具体描述
《计量经济学》不仅包括经典多元线性回归模型及扩展、联立方程模型、离散选择模型和受限因变量模型、时间序列模型（ARIMA、单整和协整）、金融时间序列模型（ARCH、GARCH、非对称的ARCH模型）、含滞后变量的模型（自回归与分布滞后模型、向量自回归模型）、面板数据模型这些教科书常见的内容，还包括分位数回归模型、非参数和半参数回归模型（密度函数的非参数估计、一元条件密度函数的非参数估计、非参数回归模型的局部线性估计、半参数回归模型的估计）、空间计量经济模型这些教科书不常见但在学术研究中不断使用的内容。
《计量经济学》可作为经济管理类各专业本科生、硕士生和博士生的计量经济学教材，也可供广大数量经济管理领域科研人员、教师和学生阅读。
《计量经济学：理论与实践》 本书旨在为读者提供一套系统、严谨的学习框架，以理解和运用现代计量经济学的核心概念与方法。我们深入探讨了经济理论如何通过数据进行检验和量化，以及如何利用统计工具解决现实世界中的经济问题。 核心内容概览： 导论：计量经济学的科学地位与方法论 计量经济学在经济学研究中的角色：连接理论与现实的桥梁。 实证分析的逻辑：从经济理论出发，形成可检验的假设。 数据的来源与特性：时间序列数据、截面数据、面板数据及其各自的挑战。 建立计量模型：经济模型与统计模型的结合。 计量模型的基本假设：理解模型有效性的基石。 模型估计与检验：参数的估计方法与统计推断。 模型应用与预测：基于估计结果的经济预测与政策分析。 线性回归模型：基石与拓展 简单线性回归： 模型设定与直观解释：斜率和截距的意义。 普通最小二乘法 (OLS)：原理、推导与几何解释。 OLS 估计量的性质：无偏性、有效性 (高斯-马尔可夫定理)。 拟合优度：$R^2$ 的含义与局限性。 假设检验：$t$ 检验、$F$ 检验的原理与应用。 置信区间：对参数取值的估计范围。 多元线性回归： 模型设定：引入多个解释变量。 OLS 估计：矩阵表示及其性质。 多重共线性：问题根源、识别与应对策略。 控制变量：在模型中加入其他影响因素。 虚拟变量 (Dummy Variables)：处理分类变量，分析结构性变化。 交互项：检验变量之间的乘数效应。 异方差性：问题诊断 (Breusch-Pagan 检验, White 检验) 与对策 (加权最小二乘法,robust 标准误)。 自相关性：问题诊断 (Durbin-Watson 检验) 与对策 (广义最小二乘法, robust 标准误)。 模型设定与诊断：确保模型有效性 函数形式的选择：线性、对数、平方项等，以及如何选择合适的函数形式。 模型设定错误：遗漏重要变量、错误包含不相关变量、函数形式错误。 模型设定检验：RESET 检验等。 残差分析：检验模型假设，识别异常点和模式。 工具变量法 (Instrumental Variables, IV) 与两阶段最小二乘法 (Two-Stage Least Squares, 2SLS)：解决内生性问题 内生性问题：何时出现，为何出现 (遗漏变量、测量误差、同时性)。 工具变量的性质：相关性与外生性。 IV 估计：原理与一致性。 2SLS 估计：两阶段回归的实现与解释。 弱工具变量问题：识别与处理。 诊断检验：森 (Sargan) 检验、安德森 (Anderson) 检验，检验工具变量的有效性。 面板数据模型：融合截面与时间信息 面板数据的优势：提高估计效率，控制不可观测的个体效应。 固定效应模型 (Fixed Effects, FE)：估计个体特异性效应，处理个体异质性。 随机效应模型 (Random Effects, RE)：将个体效应视为随机变量，探讨其与解释变量的关系。 固定效应与随机效应的选择：Hausman 检验。 面板数据的异方差与自相关：处理方法。 时间序列分析：洞察动态经济行为 时间序列数据的特性：平稳性、单位根、协整。 自回归模型 (AR)：描述变量自身历史值的依赖。 移动平均模型 (MA)：描述误差项历史值的依赖。 自回归移动平均模型 (ARMA)：AR 和 MA 的结合。 自回归条件异方差模型 (ARCH)：捕捉经济变量的波动聚集现象。 广义自回归条件异方差模型 (GARCH)：ARCH 的拓展。 单位根检验：ADF 检验、PP 检验，判断序列平稳性。 协整分析：检验两个或多个非平稳序列之间存在的长期均衡关系。 向量自回归模型 (VAR)：分析多个时间序列变量之间的动态关系。 离散选择模型：分析二元和多项选择行为 二元选择模型： 线性概率模型 (LPM) 的局限性。 Logit 模型：概率的逻辑函数形式。 Probit 模型：概率的正态累积分布函数形式。 边际效应：解释变量变化对概率的影响。 多项选择模型： 多项 Logit 模型。 Nested Logit 模型。 最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation, MLE)：一种通用的估计方法 似然函数：描述参数下观测数据的概率。 MLE 的性质：一致性、渐近正态性、渐近有效性。 似然比检验 (LR 检验)、Wald 检验、Score 检验。 非参数和半参数方法：灵活的数据分析 在不严格依赖参数形式的情况下进行数据分析。 核密度估计。 局部多项式回归。 探索性数据分析在模型构建中的作用。 学习本书将使您能够： 构建和解释计量经济模型： 熟练运用各种计量模型来分析经济现象。 评估模型结果的可靠性： 理解模型的假设，并能识别和处理模型失效带来的问题。 进行严谨的统计推断： 掌握假设检验和置信区间，对模型结果进行量化评估。 理解和应用高级计量方法： 应对更复杂的数据结构和经济问题。 培养实证研究能力： 将理论知识转化为解决实际经济挑战的工具。 本书采用清晰的逻辑结构，辅以大量的案例分析和数学推导，旨在帮助不同背景的读者掌握计量经济学的精髓。无论您是经济学专业的学生、研究人员，还是对量化分析感兴趣的实践者，本书都将是您不可或缺的学习资源。
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