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出版者:中国人民大学出版社

作者:威廉·H·格林(William H.Greene)

出品人:

页数:1112

译者:

出版时间:2011-6-1

价格:128.00元

装帧:平装

isbn号码:9787300127798

丛书系列:经济科学译丛

图书标签:

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《计量经济分析》是一本深入探讨经济学研究方法与数据解读的学术著作。本书旨在为读者提供一个系统性的视角，理解如何运用数学模型和统计技术来分析经济现象、检验经济理论，并为经济决策提供量化依据。 核心内容与结构： 本书的脉络围绕着计量经济学这一学科的核心展开，主要涵盖以下几个关键领域： 基础统计与概率论回顾： 在正式进入计量模型之前，本书会首先对读者进行必要的统计学和概率论知识的梳理。这包括对随机变量、概率分布、统计推断（如参数估计、假设检验）等基本概念的详尽解释。这些基础知识是理解和应用后续计量模型的基石，确保读者在缺乏相关背景的情况下也能顺利衔接。 回归分析的理论与实践： 这是计量经济学的核心。本书会从最简单的简单线性回归模型开始，逐步过渡到多元线性回归。对于每个模型，都会深入剖析其基本假设，例如误差项的独立性、同方差性、正态性，以及解释变量的非随机性等。本书会详细讲解如何通过普通最小二乘法（OLS）来估计模型参数，并对估计量的性质（如无偏性、一致性）进行严格的理论推导。 在实践层面，本书会指导读者如何进行模型诊断，例如通过残差分析来检验模型假设是否被违反。对于违反的假设，例如异方差性和序列相关性，本书将介绍如何识别它们（如Breusch-Pagan检验、Durbin-Watson检验），以及如何运用加权最小二乘法（WLS）、广义最小二乘法（GLS）等方法来获得更有效的估计。 时间序列分析： 经济数据往往具有时间维度，因此时间序列分析是计量经济学不可或缺的一部分。本书会介绍时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性和周期性。在此基础上，将深入探讨自回归（AR）、移动平均（MA）以及两者的结合——自回归移动平均（ARMA）模型。 对于更复杂的经济时间序列，如非平稳序列，本书会介绍差分、单位根检验（如ADF检验）以及协整等概念，并介绍如何构建和应用自回归积分移动平均（ARIMA）模型来预测时间序列。此外，本书还会涉及向量自回归（VAR）模型，用于分析多个时间序列之间的动态关系。 面板数据分析： 面板数据结合了横截面数据和时间序列数据的特点，能够更有效地控制个体特质和时间效应。本书会详细介绍面板数据模型，包括固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。本书会解释如何根据数据特性和研究目的选择合适的面板数据模型，并讲解其估计方法和检验。 工具变量法与内生性问题： 在经济学研究中，常常会遇到内生性问题，即回归模型中的解释变量与误差项相关，这会导致OLS估计的偏误和不一致。本书将深入探讨内生性的来源，如遗漏变量、测量误差和联立方程。 为解决内生性问题，本书将重点介绍工具变量法（Instrumental Variables, IV）。读者将学习如何寻找有效的工具变量，以及两阶段最小二乘法（2SLS）等估计方法。此外，本书还会介绍其他处理内生性的方法，例如GMM（广义矩估计）。 模型选择与评估： 在构建计量模型时，选择合适的模型和变量至关重要。本书会讨论各种模型选择的准则，如信息准则（AIC、BIC）以及R-squared等统计量。同时，也会强调经济学理论在模型选择中的指导作用。 应用与案例研究： 为了帮助读者更好地理解理论知识，本书将穿插大量的经济学应用案例。这些案例将涵盖宏观经济学、微观经济学、金融经济学、劳动经济学等多个领域，通过实际数据展示计量方法的应用过程。这些案例不仅能巩固读者对方法的理解，也能启发读者如何将计量方法应用于自己的研究问题。 学习目标与读者群体： 通过学习本书，读者将能够： 掌握计量经济学基本理论和核心模型。 学会运用统计软件（如Stata, R, Eviews等）进行数据处理和模型估计。 能够识别和诊断模型中的常见问题，并运用相应的方法进行修正。 独立分析经济数据，并解释计量结果的经济含义。 为进一步深入研究计量经济学或进行独立的经济学研究打下坚实基础。 本书适合于经济学、金融学、统计学以及相关领域的本科高年级学生、研究生，以及从事经济研究和数据分析的专业人士。它既是一本严谨的学术教材，也是一本实用的研究工具书。

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**评价四：** 这本书给我的感觉就像是走进了一个精密运转的经济分析实验室。作者在讲解每一个计量模型时，都非常注重逻辑的严谨性和数学推导的清晰性。例如，在介绍最大似然估计时，它不仅给出了公式，还详细解释了为何要选择最大似然这个方法，以及它在统计学上的优势。我尤其喜欢书中对模型选择和模型评估的详细论述，它让我明白，选择一个合适的模型并不是一件随意的事情，需要综合考虑经济学理论、数据特征以及统计学原理。书中引入的各种信息准则，如AIC、BIC，以及泊松回归、逻辑回归等广义线性模型，都让我大开眼界，了解到计量经济学在处理不同类型因变量数据时的灵活性。我印象最深的是书中关于面板数据分析的章节，它清晰地阐述了固定效应模型和随机效应模型的区别以及适用场景，这对于分析具有个体效应和时间效应的数据非常有用。读这本书的过程，就像是在学习一种新的语言，一种用数学和统计学来描述经济现象的语言。每次读完一个章节，都感觉自己的思维层次又提升了一个台阶，能够用更专业、更严谨的方式去思考经济问题。

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**评价三：** 一本让我醍醐灌顶的书！在我看来，《计量经济分析》这本书最大的价值在于它打破了我之前对经济学分析的很多固有认知。书中对于统计推断的讲解，尤其关于假设检验和置信区间的构建，让我对“显著性”这个概念有了全新的理解。以前总觉得只要p值小于0.05就万事大吉，但这本书让我明白，置信区间才是衡量估计精度的更重要指标，它能告诉我参数的真实值可能落在哪一个范围内，这比一个简单的“拒绝原假设”要信息量大得多。我特别喜欢书中关于时间序列分析的部分，它用非常生动的例子，比如股票价格的波动、通货膨胀的预测，来讲解ARIMA模型、协整等概念。我之前一直觉得时间序列分析很神秘，但读完这部分，我感觉自己好像也能抓住其中的脉络了。书中也提到了很多模型诊断的方法，比如残差分析、鲁棒性检验等，这让我意识到，一个好的计量模型不仅仅是拟合度高，更重要的是要经得起各种检验。对于想要深入理解经济现象背后规律的研究者来说，这本书提供了一个非常扎实的理论基础和实践指南。它就像一本武功秘籍，教会你如何运用各种“招式”去分析数据，去揭示经济世界的奥秘。

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**评价二：** 这本《计量经济分析》就像一位严谨的学术大师，以其深刻的洞察力和精准的逻辑，为我提供了一套系统性的经济学研究框架。我尤其欣赏书中对统计学基础知识的扎实铺垫，它并没有直接跳到复杂的模型，而是花了大量篇幅讲解概率论、数理统计的基本原理，这对于理解后续的计量方法至关重要。书中对回归分析的讲解，堪称教科书级别的详细。从最简单的简单线性回归，到多重线性回归，再到各种形式的异方差、自相关问题，作者都给出了清晰的推导过程和实际应用案例。我反复阅读了几遍关于模型设定和变量选择的章节，它教会我如何构建一个既有经济学理论支持，又能在统计学上得到验证的模型。书中的图表运用也非常恰当，很多时候一张图表就能胜过千言万语，将复杂的统计结果直观地呈现出来。更重要的是，这本书不仅仅是传授知识，它更强调的是一种研究的“思维方式”——如何提出一个经济学问题，如何将其转化为可以计量检验的假设，如何设计数据收集方案，以及如何解释计量结果并得出有意义的结论。读完之后，我感觉自己在面对经济数据时，不再是茫然无措，而是能够更有条理、更深入地去分析和解读。

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**评价五：** 这本书给我最直接的感受是，它把原本枯燥的数学公式变得鲜活起来，赋予了它们经济学的生命。作者在讲解计量模型时，总是能够巧妙地将理论知识与实际的经济问题相结合，让我能更深刻地理解抽象概念背后的实际意义。举个例子，书中关于工具变量法的讲解，用一个非常贴近生活的场景，比如教育年限与收入的关系，来解释为何需要工具变量，以及如何通过它来解决内生性问题。这让我一下子就明白了，原来看似复杂的统计学方法，在现实经济分析中有着如此重要的作用。我特别欣赏书中对于各种统计软件输出结果的解读。它不仅仅是告诉你如何运行程序，更重要的是教你如何去看懂那些密密麻麻的数字和符号，如何从中提取有用的信息，并将其转化为对经济现象的洞察。书中关于模型误设和异方差的讨论，也让我意识到，在实际应用中，我们遇到的数据往往不是完美的，如何识别和处理这些问题，是进行可靠计量分析的关键。读完这本书，我感觉自己就像获得了一把开启经济学宝库的钥匙，能够更自信地去探索和理解这个复杂而迷人的世界。

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**评价一：** 这本书简直是打开了我经济学世界的一扇新大门！读之前，我对“计量经济学”这个词总有一种望而生畏的感觉，觉得它离我遥不可及，充满了复杂的公式和抽象的理论。但这本书的叙述方式，就像一位经验丰富的向导，循序渐进地带领我穿越这片看似晦涩的领域。作者的语言通俗易懂，即使是一些非常高深的统计学概念，也能用生动的例子和形象的比喻来解释，让我这个初学者也能轻松理解。尤其让我印象深刻的是，书中对每一个模型、每一个方法的引入，都紧密结合了现实世界的经济现象，比如通货膨胀如何影响消费，失业率与经济增长之间的关系等等。这不仅仅是理论的学习，更是对我们身边经济规律的深刻洞察。每一章的结尾，还配有大量的习题，既有巩固基础的，也有挑战思维的，我每天都会花时间去做，感觉自己的理解能力在不断提升。我特别喜欢书中关于因果推断的章节，它教我如何跳出相关性的误区，真正找到事物之间的“为什么”。以前我总以为两件事同时发生就是有联系，这本书让我明白，真正的联系需要严谨的统计学方法去证明。总而言之，如果你对经济学充满好奇，想要理解数据背后的逻辑，这本书绝对是你不可错过的入门读物。

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哭

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内容过于庞杂，先马住！

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来求好运 给过行不行

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可能是大二上学完了伍德里奇的那本计量吧，大二下学这本的时候感觉前面一部分很多东西是重合的，整本书难度还好。可能用矩阵来讲会让人觉得读起来比较吃力吧，体系还是很不错的。恩……学好线性代数和统计再来读这本书会比较有效……

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翻译来的相当拗口