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出版者:Pearson

作者:A. H. Studenmund

出品人:

页数:648

译者:

出版时间:2010-1-3

价格:GBP 160.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780131367739

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
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《计量经济学导论：理论与实践》 这本书旨在为那些希望掌握现代经济学研究核心工具——计量经济学——的读者提供一个全面而严谨的学习路径。它不仅涵盖了计量经济学理论的基础，更注重实际应用，通过丰富的案例和数据分析，帮助读者将抽象的统计模型转化为解决实际经济问题的有力武器。 全书共分为三个主要部分。 第一部分：计量经济学基础 本部分是计量经济学的基石，将从最基本的概念入手，逐步构建读者对计量经济学方法的理解。 第一章：计量经济学导论 我们将首先探讨计量经济学在经济学研究中的地位和作用，解释它如何连接经济理论与现实数据。 介绍计量经济学研究的基本步骤，包括模型设定、数据收集、参数估计、假设检验和预测。 讨论计量经济学研究中可能遇到的挑战，如数据质量、内生性问题等，并为后续的学习打下基础。 第二章：简单线性回归模型 这是计量经济学的核心模型。我们将详细讲解普通最小二乘法（OLS）的推导和几何解释，以及OLS估计量的性质（无偏性、有效性）。 深入探讨OLS假设（高斯-马尔可夫定理），理解这些假设为何重要以及违反时可能产生的问题。 学习如何解释回归系数的含义，包括斜率系数和截距项。 介绍拟合优度统计量（R方）的意义，以及它在模型评估中的作用。 讲解如何进行假设检验，例如对单个回归系数的t检验，以及对整体模型显著性的F检验。 学习如何进行预测，包括点预测和区间预测。 第三章：多元线性回归模型 将简单回归模型推广到包含多个解释变量的情况。 详细阐述多元OLS的估计过程和性质。 学习如何解释多个解释变量的同时存在对因变量的影响，以及如何处理变量之间的共线性问题。 介绍控制变量的概念及其在模型中的作用。 探讨其他模型设定问题，如函数形式的选择（对数、平方项等）以及虚拟变量的引入和解释，用于处理定性变量。 第四章：模型设定的假定与检验 本章将更深入地探讨OLS假设的严格性，并介绍当这些假设被违反时如何识别和解决问题。 我们将讨论异方差性：其产生原因、如何通过图示和统计检验（如Breusch-Pagan检验、White检验）来检测，以及如何通过异方差稳健标准误来修正估计量。 介绍自相关性：它在时间序列数据中的普遍性，以及如何检测（如Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验）和纠正（如Cochrane-Orcutt方法、Prais-Winsten方法）。 讨论序列相关的误差项对OLS估计量的影响，以及如何获得一致的估计量。 第二部分：进阶计量经济学方法 在掌握了基本模型后，本部分将引入更复杂、更贴近现实的计量经济学技术，以应对更广泛的经济问题。 第五章：工具变量法与内生性 详细阐述经济学研究中内生性问题的来源，如遗漏变量、测量误差、同时性偏误等，以及它们对OLS估计量的偏度和不一致性。 深入介绍工具变量（IV）法的原理和应用。 讲解如何选择有效的工具变量，以及如何通过两阶段最小二乘法（2SLS）来估计模型。 学习如何检验工具变量的有效性，包括弱工具变量检验（Anderson-Rubin检验、Stock-Yogo检验）和外生性检验（Sargan检验、Hansen检验）。 第六章：面板数据模型 面板数据（纵向数据）结合了横截面和时间序列的特点，能更有效地控制遗漏变量并增加模型估计的效率。 我们将介绍面板数据的基本结构和优势。 详细讲解固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的估计方法，以及如何根据Hausman检验来选择合适的模型。 讨论面板数据模型在处理个体特异性效应和时间特异性效应时的应用。 第七章：离散选择模型 在许多经济情境下，因变量是定性的（如购买/不购买，选择A/选择B）。本章将介绍处理这类问题的模型。 我们将重点讲解Logit模型和Probit模型，解释它们的基本原理、估计方法（最大似然法）以及系数的解释。 介绍如何解释边际效应，以及如何进行模型拟合优度的评估。 第八章：时间序列分析基础 本章将为读者提供时间序列数据分析的基本工具。 介绍时间序列数据的特性，如平稳性、自相关性。 讲解自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型。 介绍ARIMA模型及其在时间序列预测中的应用。 初步探讨单位根检验和协整的概念，为理解更复杂的时间序列模型奠定基础。 第三部分：计量经济学在经济学研究中的应用 本部分将通过具体的经济学领域案例，展示计量经济学工具的实际应用价值。 第九章：政策评估与效应计量 我们将探讨如何利用计量经济学方法来评估政策干预的效果，例如教育、医疗、环境等政策。 介绍差异中的差异（Difference-in-Differences, DID）方法，以及如何利用其来估计政策效应。 学习匹配方法（如倾向得分匹配PSM），以克服选择偏差问题。 介绍断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）在政策评估中的应用。 第十章：案例研究与实践 本章将整合前文所学的理论和方法，通过具体的经济学领域案例进行深入分析。 案例可能涵盖： 劳动经济学： 如教育对收入的影响，最低工资对就业的影响。 宏观经济学： 如货币政策对通货膨胀的影响，财政赤字对经济增长的影响。 金融经济学： 如股票收益率的决定因素，期权定价模型的实证检验。 微观经济学： 如广告支出对销售量的影响，价格弹性估计。 每个案例都将详细展示数据收集、模型设定、估计、检验以及结果解释的全过程。 贯穿全书，我们将鼓励读者批判性地思考计量经济学方法，理解其局限性，并强调在实际研究中对模型选择和结果解释的严谨性。书中将大量引用真实的经济数据，并指导读者使用相关的统计软件（如Stata、R或Python）进行数据分析，以期培养读者独立运用计量经济学解决实际问题的能力。本书的目标是使读者不仅理解“如何做”，更能理解“为什么这样做”，并能够根据具体的研究问题灵活运用计量经济学工具。

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这本书最让我惊喜的一点，是它并没有把所有内容都设计成“填鸭式”的知识灌输。相反，它在很多地方鼓励读者自己动手去实践。书中提供了大量的练习题，这些题目难度适中，既能巩固课堂上的知识点，又能拓展我们的思维。我尝试着做了一些，发现通过实际操作，我能更深刻地理解模型的假设、前提条件以及可能遇到的问题。这种“学以致用”的学习方式，比单纯地阅读和记忆要有效得多。

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这本书不仅仅是关于“如何使用”计量经济学工具，它更侧重于“为什么”要使用这些工具，以及“如何正确地”使用。作者强调了数据的重要性，以及在收集和处理数据时需要注意的各种细节。他提醒我们，即使是最强大的计量模型，如果输入的数据有问题，其结果也可能谬之千里。这种对数据质量的关注，让我认识到，在经济学研究中，扎实的数据基础是至关重要的。

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从阅读体验上来说，这本书的语言风格非常流畅，读起来一点也不枯燥。作者似乎非常懂得如何与读者沟通，他会时不时地抛出一些引人思考的问题，引导我们去主动探索答案，而不是被动接受知识。这种互动式的写作方式，让我感觉自己像是在和一位经验丰富的导师进行对话，他耐心地解答我的疑惑，启发我的思维。同时，书中穿插的图表和数据可视化也非常出色，它们将复杂的数据关系清晰地展现出来，帮助我更直观地理解模型的结果和经济现象的内在联系。

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我特别喜欢这本书中对实际案例的运用。它不仅仅是理论的堆砌，而是将抽象的模型与现实生活中的经济现象紧密结合。比如，在讲解回归分析时，作者并没有止步于模型的推导，而是选取了诸如“教育水平与收入关系”、“广告支出与销售额之间的联系”等贴近生活的例子，并利用真实的经济数据进行分析。这种“理论联系实际”的做法，极大地增强了学习的趣味性和实用性。通过这些鲜活的案例，我能够更清晰地理解计量经济学工具是如何被用来解决实际问题的，也更能体会到这门学科的价值所在。

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总的来说，《Using Econometrics》是一本非常有价值的书籍，它不仅仅是一本教材，更像是一位良师益友。通过阅读这本书，我不仅掌握了计量经济学的基本理论和方法，更重要的是，我学会了如何以一种更加严谨和科学的方式去分析经济现象，去解决实际问题。这本书的每一个细节都经过了精心的设计，无论是内容的组织、案例的选择，还是语言的表达，都体现了作者的匠心独运。

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在讲解方法论方面，《Using Econometrics》展现出了一种严谨而又实用的态度。作者在介绍每一种计量方法时，都会详细地阐述其背后的理论基础、适用范围、以及潜在的局限性。他不会回避那些可能出现的复杂情况，而是鼓励读者去思考如何诊断问题、如何选择最合适的模型，以及如何解释模型的结果。这种细致入微的讲解，让我对计量经济学工具的理解更加全面和深入，也培养了我批判性思考的能力。

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我对这本书的评价，最想强调的是它在培养独立思考能力方面所起到的作用。作者并非要求我们死记硬背各种公式和定理，而是鼓励我们去理解这些工具的逻辑和原理，并学会如何将它们灵活地应用于不同的研究场景。书中提供的案例分析，不仅仅是展示了结果，更重要的是展示了分析的过程。我从中学习到，一个好的研究者，不仅要有扎实的理论功底，更要有敏锐的洞察力和解决问题的能力。

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《Using Econometrics》在语言风格上，可以说是一种“恰到好处”的平衡。它既保持了学术的严谨性，又避免了过于艰涩难懂的专业术语。作者仿佛是一位经验丰富的向导，他带领我们穿梭于计量经济学的迷宫，用清晰的语言和生动的例子，为我们指明方向，解答疑惑。即使是初次接触计量经济学的读者，也能感受到一种被引导和支持的良好体验。

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这本书的深度和广度都令我印象深刻。它涵盖了计量经济学中许多核心的概念和技术，并且在讲解时，都力求做到深入浅出。作者在介绍每一个模型时，都会从其基本原理出发，逐步推演到更复杂的应用。同时，书中也涉及了一些前沿的研究方法和应用，这让我认识到计量经济学是一个不断发展和创新的领域，也激发了我进一步探索的兴趣。

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这本书的封面设计简洁大气，初次拿到手时，那种沉甸甸的质感就给人一种专业而可靠的感觉。作为一个初学者，我之前对计量经济学一直抱有一种敬畏感，总觉得它是一门晦涩难懂的学科，充斥着各种复杂的公式和模型。然而，当我翻开《Using Econometrics》这本书时，我发现我的顾虑似乎可以暂且放下。书中的排版清晰，章节划分逻辑严谨，从最基础的概念入手，循序渐进地引导读者进入计量经济学的世界。作者在解释每一个概念时，都力求用最直观、最易懂的方式呈现，避免了过于专业化的术语堆砌，即使是像“误差项”这样抽象的概念，也被赋予了生动的比喻，让人一下子就能抓住核心。

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简单+实用 收纳了很多不错的Eviews分析实例 美中不足的是过于偏实用，数理计算部分介绍不足 对Eviews很有好感，命令比R studio简单，教学生省心

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都是theory

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简单又清楚

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