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出版者:South Western Cengage Learning

作者:Jeffrey Wooldridge

出品人:

页数:912

译者:

出版时间:2009

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780324585483

丛书系列:

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• econometrics
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《现代计量经济学导论：理论、方法与实践》 这是一本旨在为读者构建坚实计量经济学基础的权威指南。本书深入浅出地阐述了计量经济学的核心概念、关键模型以及在实际经济问题分析中的应用，力求使读者不仅理解理论框架，更能掌握实际操作的技能。本书的编写目标是帮助读者从零开始，逐步建立对计量经济学原理的深刻认知，并能独立运用所学知识解决复杂的经济难题。 第一部分：计量经济学基础与单方程模型 本部分将为读者奠定计量经济学研究的基石。我们首先会探讨计量经济学的学科定位、研究对象及其在经济学研究中的重要性。接着，我们将详细介绍经济学模型与计量经济学模型之间的区别与联系，并讲解计量经济学研究的基本流程，包括理论建模、数据收集、模型估计、假设检验以及政策含义的解读。 在模型层面，我们将从最基础的简单线性回归模型入手。本书将详细讲解该模型的假设条件，包括经典线性回归模型（CLRM）的核心假设，如随机误差项的期望为零、同方差、无自相关、误差项与解释变量不相关，以及解释变量的非随机性（或条件期望为零）和非完全多重共线性等。这些假设是理解和应用回归分析的前提。我们将深入分析普通最小二乘法（OLS）的原理，并推导其估计量，阐述OLS估计量的最优性（高斯-马尔可夫定理），即在满足CLRM假设下，OLS是最小方差线性无偏估计量（BLUE）。 本书将花费大量篇幅讲解OLS的统计推断。这包括对回归系数的假设检验，如t检验，用于判断单个解释变量是否对被解释变量有显著影响。我们将介绍零假设、备择假设的设定，计算t统计量，以及如何利用p值或临界值来做出拒绝或不拒绝零假设的决策。此外，还将详细讲解F检验，用于检验多个回归系数是否同时为零，这在模型选型和变量重要性评估方面至关重要。我们还将深入探讨置信区间的构建，以及如何解释置信区间所代表的意义，即对未知总体参数的区间估计。 除了核心的OLS估计和推断，我们还将探讨OLS模型的拟合优度，重点讲解决定系数（R-squared）的计算与解读，以及其局限性。我们将说明R-squared衡量的是模型解释了被解释变量变异的百分比，但并非越高越好。 在处理实际经济数据时，我们不可避免会遇到违背CLRM假设的情况。本书将系统地介绍常见的异方差性（Heteroskedasticity）问题，分析其产生的原因，以及它对OLS估计量和推断的影响（OLS估计量仍然无偏，但不再是最优，且标准误计算错误，导致推断失效）。本书将详细介绍检测异方差性的方法，如Breusch-Pagan检验、White检验等，并重点介绍如何通过异方差稳健标准误（Robust Standard Errors）来解决因异方差性导致的推断问题。 另一个常见的问题是序列相关（Autocorrelation），即误差项之间存在相关性。我们将探讨其产生的原因（如遗漏重要变量、模型设定不当、滞后效应等），以及它对OLS估计量和推断的影响。本书将介绍检验序列相关的方法，如Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验，并详细讲解如何通过广义最小二乘法（GLS）来处理序列相关问题，以及修正OLS标准误的方法。 此外，我们还会深入探讨多重共线性（Multicollinearity）问题，即解释变量之间存在高度相关性。我们将分析其原因，以及它对OLS估计量和推断的影响（单个系数估计不精确，标准误增大，但整体模型的拟合优度可能不受影响）。本书将介绍诊断多重共线性的方法，如计算方差膨胀因子（VIF），并讨论缓解多重共线性的一些策略，如剔除变量、增加样本量、使用组合变量等。 第二部分：多方程模型与高级主题 在掌握了单方程模型的基础后，本部分将带领读者进入更复杂的计量经济学模型和分析技术。 多重线性回归模型是本部分的重要起点。我们将扩展简单回归模型，引入多个解释变量，并深入分析其模型设定、OLS估计、以及如何对多个解释变量的联合显著性进行F检验。本书将详细讲解模型选择的原则，包括信息准则（如AIC、BIC）的应用，以及如何通过嵌套模型检验来比较不同模型。 本书将重点介绍虚拟变量（Dummy Variables）的应用。我们将讲解如何使用虚拟变量来处理分类变量（如性别、地区、政策实施与否等），以及如何进行虚拟变量的交互作用分析，以捕捉不同类别下变量效应的差异。 模型设定误差（Misspecification）是计量经济学研究中一个普遍存在且影响深远的问题。本书将系统地分析模型设定误差的常见形式，包括遗漏重要变量、包含不相关变量、函数形式错误（如线性关系误设为非线性，或反之），以及测量误差。我们将探讨这些设定误差对OLS估计量和推断的影响，并介绍模型诊断检验，如Ramsey RESET检验，以帮助读者识别潜在的模型设定问题。 工具变量法（Instrumental Variables, IV）和两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）是处理内生性（Endogeneity）问题的关键工具。我们将详细阐述内生性的产生原因，如遗漏重要变量、测量误差、以及 Simultaneity（联立性）。当解释变量与误差项相关时，OLS估计量将产生偏误且不一致。本书将深入讲解工具变量法的基本原理，即寻找一个与内生解释变量相关但与误差项不相关的工具变量，并通过两阶段最小二乘法来得到一致的估计量。我们将重点介绍工具变量法的识别条件（相关性与外生性），以及如何进行弱工具变量检验和过度识别检验（Sargan检验、Hansen检验）。 联立方程模型（Simultaneous Equation Models）是处理经济系统中变量之间相互影响和反馈的经典框架。我们将介绍联立方程模型的概念、结构方程与简化形式，以及参数估计的方法，如间接最小二乘法（ILS）和两阶段最小二乘法（2SLS）。本书将重点讲解方程的识别问题，包括恰好识别（Just-identified）和过度识别（Over-identified）方程的判别，以及如何利用秩条件和顺序条件来判断方程的可识别性。 时间序列计量经济学是本书的另一重要组成部分。我们将介绍时间序列数据的基本特征，如平稳性（Stationarity）、随机游走（Random Walk）、单位根（Unit Root）等。我们将讲解自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、以及自回归移动平均模型（ARMA）的构建与估计。然后，我们将深入介绍自回归条件异方差模型（ARCH）和广义自回归条件异方差模型（GARCH），用于刻画和预测金融时间序列中的波动率聚集（Volatility Clustering）现象。我们将探讨单位根检验（如Dickey-Fuller检验、Augmented Dickey-Fuller检验）和协整（Cointegration）的概念，以及如何利用向量自回归模型（VAR）和向量误差修正模型（VECM）来分析多个时间序列变量之间的动态关系。 面板数据模型（Panel Data Models）是本书的另一个重要分支。我们将介绍面板数据（追踪数据）的优势，即同时包含截面和时间维度信息，能够更有效地控制个体异质性，提高估计效率。本书将详细讲解固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）的估计与检验，以及如何根据Hausman检验的结果来选择合适的模型。 第三部分：计量经济学软件应用与实证分析 理论与实践相结合是掌握计量经济学的关键。本部分将引导读者将所学理论应用于实际数据分析。 本书将介绍常用的计量经济学软件，如Stata、R或Python（Pandas, Statsmodels, Scikit-learn），并提供详细的软件操作指南和示例代码。读者将学习如何导入、清洗、整理和管理经济数据，如何使用软件执行回归分析、进行模型诊断，以及如何生成图表和报告。 我们将通过一系列经典和前沿的经济学实证研究案例，演示计量经济学方法的实际应用。这些案例将涵盖宏观经济学（如通货膨胀、经济增长、货币政策）、微观经济学（如劳动力市场、消费者行为、产业组织）、金融学（如资产定价、风险管理）等多个领域。读者将学习如何从文献中提炼研究问题，如何选择合适的数据和模型，如何解释实证结果，以及如何评价研究的局限性。 本书还将探讨实证研究中的伦理问题，如数据隐私、研究透明度、以及如何避免数据挖掘的陷阱。我们将强调可重复性研究的重要性，以及如何清晰、完整地报告研究过程和结果，以便于他人验证和扩展。 总结与展望 最后，本书将对计量经济学的核心概念和方法进行总结，并展望计量经济学未来的发展方向，包括大数据、机器学习在计量经济学中的应用、因果推断的新方法等。本书致力于培养读者独立思考、严谨分析的计量经济学研究能力，为他们在学术研究、政策分析或商业决策等领域提供强大的工具和坚实的理论基础。本书不仅是课堂学习的辅助，更是计量经济学爱好者深入探索的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

首先，一定要看英文版，这本书最大的优点在于：案例丰富，经济意义描述清晰，让人不会陷入数学的谜团，知道“计量经济学”是一门“经济学”而不是“数学”！！！一般情况下，学完初级微观宏观就可以尝试看这本英文书。 最大的缺点在于：主体按照OLS估计，很少涉及MLE，GMM，但...  

评分☆☆☆☆☆

分成上下册两本，纸质纯木浆制作，很白很光滑，是中文版的，美中不足就是后面的索引部分页码不对（因为是直接从英文版翻译过来的），不过还好吧，配合着英文版看就Perfect了，就是书比较贵。  

评分☆☆☆☆☆

其实主要内容就是Multiple Regression Analysis。内容经典，听说是国内许多经济系的课本。 理论性偏强，不够实用化。不过从另一方面来讲，范例讲的都比较明白。 强烈推荐附录里关于“如何做实证研究”的指南文章。完全是DIY研究的完整的to do list啊！以后做研究就照着这上面...  

评分☆☆☆☆☆

人大版翻译的国外经典教材真难读，糟糕的翻译，似乎译者不是中国人，如此这般的书面表达真让人佩服，还存在很多错误，对人大的这套丛书失望透了。 再也不敢买人大翻译得书了。译者太不负责任了，不要因为翻译国外书不作为学术研究而急功近利，只为拿点翻译费。跟高鸿业花3年翻...  

评分☆☆☆☆☆

Great book for elementary learners in econometrics. Introduces the basic concept of econometrics by intuitively describe the thinking process underlying the main idea of econometric models. Thoroughly covers basic cross-sectional methods, then provides a we...  

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格，坦白说，带着一种略显古板却极其可靠的学术气质，非常适合那些追求扎实基础、不喜花哨包装的深度学习者。作者在引用和参考文献的处理上极其审慎，每一项重要的理论成果都有清晰的溯源，这让我在进行更深入的研究时，能够快速找到学术史上的里程碑文献。我注意到，在讨论面板数据模型（Panel Data）时，书中对固定效应（Fixed Effects）与随机效应（Random Effects）的选择标准进行了非常详尽的对比和论证，特别是对Hausman检验的局限性进行了深入剖析，这在很多入门读物中是被一笔带过的关键点。这种对细节的执着和对学术规范的尊重，使得这本书不仅仅是一本学习资料，更像是一本可以随时翻阅的、充满学术深度的参考手册。它要求读者投入足够的专注度，但回报是无与伦比的知识体系的完整性。

评分☆☆☆☆☆

让我印象最深刻的，是这本书在处理“因果推断”这一现代计量经济学的核心议题时所展现出的广度和深度。它并没有将重点局限于传统的回归分析框架，而是花费了相当的篇幅去介绍和对比近年来发展迅猛的非实验性因果推断方法。例如，关于倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的介绍，不仅讲解了理论框架，更深入探讨了“共同支撑”（Common Support）区域的重要性，以及如何通过协变量平衡性检验来验证匹配的有效性。此外，双重差分（Difference-in-Differences, DiD）方法的应用场景和其“平行趋势假设”的检验方法也被阐述得非常透彻。这种对前沿方法的包容和细致讲解，使得这本书的知识体系非常“与时俱进”，它成功地架起了经典计量理论与当代实证研究实践之间的桥梁，确保了读者所学知识在应对当前经济学研究热点时不会过时。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实操指导部分简直是为动手能力强的学习者量身定做的“黑科技秘籍”。它并没有仅仅停留在理论层面，而是非常慷慨地将各种主流计量软件（如Stata和R）的操作代码穿插在每一个关键的章节之后。令人印象深刻的是，作者对于代码的注释做得极其详尽，几乎是手把手的教学，即便是对编程界面不太熟悉的读者也能迅速上手。我尤其欣赏它对“异方差性”和“自相关性”处理方法的介绍。书中不仅展示了如何用代码检验这些问题，更关键的是，它清晰地区分了在不同情况下（比如面板数据与时间序列数据）应该采用哪种稳健标准误（Robust Standard Errors）或矫正方法。这种“理论+代码+输出结果解读”的完整闭环训练，极大地提升了阅读体验的实用价值。读完相关章节后，我立刻能够将学到的知识应用到我自己的小型数据集分析中，效果立竿见影，这种即时反馈的学习过程，远比单纯阅读教科书有效得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书在概念阐述上真是做到了深入浅出，尤其是在对计量经济学核心理论的讲解部分，作者仿佛是一位经验丰富的老教授，总能找到最贴合实际的例子来解释那些一开始看起来晦涩难懂的数学模型。比如，在讨论工具变量法（Instrumental Variables）时，书中没有直接堆砌复杂的代数推导，而是花了大量篇幅去剖析现实中“内生性”问题的根源，以及为什么特定的变量能充当有效的工具。我记得书中提到一个关于教育回报率的研究案例，通过巧妙地构造了一个与教育质量相关但与个人能力无关的“工具”，使得读者能瞬间明白IV方法的精髓所在。对于初学者来说，这种循序渐进、注重直觉理解的教学方式无疑是极大的福音，它避免了很多人在面对严谨的数学公式时产生的畏惧感，让人感觉计量经济学并非遥不可及的象牙塔理论，而是解决实际经济问题的强大工具。此外，书中对于模型设定的各种假设条件的讨论也相当到位，清晰地指出了如果不满足这些条件，结果会发生怎样的偏差，这种严谨性让人对后续的实证分析充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

本书在涉及时间序列分析的部分，展现出了作者深厚的专业功力和极具条理性的叙事结构。很多教材在处理ARIMA模型、协整（Cointegration）以及格兰杰因果关系检验时，往往将这些复杂的概念混杂在一起，使得读者难以区分其应用场景和内在逻辑。然而，这本书的处理方式非常高明，它仿佛是搭建了一个清晰的决策树：首先，通过直观的图表展示了时间序列数据的非平稳性特征；接着，逐步引入差分、单位根检验等预处理步骤；最后，才水到渠成地介绍到VAR模型和长期均衡关系的识别。特别是对于“向量自回归模型”（VAR）的讲解，作者细致地阐述了脉冲响应函数（Impulse Response Function）和方差分解（Variance Decomposition）的经济学含义，这远超出了教科书式的定义介绍。这种层层递进、逻辑严密的编排，让原本枯燥的序列模型变得清晰易懂，为处理宏观经济数据打下了坚实的基础。

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在评论里看到了 是不是所有的社会科学都需要用数学证明自己？汗了