计量经济分析方法与建模：EViews应用及实例（第3版）/数量经济学系列丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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高铁梅，王金明，陈飞，刘玉红 著

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• 计量经济学
• EViews
• 数量经济学
• 统计分析
• 数据分析
• 建模
• 经济学
• 应用经济学
• 回归分析
• 经济计量模型

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302461005

版次：3

商品编码：12067603

包装：平装

丛书名： 数量经济学系列丛书

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：587

字数：844000

正文语种：中文

内容简介

　　本书第3版得到国家社会科学基金重大项目“新常态下我国宏观经济监测和预测研究”（15ZDA011）、国家自然科学基金项目“中国经济周期波动的转折点识别、阶段转换及预警研究”（71573105）的资助。
　　近年来随着大数据的发展，在经济领域涌现出各类数据库，包含了国内外大量的宏观数据、各层次的面板数据、定期的微观调查数据（企业或个人）、越来越广泛和细分的产业数据等数据信息，这些丰富的数据信息极大地推动了计量经济学的快速发展，拓展了计量经济学的研究范围，增加了计量经济学研究的实用性，给计量经济学研究提供了更大的空间、更新的视角，注入了新的动力。目前，计量经济学和微观经济学与宏观经济学一起构成了中国经济类、管理类本科生和研究生必修的三门经济学核心课程，同时计量经济模型在经济理论研究和经济问题分析中已经被广泛应用，并取得了丰硕的成果。

目录

第1章概率与统计基础
1．1随机变量
1．1．1概率分布
1．1．2随机变量的数字特征
1．1．3随机变量的联合分布
1．2从总体到样本
1．2．1基本统计量
1．2．2估计量性质
1．3一些重要的概率分布
1．3．1正态分布
1．3．2χ2分布
1．3．3t分布
1．3．4F分布
1．4统计推断
1．4．1参数估计
1．4．2假设检验
1．5EViews软件的相关操作
1．5．1单序列的统计量、检验和分布
1．5．2多序列的显示和统计量
第2章经济时间序列的处理、季节调整与分解
2．1经济时间序列的处理和频率转换方法
2．1．1经济指标几种数据类型的概念
2．1．2频率转换
2．2季节调整
2．2．1移动平均公式
2．2．2Census X��13�睞RIMA�睸EATS季节调整方法
2．2．3TRAMO/SEATS方法
2．3趋势分解
2．3．1Hodrick�睵rescott滤波方法
2．3．2频谱滤波(BP滤波)方法
2．4EViews软件的相关操作
2．4．1频率转换
2．4．2X��13�睞RIMA�睸EATS季节调整
2．4．3TRAMO/SEATS季节调整
2．4．4Hodrick�睵rescott滤波
2．4．5BP滤波
第Ⅱ部分基本的单方程分析
第3章基本回归模型
3．1古典线性回归模型
3．1．1一元线性回归模型
3．1．2*小二乘法
3．1．3多元线性回归模型
3．1．4系数估计量的性质
3．1．5线性回归模型的检验
3．1．6AIC准则和Schwarz准则
3．2回归方程的函数形式
3．2．1双对数线性模型
3．2．2半对数模型
3．2．3双曲函数模型
3．2．4多项式回归模型
3．2．5Box�睠ox转换
3．3包含虚拟变量的回归模型
3．3．1回归中的虚拟变量
3．3．2季节调整的虚拟变量方法
3．4模型设定和假设检验
3．4．1系数检验
3．4．2残差检验

精彩书摘

　　第Ⅰ部分数据分析基础
　　第1章概率与统计基础
　　第2章经济时间序列的处理、季节调整与分解
　　第1章概率与统计基础
　　本章回顾一些概率知识和基本的统计概念。大多数结论只叙述而不证明，读者可以很容易找到相关书籍参考学习和理解。这些概念极为重要，是继续学习的基础、通往其他部分不可或缺的钥匙。
　　1．1随 机 变 量
　　随机变量(random variable)是取值具有随机性的变量。随机变量按其取值情况可以分为离散型和连续型两种类型，离散型随机变量只能取有限或可数的多个数值，连续型随机变量的取值充满一个或若干有限或无限区间。
　　1．1．1概率分布
　　1． 概率分布的含义
　　随机变量X取各个值xi的概率称为X的概率分布。对一个离散型随机变量X，可以给出如下概率分布：
　　P(X=xi)=pi，i=1，2，3，…(1．1．1)
　　例如，X代表宏观经济所处的状态，假定只有经济增长率较高的繁荣和增长率较低的衰退两种状态，X相应地取1和2两个值(图1．1．1)，并假定概率分别为p，q，即
　　P(X=1)=p，P(X=2)=q
　　图1.1.1离散型概率分布
　　(经济状态概率分布： p=0.8,q=0.2)
　　由概率的性质可知，概率分布满足以下两个条件：
　　pi≥0，i=1，2，…
　　∑∞i=1pi=1(1．1．2)
　　可以知道，对于上面例子中的p和q，存在约束： p≥0 , q≥0 , p+q=1。
　　2． 累积分布函数
　　对于随机变量X(无论连续还是离散)可以确定实值函数F(x)，称为累积分布函数(cumulative distribution function, CDF)，定义如下：
　　F(x)=P(X≤x)(1．1．3)
　　表示随机变量X小于或等于x的概率。显然，F(－∞)=0, F(＋∞)=1。对于离散随机变量，累积分布函数的形式为
　　F(x)=∑xi≤xpi(1．1．4)
　　3． 连续型随机变量的分布函数及概率密度函数
　　对于连续型随机变量，取任何特定数值的概率都是0，因此度量该随机变量在某一特定范围或区间内的概率才有实际意义。设F(x)是随机变量X的分布函数，如果对任意实数x，存在非负函数f(x)≥0，使
　　F(x)=∫x－∞f(t)dt(1．1．5)
　　就称f(x)为X的概率密度函数(PDF)，且f(x)具有性质：
　　f(x)≥0，∫∞－∞f(x)dx=1(1．1．6)
　　P(a
　　令X代表身高，用厘米来度量，那么人的身高在某一区间内(比如160~170cm)的概率，由这两个值之间的密度函数之下的面积决定(图1．1．2)。
　　图1．1．2连续型(身高)概率分布
　　例1.1离散随机变量的CDF
　　抛币4次，求随机变量(正面朝上的次数)的概率密度函数和累积分布函数(图1．1．3和图1．1．4)。
　　正面朝上的次数
　　（X=xi ）
　　PDFCDF
　　X值piX值F(x)
　　0
　　0≤X<1
　　1/16
　　X≤0
　　1/16
　　1
　　1≤X<2
　　4/16
　　X≤1
　　5/16
　　2
　　2≤X<3
　　6/16
　　X≤2
　　11/16
　　3
　　3≤X<4
　　4/16
　　X≤3
　　15/16
　　4
　　4≤X<5
　　1/16
　　X≤4
　　1
　　图1.1.3离散型随机变量的累积分布函数
　　图1.1.4连续型随机变量的累积分布函数
　　1．1．2随机变量的数字特征
　　有多种数值指标分别从不同角度描述随机变量分布的特征，其中*重要的是数学期望(也称均值)和方差。期望是随机变量的平均值，它度量了集中趋势； 方差是随机变量偏离期望的离散程度的度量。
　　1． 数学期望
　　假设我们研究一个离散型随机变量X，设x1，x2，…，xN为该变量的N个取值，则均值或数学期望值是所有可能结果的加权平均值，权重为各个可能结果的发生概率，用μX代表X的数学期望，定义为
　　μX=E(X)=p1x1+p2x2+…+pNxN=∑Ni=1pixi(1．1．8)
　　式中： pi为Xi发生的概率，∑pi=1。
　　如果X是连续型随机变量，则数学期望为
　　μX=E(X)=∫∞－∞xf(x)dx(1．1．9)
　　数学期望有一个重要的性质:
　　E(a+bX)=a+bE(X)(1．1．10)
　　式中： a，b都是常数。
　　除了期望之外，用来描述随机变量集中趋势的还有中位数。中位数是满足P(X≤m)≥0．5和P(X≥m)≤0．5的m的值。粗略地说，中位数比均值更接近分布的中点，它不受极端值影响。
　　2． 方差
　　对于经济变量，我们经常关心其波动性，尤其证券市场中人们十分关心投资的风险大小，这可以通过变量的方差来描述。随机变量的方差刻画了随机变量偏离均值的程度，将方差记为σ2X，对于离散的情形，方差为
　　σ2X=var(X)=E［X－E(X)］2=∑Ni=1pi(xi－μX)2(1．1．11)
　　对于连续情形，方差为
　　σ2X=var(X)=∫∞－∞(x－μX)2f(x)dx(1．1．12)
　　方差不能为负值，如果X偏离均值幅度很大，则方差就较大； 相反，则方差较小； 如果X所有的值都等于E(X)，则方差为0。这意味着随机变量是常数。
　　……

前言/序言

　　第3版前言
　　本书第3版得到国家社会科学基金重大项目“新常态下我国宏观经济监测和预测研究”（15ZDA011）、国家自然科学基金项目“中国经济周期波动的转折点识别、阶段转换及预警研究”（71573105）的资助。
　　近年来随着大数据的发展，在经济领域涌现出各类数据库，包含了国内外大量的宏观数据、各层次的面板数据、定期的微观调查数据（企业或个人）、越来越广泛和细分的产业数据等数据信息，这些丰富的数据信息极大地推动了计量经济学的快速发展，拓展了计量经济学的研究范围，增加了计量经济学研究的实用性，给计量经济学研究提供了更大的空间、更新的视角，注入了新的动力。目前，计量经济学和微观经济学与宏观经济学一起构成了中国经济类、管理类本科生和研究生必修的三门经济学核心课程，同时计量经济模型在经济理论研究和经济问题分析中已经被广泛应用，并取得了丰硕的成果。
　　为了追踪和反映大数据背景下计量经济学的新发展，本书的第3版增加了一些计量经济学的新理论、方法与应用实例，对本书第2版做了较大的修改。第3版增加和修改的主要内容如下。
　　(1) 第2章增加了两个内容： ①介绍了几种经济数据类型的概念和处理方法，以及多种数据频率的转换方法，在做经济计量分析时，对于收集到的原始经济数据往往经过处理才能使用，因此建模前需对所获得指标进行处理，并且还要对不同数据频率（如年度、季度或月度）进行数据频率转换，使其具有可信性、合理性和一致性； ②X��13�睞RIMA�睸EATS季节调整方法和TRAMO/SEATS季节调整方法的基本原理和功能，这节是对第2版中季节调整方法的修改。
　　(2) 第4章增加了两个内容： ①稳健*小二乘法（robust least squares），当估计回归模型时，普通*小二乘估计量对异常值（奇异值）的存在是敏感的。这些异常观测值的敏感性可能会破坏变量之间的潜在统计关系，而稳健*小二乘法是针对异常值而设计的，书中包括3种稳健*小二乘估计： M估计、S估计和MM估计； ②有限信息极大似然估计（LIML）和K类估计方法，它们优于传统的二阶段*小二乘估计。
　　(3) 第5章增加了4个内容： ①突变点单位根检验（breakpoint unit root test），介绍了具有突变点的时间序列的基本概念、突变点单位根检验的基本原理以及几种常用的检验方法； ②ARFIMA模型，又称自回归分整动平均模型，在自回归和动平均模型的基础上，允许非整数阶的序列差分； ③自回归分布滞后模型（ARDL），可以通过建立包含多期因变量和自变量滞后的ARDL进行建模； ④介绍了基于残差的协整检验的两种方法： Engle�睪ranger检验和Phillips�睴uliaris检验方法的基本原理和检验步骤。
　　(4) 第7章改动较大，增加了两个内容、8个实例： ①赫克曼（Heckman）以微观经济理论来解释个体数据而提出的Heckman样本选择模型； ②广义线性模型（generalized linear models, GLMs）是常见的普通线性模型的直接推广，它可适用于因变量为连续型数据和离散型数据两种情况，在实际应用中离散型因变量的情形更加常见； ③经济分析中经常会遇到大量的个体和企业的调查数据，这些数据具有很多与时间序列数据不同的特点，常存在离散选择性问题、数据审查（截断）、选择性样本等问题，一般来说需要采用微观计量经济学方法进行定量分析。因此本章增加了8个微观经济实例来说明如何运用微观计量经济学方法进行建模分析。
　　(5) 本书新增了第9章： 具有结构变化特征的回归模型。这章包含3个内容： ①间断点回归模型（breakpoints regression）； ②门限回归模型（threshold regression，TR），以严格的统计推断方法对门限值进行参数估计与假设检验； ③区制转换模型，包含马尔可夫区制转换模型（Markov Regime Switching Model, MS）。标准的线性回归模型假定模型参数在样本区间中是不变的，但是，在时间序列分析领域，样本区间中参数出现变化（结构变化，structural change）的经验分析是非常重要的。从间断点回归模型，到门限回归模型，再到区制转换回归模型，是依次递进的。实际上，间断点回归模型是结构变化回归模型的*初形式，其将时间作为一种“门限”，找出间断点后进行分段回归； 门限回归以被解释变量的滞后项、解释变量或者其他变量作为门限，不仅对于区制的划分更为科学，而且对于不同区制内被解释变量差异化影响因素的解释更为合理，*重要的是打破了间断点回归模型中仅以时间作为门限变量的限制； 在门限回归模型的基础上，区制转换回归模型研究了不同区制之间的转换概率等特征，这对于预测而言是一种重要的参考。
　　(6) 第10章增加了贝叶斯VAR（Bayesian Vector Autoregression，BVAR）模型。VAR模型的主要缺点在于需要估计的参数过多，这将导致模型的过度拟合问题： 尽管模型的样本内拟合效果良好，但所估计的系数大多不显著，而且随着预测期间的延长，样本外预测效果会迅速恶化。解决过度拟合问题的一种方法是SVAR模型，通过对参数空间施加短期约束和长期约束来减少待估参数； 另一种施加参数约束的方法是基于贝叶斯方法估计VAR模型，本章介绍了BVAR模型的基本思想、方法和应用。
　　(7) 随着使用跨国时间序列数据研究购买力平价、经济增长收敛和国际研发溢出等问题的广泛开展，面板数据计量经济学的一个领域开始向宏观面板数据的研究拓展，同时随着定期进行微观调查的各类数据库的不断涌现，面板数据计量经济学的另一个领域也在向微观面板数据的研究深入开展。由于面板数据模型包含的内容较多，本书将面板数据模型分为两章，即第11章和第12章。其中，第12章的第3、4节为新增内容。第3节为面板数据的广义矩方法（PGMM）。面板GMM方法允许随机误差项存在异方差和序列相关，所得到的参数估计量比其他参数估计方法更合乎实际。第4节为动态面板模型的估计及检验。很多经济关系本质上都具有动态性，面板数据的优势之一就在于它可以使研究者更好地理解动态调整过程。刻画这些动态关系的面板数据回归模型，即动态面板数据回归模型具有的共同特征是回归变量中含有滞后的被解释变量。本书第12章第4节介绍了两种动态面板数据模型估计方法： Difference GMM（差分GMM）和Orthogonal Deviations GMM（正交GMM）。
　　由于计量经济学课程的课时有限，教师通常没有足够的课时帮助学生将所学的模型方法应用于实际的经济问题中，并通过计算机软件进行建模、分析和模拟训练，进而提高运用计量模型进行分析的实际能力，导致了理论教学和实际应用之间的脱节，因此，需要再开设一门应用计量经济学或计量经济方法建模的课程。为此，本书写作的一个重要特色就是注重计量经济学的理论和实际经济问题相结合，通过全面介绍计量经济学的主要理论和方法，将它们纳入一个完整、清晰的体系之中。并在此基础上，提供了大量的基于经济问题的模型实例，协助教师提高教学效率，增强学生的学习兴趣和实际建模能力。本书的作者们都是多年从事计量经济学教学和研究的教师，融入了作者们教学和科研的体会，书中大多数实际案例是作者们在实践中运用的实例和国内外的经典实例。同时基于EViews软件来介绍实际应用技巧，具有很强的可操作性，可以作为应用计量经济学课程的教材。对于在经济、统计、金融等领域从事定量分析的工作人员，本书也是一本很好的参考书。
　　本书的适用范围： 对于学过初级计量经济学课程的本科生可以讲授本书的第1章、第2章（2.1节、2.2节）、第3章、第4章（4.1节、4.2节）、第5章的部分内容，以及多方程部分的第11章和第14章的简单内容； 对于学过中高级计量经济学课程的硕士和博士研究生可以讲授第2章、第4章（4.3节~4.10节）、第5章、扩展的单方程分析的第6~9章、多方程部分的第10章、第12~15章。
　　美国IHS公司2015年推出EViews 9版本软件，我们购买了该版本软件。本书的EViews软件操作部分都采用EViews 9版本软件。
　　本书相关实例的原始数据（Excel表）、EViews工作文件和各章课件由于篇幅的原因，第2版中附录A（EViews软件基础）和附录B（EViews程序设计）被删除，网上的课件中将保留相应的内容。可以在清华大学出版社网站下载。
　　本书由下列人员编写完成本书第1版和第2版的主要作者梁云芳教授不幸因病于2013年10月去世，她所承担章节（第1版前言和第2版前言已列出）的修改、补充、增加等工作由其他作者来完成，不再标出。： 第1、3、4章，王金明； 第2、10章，陈飞； 第5章，康书隆； 第6、8、14章和附录A，刘玉红； 第7、15章，王亚芬； 第9章，张同斌； 第11、12章，孔宪丽； 第13章： 高铁梅。*后由高铁梅对全书进行了审阅、修改和定稿。
　　在本书第3版出版之际，特别感谢清华大学出版社的张伟编辑，在她的热情鼓励和大力支持下，本书第3版得以顺利出版。还有许多同行专家、硕士和博士研究生对本书给予了帮助，在这里一并表示感谢。我们把这本书奉献给所有给予我们支持和帮助的人。
　　由于我们水平有限，错误或不当之处在所难免，诚恳地欢迎同行专家和读者批评指正，并提出宝贵的意见和建议。
　　高铁梅
　　2016年11月5日

计量经济学理论精要与现代统计软件的深度融合 本书旨在为读者提供一个扎实的计量经济学理论基础，并系统介绍如何利用现代统计分析软件进行实际建模与数据分析。全书结构清晰，从基础概念出发，逐步深入到复杂模型，内容涵盖了计量经济学的核心理论、常用模型以及前沿研究方法。 第一部分：计量经济学理论基础 本部分将系统阐述计量经济学的基本原理和核心概念，为读者构建起完整的理论框架。 引言与基本概念： 深入探讨计量经济学的定义、研究对象、基本方法以及其在经济学研究中的重要作用。介绍变量、模型、数据类型（截面数据、时间序列数据、面板数据）等基本概念，为后续学习打下基础。 概率论与数理统计基础： 回顾和梳理与计量经济学密切相关的概率论和数理统计知识，包括随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、假设检验、置信区间等。强调这些概念在理解和构建计量模型时的必要性。 简单线性回归模型： 详细讲解简单线性回归模型，包括模型设定、参数估计（普通最小二乘法OLS）、假设检验、拟合优度检验等。深入剖析OLS方法的统计性质，包括其最优性（高斯-马尔可夫定理）。 多元线性回归模型： 将模型推广至多元，讨论多个解释变量对被解释变量的影响。重点介绍多重共线性、异方差、序列相关等常见问题及其对OLS估计的影响，并详细讲解相应的诊断方法和修正技术，如广义最小二乘法（GLS）、稳健标准误等。 虚拟变量与模型设定： 讲解如何利用虚拟变量处理定性信息，包括解释分类变量、交互效应以及趋势变量等。讨论模型设定误差、滞后变量模型、函数形式的选择等重要问题。 第二部分：计量经济学中的专题与高级模型 本部分将聚焦计量经济学中的重要专题，并介绍更复杂的模型，以应对各种经济现象的分析需求。 模型设定与诊断： 深入探讨模型设定的重要性，包括变量选择、函数形式选择、内生性问题等。介绍各种模型诊断检验，如拉姆齐（RESET）检验、异方差检验（如White检验、Breusch-Pagan检验）、序列相关检验（如Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验）等，帮助读者识别模型中的潜在问题。 工具变量法（IV）与两阶段最小二乘法（2SLS）： 详细讲解工具变量法在处理内生性问题时的原理和应用。重点介绍两阶段最小二乘法（2SLS）作为一种常用的IV估计方法，并讨论选择有效工具变量的关键。 联立方程模型： 介绍联立方程模型的概念、识别问题（秩条件与顺序条件）以及估计方法，如间接最小二乘法（ILS）、两阶段最小二乘法（2SLS）和三阶段最小二乘法（3SLS）。 时间序列分析： 详细介绍时间序列数据的特性（平稳性、非平稳性、单位根、协整）以及相关的分析方法。包括ARIMA模型、向量自回归（VAR）模型、格兰杰因果关系检验、单位根检验（如ADF检验、PP检验）、协整检验（如Engle-Granger检验、Johansen检验）等，适用于分析经济变量随时间变化的动态关系。 面板数据模型： 介绍面板数据（混合截面时间序列数据）的优势及其在经济研究中的应用。详细讲解固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE），并讨论如何选择合适的模型以及进行相应的检验。 离散选择模型： 针对因变量为离散变量（如二元选择、多元选择、有序选择）的情况，介绍Logit模型、Probit模型、多项Logit模型、有序Logit/Probit模型等。 分位数回归： 介绍分位数回归的思想和方法，它能提供比均值回归更丰富的信息，揭示解释变量对被解释变量分布不同分位点的影响。 实证研究中的其他重要方法： 简要介绍一些在实证研究中常用的其他方法，如生存分析、结构方程模型、时间序列的GARCH模型等，为读者提供更广阔的视野。 第三部分：统计软件在计量经济分析中的应用 本部分将重点介绍如何利用现代统计软件实现前面介绍的计量经济学理论与模型。 软件介绍与基本操作： 简要介绍常用计量经济学分析软件的特点和优势，并提供软件的基本操作指南，包括数据导入、数据管理、基本统计量计算、图表绘制等。 模型估计与诊断： 演示如何使用软件进行各种计量模型的估计，并利用软件提供的功能进行模型诊断检验。例如，如何在软件中执行OLS估计，并进行异方差检验、序列相关检验。 时间序列与面板数据分析的实现： 详细演示如何利用软件进行单位根检验、协整检验、VAR模型估计、面板数据模型的估计与检验等。 离散选择与分位数回归的实践： 展示如何在软件中构建和估计离散选择模型以及分位数回归模型。 案例分析与数据处理： 通过一系列经典的计量经济学实证案例，展示如何将理论知识应用于实际经济问题的分析。每个案例都将详细介绍数据来源、模型设定、软件操作、结果解读以及结论的得出，帮助读者掌握将理论与实践相结合的能力。 本书力求理论与实践并重，既有严谨的理论推导，又有直观的模型解释，并通过大量实例演示，让读者能够独立运用计量经济学方法解决实际问题。无论是经济学、金融学、管理学、统计学等专业的学生，还是从事相关研究的学者和从业人员，本书都将是您不可或缺的学习和参考工具。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书的价值远不止于一本简单的教学参考书。它更像是一位经验丰富的计量经济学家，手把手地教我如何运用数学工具去剖析经济现象。作者在引入每一个模型时，都会先从其经济学背景和理论基础讲起，让我明白这个模型是为了解决什么经济问题而诞生的，它的核心思想是什么。例如，在讲解联立方程模型时，并没有直接抛出复杂的数学公式，而是先从供需同时决定的经济均衡入手，层层递进地推导出模型结构。这种“溯本求源”的讲解方式，让我对模型的理解不再停留在表面，而是能够深入到其本质。而EViews的应用则为我提供了一个将理论付诸实践的绝佳平台。书中对于EViews操作的每一步都讲解得非常细致，甚至连一些容易出错的细节也一一指出。我记得在学习非线性回归的时候，曾一度陷入困境，但当我参照书中关于EViews非线性估计的详细步骤操作后，问题迎刃而解。而且，书中提供的案例数据和代码，更是为我提供了极大的便利，我可以直接下载数据进行复现，并在此基础上进行自己的探索。这种“学以致用”的学习模式，让我对计量经济学产生了前所未有的浓厚兴趣。现在，我不仅能够理解书中的模型，更能够运用所学知识去分析自己感兴趣的经济问题。这本书让我从一个计量经济学的“门外汉”逐渐成长为一名能够独立进行实证分析的“实践者”。

评分☆☆☆☆☆

我曾尝试过阅读一些关于计量经济学的书籍，但总觉得它们过于理论化，或者在软件应用方面不够详细。直到我遇到这本书，我才找到了我所需要的学习资料。这本书最大的特点就是“理论与实践的高度融合”。作者在讲解每一个计量模型时，都清晰地阐述了其背后的经济学逻辑和统计学原理，并且详细展示了如何在EViews软件中进行操作。这一点对我这个习惯于动手实践的学习者来说，简直是太及时了。书中提供的每一个案例，都配有详细的操作步骤和结果解读，让我能够一步一步地跟着学习，并从中获得实际的分析经验。我特别欣赏书中关于模型诊断和误差处理的章节，它帮助我理解了为什么在实际分析中会出现各种问题，以及如何去解决这些问题。例如，书中对于异方差的处理，提供了多种方法，并展示了如何在EViews中实现，这让我能够更自信地处理真实数据中的挑战。这本书让我明白，计量经济学不仅仅是一门抽象的学科，更是一门能够帮助我们认识和理解现实经济世界的强大工具。通过这本书，我不仅掌握了计量经济学的方法，更学会了如何运用EViews来解决实际问题，为我的学术研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大震撼在于它将抽象的计量经济学理论与实际的数据分析过程完美地结合在了一起。很多时候，我们在课堂上学习了各种模型和方法，但到了实际工作中，面对一堆数据却无从下手。这本书很好地解决了这个问题。作者并没有止步于理论的介绍，而是非常详尽地展示了如何利用EViews这一强大的计量经济学软件来解决实际问题。从数据的导入、清洗、整理，到模型的选择、估计、检验，再到结果的解释和预测，书中几乎涵盖了每一个环节。我特别喜欢书中对各种模型应用场景的分析，比如在分析通货膨胀的时候，是如何选择合适的自回归模型；在分析股票价格的时候，是如何运用GARCH模型来捕捉波动性。这些案例的选取都非常具有代表性，而且数据来源也相对可靠，使得我们在学习过程中能够身临其境。书中对EViews软件操作的讲解也十分到位，即使是初学者，只要按照书中的步骤一步步操作，也能很快上手。更重要的是，作者不仅仅是教我们“怎么做”，更会解释“为什么这么做”，让我们从根本上理解模型的原理和软件操作的逻辑。这种理论与实践相结合的学习方式，极大地提高了我的学习效率和学习兴趣。我现在已经能够独立地利用EViews完成一些基本的计量经济学分析任务，这在以前是难以想象的。这本书不仅仅是一本教材，更是一本实用的操作手册，为我在未来的学术研究和实际工作中打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的感受是，它不仅仅是一本关于计量经济学理论的书，更是一本关于如何用数据说话的书。作者在讲解每一个计量模型时，都会强调其背后的经济逻辑，以及这些模型是如何帮助我们理解和解释经济现象的。例如，在讲解时间序列模型时，作者不仅仅是介绍ARIMA模型的结构，而是深入分析了它如何捕捉经济变量的动态变化，以及如何利用它来预测未来的走势。而EViews的应用则为我们提供了一个强大的工具，让我们能够将这些理论付诸实践。书中对于EViews的讲解非常细致，从数据的录入、编辑，到模型的估计、检验，再到图表的绘制和结果的输出，都进行了详细的介绍。我特别喜欢书中关于模型诊断的章节，它教会了我如何去评估一个模型的优劣，以及如何去处理模型中可能出现的各种问题。通过书中的案例，我学会了如何利用EViews来分析通货膨胀、失业率、股票价格等经济指标，并对这些指标之间的关系有了更深入的理解。这本书让我明白，计量经济学不仅仅是一门学科，更是一种分析和解决问题的思维方式。它教会我如何用严谨的科学方法去探究经济世界的奥秘，并用数据来支持我的结论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的第三版，相比于之前的版本，在内容更新和案例的丰富性上都让我眼前一亮。作者紧跟计量经济学发展的最新动态，引入了一些近年来备受关注的新模型和新方法，这对于我们这些希望了解前沿研究的读者来说，无疑是极大的福音。比如，书中对面板数据模型的讲解，不仅涵盖了传统的固定效应和随机效应模型，还对动态面板模型进行了详细的介绍，并给出了相应的EViews操作方法。这对于分析跨国公司的数据或者不同地区经济发展的面板数据非常有帮助。此外，作者在处理异方差和序列相关等问题上也提供了更加系统和全面的解决方案，让我们在进行实证分析时能够更加严谨和可靠。我尤其欣赏书中对模型诊断和选择部分的讲解。很多时候，我们只关注模型的估计结果，而忽略了模型的有效性检验。这本书强调了残差分析、模型嵌套检验等的重要性，让我们能够更好地评估模型的拟合优度，并做出更合理的模型选择。书中的案例也更加贴近当下社会经济热点，例如，针对经济周期波动、环境保护政策效果、以及疫情对经济的影响等，都有相应的实证分析。这些案例不仅帮助我理解了理论知识，更让我感受到了计量经济学在解释和预测现实世界中的重要作用。EViews软件的运用贯穿始终，从基础操作到高级功能，都有详细的图文并茂的演示，让我能够轻松跟上学习的步伐。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度让我印象深刻。它不仅仅停留在基础的计量模型讲解，而是涉及到了许多进阶的主题，并且都提供了非常实用的EViews操作指南。例如，对于面板数据和时间序列数据的处理，书中都给了非常详细的讲解，包括如何处理数据缺失、如何进行单位根检验、如何选择合适的模型等。这些都是在实际数据分析中非常关键的步骤。我尤其喜欢书中对各种模型的优缺点以及适用范围的分析，这让我能够根据不同的研究问题，做出更明智的模型选择。作者在讲解模型时，非常注重经济学解释，而不是仅仅停留在统计学层面。比如，在讲解货币政策传导机制时，作者会从宏观经济学理论出发，然后介绍如何通过计量模型来检验这些理论。这种将经济学理论与计量方法相结合的思路，是我之前在其他教材中很少见到的。EViews的运用也贯穿始终，为模型的实现提供了强大的支持。书中提供的案例也非常具有启发性，涵盖了宏观经济波动、金融风险管理、产业政策评估等多个领域，让我能够看到计量经济学在解决实际问题中的巨大潜力。这本书不仅能够帮助我巩固现有的计量经济学知识，更能让我接触到更广泛的研究领域，拓宽我的学术视野。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大价值在于它让我能够将零散的计量经济学知识系统化，并能够有效地应用于实际研究中。在阅读之前，我对很多计量模型只是有所耳闻，但对其内在的逻辑和应用场景并不清晰。这本书从基础的回归分析开始，循序渐进地介绍了各种经典的计量模型，如时间序列模型、面板数据模型、联立方程模型等，并且每一种模型都提供了详细的EViews操作指南。更让我赞赏的是，作者在讲解模型时，始终强调其经济学含义和在实际问题中的应用。例如，在讲解GARCH模型时，作者会先从金融市场波动性的特征出发，然后介绍GARCH模型如何捕捉这种波动性，并展示如何在EViews中实现。这种“问题导向”的讲解方式，让我能够更好地理解模型存在的意义和价值。书中提供的案例也非常丰富，涵盖了宏观经济、金融、微观经济等多个领域，让我能够从中找到与自己研究方向相关的例子，并借鉴其分析思路。通过书中的学习，我不仅巩固了计量经济学的基础知识，更学会了如何运用EViews进行实证分析，并对我的研究选题有了更清晰的思路。这本书就像一位经验丰富的向导，引领我深入计量经济学的世界，让我能够更自信地进行学术探索。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，计量经济学学习的最大挑战在于理论与实践的脱节，但这本书则巧妙地弥合了这一差距。它并非简单地罗列公式和模型，而是将抽象的概念具象化，通过EViews这一强大的工具，让读者能够亲身参与到数据分析的整个过程中。作者在讲解每一个模型时，都会先阐述其经济学含义和假设前提，然后详细介绍在EViews中的实现步骤，并附带对结果的解读。例如，在讲解面板数据模型时，作者不仅解释了固定效应和随机效应模型的区别，还通过EViews展示了如何进行Hausman检验来选择合适的模型。更让我印象深刻的是，书中对模型的诊断和误差处理部分也做了详尽的介绍。在实际的分析过程中，我们经常会遇到模型不显著、存在异方差或自相关等问题，而这本书提供了系统性的解决方法，让我们能够更科学地处理这些问题。案例的选取也十分贴切，涵盖了宏观经济、金融市场、消费者行为等多个领域，让我能够将所学知识应用于不同的场景。通过书中的实践操作，我不仅掌握了EViews的基本功能，还学会了如何根据具体问题选择合适的计量模型，并对分析结果进行科学的解读。这本书就像一座桥梁，连接了理论的彼岸和实践的此岸，让我能够更自信地探索计量经济学的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我耳目一新，作为一名刚刚入门计量经济学领域的学生，之前接触过一些教材，但总觉得理论和实践之间隔着一道鸿沟。这本书恰恰填补了我的这个困惑。作者在讲解每一个计量模型的时候，都会先深入浅出地解释其背后的经济学原理和统计学基础，这一点我非常赞赏。比如，在讲到OLS回归的时候，不仅仅是告诉你如何计算系数，而是从最小二乘法的推导过程、假设条件以及其优缺点都进行了细致的阐述，让我们明白为什么我们选择这种方法，以及在什么情况下它可能失效。更重要的是，这本书非常强调EViews软件的应用，几乎每一个模型讲解完毕后，都会配有详细的操作步骤和结果解读。这意味着我不再是纸上谈兵，而是可以立即动手实践，用真实的数据去验证书中的理论。书中的案例也非常贴近实际，涉及到了宏观经济、微观经济、金融学等多个领域，让我能够感受到计量经济学在解决现实问题中的强大力量。尤其是关于时间序列分析的部分，让我对ARIMA模型、VAR模型等有了更深刻的理解，并且学会了如何利用EViews进行模型设定、参数估计、假设检验以及预测。在实际的学习过程中，我遇到了不少困难，比如对某些统计概念的理解不透彻，或者在EViews操作中出现错误。但每当我翻回书中的相关章节，总能找到清晰的解释和操作指导，帮助我一步步攻克难关。这本书就像一位循循善诱的老师，耐心解答我心中的疑问，引领我一步步走向计量经济学的殿堂。它的逻辑严谨，内容丰富，可操作性强，是我学习计量经济学道路上不可多得的良师益友。我强烈推荐给所有想要系统学习计量经济学，并且希望掌握实际操作技能的读者。

评分☆☆☆☆☆

从一个完全没有接触过计量经济学的人的角度来说，这本书简直是打开了我新世界的大门。在开始阅读之前，我对“计量经济学”这个词充满了畏惧，总觉得它晦涩难懂，离我非常遥远。然而，这本书的编写风格让我完全打消了这种顾虑。作者以一种非常清晰、易于理解的方式，将复杂的理论概念层层剥开，让我能够逐步掌握。它不是简单地堆砌公式，而是通过大量的经济学背景介绍和直观的例子，来解释每一个模型的由来和用途。更重要的是，这本书没有让我沉溺于理论的海洋，而是将我牢牢地固定在EViews这个实践平台上。从最基础的软件操作，到如何进行模型设定、参数估计、结果分析，作者都事无巨细地讲解，并配以大量的截图，让我仿佛坐在作者的旁边，一步一步地跟着学习。我记得我第一次使用EViews进行回归分析时，是参照着书中的步骤，从导入数据到最终得到回归结果，整个过程流畅而顺利，让我获得了巨大的成就感。这本书的价值在于，它不仅教会了我计量经济学理论，更教会了我如何将这些理论转化为实际的分析能力。我不再害怕面对数据，而是开始享受用EViews去探索经济规律的过程。

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时间序列模型重要参考书

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集中采购的还没有看呢。

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包装完好，物流快速，商品质量过硬，推荐京东！

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室友课题小组的组员们都买了这本书，说是学习高级计量经济学入门教材，我们也就买来一本看看，觉得确实挺好的，不愧是清华大学出品。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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还好还好还好还好哈哈还好还好哈

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好书推荐一下，没的说，就是好用，喜欢喜欢，很喜欢。

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书挺不错的，凑单一起买的！物流超快，好评！

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期待京东购书节八周年。。。。。。。。