指数方法的优缺点进行了详尽的对比分析，特别是在处理替代效应和质量变化时所遇到的理论困境，作者展现了令人信服的洞察力。整本书的行文风格偏向学术报告，逻辑链条紧密无缝，但这也意味着阅读体验可能需要读者具备相当的数理基础和经济学背景。那些期待快速掌握应用技巧的读者可能会觉得有些吃力，因为它更侧重于“为什么是这样”的原理探究，而非“如何去做”的操作指南。阅读过程中，我不得不频繁查阅高等数学和计量经济学的参考资料，以确保对其中复杂的数学表达有准确的理解。

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这本书的章节结构安排得如同一个精心设计的迷宫，你必须按照作者设定的路径前进，否则很容易在某一理论分支上迷失方向。我特别欣赏作者在论述统计学推断和经济学直觉如何融合时所采用的叙事方式。他没有简单地罗列公式，而是通过一系列假想的经济情景来引导读者推导出特定的指数公式，这种教学法非常高明，极大地增强了对理论的内在理解。不过，对于初次接触指数理论的读者来说，这种探索式的学习过程可能会带来挫败感。书中的某些推导步骤跳跃性较大，如果不是对概率论和回归分析有扎实的理解，很容易在半空中失去支撑。我注意到，书中对于指数编制中的“非理想”情况，例如数据缺失、观测误差等问题的讨论相对简略，更多地关注于理想模型下的数学完备性。这使得本书在实践应用层面，特别是在处理真实世界中混乱数据的环节，略显不足。它更像是一份“完美世界”下的操作手册，而非“现实世界”的应急指南。

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这本书的文字排版和字体选择透露出一种近乎于固执的传统美学。页边距宽大，留给读者手写批注的空间非常充裕，这对于喜欢在书上做标记、画重点的读者来说是一个贴心的设计。然而，与这种传统感形成鲜明对比的是，它所探讨的主题却与当今瞬息万变的全球经济数据息息相关。书中的案例分析虽然经典，但似乎缺乏对近年来新兴市场波动和数字经济影响的最新数据引用。我尝试着用书中的模型去套用一些最近几年的通胀数据，发现某些关键变量的参数设定需要根据当前的宏观环境进行大幅度调整，这使得理论与现实的“接轨”工作量不小。坦率地说，这本书更像是一部奠基性的专著，它为你构建了一个坚实但略显陈旧的分析框架。要让它在现代的数据分析工具下焕发活力，读者需要投入大量精力进行“再加工”和“现代化”的诠释。它提供的底层逻辑是无价的，但上层的应用外衣需要读者自己去缝补。

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这本书的重量和纸张的质感都非常“实在”，拿在手里有种沉甸甸的学术分量感。内容上，作者对拉氏、帕氏以及费雪理想指数的深入剖析，几乎涵盖了所有经典文献中对这三种方法的争论焦点。他似乎对指数编制历史上的“圣战”了如指掌，并试图以一种近乎哲学的角度去调和不同学派之间的分歧。这种对历史脉络的梳理，让读者不仅学到了方法，更领悟了指数定义的复杂性和内在的意识形态差异。然而，书中对于那些偏离主流计算方法的创新性指数（例如，那些旨在更好地捕捉网络效应或平台经济特性的新型指数）的探讨篇幅非常有限，似乎作者对主流经典框架的坚守态度非常明确。对于渴望了解前沿研究和未来发展方向的读者，可能会感觉这本书的视野略显局限，它更像是一位宗师对传统武学精髓的最后总结，而非对新兴流派的接纳与融合。

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这本书的语言风格极其克制和精确，几乎没有使用任何修饰性的形容词，每一个词语都肩负着传递特定技术信息的重任。阅读过程就像是在精密仪器的工厂里工作，需要极高的专注度来确保没有遗漏任何一个细节。书中在探讨时间序列数据处理和季节性调整时，所引用的统计方法非常高阶，远超一般经济学入门书籍的范畴。它清晰地展示了如何通过精密的数学运算来消除非系统性的噪音，从而提取出真正具有经济意义的趋势信息。不过，这种极致的专业性也带来了一个副作用：阅读体验较为单调，缺乏能够提振精神的“小故事”或引人入胜的叙事片段来穿插其中。它要求读者全程保持高度的智力投入，这对于长时间阅读来说是一个不小的挑战。总而言之，这本书是献给那些视严谨推导为乐趣的专业人士的，它不迎合轻松阅读的需求，而是要求读者主动进入其建立的严密逻辑体系之中。

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