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出版者:Springer

作者:Myoung-jae Lee

出品人:

页数:770

译者:

出版时间:2009-10-14

价格:USD 99.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387953762

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• 微观经济学
• 经济学
• 统计学
• 模型
• 数据分析
• 回归分析
• 因果推断
• 面板数据
• 离散选择模型

《微观计量经济学》 导论 计量经济学，作为连接经济理论与现实世界数据的重要桥梁，其核心在于运用统计学方法来检验和量化经济理论，并为政策制定提供实证依据。而微观计量经济学，作为计量经济学的一个重要分支，则将研究的焦点聚焦于个体经济单位，如家庭、个人、企业和市场等。它旨在深入剖析这些微观主体的行为模式，理解他们如何做出决策，以及这些决策如何汇聚形成宏观经济现象。本书《微观计量经济学》旨在系统地介绍这一领域的核心理论、方法论和前沿应用，为读者提供一套严谨而实用的分析工具，以应对复杂多变的经济现实。 本书并非对现有经济理论的简单罗列，而是着力于阐述如何运用数学和统计学的方法，将抽象的经济学原理转化为可检验的实证命题。我们关注的是如何从数据中提取有意义的信息，如何识别因果关系而非仅仅是相关关系，以及如何处理现实数据中普遍存在的复杂性，如测量误差、选择偏差、遗漏变量等。本书将引导读者深入理解计量模型构建的逻辑，从基础的线性回归模型出发，逐步拓展到更复杂的模型，如面板数据模型、工具变量法、离散选择模型、生存分析等，并深入探讨这些模型在处理不同类型数据和回答不同经济问题时的优势与局限。 第一部分：基础概念与回归分析 本书的起点是建立扎实的计量经济学基础。我们将从概率论和统计学的一些基本概念开始，为理解计量模型奠定数学基础。随后，我们将重点介绍简单线性回归模型。这不仅仅是关于找到一条“最佳拟合”直线，而是要理解模型的假设，以及这些假设的含义。我们将深入探讨最小二乘法（OLS）的原理，理解其如何估计模型参数，以及估计量的性质，如无偏性、一致性和有效性。 紧接着，我们将转向多元线性回归模型。现实中的经济现象往往是多因素共同作用的结果，因此我们需要构建包含多个解释变量的模型。本书将详细讲解如何解释多元回归模型中各个系数的含义，以及如何进行模型设定。模型设定不仅仅是包含哪些变量，还包括变量的函数形式。我们将探讨线性形式、对数形式、交互项以及多项式形式等，并讨论如何根据经济理论和数据特征选择合适的函数形式。 在模型估计之后，假设检验和置信区间是理解回归结果至关重要的环节。我们将详细介绍T检验、F检验等，以及如何解释检验结果的统计显著性。置信区间则提供了一个参数可能取值的范围，这比单一的点估计更有信息量。 当然，线性回归模型的美妙之处在于其简洁性，但现实数据往往不尽如人意。我们将花大量篇幅讨论回归分析中的常见问题，包括： 异方差性（Heteroskedasticity）：当误差项的方差不是常数时，OLS估计量虽然仍然无偏，但不再有效，并且标准误的计算也会出错。我们将介绍检测异方差性的方法，如Breusch-Pagan检验和White检验，并介绍如何使用异方差稳健的标准误（Robust Standard Errors）来解决这一问题。 自相关性（Autocorrelation）：特别是在时间序列数据中，误差项之间可能存在相关性。这将导致OLS估计量效率低下，标准误被低估。我们将讨论Durbin-Watson检验等检测方法，并介绍如广义最小二乘法（GLS）或使用自相关稳健的标准误来处理。 多重共线性（Multicollinearity）：当解释变量之间存在高度相关性时，模型的参数估计会变得不稳定，难以准确估计单个变量的影响。我们将介绍检测多重共线性的方法，如方差膨胀因子（VIF），并讨论如何通过剔除变量、获取新数据或使用岭回归等方法来缓解。 遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias）：如果模型中遗漏了与被解释变量和至少一个解释变量都相关的变量，那么现有解释变量的系数估计就会产生偏误。我们将强调理论模型的重要性，并介绍如何通过工具变量法（Instrumental Variables, IV）来处理遗漏变量问题。 测量误差（Measurement Error）：当变量的测量存在误差时，也会对估计结果产生影响。我们将讨论测量误差对OLS估计量的影响，并介绍一些处理方法。 第二部分：扩展模型与实证应用 在掌握了基础的回归分析后，本书将进一步深入到更复杂的计量模型，以应对现实经济研究中出现的更精细的问题。 面板数据模型（Panel Data Models）：面板数据包含了同一经济单位在不同时间点上的观测值，或者是不同经济单位在同一时间点的观测值，或者是两者的结合。这种数据结构提供了丰富的识别信息，可以有效地控制个体效应和时间效应，从而更准确地估计因果关系。我们将详细介绍固定效应模型（Fixed Effects Models）和随机效应模型（Random Effects Models）。固定效应模型允许个体效应与解释变量相关，而随机效应模型则假设个体效应与解释变量不相关。我们将讨论如何根据假设选择合适的模型，以及如何解释这些模型的估计结果。 工具变量法（Instrumental Variables, IV）：IV方法是处理内生性问题（包括遗漏变量、测量误差和同时性）的强大工具。内生性是指解释变量与误差项相关，导致OLS估计量产生偏误。我们将深入讲解IV法的识别条件：相关性（Relevance）和外生性（Exogeneity）。本书将详细介绍两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS），以及如何进行IV模型的有效性检验，例如弱工具变量检验（Weak Instrument Test）和萨森斯检验（Sargan Test）或汉森检验（Hansen Test）。 离散选择模型（Discrete Choice Models）：在许多经济场景中，被解释变量不是连续的，而是离散的。例如，一个人是否会购买某种商品，或者一个家庭是否会拥有汽车。我们将重点介绍Logit模型和Probit模型，用于分析二元选择问题。这些模型估计的是概率，而非直接的因果效应，我们将讨论如何解释模型系数，以及如何计算边际效应。此外，我们还会涉及多项Logit模型，用于处理多个互斥的选择。 生存分析（Survival Analysis）：生存分析关注的是事件发生的时间，例如一个雇员的在职时间，一个产品的使用寿命，或者一次贷款的违约时间。我们将介绍Kaplan-Meier曲线来描述生存概率，并深入讲解Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model），它允许解释变量影响事件发生的风险率。 有限因变量模型（Limited Dependent Variable Models）：除了离散选择，被解释变量还可能受到其值域的限制，例如截断模型（Tobit Model），当观测值受到一个上限或下限的限制时使用；偏模型（Sample Selection Models），当样本的形成本身就受到一个选择过程的影响时使用。本书将介绍如何识别和处理这些模型中的样本选择偏差，并介绍Heckman两步法等常用估计方法。 第三部分：计量经济学研究的前沿与方法 本书的最后一部分将带领读者关注计量经济学研究的最新发展和一些更高级的技术。 因果推断（Causal Inference）：在经济学研究中，我们往往不满足于仅仅找到变量之间的相关性，而是追求理解因果关系。本书将系统介绍潜在结果框架（Potential Outcomes Framework），它为理解因果效应提供了严谨的理论基础。我们将深入探讨随机对照试验（Randomized Controlled Trials, RCTs）作为识别因果关系的“金标准”，并讨论其在经济学研究中的应用和局限。 准实验方法（Quasi-Experimental Methods）：由于RCTs在很多情况下不可行，我们必须依赖于准实验设计来近似因果推断。本书将详细介绍几种重要的准实验方法，包括： 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）：当某个结果变量的分配取决于一个连续变量是否跨越某个阈值时，RDD可以用来估计该阈值附近的平均处理效应。 双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）：DiD方法用于估计一个政策或干预在处理组和控制组之间产生的平均处理效应，通过比较干预前后两组的差异。 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）：PSM方法试图通过匹配具有相似倾向得分（即在处理组和控制组中被分配到处理的概率相似）的个体，来构建一个对照组，以估计平均处理效应。 工具变量法（IV）的更高级应用：我们还将回顾IV方法，并讨论一些更复杂的IV估计策略，如局部平均处理效应（Local Average Treatment Effect, LATE）的估计。 非参数和半参数方法（Nonparametric and Semiparametric Methods）：传统的计量模型通常需要对模型形式做出严格的假设。非参数和半参数方法则允许更灵活的模型设定，从而可能捕捉到数据中存在的非线性关系或更复杂的模式，例如核密度估计（Kernel Density Estimation）和局部加权回归（Locally Weighted Regression, LOESS）。 数据可视化与报告（Data Visualization and Reporting）：虽然统计软件可以输出大量的数字，但有效的沟通至关重要。本书将强调如何利用图表（如散点图、箱线图、回归线图、生存曲线图等）来直观地展示数据特征、模型结果和因果效应。同时，我们将讨论如何撰写清晰、严谨的计量经济学研究报告。 计量软件的应用：本书的讲解将贯穿对常用计量经济学软件（如Stata、R、Python等）的应用。我们将提供实际代码示例，帮助读者将理论知识转化为实践操作，并学会如何利用这些强大的工具来分析真实世界的数据。 结论 《微观计量经济学》旨在为读者提供一个全面的视角，不仅理解微观经济现象背后的理论逻辑，更掌握用实证方法去探索和验证这些逻辑的强大工具。本书强调了严谨的计量方法论，从模型选择、参数估计到结果解释和政策含义，力求让读者能够独立地进行高质量的微观计量研究。通过对基础概念的深入讲解，以及对复杂模型和前沿方法的逐一剖析，本书希望能够激发读者对微观计量经济学的兴趣，并为他们在学术研究、政策分析或商业决策中提供坚实的分析基础。我们将鼓励读者批判性地思考，敢于挑战现有范式，并运用所学知识去发现和解释经济世界中的新问题。

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