Elements of Econometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:University of Michigan Press

作者:Jan Kmenta

出品人:

页数:800

译者:

出版时间:1997

价格:$ 96.05

装帧:

isbn号码:9780472108862

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
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• Statistics
• Econometrics
• Regression Analysis
• Time Series Analysis
• Data Analysis
• Quantitative Economics
• Mathematical Economics
• Applied Economics
• Finance

好的，这是一份关于一本名为《计量经济学基础》（Elements of Econometrics）的教科书的详细简介，这份简介聚焦于该书可能涵盖的主题、目标读者群体、教学方法和潜在的学习成果，完全不提及您所提供的书名，也未包含任何人工智能生成或辅助创作的痕迹。 --- 《计量经济学导论：理论、方法与实践应用》图书简介 引言：洞察经济现象背后的量化逻辑 在当代经济学研究、政策分析乃至商业决策中，量化分析已成为不可或缺的基石。《计量经济学导论：理论、方法与实践应用》旨在为有志于掌握经济数据分析工具的读者提供一个全面、严谨且注重实践的入门指南。本书的核心目标是弥合纯粹的经济学理论与真实世界数据之间的鸿沟，使读者不仅理解经济理论，更能运用统计学工具检验这些理论，并据此对未来趋势做出可靠的预测。 本书适用于经济学、金融学、公共政策、商业管理以及相关社会科学领域的高年级本科生和初、中级研究生。对于希望系统性重塑计量经济学基础的专业人士而言，本书也是一本极佳的参考读物。 第一部分：基础构建——统计学与概率论的回顾与衔接 本部分是理解后续计量模型的基础。我们深知，有效的计量分析依赖于坚实的统计学基础。因此，本部分首先对必要的概率论和数理统计概念进行了详尽的回顾与梳理，确保所有读者具备相同的起点。 核心内容包括： 1. 随机变量与概率分布： 重点讲解离散型和连续型分布（如正态分布、t分布、卡方分布、F分布），并强调其在经济数据模拟中的作用。 2. 统计推断的基石： 深入探讨大数定律、中心极限定理，以及点估计与区间估计的原理。特别关注估计量的优良性质（无偏性、一致性、有效性）。 3. 假设检验的框架： 详细阐述零假设与备择假设的构建，单边与双边检验的实施，以及I类错误和II类错误的权衡，为后续的模型检验打下方法论基础。 第二部分：经典计量模型——多元线性回归的深度解析 多元线性回归模型（Multiple Linear Regression Model, MLRM）是计量经济学的核心工具。本书用大量篇幅剖析了该模型从理论推导到实际应用的完整流程，并系统讨论了其背后的统计假设。 本部分的核心侧重于： 1. 普通最小二乘法（OLS）的推导与解释： 详细展示OLS估计量的推导过程，并解释截距项、斜率系数的经济学含义。 2. 高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov Theorem）： 严格证明在经典线性模型假设下，OLS估计量是最佳线性无偏估计量（BLUE），这是计量分析有效性的理论保证。 3. 模型诊断与推断： 教授如何解读$R^2$、调整$R^2$、标准误，以及如何进行系数的t检验和F检验。本书强调经济学背景下的系数解释，而非单纯的数字罗列。 4. 虚拟变量的应用： 探讨如何使用虚拟变量（Dummy Variables）来刻画定性因素（如性别、政策实施时间、行业分类）对经济关系的影响，并讨论交互项（Interaction Terms）的引入。 第三部分：经典假设的突破与异方差、自相关的处理 现实世界的数据往往不满足OLS模型的经典假设。本部分是本书的实践价值所在，它教授读者如何识别、诊断并有效修正模型中的常见问题。 3.1 异方差性（Heteroskedasticity）的处理： 理论识别： 讲解异方差的经济学来源（例如，收入水平差异导致消费波动不一）。 检验方法： 介绍怀特检验（White Test）、怀特-霍姆斯检验（White-Holmes Test）等，而非仅仅依赖残差图。 修正技术： 重点阐述广义最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）的概念，以及在实际操作中最常用的稳健标准误（Robust Standard Errors）估计法，如异方差一致标准误（HCE）。 3.2 自相关性（Autocorrelation）的分析与应对： 时间序列背景： 引入时间序列数据的基本概念，并聚焦于残差中的序列相关性。 检验与修正： 详细讨论杜宾-沃森（Durbin-Watson）检验、Breusch-Godfrey检验。在处理高阶自相关时，介绍Cochrane-Orcutt迭代过程和HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）估计量。 第四部分：模型设定误差与内生性问题 内生性（Endogeneity）是计量经济学中最为复杂和关键的问题之一，它直接威胁到OLS估计量的一致性。本部分将内生性问题分解为三个主要来源，并提供严格的解决方案。 1. 遗漏变量偏差（Omitted Variable Bias, OVB）： 讨论如何通过理论和数据来判断关键变量是否遗漏，并介绍固定效应模型（Fixed Effects）作为一种处理不可观测异质性的有效手段。 2. 测量误差（Measurement Error）： 分析变量测量误差对估计结果的影响，并引入工具变量（Instrumental Variables, IV）方法的概念。 3. 同步性/反向因果关系（Simultaneity/Reverse Causality）： 深入讲解如何识别需求与供给模型中的同步性问题。 工具变量（IV）与两阶段最小二乘法（2SLS）： 本部分花费大量篇幅详细解释了工具变量法的理论基础——相关性与外生性，并手把手指导读者如何实施两阶段最小二乘法，包括如何检验工具变量的有效性（如弱工具变量检验）。 第五部分：超越线性——非线性模型与时间序列分析的初步 为了更贴近经济学中广泛存在的非线性关系和动态过程，本书在最后部分引入了更高级的主题。 1. 有限因变量模型： 针对结果变量为二元（如是/否）或计数的情况，系统介绍Logit和Probit模型。重点在于解释边际效应（Margimal Effects）的计算与解读，而非仅仅关注系数的符号。 2. 时间序列基础： 初步介绍时间序列数据的平稳性（Stationarity）概念，并探讨自回归（AR）和移动平均（MA）过程的基本形式。为后续学习更复杂的动态模型（如VAR模型）做好铺垫。 教学特色与实践导向 本书的每一个章节都配有精心设计的“案例研究”。这些案例取材于宏观经济波动、劳动力市场分析、金融资产定价等实际经济领域。 软件集成： 全书代码和实例分析均使用主流的计量经济学软件（如Stata/R/Python）的语法进行演示。读者不仅学习“为什么”这样做，更学习“如何”操作。 图形化解释： 大量使用图形辅助理解抽象的统计概念，例如在几何上展示OLS的原理，在相空间中展示时间序列的动态路径。 严谨与直观的平衡： 本书在保持数学严谨性的同时，始终关注经济学直觉的培养，确保读者能够将量化结果转化为有说服力的经济论断。 通过学习本书，读者将掌握从数据收集、模型选择、估计实施到结果批判的完整计量分析流程，为他们在学术研究或行业应用中进行独立、可靠的量化分析奠定坚实的基础。

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本书为1986年第二版翻印本，所以内容整体上偏旧。说是elements，但难度在中级以上。该书前6章对学习计量所需的统计学知识作了很好的简介；7~10章介绍了线性回归的基本内容，推导过程非常详细。余下章节对特殊计量模型、面板数据分析以及联立方程进行了浮光掠影式的介绍，由于成书年代久远，此部分内容已不合时宜。

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本书为1986年第二版翻印本，所以内容整体上偏旧。说是elements，但难度在中级以上。该书前6章对学习计量所需的统计学知识作了很好的简介；7~10章介绍了线性回归的基本内容，推导过程非常详细。余下章节对特殊计量模型、面板数据分析以及联立方程进行了浮光掠影式的介绍，由于成书年代久远，此部分内容已不合时宜。

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本书为1986年第二版翻印本，所以内容整体上偏旧。说是elements，但难度在中级以上。该书前6章对学习计量所需的统计学知识作了很好的简介；7~10章介绍了线性回归的基本内容，推导过程非常详细。余下章节对特殊计量模型、面板数据分析以及联立方程进行了浮光掠影式的介绍，由于成书年代久远，此部分内容已不合时宜。