Statistical Modelling in R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Aitkin, Murray/ Francis, Brian/ Hinde, John/ Darnell, Ross

出品人:

页数:590

译者:

出版时间:2009-4

价格:$ 175.15

装帧:

isbn号码:9780199219148

丛书系列:

图书标签:

• 统计建模
• R语言
• 数据分析
• 回归分析
• 广义线性模型
• 贝叶斯统计
• 时间序列分析
• 机器学习
• 统计推断
• 数据可视化

《计量经济学基础与应用》 作者：[虚构作者姓名] 出版社：[虚构出版社名称] 页数：[虚构页数] --- 图书简介：跨越理论与实践的计量经济学桥梁 本书旨在为读者提供一套系统、深入且实用的计量经济学知识体系，重点关注如何将严谨的统计理论应用于现实世界中的经济现象分析。我们深知，计量经济学不仅是统计模型的堆砌，更是理解复杂经济系统运行机制的强大工具。因此，本书的编写不仅追求理论的准确性，更强调其实际操作能力和批判性思维的培养。 全书结构清晰，从宏观的经济数据处理入手，逐步深入到微观层面的模型构建与检验，最终涵盖高级的面板数据分析、时间序列建模以及因果推断的前沿方法。我们特别注重使用R语言（注：本书主要使用Stata和Python进行示例演示，不侧重于R语言特定包的讲解）作为分析工具，以确保读者能够直接将所学知识应用于当前主流的计量分析环境。 第一部分：计量经济学导论与基础回归分析 本部分奠定了整个课程的基础。我们首先界定了计量经济学的核心任务——利用统计方法量化经济关系，并建立可供检验的数学模型。 第1章：计量经济学的基石 本章回顾了统计推断的核心概念，包括大数定律和中心极限定理在经济数据分析中的意义。重点阐述了理论经济模型如何转化为可估计的计量模型。我们引入了经典的线性回归模型（OLS）的设定，并详尽阐述了其基本假设——高斯-马尔可夫（Gauss-Markov）假设。 第2章：简单线性回归模型 我们将焦点集中在只有一个解释变量的情况。除了对最小二乘估计量进行推导和解释外，本章的核心在于深入探讨模型诊断。我们详细讨论了R方（$R^2$）的局限性，以及如何通过残差分析来初步判断模型设定的合理性。对估计系数的统计显著性检验（t检验）和模型整体的F检验被赋予了足够的篇幅，确保读者能够准确解读回归结果。 第3章：多元线性回归模型与多重共线性 在引入多个解释变量后，模型的复杂性增加。本章重点讲解了偏回归系数的经济学含义——在控制其他变量不变的情况下，特定变量对被解释变量的影响。我们花费大量篇幅来处理多重共线性问题。不同于简单地指出其危害，本书提供了多种诊断工具（如方差膨胀因子 VIF）和处理策略，包括变量选择的原则和岭回归（Ridge Regression）的初步介绍。 第4章：异方差性与序列相关性 真实世界中的经济数据很少满足误差项方差齐性的要求。本章深入探讨了异方差性的来源（如规模效应和异质性），并详细介绍了白检验（White Test）和怀特修正（White Correction）的标准误估计方法。同时，对于截面数据中可能出现的序列相关性（虽然更多是时间序列问题的特征，但在某些横截面聚类数据中也需警惕），我们引入了聚类稳健标准误（Cluster Robust Standard Errors）的概念，强调其在处理分组异质性时的关键作用。 第二部分：超越经典线性模型：模型设定与非线性关系 本部分关注模型设定的选择，以及如何处理非线性关系和离散型因变量。 第5章：模型设定偏差与虚拟变量 本章探讨了因遗漏变量而导致的内生性问题（Omitted Variable Bias, OVB）。我们阐明了OVB如何使OLS估计量产生系统性偏差。随后，引入虚拟变量（Dummy Variables）来捕捉定性信息，并详细演示了交互项的使用，以检验不同群体之间回归斜率或截距是否存在差异。 第6章：函数形式的选择与半对数模型 经济学理论往往预示着变量之间存在非线性关系（如规模报酬递增递减）。本章系统介绍了不同函数形式（如对数-线性、线性-对数、双对数）的经济学解释，特别是双对数模型中系数的弹性含义。我们通过实际的生产函数案例，演示如何选择最优的函数形式，并介绍使用嵌套F检验来比较不同模型拟合优度的严谨方法。 第7章：离散因变量模型：Logit与Probit 许多经济结果是二元的（如是否失业、是否购买）。本章专注于Logit和Probit模型，解释它们与线性概率模型（LPM）的根本区别。我们详述了边际效应（Marginal Effects）的计算和解释，强调了在非线性模型中，系数本身不能直接解释为边际影响。此外，我们也简要介绍了计数数据模型（泊松回归）。 第三部分：高级主题：面板数据与时间序列分析 本部分转向处理具有时间和截面维度的数据结构，这是现代实证研究的核心领域。 第8章：面板数据模型基础 面板数据（Panel Data）因其能同时控制个体异质性和时间效应的强大能力而备受青睐。本章系统比较了混合OLS、固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的设定、优缺点及估计原理。豪斯曼检验（Hausman Test）被作为判断FE和RE模型选择的关键工具进行详细阐述。 第9章：面板数据的内生性与工具变量 在面板数据中，个体特有的、不随时间变化的（如文化、地理位置）的不可观测变量是内生性的主要来源。本章着重介绍如何利用固定效应模型的“组内估计”来消除这类内生性。对于其他形式的内生性，本书引入了差中差（Difference-in-Differences, DiD）的设定，并讨论了其识别假设（平行趋势假设）。 第10章：时间序列分析导论 本部分着眼于宏观经济和金融数据。我们从平稳性（Stationarity）概念切入，这是时间序列分析的前提。详细介绍了单位根检验（如ADF检验）的方法和局限性。接着，我们讲解了自回归（AR）和移动平均（MA）过程的构建，并解释了如何通过AIC/BIC准则选择最优的ARIMA模型的阶数。 第11章：协整与向量自回归模型（VAR） 对于非平稳序列，如果它们之间存在长期均衡关系，则需要引入协整（Cointegration）的概念。本章会解释如何使用恩格尔-格兰杰两步法或约翰森检验来识别协整关系，并介绍误差修正模型（ECM）来描述短期动态调整过程。最后，本书概述了向量自回归模型（VAR）在描述多个时间序列变量之间相互影响方面的应用，并引入了脉冲响应函数（IRF）和方差分解（FEVD）的解释。 第四部分：因果推断与前沿计量方法 本部分是本书的难点和重点，旨在教授读者如何构建具有说服力的因果识别策略，这是现代经济学研究的黄金标准。 第12章：工具变量法（IV）与内生性处理 本章深入讲解了工具变量（Instrumental Variables, IV）方法，它是处理模型中所有内生性问题的“万能钥匙”。本书详尽区分了“内生性”的来源（遗漏变量、测量误差、同步性）以及IV如何针对性地解决它们。重点讲解了两阶段最小二乘法（2SLS）的估计步骤、强度检验（弱工具变量问题）以及检验工具变量有效性的识别约束。 第13章：准实验方法：断点回归与双重差分 本章致力于介绍最强大的因果识别工具之一：断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）。我们详细区分了清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD）的设计思路、图形化识别逻辑以及局部平均处理效应（LATE）的估计。同时，对DiD模型在第9章的基础上，进行了更深入的识别检验和稳健性测试。 结论：计量经济学的未来展望 本书最后对数据科学和计量经济学交叉的前沿领域进行了展望，讨论了大数据背景下的机器学习方法在预测和因果推断中的角色，鼓励读者保持对新方法的学习热情和对模型假设的审慎态度。 --- 本书特色： 1. 理论与实践的紧密结合： 每一理论推导后都紧跟一个来自真实经济或金融数据集的实例分析。 2. 注重识别而非仅是估计： 强调因果识别的严谨性，将重点放在如何设计一个能够回答“X对Y的真实因果效应是多少？”的实证策略上。 3. 强调批判性思维： 鼓励读者不仅要能运行模型，更要能质疑模型的假设前提，并评估估计结果的稳健性。 4. 完整的数据分析流程： 涵盖了从数据清洗、探索性分析到模型选择、稳健性检验的完整实证研究链条。 本书适合经济学、金融学、管理学、公共政策等领域的高年级本科生、研究生，以及需要运用计量方法进行实证分析的专业研究人员和数据分析师。阅读本书的前提是掌握基础的微积分和概率统计知识。

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