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出版者:OUP Oxford

作者:Christopher Dougherty

出品人:

页数:592

译者:

出版时间:2011-3-3

价格:GBP 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780199567089

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• 计量经济学
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经济学前沿与数据驱动决策：构建现代经济分析的基石 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的经济学分析框架，重点关注如何利用前沿的经济学理论、计量经济学工具和大规模数据，来解决复杂的现实经济问题并指导政策制定。全书内容覆盖了从微观基础到宏观动态，从传统理论模型到最新数据驱动方法的各个层面，力求构建一个既有坚实理论深度，又具备强大实证能力的新一代经济学分析工具箱。 第一部分：现代经济学分析的理论基础与范式转变 本部分聚焦于奠定现代经济学分析所需的核心理论基础，并探讨在数据爆炸时代，经济学研究范式的关键转变。 第一章：经济思维的重塑：从静态均衡到动态过程 本章首先回顾了新古典经济学的核心假设，但随后将重点转向动态经济学、复杂性经济学以及行为经济学的交叉点。我们将探讨理性预期假设的局限性，并引入有限理性、认知偏差在市场决策中的作用。核心内容包括： 动态优化与时间不一致性： 深入分析跨期决策模型（如拉姆齐模型、多阶段优化），探讨时间偏好、折现因子对储蓄、投资和消费的影响，并引入“承诺问题”和时间不一致性如何影响最优政策路径。 信息结构与不完全信息博弈： 详细介绍贝叶斯博弈论，重点讨论信号传递（Signaling）和筛选（Screening）模型在劳动力市场、信贷市场中的应用，例如阿塞洛夫的柠檬市场模型及其在现代金融监管中的启示。 复杂系统视角下的宏观经济学： 引入网络结构、反馈回路和突变理论，解释传统可微分模型难以捕捉的经济危机爆发机制、金融传染效应和异质性代理人互动所产生的非线性后果。 第二章：数据驱动的理论校准与识别挑战 理论模型需要通过数据进行校准和检验。本章探讨如何在复杂的经济环境下，精确识别因果关系，这是连接理论与实证的关键环节。 识别策略的演进： 比较传统的结构模型（Structural Modeling）识别方法与基于准实验（Quasi-Experimental）的非结构化识别方法的优劣。重点讨论识别假设的经济学意义，而非仅仅是数学形式。 异质性与异质性冲击： 强调现代经济现象的驱动力往往源于异质性代理人的不同反应。介绍如何构建异质性代理人模型（Heterogeneous Agent Models, HAMs），并讨论在识别中如何处理个体层面的异质性对整体效应的贡献。 经济模型的持续校准（Calibration）： 探讨如何在不依赖传统估计方法的情况下，通过模型模拟与宏观统计数据（如波动性、相关性、矩）的匹配程度来评估模型有效性的方法，包括贝叶斯估计与模型选择标准在校准中的应用。 第二部分：现代计量经济学的工具箱与前沿技术 本部分将深入探讨当前经济学研究中不可或缺的计量工具，特别是那些能够有效处理内生性、时间序列依赖性和高维数据的技术。 第三章：因果推断的革命：超越经典回归的界限 本章是全书的实证核心，着重于如何建立可靠的因果论证，而非仅仅发现相关性。 工具变量（IV）方法的精细化： 详细分析弱工具变量问题、多工具变量估计（GMM）、以及局部平均处理效应（LATE）的解释。特别关注内生转换回归（Endogenous Switching Regression）在处理选择偏误中的应用。 准实验设计的深化： 对双重差分法（DiD）进行全面梳理，包括其基本假设（平行趋势）、多期DiD、广义合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）的构建与适用性分析。重点讲解如何通过协变量平衡和安慰剂检验来加强平行趋势假设的可信度。 断点回归（RDD）的精妙： 区分清晰断点回归（Sharp RDD）和模糊断点回归（Fuzzy RDD），探讨带宽选择、核函数选择对估计效率和稳健性的影响。将RDD的应用场景从政策评估扩展到微观经济学中的市场分割问题。 第四章：高维数据、时间序列与面板数据的高级处理 面对日益庞大的数据集和复杂的序列依赖结构，本章提供应对这些挑战的现代方法。 面板数据分析的进阶： 深入探讨固定效应模型（FE）的局限性，介绍动态面板数据模型（如Arellano-Bond GMM估计器），以及如何处理“遗漏变量”和“截面依赖性”问题。讨论了新兴的“双向固定效应”模型的偏差及其修正方法。 时间序列的非线性建模： 超越标准的ARIMA框架，聚焦于波动率建模。详述广义自回归条件异方差模型（GARCH族），包括EGARCH、GJR-GARCH等，并探讨其在金融风险管理中的应用。 高维模型与维度缩减： 介绍因子模型（Factor Models）在高维时间序列中的应用，如Bai-Pern-Pehleston（BPP）估计法，用于提取隐藏的共同驱动因素。讨论正则化估计方法（如Lasso、Ridge）在经济预测和变量选择中的作用。 第三部分：前沿应用领域：金融、宏观与政策评估 本部分将前两部分的理论与工具应用于当前经济学最活跃的研究领域，展示如何利用数据和模型解决重大的现实挑战。 第五章：金融市场中的信息、波动与风险管理 本章关注金融经济学的核心问题：信息不对称如何影响资产定价，以及如何量化和管理系统性风险。 资产定价模型的实证检验： 检验CAPM、APT模型，并深入研究Fama-French三因子和五因子模型的经济学含义，特别是“异象”（Anomalies）的归因。 行为金融学的计量挑战： 如何将投资者情绪指数、社交媒体数据纳入计量模型以解释市场短期超调和波动性聚类。介绍基于高频数据的微观结构模型在订单簿分析中的应用。 系统性风险的度量与传染： 使用网络分析和边际期望缺口（MES）等指标，量化金融机构间的相互关联性。构建基于Copula函数的依赖结构模型，用于压力测试和尾部风险评估。 第六章：宏观经济政策的评估与预测 本章聚焦于如何使用结构模型和非结构化方法来评估货币政策、财政政策的效果，并改进经济预测的准确性。 动态随机一般均衡模型（DSGE）的应用与局限： 介绍新凯恩斯主义DSGE模型的核心结构，讨论如何利用贝叶斯方法对模型进行估计和检验。重点分析“平移不变性”和“外部冲击识别”的挑战。 预测的计量经济学基础： 对比传统VAR模型与因子增强型VAR（FE-VAR）在宏观预测中的性能。讨论如何利用机器学习技术（如随机森林、神经网络）处理高维预测变量，并评估预测区间（Prediction Intervals）的可靠性。 政策冲击的识别与效应传递： 结合结构识别与高频金融市场数据，识别货币政策意外冲击（Monetary Shocks）。分析这些冲击如何通过信贷渠道、资产负债表渠道传递至实体经济部门。 第七章：劳动经济学与不平等分析的数据挑战 劳动经济学是因果推断方法应用最广泛的领域之一。本章集中探讨收入不平等、技能溢价和人力资本投资的实证研究。 技能溢价的分解： 利用双重差分和工具变量方法，量化技术进步对不同教育水平和技能群体的边际产出和工资的影响。引入“任务模型”（Task Model）来精细化技能的定义。 收入不平等的计量分解： 应用Mincerian回归方程，并使用分位数回归（Quantile Regression）方法，以避免均值估计对极端值（高收入者）的敏感性。讨论税收和转移支付对收入分布的实际影响。 教育回报的政策评估： 评估教育干预项目（如职业培训、学前教育）的长期效果。重点讨论如何利用自然实验（如入学年龄、居住地隔离）来构建因果识别策略，并处理教育和家庭背景的内生性。 通过对这些理论、工具和应用的系统梳理，本书旨在培养读者一种批判性的、数据为导向的经济分析思维，使用最前沿的定量方法来理解和影响当今复杂的全球经济动态。

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这本书提供了一个全面而深入的计量经济学导论。作者不仅覆盖了基本的线性回归模型，还对时间序列分析、面板数据分析等进阶主题进行了介绍。我尤其被书中对“异方差”和“序列相关”等问题的讨论所吸引，这些都是在实际数据分析中经常会遇到的问题，而本书则提供了有效的检测方法和处理策略。作者在解释这些概念时，并没有仅仅停留在理论层面，而是结合了具体的经济案例，说明了这些问题可能对研究结果产生的影响，以及如何通过修正模型来克服这些问题。这让我对计量模型的稳健性有了更深刻的认识。此外，本书还对一些重要的计量经济学思想，如最小二乘法的原理和性质，进行了详细的阐述，这有助于读者理解计量模型背后的数学基础。我发现，通过学习这本书，我对经济学研究中实证分析的严谨性有了更高的要求，并且能够更准确地评估其他研究的质量。

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这本书以其逻辑清晰、循序渐进的教学方式，成功地消除了我对计量经济学“高冷”的固有印象。从最基本的统计概念，如均值、方差，到回归分析的各个方面，作者都用一种非常平易近人的语言进行阐述。我尤其欣赏书中对“假设检验”的详细讲解，它不仅给出了检验的步骤，还深入浅出地解释了P值、显著性水平等概念的含义，以及它们在经济决策中的重要性。让我印象深刻的是，作者在介绍各种计量模型时，都提供了相应的R语言或Stata代码示例，这对于希望将理论知识转化为实践操作的读者来说，无疑是巨大的福音。我尝试运行了一些代码，发现它们非常易于理解和修改，这大大增强了我动手实践的信心。这本书的案例选择也极具代表性，涵盖了微观经济、宏观经济和金融等多个领域，让我能够看到计量经济学在不同场景下的应用。我发现在阅读过程中，作者常常会提出一些引导性的问题，鼓励读者独立思考，而不是被动接受知识，这是一种非常有效的学习方式。

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这本书给我留下的最深刻印象是其清晰的逻辑结构和详实的案例支撑。作者在讲解每一个计量概念时，都会从经济学理论出发，然后引出相应的统计方法，最后通过具体的经济案例来展示其应用。这种“理论-方法-案例”的模式，使得学习过程既严谨又生动。我尤其喜欢书中对“安慰剂检验”的介绍，它是一种非常有效的检验模型稳健性的方法，能够帮助我们排除偶然因素对研究结果的影响。作者通过具体的例子，清晰地展示了如何进行安慰剂检验，以及如何解读检验结果。这让我对计量经济学研究的严谨性有了更深的认识。此外，书中还对一些金融计量经济学中的重要概念，如GARCH模型，进行了介绍，这对于我理解金融市场的波动性非常有帮助。我发现在阅读过程中，作者常常会提出一些引导性的问题，鼓励我独立思考，而不是被动接受知识，这是一种非常有效的学习方式，让我能够更主动地参与到学习过程中。

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这本书在结构设计上非常人性化，能够有效地引导读者逐步掌握计量经济学的核心概念。每一章的开头都清晰地列出了本章的学习目标，并在结尾进行了总结。这使得我在学习过程中能够清晰地了解自己所处的位置，以及即将要掌握的知识点。我特别喜欢书中对“多重共线性”问题的解释，它不仅指出了多重共线性对模型估计的影响，还提供了诊断和解决的方法，比如主成分分析。这让我意识到，在构建计量模型时，需要对变量之间的关系进行审慎的考虑。此外，书中还对一些非线性模型，如Logit和Probit模型，进行了介绍，这对于分析离散选择问题非常有帮助。我发现，这本书的内容覆盖面相当广，足以满足初学者对计量经济学有一个全面的认识。我还在书中看到了一些关于经济学研究伦理的讨论，这对于培养一个有责任感的经济研究者来说，是非常重要的。

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对于我这样希望深入理解经济学研究方法论的读者来说，这本书提供了一个绝佳的起点。它不仅教会了我如何使用计量工具，更重要的是，它培养了我对经济现象的批判性思维能力。书中反复强调“相关不等于因果”，并详细介绍了各种识别因果关系的计量方法，如工具变量法、倾向得分匹配等。这些方法的介绍并非流于表面，而是深入剖析了其背后的经济学逻辑和统计学原理，让我明白了在进行实证研究时，需要时刻警惕潜在的内生性问题。我特别赞赏作者在讨论模型选择时，所提出的权衡利弊的思路，比如在模型复杂度和解释力之间的取舍。这让我认识到，计量经济学并非一个僵化的体系，而是需要根据具体的研究问题和数据特点进行灵活调整的。书中还包含了一些关于经济预测的章节，这对于理解宏观经济走势和制定经济政策具有重要的参考价值。我发现，通过学习这本书，我能够更清晰地理解许多经济新闻背后的研究方法，并对其结论进行更审慎的判断。

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这本书的实用性是我选择它的首要原因。我一直希望能够运用经济学原理来分析现实世界中的经济现象，而计量经济学正是实现这一目标的强大工具。这本书恰好满足了我的这一需求。它不仅仅是一本理论书籍，更是一本“操作手册”，教授如何运用经济学理论和统计方法来解决实际问题。书中对数据处理、模型选择、结果解释等环节都进行了详尽的阐述，并且提供了大量与现实经济数据相关的例子。我特别喜欢书中对“虚拟变量”的讲解，它提供了一种将定性信息量化分析的方法，在很多经济研究中都非常有用。此外，书中还讨论了模型的诊断和改进，这对于建立稳健的实证模型至关重要。我注意到作者在讲解一些进阶概念时，并没有回避复杂的数学推导，但同时又提供了直观的解释，确保读者能够理解其背后的逻辑。这本书的另一大优点是其严谨性。作者在每一个章节都力求准确无误，无论是理论的表述还是例子的设计，都体现了严谨的学术态度。这让我对从这本书中学到的知识充满了信心。

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这本书是一本不可多得的计量经济学入门读物，它在理论深度和实践应用之间取得了绝佳的平衡。我尤其欣赏作者在讲解“工具变量法”时所采取的方式。它不仅解释了为什么需要工具变量，还详细介绍了如何选择有效的工具变量，以及如何检验工具变量的有效性。这些内容对于理解和处理经济学研究中的内生性问题至关重要。书中还穿插了大量的案例研究，这些案例都来源于真实的经济数据，并且对结果进行了详尽的解读。我发现，通过分析这些案例，我能够更直观地理解计量模型是如何被应用于解决实际问题的。此外，本书的语言风格也十分地道的，作者善于用类比和比喻来解释抽象的概念，使得学习过程变得更加生动有趣。我还在书中看到了一些关于“因果推断”的讨论，这让我对计量经济学的目标有了更深刻的认识，不再仅仅是描述经济现象，而是要理解经济变量之间的因果关系。

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这本书为我打开了经济学研究的一扇新大门。它不仅传授了计量经济学的基本方法，更重要的是，它培养了我对数据和模型的批判性思维。我特别欣赏书中对“模型误设”问题的讨论，它提醒我在构建模型时，需要时刻警惕可能存在的偏差。作者通过具体的例子，说明了模型误设可能导致的错误结论，以及如何通过一些诊断性检验来发现并纠正这些问题。这让我意识到，计量经济学的研究是一个不断迭代和优化的过程。书中还对一些时间序列模型，如ARIMA模型，进行了详细的介绍，这对于分析具有时间依赖性的经济数据非常有帮助。我发现，这本书的内容相当丰富，足以让我建立起对计量经济学一个扎实的认知基础。我还在书中看到了关于“计量经济学软件应用”的一些初步介绍，这为我进一步学习和掌握实用的计量工具奠定了基础。

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这本书的封面设计简洁大气，初次拿到手时就给人一种专业而又不失亲和力的感觉。我本身对经济学领域有着浓厚的兴趣，但对于计量经济学这个分支，一直觉得它充满了神秘感和挑战性。市面上也看过一些相关的书籍，但或多或少都觉得要么过于理论化，难以理解，要么案例太少，学起来枯燥乏味。然而，《Introduction to Econometrics》这本书，在翻阅的第一刻起，就让我眼前一亮。它的排版清晰，章节划分逻辑性很强，从最基础的概念讲起，循序渐进，让一个初学者也能轻松入门。我尤其欣赏作者在讲解过程中，不仅提供了详实的理论解释，还穿插了大量的现实经济案例，这些案例的选择非常贴近生活，能够帮助我们理解抽象的经济概念如何应用到实际问题中。例如，在讲解回归分析时，书中不仅给出了严谨的数学推导，还引用了分析消费者支出、股票市场波动等多个实际研究，这让我深刻体会到计量经济学在理解和预测经济现象中的重要作用。我特别喜欢作者对待细节的处理方式，即使是看似微小的概念，作者也给予了充分的解释，避免了“理所当然”的跳跃，这对于建立扎实的理论基础至关重要。这本书并非那种“速成”的技巧性读物，而是真正致力于让读者理解计量经济学的“道”与“术”，我相信通过这本书的学习，我的经济学知识体系将会得到极大的拓展和深化。

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这本书最大的亮点在于它卓越的教学设计。作为一本入门级的教材，它成功地将复杂的计量经济学理论以一种易于接受的方式呈现出来。作者并没有一味地堆砌公式和定理，而是将它们巧妙地融入到清晰的逻辑框架中，并辅以大量的图表和示例，极大地降低了学习门槛。我尤其被书中对“相关性”与“因果性”的区分讲解所打动，这在许多经济学研究中都是一个核心且容易混淆的概念，但作者通过生动的比喻和易懂的案例，让我深刻理解了两者的区别及其在实证研究中的重要意义。书中还详细介绍了各种常用的计量模型，如OLS回归、时间序列模型、面板数据模型等，并且在每一章末尾都提供了练习题，这些题目既有巩固基本概念的，也有启发思考的应用题。我尝试做了其中的一部分，发现它们能够有效地检验我是否真正掌握了章节的内容，并引导我思考如何在实际研究中运用这些工具。这本书的语言风格也非常流畅自然，没有那种佶屈蠙 berbahasa. 让我印象深刻的是，作者在解释一些关键的计量检验时，不仅给出了检验的步骤和判断标准，还解释了这些检验背后的逻辑和意义，这让我不再是死记硬背，而是真正理解了为什么这么做。

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虽然看过的页数不超过10页，明天还是求Sailesh处女座光环保佑。

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严格来讲，这本写得很烂，毕竟不用matrix讲计量就等于耍流氓。不过，对于数学基础很烂的入门选手，这本还是不错的，比较浅显易懂，主要介绍了OLS，和一点点time series和panel data的初级应用

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我不懂，为什么我在春假的路上还会带着这本教科书然后开着电脑跑着stata做我的quant作业...我这种精神不拿A简直天理难容????

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不错的书，和老师讲的内容相辅助，能够明白！

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