經濟學、管理學類研究生教學用書：高級計量經濟學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

洪永淼 著，趙西亮，吳吉林 譯

圖書標籤:

• 計量經濟學
• 高級計量經濟學
• 經濟學
• 管理學
• 研究生教材
• 統計學
• 模型
• 數據分析
• 迴歸分析
• 時間序列分析

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040324242

版次：1

商品編碼：10877958

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-07-01

頁數：335

編輯推薦

市場經濟充滿不確定性和風險。現代經濟學旨在研究在充滿不確定性的市場條件下有限資源如何配置的問題。作為分析不確定性事件的一個通用工具，概率論與統計學在經濟學、金融學研究中起著重要的作用。計量經濟學是對經濟金融數據的統計分析，它已經成為現代經濟管理學科的一項基本訓練。《經濟學、管理學類研究生教學用書：高級計量經濟學》比較係統地介紹瞭現代計量經濟學的基本理論和方法，它可作為經濟學、金融學、統計學、應用數學、管理學以及相關學科博士研究生的高級計量經濟學課程教材，也可作為從事計量經濟學教學和研究的教師與學者的參考書。

內容簡介

《經濟學、管理學類研究生教學用書：高級計量經濟學》用一個統一的分析框架，係統介紹瞭現代計量經濟學的基本理論與方法。首先，詳細介紹瞭經典綫性迴歸模型的有限樣本理論；然後逐一放寬經典迴歸模型的假設限製，采用大樣本分析方法，將綫性迴歸模型推廣到獨立同分布隨機樣本與時間序列隨機樣本，介紹瞭迴歸擾動項存在條件異方差、自相關以及解釋變量存在內生性等各種情形下的綫性迴歸模型理論；最後，介紹瞭涵蓋綫性與非綫性迴歸模型及各種條件矩模型的廣義矩方法，以及條件概率模型的最大似然估計法與擬最大似然估計法。
本書強調計量經濟學理論與方法的直觀解釋，以幫助讀者更加深刻地理解計量經濟學的理論實質。同時，每章還提供瞭經濟學、金融學的典型啓發性例子，說明相關計量經濟學理論與方法的重要作用及用途。每章的習題也是緊扣主要內容，這些習題有助於消化、理解各章所介紹的計量經濟學理論與方法。此外，本書在介紹計量經濟學理論時融會瞭大樣本分析的基本訓練，以幫助讀者培養從事計量經濟學理論研究的能力。
《經濟學、管理學類研究生教學用書：高級計量經濟學》可作為經濟學、金融學、統計學、應用數學、管理學以及相關學科博士研究生的高級計量經濟學課程教材，也可作為從事計量經濟學教學和研究的教師與學者的參考書。

作者簡介

洪永淼，1993年獲得美國加州大學聖地亞哥校區經濟學博士學位，同年成為康奈爾大學經濟學助理教授，1998年獲得終身教職，2001年成為終身教授，現為ErnestS.Liu經濟學與國際研究講座教授。2002年起，擔任清華大學經濟管理學院特聘教授，2005年起擔任廈門大學王亞南經濟研究院與廈門大學計量經濟學教育部重點實驗室“長江學者”講座教授。他是第十屆中國數量經濟學會副理事長，中國留美經濟學會會長（2009—2010）。研究興趣包括計量經濟學理論、時間序列分析、金融計量經濟學、中國經濟和金融市場實證研究，在國際主流經濟學、金融學、統計學期刊上發錶過幾十篇學術論文。趙西亮，2005年畢業於清華大學經濟管理學院，獲得經濟學博士學位，同年應聘為廈門大學經濟學係助理教授，2009年晉升為副教授。2009年9月至2010年8月赴美國康奈爾大學經濟學係從事研究訪問，2010年9月至2011年1月赴加拿大西安大略大學經濟學係從事研究訪問。研究興趣包括應用計量經濟學、實證金融學和教育經濟學。在《經濟學動態》、《數量經濟與技術經濟研究》等國內重要期刊上發錶學術論文十餘篇。吳吉林，2010年6月畢業於廈門大學王亞南經濟研究院，獲得經濟學博士學位，同年應聘為山東大學經濟研究院助理教授。2007年9月至2009年9月獲國傢留學基金委中外聯閤培養博士項目的資助，赴美國密蘇裏州立大學哥倫比亞校區R0bertJ.TruLaske，Sr商學院學習。主要研究興趣包括金融計量經濟學和資産定價，在《世界經濟》、《管理科學學報》、《中國管理科學》等國內重要期刊上發錶數篇論文。

目錄

第一章 計量經濟學導論
第一節 引言
第二節 現代經濟學的定量分析特徵
第三節 數學建模
第四節 經驗驗證
第五節 說明性實例
第六節 計量經濟學的局限性
第七節 小結
練習題

第二章 一般迴歸分析和模型設定
第一節 條件概率分布
第二節 條件均值與迴歸分析
第三節 綫性迴歸建模
第四節 條件均值的模型設定
第五節 小結
練習題二

第三章 經典綫性迴歸模型
第一節 假設
第二節 普通最小二乘估計
第三節 擬閤優度和模型選擇準則
第四節 OLS估計量的無偏性和有效性
第五節 OLS估計量的抽樣分布
第六節 OLS估計量的方差-協方差矩陣的估計
第七節 參數假設檢驗
第八節 應用及重要特例
第九節 廣義最小二乘估計
第十節 小結
練習題三

第四章 獨立同分布隨機樣本的綫性迴歸模型
第一節 漸近理論導論
第二節 綫性迴歸模型假設
第三節 OLS估計量的一緻性
第四節 0LS估計量的漸近正態性
第五節 漸近方差估計量
第六節 參數假設檢驗
第七節 條件異方差檢驗
第八節 小結
練習題四

第五章 平穩時間序列的綫性迴歸模型
第一節 時間序列分析導論
第二節 平穩時間序列綫性迴歸模型假設
第三節 OLS估計量的一緻性
第四節 OLS估計量的漸近正態性
第五節 漸近方差-協方差估計
第六節 參數假設檢驗
第七節 條件異方差和自迴歸條件異方差檢驗
第八節 序列相關檢驗
第九節 小結
練習題五

第六章 具有條件異方差和自相關擾動項的綫性迴歸模型
第一節 問題的提齣
第二節 時間序列綫性迴歸模型假設
第三節 長期方差-協方差估計
第四節 OLS估計量的一緻性
第五節 OLS估計量的漸近正態性
第六節 參數假設檢驗
第七節 檢驗是否需要估計長期方差-協方差
第八節 Cochrane-Orcutt方法
第九節 小結
練習題六

第七章 工具變量迴歸分析
第一節 問題的提齣
第二節 假設
第三節 兩階段最小二乘估計
第四節 2SLS的一緻性
第五節 2SLS的漸近正態性
第六節 方差-協方差矩陣的解釋與估計
第七節 參數假設檢驗
第八節 Hausman檢驗
第九節 小結和討論
練習題七

第八章 廣義矩方法
第一節 矩估計方法導論
第二節 廣義矩方法
第三節 GMM估計量的一緻性
第四節 GMM估計量的漸近正態性
第五節 漸近有效性
第六節 兩階段GMM最優估計
第七節 漸近方差估計量
第八節 參數假設檢驗
第九節 模型設定檢驗
第十節 小結
練習題八

第九章 最大似然估計和擬最大似然估計
第一節 問題的提齣
第二節 最大似然估計和擬最大似然估計
第三節 MLE/QMLE的一緻性
第四節 條件概率分布模型正確設定及其含義
第五節 MLE的漸近分布
第六節 MLE漸近方差-協方差的一緻估計
第七節 正確模型設定下的參數假設檢驗
第八節 條件概率分布模型誤設及其含義
第九節 QMLE的漸近分布
第十節 QMLE的漸近方差-協方差估計
第十一節 模型誤設下的參數假設檢驗
第十二節 條件概率分布模型設定檢驗
第十三節 小結
練習題九
第十章 總結
參考文獻

經濟學、管理學類研究生教學用書：高級計量經濟學 本書聚焦於計量經濟學的前沿理論與實際應用，為經濟學、管理學、金融學及相關交叉學科的研究生和高年級本科生提供係統、深入的學習資源。 本書旨在構建堅實的理論基礎，同時緊密結閤最新的計量工具和數據分析實踐，助力讀者掌握復雜經濟現象的量化分析能力。 --- 第一部分：計量經濟學基礎迴顧與現代視角 本部分將簡要迴顧傳統計量經濟學的核心概念，並迅速過渡到現代計量經濟學所強調的因果推斷、大數據處理及模型選擇的復雜性。 第一章：嚴謹的計量經濟學視角 迴顧與展望： 綫性迴歸模型的經典假設（BLUE性質）在現代應用中的局限性。引入大樣本理論和漸近性質的重要性。 數據驅動的因果關係： 從相關性到因果性的嚴格區分。潛在結果框架（Rubin Causal Model, RCM）的理論基礎及其在實際問題中的應用難點。 現代數據結構： 跨截麵數據、時間序列數據、麵闆數據（Panel Data）的特點、優勢與局限性。引入高維數據和網絡數據的初步概念。 第二章：經典模型的高級處理 異方差與序列相關的高級解決方案： 超一緻性（Super-consistency）估計量的推導。廣義最小二乘法（GLS）及其在特定結構誤差下的應用。 異質性、異方差與異相關下的穩健標準誤： White 穩健標準誤的原理及其在異質性效應估計中的不可替代性。HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）估計量的推導與應用場景，如金融時間序列分析。 模型設定誤差（Misspecification）： 函數形式的選擇（對數綫性、半對數、Box-Cox變換）對估計結果和解釋力的影響。拉姆達判據（Ramsey Regression Specification Error Test, RESET）的深入解讀。 --- 第二部分：工具變量法與因果推斷的基石 本部分是全書的核心，詳細闡述如何處理內生性問題，這是現代實證研究中最關鍵的一環。 第三章：內生性的來源與工具變量法（IV） 內生性全麵剖析： 遺漏變量偏差（Omitted Variable Bias, OVB）、測量誤差（Measurement Error）和同步性（Simultaneity）如何導緻 OLS 估計量有偏且不一緻。 工具變量法的理論推導： 原始工具變量的三個核心要求——相關性、外生性（排他性約束）和單值約束。兩階段最小二乘法（2SLS）的估計過程與漸近性質。 弱工具變量問題（Weak Instruments）： 弱工具變量的識彆、危害（估計量方差膨脹和一階偏差增大）。基於 Stock & Yogo 臨界值的檢驗與應對策略。 第四章：廣義矩估計（GMM）與動態麵闆數據 矩估計框架： 矩估計量的基本思想——利用樣本矩來估計總體矩。與 IV 估計的包含關係。最優矩估計（Optimal GMM）的權重矩陣選擇。 動態麵闆數據模型： 隨機效應模型在包含個體效應和時間效應時的挑戰。個體效應的動態演變對一緻性估計的衝擊。 差分 GMM（Arellano-Bond）與係統 GMM（Arellano-Bover/Blundell-Bond）： 模型設定、工具變量的構造邏輯（後滯項作為工具變量的有效性）。關於過度識彆約束（Sargan/Hansen 檢驗）的深度討論。 第五章：準實驗設計與因果推斷的替代方法 斷點迴歸設計（Regression Discontinuity Design, RDD）： 精確 RDD 與模糊 RDD 的辨析。核函數平滑化與多項式擬閤的選擇，局部綫性迴歸（Local Linear Regression）在 RDD 中的應用。 雙重差分法（Difference-in-Differences, DiD）： 平行趨勢假設的檢驗與外推。DiD 在處理時間可變協變量時的局限性。 閤成控製法（Synthetic Control Method, SCM）： 適用於單乾預單元的先進方法。權重矩陣的構建邏輯與“雙重差分”的自然延伸。 --- 第三部分：模型選擇、預測與非參數方法 本部分轉嚮計量經濟學中的模型選擇藝術、預測的嚴謹性，以及對非綫性模型的探索。 第六章：模型選擇、信息準則與預測評估 信息準則的權衡： AIC, BIC, HQIC 的數學推導及在模型復雜度和擬閤優度之間的權衡。赤池信息準則在信息損失函數中的作用。 模型有效性檢驗： 嵌套模型與非嵌套模型的檢驗方法（如 M 檢驗）。參數估計的穩定性檢驗。 預測的計量經濟學： 滾動樣本預測、樣本外預測（Out-of-Sample Forecasting）。預測區間與預測準確性的評估指標（RMSE, MAE, Theil's U 統計量）。滾動原點預測的誤差纍積分析。 第七章：高維數據、正則化與維度縮減 高維模型（$p>n$）： 當變量數量超過樣本容量時，傳統 OLS 的失效。處理共綫性與信息冗餘的必要性。 縮減方法（Shrinkage Methods）： Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 的 L1 正則化原理及其變量選擇機製。Ridge 迴歸的 L2 正則化與係數收縮。 彈性網絡（Elastic Net）： 結閤 L1 和 L2 優勢的混閤方法。在金融風險管理和宏觀因子模型中的應用實例。 第八章：非參數與半參數計量經濟學 非參數迴歸基礎： 核估計量（Kernel Estimators）的引入。平滑參數（帶寬選擇）對估計效果的影響。 局部迴歸（Local Regression）： Nadaraya-Watson 估計量的推導。理解局部綫性迴歸相較於局部常數估計的優勢，尤其是在邊界點。 半參數模型： 結閤參數部分和非參數部分的模型結構（如部分綫性模型）。效率問題與估計策略。 --- 第四部分：時間序列分析的高級主題 本部分專注於處理具有序列依賴性的數據，覆蓋從平穩性檢驗到復雜非綫性模型的全過程。 第九章：時間序列的平穩性、協整與誤差修正 單位根檢驗的精細化： ADF 檢驗的局限性。PP 檢驗（Phillips-Perron）與 KPSS 檢驗（檢驗零假設為平穩性）。協整概念的引入與 Engle-Granger 兩步法的局限。 嚮量自迴歸模型（VAR）： VAR 模型的設定、滯後階數選擇（信息準則、Granger 因果檢驗）。脈衝響應函數（Impulse Response Functions, IRF）的計算與解釋。 協整與嚮量誤差修正模型（VECM）： Johansen 檢驗（秩檢驗）在多變量協整關係中的應用。VECM 的長期均衡約束與短期動態調整的精確描述。 第十章：波動率建模與非綫性時間序列 波動率的異質性： ARCH 模型的建立與極大似然估計（MLE）。GARCH(1,1)模型的參數估計與長期波動率預測。 EGARCH 與 GJR-GARCH： 捕捉波動率的非對稱效應（杠杆效應）。負麵衝擊對未來波動率影響的量化。 隨機波動率模型（Stochastic Volatility, SV）： 與 GARCH 模型的對比。貝葉斯方法在 SV 模型估計中的應用優勢。 --- 附錄 附錄 A： 矩陣代數在計量經濟學中的應用迴顧。 附錄 B： 極大似然估計（MLE）的理論推導與漸近性質。 附錄 C： 編程實踐指導（涵蓋 R 和 Python 在高級計量方法中的實現要點）。 本書特色： 本書的重點不在於簡單地復述經典的計量經濟學教科書內容，而是著力於解釋現代前沿研究中“為什麼選擇這個工具”以及“如何批判性地檢驗工具的有效性”。每一個高級方法（如 GMM, SCM, Lasso）都配有清晰的理論推導、對關鍵假設的嚴格討論，以及基於真實世界數據的案例分析，旨在將學生培養成能夠獨立設計、執行和解釋復雜經濟學研究的專業人士。

評分☆☆☆☆☆

嚴謹又不失啓發，構建紮實的理論基礎 這本書最大的價值在於它為我構建瞭一個極其紮實的理論基礎。作者的寫作風格嚴謹而富有邏輯，每一個推導都步步為營，每一個論證都言之有據。這讓我能夠深刻理解計量模型背後的數學原理和統計假設，而不僅僅是把它當作一個“黑盒子”來使用。我過去在學習過程中，常常會因為對模型原理理解不深而導緻在應用中齣現偏差，甚至得齣錯誤的結論。這本書通過對經典計量模型，如最大似然估計、廣義綫性模型等，進行深入的理論剖析，讓我能夠清晰地認識到不同估計方法的核心思想和優劣之處。特彆是關於因果推斷的部分，書中對混雜偏誤、選擇偏誤等概念的深入講解，以及對各種因果識彆策略（如隨機對照試驗、傾嚮得分匹配、斷點迴歸設計等）的詳細闡述，讓我能夠更加審慎地設計實證研究，並對研究結果的因果解釋保持高度的警惕。這種嚴謹的訓練，讓我不僅僅學會瞭如何“做”計量，更學會瞭如何“思考”計量，如何批判性地評估現有研究，以及如何設計齣更具科學嚴謹性的研究。

評分☆☆☆☆☆

一本讓我對數據分析的理解躍升瞭一個維度 剛拿到這本《高級計量經濟學》時，我抱著一種既期待又忐忑的心情。期待的是希望能在這本書中找到突破，解決之前在實證研究中遇到的瓶頸；忐忑的是，畢竟是“高級”兩個字，對自己的數學和統計基礎有些擔心。然而，從翻開第一頁開始，我的疑慮便煙消雲散。作者在復雜的理論框架下，始終保持著一種清晰的邏輯脈絡。我尤其欣賞書中對模型選擇和檢驗的深入探討，這部分內容在許多教材中往往隻是淺嘗輒止。書中通過大量生動詳實的案例，將抽象的計量模型與現實經濟現象緊密聯係起來，讓我不再是孤立地學習公式和假設，而是真正理解它們在解釋經濟行為時的強大力量。舉例來說，書中關於麵闆數據模型的部分，從固定效應到隨機效應，再到動態麵闆模型，每一步的推導都伴隨著對模型假設及其經濟學含義的細緻解讀。我過去在處理跨期數據時總是感到力不從心，而這本書中的講解，特彆是關於內生性處理的章節，給我帶來瞭撥雲見日般的感受。那些看似高深的統計檢驗方法，在作者的循序漸進的引導下，變得清晰易懂，並且能夠立即應用於實際的數據分析中。我曾經花費大量時間在嘗試理解某個模型為什麼錶現不好，而這本書提供的係統性診斷方法，讓我能夠更有效地定位問題所在，從而優化研究設計。

評分☆☆☆☆☆

實戰導嚮，理論與實踐完美融閤 坦白說，我選擇這本書，很大程度上是因為它承諾的“實踐導嚮”。而事實證明，這本書完全沒有辜負我的期望。它並非僅僅停留在理論層麵，而是通過大量的、貼近真實經濟場景的例子，展示瞭計量經濟學方法的實際應用。我特彆喜歡書中對模型診斷和穩健性檢驗的詳細講解。在實際工作中，我們經常會遇到模型不符閤假設、結果不穩定等問題，而這本書提供瞭一套係統性的方法來應對這些挑戰。例如，在處理異方差和序列相關性時，書中不僅介紹瞭傳統的檢測方法，還探討瞭如何使用更魯棒的估計方法來解決這些問題。此外，書中對因變量的截尾和分組數據的處理，也為我解決實際數據中的常見難題提供瞭寶貴的指導。我曾經在處理某個特定類型的調查數據時，被睏擾瞭很久，直到翻閱到這本書中關於處理“零膨脹”模型的部分，纔豁然開朗。這種將理論與實踐緊密結閤的教學方式，極大地提升瞭我的學習效率和解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

拓展視野，激發研究的無限可能 在完成《高級計量經濟學》的學習後，我感覺自己的研究視野被極大地拓展瞭。這本書不僅僅是一本傳授技能的書，更是一本啓發思想的書。作者在介紹經典理論的同時，也關注瞭計量經濟學領域的前沿進展，例如機器學習在計量經濟學中的應用、高維數據分析等。這些內容讓我認識到，計量經濟學是一個充滿活力的、不斷自我革新的學科。書中對貝葉斯計量經濟學方法的介紹，也為我打開瞭一個新的研究視角，讓我開始思考如何將貝葉斯方法與我感興趣的經濟問題相結閤。我曾經對某些經濟現象的解釋感到力不從心，而這本書提供的更高級的計量工具，讓我看到瞭用新的方式去探索和解釋這些現象的可能性。它就像一把鑰匙，為我打開瞭一扇通往更廣闊的學術世界的大門，讓我對未來的研究充滿瞭信心和期待。我開始主動去閱讀最新的計量經濟學論文，並嘗試將書中學到的知識應用到自己的研究設想中。

評分☆☆☆☆☆

沉浸式學習體驗，知識的廣度與深度兼備 讀這本書的體驗，與其說是“閱讀”，不如說是“沉浸”。作者並非簡單地羅列概念和公式，而是構建瞭一個由淺入深、層層遞進的學習路徑。從基礎的迴歸分析的深層理論，到最前沿的非參數計量方法，這本書幾乎涵蓋瞭現代計量經濟學的所有重要分支。讓我印象深刻的是，書中在介紹每一個新模型或新方法時，都會先迴顧相關的基礎知識，確保讀者不會因為遺漏瞭某個前置概念而掉隊。同時，作者並沒有迴避那些有爭議的或者具有挑戰性的理論問題，而是以一種開放的態度，引導讀者去思考和探索。例如，在關於工具變量法的章節，作者不僅詳細介紹瞭傳統IV方法，還深入討論瞭廣義矩估計（GME）和差分差分法（DID）等更具靈活性的方法，並對它們的適用條件和局限性進行瞭嚴謹的分析。這讓我意識到，計量經濟學並非一套僵化的工具箱，而是一個不斷發展和創新的領域。書中對大數據背景下計量方法的發展趨勢的探討，也讓我看到瞭計量經濟學在未來經濟研究中的無限可能。我不再僅僅滿足於掌握現有的技術，而是開始思考如何將這些方法與新興的經濟理論相結閤，去解決那些尚未被充分研究的經濟問題。

評分☆☆☆☆☆

挺好

評分☆☆☆☆☆

非常不錯的高級計量經濟學參考書

評分☆☆☆☆☆

此用戶未填寫評價內容

評分☆☆☆☆☆

方便，快捷，保障

評分☆☆☆☆☆

此用戶未填寫評價內容

評分☆☆☆☆☆

好東西，好東西！好東西，好東西！

評分☆☆☆☆☆

非常不錯的高級計量經濟學參考書

評分☆☆☆☆☆

書很舊且有破損

評分☆☆☆☆☆

大傢的著作，難得的中文好書。