Econometric Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:William H. Greene

出品人:

页数:1232

译者:

出版时间:2011-2-13

价格:USD 257.60

装帧:Hardcover

isbn号码:9780131395381

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• 经济学
• Econometrics
• 教材
• 高级计量
• 金融
• 英文原版
• 统计学
• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 面板数据
• 因果推断
• 模型选择
• 假设检验
• Python
• R
• Stata
• EViews

《计量经济学方法论：从理论到实践的精进之路》 本书并非以介绍《计量经济学分析》（Econometric Analysis）这本书本身为目的，而是旨在系统梳理并深入探讨计量经济学研究的精髓与实用方法。我们将从宏观的理论框架出发，逐层剖析其微观的实践应用，力求为读者构建一个全面、严谨且富有洞察力的计量经济学知识体系。本书的核心在于“方法论”的精进，它将引导读者不仅理解“是什么”，更要掌握“如何做”，最终能够独立、有效地运用计量经济学工具解决现实世界中的复杂经济问题。 第一章：计量经济学的基石——理论框架与模型构建 本章将首先奠定读者对计量经济学基本概念的理解。我们将从经济学理论出发，阐述如何将其转化为可检验的计量模型。这包括对经济变量的识别、函数形式的选择、参数的经济意义以及模型设定的基本原则。我们将详细讨论线性模型、非线性模型以及一些更复杂的模型设定，强调模型选择的依据和重要性。此外，我们还会触及模型的假设条件，如线性假设、误差项的正态性、同方差性和无自相关性等，并初步探讨这些假设的重要性及其对模型推断的影响。本章的重点在于培养读者将经济学直觉转化为数学语言和计量模型的能力，这是所有后续分析的起点。 第二章：数据的准备与描述性统计 任何计量经济学分析都离不开数据。本章将详细介绍数据的来源、类型、收集方法以及预处理技术。我们将讨论截面数据、时间序列数据、面板数据等不同数据结构的特点及其在分析中的应用。数据的清洗、缺失值处理、异常值识别与处理、变量的转换（如对数转换、差分等）以及变量的度量尺度等问题都将在本章中得到深入探讨。此外，我们还将介绍描述性统计方法，包括均值、中位数、方差、标准差、相关系数等，以及如何利用这些统计量初步了解数据的分布特征和变量之间的关系，为后续的计量模型分析奠定基础。 第三章：线性回归模型——经典回归的深入解析 本章将聚焦于计量经济学中最核心、最常用的工具——线性回归模型。我们将从最简单的简单线性回归开始，逐步深入到多元线性回归。本章的重点将放在最小二乘法（OLS）的原理、估计过程以及其性质的推导。我们将详细解释OLS估计量的无偏性、一致性和有效性（在特定假设下），并深入探讨高斯-马尔可夫定理及其重要意义。我们将详细分析模型中的每一个系数的解释，以及模型的拟合优度（R方）的意义和局限性。此外，本章还将介绍假设检验（t检验、F检验）的原理和应用，以及置信区间的构建，使读者能够对模型的统计显著性进行严谨的判断。 第四章：异方差性及其处理 在实际应用中，OLS模型的一个重要假设——误差项的同方差性常常被打破，即出现异方差性。本章将深入剖析异方差性的表现形式、成因以及它对OLS估计量的影响，特别是它如何影响估计量的有效性，尽管无偏性和一致性不受影响。我们将介绍一系列检测异方差性的方法，如图示法、怀特检验（White test）等。更重要的是，本章将详细介绍处理异方差性的各种方法，包括加权最小二乘法（WLS）、广义最小二乘法（GLS）以及在不改变OLS估计量系数的情况下，使用稳健标准误（Robust Standard Errors）来获得有效的统计推断。 第五章：序列相关性及其处理 序列相关性（Autocorrelation），尤其是在时间序列数据中，是另一个常见的模型违背假设。本章将深入探讨序列相关性的概念、表现形式、成因（如滞后效应、遗漏变量等）以及它对OLS估计量的影响，类似于异方差性，它也会损害估计量的有效性。我们将介绍检测序列相关性的方法，如图示法、杜宾-沃森检验（Durbin-Watson test）以及更具一般性的布鲁什-戈弗雷检验（Breusch-Godfrey test）。本章将重点介绍处理序列相关性的技术，包括修正OLS估计量的标准误（如Newey-West标准误）、引入滞后变量、使用ARIMA模型等。 第六章：多重共线性及其处理 多重共线性（Multicollinearity）是指回归模型中的解释变量之间存在高度线性相关关系。本章将阐述多重共线性产生的根源、它如何影响OLS估计量的精确性（估计量的方差增大，导致标准误增大，难以进行精确的统计推断）以及识别多重共线性的方法，如相关系数矩阵、方差膨胀因子（VIF）等。本章将重点介绍处理多重共线性的策略，包括剔除变量、数据合并、引入外部信息、岭回归（Ridge Regression）以及主成分回归（Principal Component Regression）等。 第七章：内生性问题与工具变量法 内生性（Endogeneity）是计量经济学分析中一个极其重要且普遍存在的问题，它导致OLS估计量产生有偏且不一致。本章将系统地阐述内生性的主要来源，包括遗漏相关变量、测量误差、需求供给同时决定等。我们将深入剖析内生性如何破坏OLS估计量的良好性质。为了解决内生性问题，本章将详细介绍工具变量法（Instrumental Variables, IV）。我们将深入讲解工具变量的选取原则（相关性与外生性），以及两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）的具体操作步骤、估计量的性质和检验方法。 第八章：联立方程模型 在某些经济系统中，多个方程中的变量相互影响，形成一个联立方程系统。本章将介绍联立方程模型的概念、结构以及其与单方程模型的区别。我们将讨论识别问题（Identification Problem），即如何判断一个方程是否能够唯一地估计其参数。本章将详细介绍两种主要的参数估计方法：间接最小二乘法（Indirect Least Squares, ILS）和两阶段最小二乘法（2SLS）在联立方程模型中的应用。我们将强调理解联立方程模型对于分析经济系统内部相互作用的重要性。 第九章：模型设定检验与模型选择 在完成模型估计后，对模型设定的合理性进行检验是至关重要的。本章将介绍一系列的模型设定检验方法，以确保模型能够准确地反映经济现象。我们将讨论一般性设定检验，如拉姆齐回归失选项检验（Ramsey Regression Equation Specification Error Test, RESET）。此外，本章还将深入探讨模型选择的准则，当面临多个备选模型时，如何从中选择最优模型。我们将介绍信息准则，如赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），以及调整R方等方法，帮助读者做出科学的模型选择。 第十章：非线性回归模型与虚拟变量 本章将介绍一些超越经典线性模型的分析工具。我们将探讨非线性回归模型，例如多项式回归、指数模型、对数模型等，以及如何对其进行估计和解释。同时，我们将重点介绍虚拟变量（Dummy Variables）的应用，包括如何引入分类变量，如何处理定序变量，以及如何构建交互虚拟变量来捕捉变量之间的非线性关系或特定时期的影响。虚拟变量是处理许多现实经济问题，特别是政策评估和制度分析的关键工具。 第十一章：时间序列分析基础 时间序列数据在经济学中占据着举足轻重的地位。本章将提供时间序列分析的基础知识。我们将介绍平稳性（Stationarity）、自协方差函数（Autocovariance Function）和偏自协方差函数（Partial Autocovariance Function）等基本概念。我们将详细讲解自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和自回归移动平均模型（ARMA）的结构、估计和检验。此外，我们还会触及单位根检验（Unit Root Tests）和协整（Cointegration）等概念，这些是分析非平稳时间序列数据的重要工具。 第十二章：面板数据分析 面板数据（Panel Data），即包含截面和时间序列维度的数据，提供了比纯截面或纯时间序列数据更丰富的信息。本章将深入介绍面板数据的优势，以及针对面板数据特有的分析方法。我们将详细讲解固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）的原理、估计方法（如组内估计、差分估计）及其选择依据。我们将强调面板数据分析如何有效控制遗漏变量和提高估计效率。 第十三章：计量经济学在实证研究中的应用 本书的最后一章将着眼于计量经济学在实际经济研究中的广泛应用。我们将通过具体的案例研究，展示如何运用前面章节介绍的各种计量经济学方法来分析现实世界中的经济问题，如政策评估、市场分析、经济预测、因果推断等。我们将强调分析过程的完整性，从问题提出、理论建模、数据收集、模型选择、实证分析到结果解释和政策建议。本章旨在激发读者将所学知识应用于解决实际问题，并培养其独立进行计量经济学研究的能力。 总而言之，《计量经济学方法论：从理论到实践的精进之路》是一本旨在全面提升读者计量经济学理论理解和实践应用能力的综合性著作。它不仅教授读者“工具”的使用，更注重培养读者“分析思维”的形成，使其能够严谨、有效地运用计量经济学方法，洞察经济现象的本质，并为决策提供坚实的量化支持。

评分☆☆☆☆☆

虽然是指定教材，但是我觉得这本书更适合当工具书。 需要哪部分的公式和模型马上翻查。 而且后面的什么chi-square，F test，T test之类的表格很齐全，比较适合随时用。 当教材，如果以前没有计量的基础，比如我，真的会痛不欲生。 如果可读性的话伍德里奇可能更适合人类阅读，...  

评分☆☆☆☆☆

计量经济学教材的Bible啊 前半部分讲的不错，逻辑清晰，讲解明了。 后面到了专题部分，直接就成了个方法综述了，内容太多太散，不适合当教材用。 可以放在手头用于查阅计量各个专题的方法。  

评分☆☆☆☆☆

每次看见这本书就想哭，买这书的时候我和理论计量基本没什么关系，只是专业上需要，买了本参考下。刚买来几乎后悔了，和当时任何国内教科书不一样，通篇完全基于矩阵…… 可能是造化弄人，天意使然，多少年后当重返研究生院，坐在理论计量经济学的课堂里，指定的教材居然还是...

评分☆☆☆☆☆

计量经济学教材的Bible啊 前半部分讲的不错，逻辑清晰，讲解明了。 后面到了专题部分，直接就成了个方法综述了，内容太多太散，不适合当教材用。 可以放在手头用于查阅计量各个专题的方法。  

评分☆☆☆☆☆

计量经济学教材的Bible啊 前半部分讲的不错，逻辑清晰，讲解明了。 后面到了专题部分，直接就成了个方法综述了，内容太多太散，不适合当教材用。 可以放在手头用于查阅计量各个专题的方法。  

评分☆☆☆☆☆

这本书的气质是古典而坚定的。它没有追逐那些时髦的模型，比如深度学习在计量中的应用，而是将火力集中在那些经过时间考验的、坚如磐石的理论基础之上。对于想真正理解“计量”而非仅仅是“套用软件”的人来说，它是一剂良药。我尤其欣赏作者在讲解异方差和序列相关性时所采取的态度——不是简单地介绍White矫正或Newey-West标准误，而是深入到产生这些问题的经济学根源，然后展示如何从模型设定上进行根本性的修正。这种自上而下的分析方法，极大地提升了我对经济数据内在随机性的敬畏。它让我明白了，好的计量分析，始于好的经济学理论，工具只是辅助。当我合上这本书，我感觉自己看待经济数据的方式彻底改变了——不再只是寻找相关性，而是苛求因果性和模型的可信度。这是一次艰苦但绝对值得的智力远征，它让我对经济学研究的严谨性有了全新的认知。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉更像是一部史诗级的编年史，它不仅告诉你“怎么做”，更重要的是追溯了“为什么会这样做”。翻阅它的历史脉络，仿佛能看到计量经济学这门学科从早期对线性关系的粗犷拟合，一步步发展到如今对非线性和高维数据的精细雕琢。我特别关注了它在工具变量法（IV）和广义矩估计（GMM）部分的论述，那部分的深度远超我以往接触的任何资料。作者对于不同估计方法之间的权衡取舍，特别是效率和稳健性之间的博弈，阐述得极其透彻。它不是简单地罗列公式，而是通过严谨的逻辑链条，将复杂的经济学直觉转化为可操作的数学框架。这让我在面对那些结构性方程模型时，不再仅仅是套用软件的命令，而是能从根本上理解参数估计的内在机制。当然，阅读的门槛确实高，每一次深入下去，都感觉像是在攀登一座信息密度极高的山峰，需要不断地停下来，回顾和消化。但每次成功攻克一个难点，那种成就感是无与伦比的。

评分☆☆☆☆☆

我必须坦诚，这本书的某些章节对我来说，更像是一种挑战，而非助力。比如，当我翻到关于半参数方法和非参数估计的那几章时，我的理解力明显跟不上了。这些部分，似乎更偏向于理论前沿的研究人员，而不是像我这样，主要关注宏观经济变量预测的实务操作者。虽然我敬佩作者能够将这些尖端领域纳入体系，但对于需要快速解决实际问题的读者来说，这些内容的密度和抽象程度可能有点过高了。我更倾向于那些关于面板数据模型（如固定效应、随机效应）的深入对比和应用指南，那部分内容写得非常扎实，对于处理跨时间、跨个体的研究非常实用。它教会了我如何区分不同约束条件下的最佳估计策略，以及何时应该放弃传统的OLS而转向更复杂的模型。总体而言，这本书的广度令人称奇，但深度在某些领域可能已经超出了“工具书”的范畴，更接近于专业研究人员的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的砖头，捧在手里真有份量，感觉像是扛了一座知识的雕塑。我承认，一开始我抱着极大的热情和略微的敬畏去翻开它。我的背景是金融学的，对于那些复杂的模型和符号总有一种既依赖又恐惧的矛盾情感。这本书的封面设计得相当严肃，那种深沉的蓝色和简洁的白色字体，透露出一种不容置疑的权威感。我希望能从中学到一些真正能落地、能解释市场波动的利器，而不是仅仅停留在教科书上的空洞概念。我特别期待它能深入浅出地讲解那些经典的回归分析，比如如何处理多重共线性、异方差性这些老生常谈却又极其关键的问题，最好能配上一些贴近现实的案例，而不是那种过于理想化的假设情境。如果能提供一些关于时间序列分析中单位根检验和协整关系的前沿讨论，那就更完美了。坦白说，我希望它能成为我工作台上的“圣经”，而不是压在箱底的“装饰品”。阅读体验上，我希望排版能再人性化一些，毕竟面对这么密集的公式和推导，清晰的布局是保持阅读动力的关键。这本书的体量让我感到既兴奋又压力山大，它承诺的是深入骨髓的理解，但要达到那种境界，显然需要我付出超乎寻常的耐心和时间。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在一个学术研讨会上被一位教授“安利”的，他强调这本书在计量经济学基础理论的构建上达到了一个难以逾越的高度。我的第一印象是，它像一本精心打磨的数学工具箱，每一个定理的推导都力求无懈可击，每一个假设的引入都仿佛经过了哲学的审视。阅读的过程，与其说是学习，不如说是一种对逻辑严密性的朝圣。那些关于大样本性质的证明，那些关于估计量渐近正态性的论述，都展现出一种近乎偏执的精确性。这绝对不是一本让你快速入门的书籍，它要求你对微积分、线性代数有扎实的功底，否则你很可能会在某个角落迷失方向。我花了大量时间去理解那些关于效率和一致性的论辩，它们之间的细微差别，对于实际操作中的模型选择至关重要。我最欣赏的是它对模型设定误差的系统性讨论，那种把“我们可能错在哪里”都提前预判并给出解决方案的细致，是很多其他教材所欠缺的。它迫使你像一个严苛的侦探一样，审视你自己的数据和模型，而不是盲目相信任何一个P值。

评分☆☆☆☆☆

2018.10-2019.2 讲到MLE 如果矩阵学得ok，这本书的难度其实还可以

评分☆☆☆☆☆

.不仅厚，而且贵。现在才知道这一部书卖两千多，考试考的不赖，看来买值了！

评分☆☆☆☆☆

前17章。除了个别地方不太清楚外，其他部分其实挺清楚的。

评分☆☆☆☆☆

非常折磨计量经济初学者的一本书，有些推导清晰，有些推导看了也没用，有些推导只有它有，该怎么评价呢？看懂一点点都要庆祝一小下

评分☆☆☆☆☆

不如Davidson and MacKinnon。但DM毕竟老了，还缺一些topics（non- /semi-parametric)，所以这本还不得不用。Greene以前版本的一个优点据说是数学附录非常好用，这一版还给搞成online的了。