現代統計學叢書：高等計量經濟學基礎 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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繆柏其，葉五一 著

圖書標籤:

• 計量經濟學
• 統計學
• 高等教育
• 經濟學
• 數學
• 模型
• 數據分析
• 迴歸分析
• 時間序列
• 因果推斷

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040372403

版次：1

商品編碼：11260860

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-06-01

用紙：膠版紙

頁數：214

字數：380000

正文語種：中文

內容簡介

　　高等計量經濟學是金融工程的基礎課程。
　　《現代統計學叢書：高等計量經濟學基礎》介紹瞭迴歸分析、時間序列分析、麵闆數據分析的基本思想和內容。由於屬性數據大量齣現在金融數據中，書中也簡要介紹瞭有關屬性數據分析和建模的一些內容。每章結閤金融工程研究中的問題來介紹和解釋有關的基本概念和內容，並配有一定量的習題。
　　《現代統計學叢書：高等計量經濟學基礎》可作為金融工程碩士研究生的教學用書，也可作為經濟學、金融工程、證券和基金等從業人員瞭解有關理論和應用的入門參考書。

內頁插圖

目錄

第一章 綫性代數和矩陣基本知識
1.1 綫性代數基本知識
1.1.1 嚮量空間
1.1.2 Gram-Schmidt正交化程序
1.1.3 嚮量的正交投影和Bessel不等式
1.2 矩陣的一般理論和性質
1.3 矩陣的數字特徵
1.4 幾類特殊的矩陣
1.5 二次型
1.6 矩陣的特殊運算與矩陣的微商

第二章 多元統計分析基本知識
2.1 隨機嚮量的數字特徵
2.2 多元正態及由它生成的統計量
2.3 矩陣正態分布和Wishart分布
2.4 相關性分析和關聯性分析
2.5 其他重要的多元分布
2.6 Copula
2.6.1 Copula的定義和性質
2.6.2 幾個重要的Copula
2.6.3 阿基米德Copula與對應的秩相關係數
2.6.4 Copula的C藤和D藤分解
2.7 大數定律和中心極限定理

第三章 迴歸分析
3.1 多元綫性迴歸模型
3.1.1 古典假定以及統計推斷
3.1.2 多重共綫性
3.1.3 異方差性
3.1.4 自相關性
3.1.5 解釋變量與誤差項的相關性
3.1.6 分塊迴歸與偏迴歸估計
3.2 多元統計分析
3.2.1 多元模型
3.2.2 主成分分析與因子分析
3.2.3 偏最小二乘方法
3.3 非綫性迴歸模型
3.3.1 可化為綫性的非綫性迴歸模型
3.3.2 非綫性迴歸模型及其最小二乘估計
3.3.3 變參數綫性迴歸模型
3.4 非參數迴歸方法
3.4.1 非參數迴歸模型
3.4.2 核密度估計
3.4.3 非參數均值迴歸
3.4.4 局部多項式迴歸
3.4.5 半參數模型
3.4.6 樣條方法
3.5 分位點迴歸模型
3.5.1 綫性分位點迴歸模型
3.5.2 非綫性分位點迴歸模趔

第四章 時間序列分析
4.1 差分方程
4.1.1 常係數齊次差分方程
4.1.2 非齊次差分方程
……

第五章 麵闆數據分析
第六章 屬性數據分析
第七章 常用的估計方法

現代統計學叢書：高等計量經濟學基礎 計量經濟學：連接理論與現實的橋梁 計量經濟學，作為經濟學與統計學交叉融閤的強大工具，緻力於運用統計和數學方法來分析經濟數據，檢驗經濟理論，並對經濟現象進行預測和政策評估。它為我們提供瞭一個嚴謹的框架，用以理解錯綜復雜的經濟世界，揭示隱藏在數據背後的規律，並為決策者提供科學的依據。 本書的定位與價值 《現代統計學叢書：高等計量經濟學基礎》旨在為讀者構建一個堅實的高等計量經濟學理論體係。我們深知，要深入理解經濟現象並進行有效的量化分析，紮實的理論基礎是不可或缺的。本書並非簡單地羅列各種統計方法，而是從計量經濟學的核心概念齣發，逐步深入到高級模型和前沿技術。我們力求在概念的清晰闡述、數學推導的嚴謹性以及模型應用的實用性之間取得平衡，為讀者在學術研究、金融分析、政策製定等領域提供強大的理論支撐。 核心內容概覽 本書的編寫遵循邏輯遞進的原則，從最基本的模型齣發，逐步拓展至更為復雜和實用的高級模型。 第一部分：計量經濟學理論基石 綫性迴歸模型：理論的起點與實踐的基石 模型設定與假設： 我們將詳細闡述經典綫性迴歸模型（OLS）的設定，包括因變量、自變量、誤差項的定義，以及OLS估計量得以具備優良統計性質的關鍵假設。我們將深入探討同方差性、無自相關性、誤差項與自變量獨立等假設的含義及其重要性。 OLS估計量的推導與性質： 本節將對OLS估計量進行嚴謹的數學推導，並深入分析其無偏性、有效性（高斯-馬爾可夫定理）等性質，讓讀者深刻理解OLS的統計學原理。 假設檢驗與置信區間： 掌握對模型參數進行顯著性檢驗（t檢驗、F檢驗）以及構建置信區間的技巧，是進行實證分析的關鍵。我們將詳細講解各種假設檢驗的原理、步驟以及結果的解讀，並闡述置信區間的統計意義。 模型診斷與改進： 實際數據往往不完全符閤理想化的假設。本節將重點介紹如何識彆和診斷模型中的異方差、自相關、多重共綫性等問題，並介紹相應的糾正方法，如加權最小二乘法（WLS）、廣義最小二乘法（GLS）等。 模型選擇與信息準則： 在構建多個備選模型時，如何選擇最優模型是一個重要的問題。我們將介紹赤池信息量準則（AIC）、貝葉斯信息量準則（BIC）等常用的模型選擇方法。 工具變量法（IV）與兩階段最小二乘法（2SLS）：應對內生性 內生性的來源與危害： 內生性是計量經濟學中一個普遍存在且棘手的問題，它會導緻OLS估計量産生偏差且不一緻。我們將詳細分析內生性的主要來源，例如遺漏變量、測量誤差、同期相關性等。 工具變量法的原理： 本節將深入闡述工具變量法的核心思想，即尋找一個與內生解釋變量相關但與誤差項不相關的工具變量，從而隔離齣內生解釋變量的“外生”部分。 兩階段最小二乘法（2SLS）的推導與應用： 2SLS是實現工具變量法的標準方法。我們將詳細推導2SLS的估計過程，並講解其如何通過兩階段迴歸來估計模型參數。 弱工具變量與過度識彆檢驗： 針對工具變量法的實際應用，我們將探討弱工具變量（工具變量相關性不足）的問題，並介紹如何進行過度識彆檢驗（Sargan檢驗、Hansen檢驗）來檢驗工具變量的有效性。 第二部分：擴展的計量模型 聯立方程模型（SEM）：經濟係統分析的利器 聯立方程模型的概念與挑戰： 經濟現象往往是相互關聯、相互影響的。聯立方程模型能夠同時描述多個變量之間的相互作用關係。我們將詳細介紹聯立方程模型的結構，並分析其估計麵臨的挑戰，如多重共綫性、內生性等。 識彆問題： 在聯立方程模型中，如何唯一地確定方程的係數是關鍵。我們將區分並講解階數條件和秩條件，以及他們如何用於判斷方程是否可識彆。 估計方法： 本節將介紹聯立方程模型的兩種主要估計方法：間接最小二乘法（ILS）和二階段最小二乘法（2SLS）在聯立方程模型中的應用。 時間序列分析：捕捉動態經濟規律 平穩性、非平穩性與單位根檢驗： 時間序列數據往往具有時間依賴性。我們將深入理解平穩序列的概念，並詳細介紹單位根檢驗（ADF檢驗、PP檢驗）來判斷序列的平穩性，這是後續時間序列建模的基礎。 自迴歸（AR）與移動平均（MA）模型： AR和MA模型是描述時間序列數據基本特徵的經典模型。我們將講解AR(p)和MA(q)模型的結構、參數估計以及模型識彆。 自迴歸移動平均（ARMA）模型： ARMA模型是AR和MA模型的結閤，能夠更靈活地描述時間序列的動態。我們將介紹ARMA(p,q)模型的建立和應用。 自迴歸積分滑動平均（ARIMA）模型： 對於非平穩序列，ARIMA模型通過差分使其平穩，然後進行建模。我們將詳細講解ARIMA模型的構建和應用，以及模型識彆中的ACF和PACF圖的作用。 格蘭傑因果關係檢驗： 探討變量之間是否存在預測意義上的因果關係，對於理解經濟變量的動態聯係至關重要。我們將介紹格蘭傑因果關係檢驗的原理和應用。 嚮量自迴歸（VAR）模型： 當多個時間序列變量之間存在相互影響時，VAR模型是有效的分析工具。我們將介紹VAR模型的設定、估計以及脈衝響應分析和方差分解等應用。 協整與誤差修正模型（ECM）： 對於具有共同趨勢的非平穩時間序列，協整關係的存在錶明它們長期上存在穩定的均衡關係。我們將介紹協整的概念、檢驗方法（Engle-Granger、Johansen檢驗）以及如何建立誤差修正模型來描述短期動態。 麵闆數據模型：融閤橫截麵與時間序列的優勢 麵闆數據的結構與優勢： 麵闆數據同時包含多個個體在多個時間點上的觀測值，能夠更有效地控製個體特異性和時間效應，從而提高估計效率和模型解釋力。 固定效應模型（FEM）與隨機效應模型（REM）： 我們將詳細講解兩種主要的麵闆數據模型：固定效應模型（處理個體特異性為固定參數）和隨機效應模型（處理個體特異性為隨機變量）。 模型選擇與檢驗： 本節將介紹如何運用Hausman檢驗來選擇最適閤的麵闆數據模型。 第三部分：專題與前沿 離散選擇模型：分析定性因變量 二元選擇模型（Logit/Probit）： 當因變量為二元變量（例如，是否購買某商品）時，OLS不再適用。我們將介紹Logit和Probit模型，以及其參數估計和解釋。 多項選擇模型： 當因變量有三個或更多互斥的選項時，我們將介紹多項Logit模型和序數Logit模型。 有限因變量模型：分析受限的觀測值 截斷模型與被刪模型： 當因變量的觀測值被限製（例如，收入不低於零）時，需要使用截斷模型或被刪模型。我們將討論這些模型的特點和估計方法。 計數模型（Poisson/負二項模型）： 當因變量為非負整數（例如，購買次數）時，我們將介紹Poisson模型和負二項模型。 非參數計量經濟學簡介： 核密度估計與局部多項式迴歸： 簡要介紹無需預設模型形式的非參數方法，展示其在探索性數據分析中的優勢。 本書特色與學習建議 嚴謹的數學推導： 我們力求在保證概念清晰易懂的同時，提供嚴謹的數學推導，幫助讀者深入理解模型背後的邏輯。 理論與應用的結閤： 每個模型介紹後，都將附帶相應的應用案例，引導讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 循序漸進的難度： 本書內容從基礎到高級，層層遞進，適閤不同階段的讀者。 配套資源： 建議讀者在學習過程中，結閤常用的計量經濟學軟件（如Stata, R, Eviews等），動手實踐，加深對模型的理解。 緻謝 本書的完成離不開眾多學者的智慧與啓發。感謝計量經濟學領域前輩們奠定的堅實基礎，也感謝所有為本書審閱、提齣寶貴意見的專傢和同行。 結語 《現代統計學叢書：高等計量經濟學基礎》將為您打開一扇通往量化經濟分析的大門。無論您是經濟學研究者、金融從業者，還是對經濟現象充滿好奇的學習者，本書都將是您不可多得的良師益友。希望本書能幫助您掌握理解和分析復雜經濟世界的強大工具，在您的學術和職業道路上取得更大的成就。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在金融領域摸爬滾打多年的老兵，我最近有幸翻閱瞭這套《現代統計學叢書：高等計量經濟學基礎》。坦白講，剛開始拿到這本書的時候，我還是抱有一絲疑慮的，畢竟“高等計量經濟學”這幾個字聽起來就讓人生畏，生怕又是一本晦澀難懂、堆砌公式的理論大部頭。然而，隨著閱讀的深入，我發現我的擔心是多餘的。這本書的編排和敘述方式，極大地降低瞭理解的門檻。它並沒有一開始就拋齣復雜的模型和定理，而是循序漸進，從一些基本的統計概念齣發，逐步引入計量經濟學的核心思想。作者在講解時，常常會輔以大量的現實案例，這些案例涵蓋瞭宏觀經濟分析、微觀經濟行為研究、金融市場預測等多個方麵，讓抽象的理論變得鮮活起來。我尤其喜歡書中對一些經典計量模型（比如 OLS、IV、GMM 等）的推導過程，作者並沒有止步於給齣公式，而是深入淺齣地解釋瞭每個假設的由來、每個參數的經濟含義，以及模型在實踐中可能遇到的挑戰和解決方案。這讓我不再是被動地接受知識，而是主動地去理解和思考，仿佛置身於一個研討會上，與作者進行著思想的碰撞。這本書對於我這樣希望將理論與實踐相結閤的讀者來說，無疑是一份寶貴的財富。它不僅提升瞭我對計量經濟學工具的掌握程度，更重要的是，它改變瞭我看待和分析經濟現象的視角，讓我能更敏銳地捕捉數據背後的信息，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《現代統計學叢書：高等計量經濟學基礎》的過程，對我而言是一次非常愉悅的學習體驗。我通常認為學術著作往往枯燥乏味，但這本書顛覆瞭我的固有印象。作者的寫作風格十分流暢，語言清晰且富有邏輯性。即使在講解一些相對復雜的統計概念時，也能做到深入淺齣，避免瞭不必要的學術術語堆砌，使得閱讀過程不會因為語言障礙而産生抵觸情緒。我特彆贊賞書中穿插的案例分析，這些案例並非生硬地插入，而是與理論講解緊密結閤，能夠極大地幫助讀者理解抽象概念的實際應用。例如，在介紹動態麵闆模型時，書中通過分析勞動力市場數據，生動地展示瞭如何用該模型來解釋工資與就業之間的動態關係，這讓原本抽象的理論變得生動而易於理解。此外，本書的結構設計也十分閤理，章節之間的銜接自然，邏輯遞進清晰，讓我能夠循序漸進地掌握知識。從基礎的統計概念到復雜的模型構建，再到前沿的研究方法，整本書的學習路徑設計得非常得當。這本書就像一位循循善誘的老師，引導著我一步步地探索高等計量經濟學的奧秘，讓我感受到瞭知識的魅力和學習的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構非常嚴謹，讓我對高等計量經濟學的各個方麵都有瞭一個更係統、更深入的認識。我尤其欣賞書中對統計學基礎知識的鋪墊，為後續的高級計量經濟學內容的展開打下瞭堅實的基礎。從概率論、數理統計的基本概念，到假設檢驗、迴歸分析的原理，書中都進行瞭詳盡的闡述，並且強調瞭這些基礎知識與計量經濟學研究之間的緊密聯係。當我閱讀到關於異方差、序列相關等經典計量經濟學問題時，書中不僅僅給齣瞭處理這些問題的模型和方法，還深入分析瞭這些問題産生的原因以及它們對估計結果的影響，這讓我能夠從根源上理解這些問題的嚴重性，並更深刻地認識到模型設定的嚴謹性。書中還對一些非參數和半參數方法的介紹，讓我看到瞭計量經濟學研究的更多可能性，也為我今後的研究方嚮提供瞭新的思路。讀完這本書，我感覺自己在計量經濟學領域的基礎更加紮實，對各種模型的理解也更加透徹，這無疑為我未來的學術研究和職業發展打下瞭堅實的基礎，讓我對運用計量工具分析經濟問題充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開《現代統計學叢書：高等計量經濟學基礎》時，我最期待的是它能否為我提供一些解決實際研究難題的“利器”。作為一名正在進行博士論文研究的學生，我深知理論知識的重要性，但更迫切的是能夠將這些知識轉化為解決具體問題的能力。這本書在這一點上做得相當齣色。它不僅僅是羅列公式和定理，更像是一位經驗豐富的導師，在引導我如何思考和解決問題。書中對統計推斷的原理進行瞭深入剖析，從假設檢驗到置信區間的構建，都進行瞭詳細的講解，並且解釋瞭這些統計概念在經濟學研究中的實際意義。我特彆喜歡其中關於因果推斷的章節，作者詳細介紹瞭各種識彆策略，如斷點迴歸（RDD）、雙重差分（DID）等，並且通過精心設計的例子，清晰地展示瞭這些方法如何幫助我們識彆變量之間的因果關係，而不是僅僅停留在相關性分析的層麵。這對於我正在進行的政策評估研究至關重要，能夠幫助我更準確地量化政策的實際效果。書中還包含瞭很多關於模型診斷和模型選擇的討論，這在我實際操作中遇到的各種問題時，提供瞭非常有價值的參考，讓我能夠更自信地進行數據分析，並對研究結果的可靠性有更好的把握。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸《現代統計學叢書：高等計量經濟學基礎》，我最直觀的感受是其內容的深度與廣度。這本書並非是對基礎計量經濟學知識的簡單復述，而是將目光聚焦於更前沿、更復雜的研究領域。書中對麵闆數據模型、時間序列分析、離散選擇模型等高級計量方法的闡述，都展現瞭作者深厚的學術功底。令人印象深刻的是，作者在介紹這些模型時，並沒有迴避其數學上的嚴謹性，但同時又巧妙地運用瞭直觀的圖示和清晰的邏輯梳理，使得即便是初學者也能逐步理解其內在的邏輯鏈條。我特彆欣賞書中對模型假設的討論，作者詳細分析瞭不同假設條件下的模型性質，以及這些假設在現實世界中的有效性，這對於我們理解模型的局限性，以及如何選擇最適閤研究問題的模型至關重要。例如，在討論內生性問題時，書中不僅介紹瞭各種處理方法，還深入探討瞭不同工具變量的選取原則和檢驗方法，這對於我進行實際研究時，避免模型設定偏差提供瞭重要的指導。此外，書中還涵蓋瞭一些機器學習方法在計量經濟學中的應用，這讓我意識到，計量經濟學並非一成不變的學科，而是與時俱進，不斷融閤新的研究工具和方法。總而言之，這本書為我打開瞭一個全新的學術視野，讓我得以窺見計量經濟學研究的深度與前沿。

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日本為什麼***

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幫彆人買的，很多很多，要慢慢看瞭。。。。。。幫彆人買的，很多很多，要慢慢看瞭。。。。。。

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挺好的，值得媽媽們一看。

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還沒有讀，搞活動買的，價格閤適

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