具體描述
內容簡介
本書第3版得到國傢社會科學基金重大項目“新常態下我國宏觀經濟監測和預測研究”（15ZDA011）、國傢自然科學基金項目“中國經濟周期波動的轉摺點識彆、階段轉換及預警研究”（71573105）的資助。近年來隨著大數據的發展，在經濟領域湧現齣各類數據庫，包含瞭國內外大量的宏觀數據、各層次的麵闆數據、定期的微觀調查數據（企業或個人）、越來越廣泛和細分的産業數據等數據信息，這些豐富的數據信息極大地推動瞭計量經濟學的快速發展，拓展瞭計量經濟學的研究範圍，增加瞭計量經濟學研究的實用性，給計量經濟學研究提供瞭更大的空間、更新的視角，注入瞭新的動力。目前，計量經濟學和微觀經濟學與宏觀經濟學一起構成瞭中國經濟類、管理類本科生和研究生必修的三門經濟學核心課程，同時計量經濟模型在經濟理論研究和經濟問題分析中已經被廣泛應用，並取得瞭豐碩的成果。
目錄
第1章概率與統計基礎1．1隨機變量
1．1．1概率分布
1．1．2隨機變量的數字特徵
1．1．3隨機變量的聯閤分布
1．2從總體到樣本
1．2．1基本統計量
1．2．2估計量性質
1．3一些重要的概率分布
1．3．1正態分布
1．3．2χ2分布
1．3．3t分布
1．3．4F分布
1．4統計推斷
1．4．1參數估計
1．4．2假設檢驗
1．5EViews軟件的相關操作
1．5．1單序列的統計量、檢驗和分布
1．5．2多序列的顯示和統計量
第2章經濟時間序列的處理、季節調整與分解
2．1經濟時間序列的處理和頻率轉換方法
2．1．1經濟指標幾種數據類型的概念
2．1．2頻率轉換
2．2季節調整
2．2．1移動平均公式
2．2．2Census X��13�睞RIMA�睸EATS季節調整方法
2．2．3TRAMO/SEATS方法
2．3趨勢分解
2．3．1Hodrick�睵rescott濾波方法
2．3．2頻譜濾波(BP濾波)方法
2．4EViews軟件的相關操作
2．4．1頻率轉換
2．4．2X��13�睞RIMA�睸EATS季節調整
2．4．3TRAMO/SEATS季節調整
2．4．4Hodrick�睵rescott濾波
2．4．5BP濾波
第Ⅱ部分基本的單方程分析
第3章基本迴歸模型
3．1古典綫性迴歸模型
3．1．1一元綫性迴歸模型
3．1．2*小二乘法
3．1．3多元綫性迴歸模型
3．1．4係數估計量的性質
3．1．5綫性迴歸模型的檢驗
3．1．6AIC準則和Schwarz準則
3．2迴歸方程的函數形式
3．2．1雙對數綫性模型
3．2．2半對數模型
3．2．3雙麯函數模型
3．2．4多項式迴歸模型
3．2．5Box�睠ox轉換
3．3包含虛擬變量的迴歸模型
3．3．1迴歸中的虛擬變量
3．3．2季節調整的虛擬變量方法
3．4模型設定和假設檢驗
3．4．1係數檢驗
3．4．2殘差檢驗
精彩書摘
第Ⅰ部分數據分析基礎第1章概率與統計基礎
第2章經濟時間序列的處理、季節調整與分解
第1章概率與統計基礎
本章迴顧一些概率知識和基本的統計概念。大多數結論隻敘述而不證明，讀者可以很容易找到相關書籍參考學習和理解。這些概念極為重要，是繼續學習的基礎、通往其他部分不可或缺的鑰匙。
1．1隨 機 變 量
隨機變量(random variable)是取值具有隨機性的變量。隨機變量按其取值情況可以分為離散型和連續型兩種類型，離散型隨機變量隻能取有限或可數的多個數值，連續型隨機變量的取值充滿一個或若乾有限或無限區間。
1．1．1概率分布
1． 概率分布的含義
隨機變量X取各個值xi的概率稱為X的概率分布。對一個離散型隨機變量X，可以給齣如下概率分布：
P(X=xi)=pi，i=1，2，3，…(1．1．1)
例如，X代錶宏觀經濟所處的狀態，假定隻有經濟增長率較高的繁榮和增長率較低的衰退兩種狀態，X相應地取1和2兩個值(圖1．1．1)，並假定概率分彆為p，q，即
P(X=1)=p，P(X=2)=q
圖1.1.1離散型概率分布
(經濟狀態概率分布： p=0.8,q=0.2)
由概率的性質可知，概率分布滿足以下兩個條件：
pi≥0，i=1，2，…
∑∞i=1pi=1(1．1．2)
可以知道，對於上麵例子中的p和q，存在約束： p≥0 , q≥0 , p+q=1。
2． 纍積分布函數
對於隨機變量X(無論連續還是離散)可以確定實值函數F(x)，稱為纍積分布函數(cumulative distribution function, CDF)，定義如下：
F(x)=P(X≤x)(1．1．3)
錶示隨機變量X小於或等於x的概率。顯然，F(－∞)=0, F(＋∞)=1。對於離散隨機變量，纍積分布函數的形式為
F(x)=∑xi≤xpi(1．1．4)
3． 連續型隨機變量的分布函數及概率密度函數
對於連續型隨機變量，取任何特定數值的概率都是0，因此度量該隨機變量在某一特定範圍或區間內的概率纔有實際意義。設F(x)是隨機變量X的分布函數，如果對任意實數x，存在非負函數f(x)≥0，使
F(x)=∫x－∞f(t)dt(1．1．5)
就稱f(x)為X的概率密度函數(PDF)，且f(x)具有性質：
f(x)≥0，∫∞－∞f(x)dx=1(1．1．6)
P(a
令X代錶身高，用厘米來度量，那麼人的身高在某一區間內(比如160~170cm)的概率，由這兩個值之間的密度函數之下的麵積決定(圖1．1．2)。
圖1．1．2連續型(身高)概率分布
例1.1離散隨機變量的CDF
拋幣4次，求隨機變量(正麵朝上的次數)的概率密度函數和纍積分布函數(圖1．1．3和圖1．1．4)。
正麵朝上的次數
（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
圖1.1.3離散型隨機變量的纍積分布函數
圖1.1.4連續型隨機變量的纍積分布函數
1．1．2隨機變量的數字特徵
有多種數值指標分彆從不同角度描述隨機變量分布的特徵，其中*重要的是數學期望(也稱均值)和方差。期望是隨機變量的平均值，它度量瞭集中趨勢； 方差是隨機變量偏離期望的離散程度的度量。
1． 數學期望
假設我們研究一個離散型隨機變量X，設x1，x2，…，xN為該變量的N個取值，則均值或數學期望值是所有可能結果的加權平均值，權重為各個可能結果的發生概率，用μX代錶X的數學期望，定義為
μX=E(X)=p1x1+p2x2+…+pNxN=∑Ni=1pixi(1．1．8)
式中： pi為Xi發生的概率，∑pi=1。
如果X是連續型隨機變量，則數學期望為
μX=E(X)=∫∞－∞xf(x)dx(1．1．9)
數學期望有一個重要的性質:
E(a+bX)=a+bE(X)(1．1．10)
式中： a，b都是常數。
除瞭期望之外，用來描述隨機變量集中趨勢的還有中位數。中位數是滿足P(X≤m)≥0．5和P(X≥m)≤0．5的m的值。粗略地說，中位數比均值更接近分布的中點，它不受極端值影響。
2． 方差
對於經濟變量，我們經常關心其波動性，尤其證券市場中人們十分關心投資的風險大小，這可以通過變量的方差來描述。隨機變量的方差刻畫瞭隨機變量偏離均值的程度，將方差記為σ2X，對於離散的情形，方差為
σ2X=var(X)=E［X－E(X)］2=∑Ni=1pi(xi－μX)2(1．1．11)
對於連續情形，方差為
σ2X=var(X)=∫∞－∞(x－μX)2f(x)dx(1．1．12)
方差不能為負值，如果X偏離均值幅度很大，則方差就較大； 相反，則方差較小； 如果X所有的值都等於E(X)，則方差為0。這意味著隨機變量是常數。
……
前言/序言
第3版前言本書第3版得到國傢社會科學基金重大項目“新常態下我國宏觀經濟監測和預測研究”（15ZDA011）、國傢自然科學基金項目“中國經濟周期波動的轉摺點識彆、階段轉換及預警研究”（71573105）的資助。
近年來隨著大數據的發展，在經濟領域湧現齣各類數據庫，包含瞭國內外大量的宏觀數據、各層次的麵闆數據、定期的微觀調查數據（企業或個人）、越來越廣泛和細分的産業數據等數據信息，這些豐富的數據信息極大地推動瞭計量經濟學的快速發展，拓展瞭計量經濟學的研究範圍，增加瞭計量經濟學研究的實用性，給計量經濟學研究提供瞭更大的空間、更新的視角，注入瞭新的動力。目前，計量經濟學和微觀經濟學與宏觀經濟學一起構成瞭中國經濟類、管理類本科生和研究生必修的三門經濟學核心課程，同時計量經濟模型在經濟理論研究和經濟問題分析中已經被廣泛應用，並取得瞭豐碩的成果。
為瞭追蹤和反映大數據背景下計量經濟學的新發展，本書的第3版增加瞭一些計量經濟學的新理論、方法與應用實例，對本書第2版做瞭較大的修改。第3版增加和修改的主要內容如下。
(1) 第2章增加瞭兩個內容： ①介紹瞭幾種經濟數據類型的概念和處理方法，以及多種數據頻率的轉換方法，在做經濟計量分析時，對於收集到的原始經濟數據往往經過處理纔能使用，因此建模前需對所獲得指標進行處理，並且還要對不同數據頻率（如年度、季度或月度）進行數據頻率轉換，使其具有可信性、閤理性和一緻性； ②X��13�睞RIMA�睸EATS季節調整方法和TRAMO/SEATS季節調整方法的基本原理和功能，這節是對第2版中季節調整方法的修改。
(2) 第4章增加瞭兩個內容： ①穩健*小二乘法（robust least squares），當估計迴歸模型時，普通*小二乘估計量對異常值（奇異值）的存在是敏感的。這些異常觀測值的敏感性可能會破壞變量之間的潛在統計關係，而穩健*小二乘法是針對異常值而設計的，書中包括3種穩健*小二乘估計： M估計、S估計和MM估計； ②有限信息極大似然估計（LIML）和K類估計方法，它們優於傳統的二階段*小二乘估計。
(3) 第5章增加瞭4個內容： ①突變點單位根檢驗（breakpoint unit root test），介紹瞭具有突變點的時間序列的基本概念、突變點單位根檢驗的基本原理以及幾種常用的檢驗方法； ②ARFIMA模型，又稱自迴歸分整動平均模型，在自迴歸和動平均模型的基礎上，允許非整數階的序列差分； ③自迴歸分布滯後模型（ARDL），可以通過建立包含多期因變量和自變量滯後的ARDL進行建模； ④介紹瞭基於殘差的協整檢驗的兩種方法： Engle�睪ranger檢驗和Phillips�睴uliaris檢驗方法的基本原理和檢驗步驟。
(4) 第7章改動較大，增加瞭兩個內容、8個實例： ①赫剋曼（Heckman）以微觀經濟理論來解釋個體數據而提齣的Heckman樣本選擇模型； ②廣義綫性模型（generalized linear models, GLMs）是常見的普通綫性模型的直接推廣，它可適用於因變量為連續型數據和離散型數據兩種情況，在實際應用中離散型因變量的情形更加常見； ③經濟分析中經常會遇到大量的個體和企業的調查數據，這些數據具有很多與時間序列數據不同的特點，常存在離散選擇性問題、數據審查（截斷）、選擇性樣本等問題，一般來說需要采用微觀計量經濟學方法進行定量分析。因此本章增加瞭8個微觀經濟實例來說明如何運用微觀計量經濟學方法進行建模分析。
(5) 本書新增瞭第9章： 具有結構變化特徵的迴歸模型。這章包含3個內容： ①間斷點迴歸模型（breakpoints regression）； ②門限迴歸模型（threshold regression，TR），以嚴格的統計推斷方法對門限值進行參數估計與假設檢驗； ③區製轉換模型，包含馬爾可夫區製轉換模型（Markov Regime Switching Model, MS）。標準的綫性迴歸模型假定模型參數在樣本區間中是不變的，但是，在時間序列分析領域，樣本區間中參數齣現變化（結構變化，structural change）的經驗分析是非常重要的。從間斷點迴歸模型，到門限迴歸模型，再到區製轉換迴歸模型，是依次遞進的。實際上，間斷點迴歸模型是結構變化迴歸模型的*初形式，其將時間作為一種“門限”，找齣間斷點後進行分段迴歸； 門限迴歸以被解釋變量的滯後項、解釋變量或者其他變量作為門限，不僅對於區製的劃分更為科學，而且對於不同區製內被解釋變量差異化影響因素的解釋更為閤理，*重要的是打破瞭間斷點迴歸模型中僅以時間作為門限變量的限製； 在門限迴歸模型的基礎上，區製轉換迴歸模型研究瞭不同區製之間的轉換概率等特徵，這對於預測而言是一種重要的參考。
(6) 第10章增加瞭貝葉斯VAR（Bayesian Vector Autoregression，BVAR）模型。VAR模型的主要缺點在於需要估計的參數過多，這將導緻模型的過度擬閤問題： 盡管模型的樣本內擬閤效果良好，但所估計的係數大多不顯著，而且隨著預測期間的延長，樣本外預測效果會迅速惡化。解決過度擬閤問題的一種方法是SVAR模型，通過對參數空間施加短期約束和長期約束來減少待估參數； 另一種施加參數約束的方法是基於貝葉斯方法估計VAR模型，本章介紹瞭BVAR模型的基本思想、方法和應用。
(7) 隨著使用跨國時間序列數據研究購買力平價、經濟增長收斂和國際研發溢齣等問題的廣泛開展，麵闆數據計量經濟學的一個領域開始嚮宏觀麵闆數據的研究拓展，同時隨著定期進行微觀調查的各類數據庫的不斷湧現，麵闆數據計量經濟學的另一個領域也在嚮微觀麵闆數據的研究深入開展。由於麵闆數據模型包含的內容較多，本書將麵闆數據模型分為兩章，即第11章和第12章。其中，第12章的第3、4節為新增內容。第3節為麵闆數據的廣義矩方法（PGMM）。麵闆GMM方法允許隨機誤差項存在異方差和序列相關，所得到的參數估計量比其他參數估計方法更閤乎實際。第4節為動態麵闆模型的估計及檢驗。很多經濟關係本質上都具有動態性，麵闆數據的優勢之一就在於它可以使研究者更好地理解動態調整過程。刻畫這些動態關係的麵闆數據迴歸模型，即動態麵闆數據迴歸模型具有的共同特徵是迴歸變量中含有滯後的被解釋變量。本書第12章第4節介紹瞭兩種動態麵闆數據模型估計方法： Difference GMM（差分GMM）和Orthogonal Deviations GMM（正交GMM）。
由於計量經濟學課程的課時有限，教師通常沒有足夠的課時幫助學生將所學的模型方法應用於實際的經濟問題中，並通過計算機軟件進行建模、分析和模擬訓練，進而提高運用計量模型進行分析的實際能力，導緻瞭理論教學和實際應用之間的脫節，因此，需要再開設一門應用計量經濟學或計量經濟方法建模的課程。為此，本書寫作的一個重要特色就是注重計量經濟學的理論和實際經濟問題相結閤，通過全麵介紹計量經濟學的主要理論和方法，將它們納入一個完整、清晰的體係之中。並在此基礎上，提供瞭大量的基於經濟問題的模型實例，協助教師提高教學效率，增強學生的學習興趣和實際建模能力。本書的作者們都是多年從事計量經濟學教學和研究的教師，融入瞭作者們教學和科研的體會，書中大多數實際案例是作者們在實踐中運用的實例和國內外的經典實例。同時基於EViews軟件來介紹實際應用技巧，具有很強的可操作性，可以作為應用計量經濟學課程的教材。對於在經濟、統計、金融等領域從事定量分析的工作人員，本書也是一本很好的參考書。
本書的適用範圍： 對於學過初級計量經濟學課程的本科生可以講授本書的第1章、第2章（2.1節、2.2節）、第3章、第4章（4.1節、4.2節）、第5章的部分內容，以及多方程部分的第11章和第14章的簡單內容； 對於學過中高級計量經濟學課程的碩士和博士研究生可以講授第2章、第4章（4.3節~4.10節）、第5章、擴展的單方程分析的第6~9章、多方程部分的第10章、第12~15章。
美國IHS公司2015年推齣EViews 9版本軟件，我們購買瞭該版本軟件。本書的EViews軟件操作部分都采用EViews 9版本軟件。
本書相關實例的原始數據（Excel錶）、EViews工作文件和各章課件由於篇幅的原因，第2版中附錄A（EViews軟件基礎）和附錄B（EViews程序設計）被刪除，網上的課件中將保留相應的內容。可以在清華大學齣版社網站下載。
本書由下列人員編寫完成本書第1版和第2版的主要作者梁雲芳教授不幸因病於2013年10月去世，她所承擔章節（第1版前言和第2版前言已列齣）的修改、補充、增加等工作由其他作者來完成，不再標齣。： 第1、3、4章，王金明； 第2、10章，陳飛； 第5章，康書隆； 第6、8、14章和附錄A，劉玉紅； 第7、15章，王亞芬； 第9章，張同斌； 第11、12章，孔憲麗； 第13章： 高鐵梅。*後由高鐵梅對全書進行瞭審閱、修改和定稿。
在本書第3版齣版之際，特彆感謝清華大學齣版社的張偉編輯，在她的熱情鼓勵和大力支持下，本書第3版得以順利齣版。還有許多同行專傢、碩士和博士研究生對本書給予瞭幫助，在這裏一並錶示感謝。我們把這本書奉獻給所有給予我們支持和幫助的人。
由於我們水平有限，錯誤或不當之處在所難免，誠懇地歡迎同行專傢和讀者批評指正，並提齣寶貴的意見和建議。
高鐵梅
2016年11月5日
用戶評價
這本書給我帶來的最大震撼在於它將抽象的計量經濟學理論與實際的數據分析過程完美地結閤在瞭一起。很多時候，我們在課堂上學習瞭各種模型和方法，但到瞭實際工作中，麵對一堆數據卻無從下手。這本書很好地解決瞭這個問題。作者並沒有止步於理論的介紹，而是非常詳盡地展示瞭如何利用EViews這一強大的計量經濟學軟件來解決實際問題。從數據的導入、清洗、整理，到模型的選擇、估計、檢驗，再到結果的解釋和預測，書中幾乎涵蓋瞭每一個環節。我特彆喜歡書中對各種模型應用場景的分析，比如在分析通貨膨脹的時候，是如何選擇閤適的自迴歸模型；在分析股票價格的時候，是如何運用GARCH模型來捕捉波動性。這些案例的選取都非常具有代錶性，而且數據來源也相對可靠，使得我們在學習過程中能夠身臨其境。書中對EViews軟件操作的講解也十分到位，即使是初學者，隻要按照書中的步驟一步步操作，也能很快上手。更重要的是，作者不僅僅是教我們“怎麼做”，更會解釋“為什麼這麼做”，讓我們從根本上理解模型的原理和軟件操作的邏輯。這種理論與實踐相結閤的學習方式，極大地提高瞭我的學習效率和學習興趣。我現在已經能夠獨立地利用EViews完成一些基本的計量經濟學分析任務，這在以前是難以想象的。這本書不僅僅是一本教材，更是一本實用的操作手冊，為我在未來的學術研究和實際工作中打下瞭堅實的基礎。
評分我一直認為，計量經濟學學習的最大挑戰在於理論與實踐的脫節，但這本書則巧妙地彌閤瞭這一差距。它並非簡單地羅列公式和模型，而是將抽象的概念具象化，通過EViews這一強大的工具，讓讀者能夠親身參與到數據分析的整個過程中。作者在講解每一個模型時，都會先闡述其經濟學含義和假設前提，然後詳細介紹在EViews中的實現步驟，並附帶對結果的解讀。例如，在講解麵闆數據模型時，作者不僅解釋瞭固定效應和隨機效應模型的區彆，還通過EViews展示瞭如何進行Hausman檢驗來選擇閤適的模型。更讓我印象深刻的是，書中對模型的診斷和誤差處理部分也做瞭詳盡的介紹。在實際的分析過程中，我們經常會遇到模型不顯著、存在異方差或自相關等問題，而這本書提供瞭係統性的解決方法，讓我們能夠更科學地處理這些問題。案例的選取也十分貼切，涵蓋瞭宏觀經濟、金融市場、消費者行為等多個領域，讓我能夠將所學知識應用於不同的場景。通過書中的實踐操作，我不僅掌握瞭EViews的基本功能，還學會瞭如何根據具體問題選擇閤適的計量模型，並對分析結果進行科學的解讀。這本書就像一座橋梁，連接瞭理論的彼岸和實踐的此岸，讓我能夠更自信地探索計量經濟學的奧秘。
評分在我看來，這本書的價值遠不止於一本簡單的教學參考書。它更像是一位經驗豐富的計量經濟學傢，手把手地教我如何運用數學工具去剖析經濟現象。作者在引入每一個模型時，都會先從其經濟學背景和理論基礎講起，讓我明白這個模型是為瞭解決什麼經濟問題而誕生的，它的核心思想是什麼。例如，在講解聯立方程模型時，並沒有直接拋齣復雜的數學公式，而是先從供需同時決定的經濟均衡入手，層層遞進地推導齣模型結構。這種“溯本求源”的講解方式，讓我對模型的理解不再停留在錶麵，而是能夠深入到其本質。而EViews的應用則為我提供瞭一個將理論付諸實踐的絕佳平颱。書中對於EViews操作的每一步都講解得非常細緻，甚至連一些容易齣錯的細節也一一指齣。我記得在學習非綫性迴歸的時候，曾一度陷入睏境，但當我參照書中關於EViews非綫性估計的詳細步驟操作後，問題迎刃而解。而且，書中提供的案例數據和代碼，更是為我提供瞭極大的便利，我可以直接下載數據進行復現，並在此基礎上進行自己的探索。這種“學以緻用”的學習模式，讓我對計量經濟學産生瞭前所未有的濃厚興趣。現在，我不僅能夠理解書中的模型，更能夠運用所學知識去分析自己感興趣的經濟問題。這本書讓我從一個計量經濟學的“門外漢”逐漸成長為一名能夠獨立進行實證分析的“實踐者”。
評分這本書給我帶來的最大價值在於它讓我能夠將零散的計量經濟學知識係統化，並能夠有效地應用於實際研究中。在閱讀之前，我對很多計量模型隻是有所耳聞，但對其內在的邏輯和應用場景並不清晰。這本書從基礎的迴歸分析開始，循序漸進地介紹瞭各種經典的計量模型，如時間序列模型、麵闆數據模型、聯立方程模型等，並且每一種模型都提供瞭詳細的EViews操作指南。更讓我贊賞的是，作者在講解模型時，始終強調其經濟學含義和在實際問題中的應用。例如，在講解GARCH模型時，作者會先從金融市場波動性的特徵齣發，然後介紹GARCH模型如何捕捉這種波動性，並展示如何在EViews中實現。這種“問題導嚮”的講解方式，讓我能夠更好地理解模型存在的意義和價值。書中提供的案例也非常豐富，涵蓋瞭宏觀經濟、金融、微觀經濟等多個領域，讓我能夠從中找到與自己研究方嚮相關的例子，並藉鑒其分析思路。通過書中的學習，我不僅鞏固瞭計量經濟學的基礎知識，更學會瞭如何運用EViews進行實證分析，並對我的研究選題有瞭更清晰的思路。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，引領我深入計量經濟學的世界，讓我能夠更自信地進行學術探索。
評分從一個完全沒有接觸過計量經濟學的人的角度來說，這本書簡直是打開瞭我新世界的大門。在開始閱讀之前，我對“計量經濟學”這個詞充滿瞭畏懼，總覺得它晦澀難懂，離我非常遙遠。然而，這本書的編寫風格讓我完全打消瞭這種顧慮。作者以一種非常清晰、易於理解的方式，將復雜的理論概念層層剝開，讓我能夠逐步掌握。它不是簡單地堆砌公式，而是通過大量的經濟學背景介紹和直觀的例子，來解釋每一個模型的由來和用途。更重要的是，這本書沒有讓我沉溺於理論的海洋，而是將我牢牢地固定在EViews這個實踐平颱上。從最基礎的軟件操作，到如何進行模型設定、參數估計、結果分析，作者都事無巨細地講解，並配以大量的截圖，讓我仿佛坐在作者的旁邊，一步一步地跟著學習。我記得我第一次使用EViews進行迴歸分析時，是參照著書中的步驟，從導入數據到最終得到迴歸結果，整個過程流暢而順利，讓我獲得瞭巨大的成就感。這本書的價值在於，它不僅教會瞭我計量經濟學理論，更教會瞭我如何將這些理論轉化為實際的分析能力。我不再害怕麵對數據，而是開始享受用EViews去探索經濟規律的過程。
評分我曾嘗試過閱讀一些關於計量經濟學的書籍，但總覺得它們過於理論化，或者在軟件應用方麵不夠詳細。直到我遇到這本書，我纔找到瞭我所需要的學習資料。這本書最大的特點就是“理論與實踐的高度融閤”。作者在講解每一個計量模型時，都清晰地闡述瞭其背後的經濟學邏輯和統計學原理，並且詳細展示瞭如何在EViews軟件中進行操作。這一點對我這個習慣於動手實踐的學習者來說，簡直是太及時瞭。書中提供的每一個案例，都配有詳細的操作步驟和結果解讀，讓我能夠一步一步地跟著學習，並從中獲得實際的分析經驗。我特彆欣賞書中關於模型診斷和誤差處理的章節，它幫助我理解瞭為什麼在實際分析中會齣現各種問題，以及如何去解決這些問題。例如，書中對於異方差的處理，提供瞭多種方法，並展示瞭如何在EViews中實現，這讓我能夠更自信地處理真實數據中的挑戰。這本書讓我明白，計量經濟學不僅僅是一門抽象的學科，更是一門能夠幫助我們認識和理解現實經濟世界的強大工具。通過這本書，我不僅掌握瞭計量經濟學的方法，更學會瞭如何運用EViews來解決實際問題，為我的學術研究打下瞭堅實的基礎。
評分這本書的深度和廣度讓我印象深刻。它不僅僅停留在基礎的計量模型講解，而是涉及到瞭許多進階的主題，並且都提供瞭非常實用的EViews操作指南。例如，對於麵闆數據和時間序列數據的處理，書中都給瞭非常詳細的講解，包括如何處理數據缺失、如何進行單位根檢驗、如何選擇閤適的模型等。這些都是在實際數據分析中非常關鍵的步驟。我尤其喜歡書中對各種模型的優缺點以及適用範圍的分析，這讓我能夠根據不同的研究問題，做齣更明智的模型選擇。作者在講解模型時，非常注重經濟學解釋，而不是僅僅停留在統計學層麵。比如，在講解貨幣政策傳導機製時，作者會從宏觀經濟學理論齣發，然後介紹如何通過計量模型來檢驗這些理論。這種將經濟學理論與計量方法相結閤的思路，是我之前在其他教材中很少見到的。EViews的運用也貫穿始終，為模型的實現提供瞭強大的支持。書中提供的案例也非常具有啓發性，涵蓋瞭宏觀經濟波動、金融風險管理、産業政策評估等多個領域，讓我能夠看到計量經濟學在解決實際問題中的巨大潛力。這本書不僅能夠幫助我鞏固現有的計量經濟學知識，更能讓我接觸到更廣泛的研究領域，拓寬我的學術視野。
評分這本書真的讓我耳目一新，作為一名剛剛入門計量經濟學領域的學生，之前接觸過一些教材，但總覺得理論和實踐之間隔著一道鴻溝。這本書恰恰填補瞭我的這個睏惑。作者在講解每一個計量模型的時候，都會先深入淺齣地解釋其背後的經濟學原理和統計學基礎，這一點我非常贊賞。比如，在講到OLS迴歸的時候，不僅僅是告訴你如何計算係數，而是從最小二乘法的推導過程、假設條件以及其優缺點都進行瞭細緻的闡述，讓我們明白為什麼我們選擇這種方法，以及在什麼情況下它可能失效。更重要的是，這本書非常強調EViews軟件的應用，幾乎每一個模型講解完畢後，都會配有詳細的操作步驟和結果解讀。這意味著我不再是紙上談兵，而是可以立即動手實踐，用真實的數據去驗證書中的理論。書中的案例也非常貼近實際，涉及到瞭宏觀經濟、微觀經濟、金融學等多個領域，讓我能夠感受到計量經濟學在解決現實問題中的強大力量。尤其是關於時間序列分析的部分，讓我對ARIMA模型、VAR模型等有瞭更深刻的理解，並且學會瞭如何利用EViews進行模型設定、參數估計、假設檢驗以及預測。在實際的學習過程中，我遇到瞭不少睏難，比如對某些統計概念的理解不透徹，或者在EViews操作中齣現錯誤。但每當我翻迴書中的相關章節，總能找到清晰的解釋和操作指導，幫助我一步步攻剋難關。這本書就像一位循循善誘的老師，耐心解答我心中的疑問，引領我一步步走嚮計量經濟學的殿堂。它的邏輯嚴謹，內容豐富，可操作性強，是我學習計量經濟學道路上不可多得的良師益友。我強烈推薦給所有想要係統學習計量經濟學，並且希望掌握實際操作技能的讀者。
評分這本書的第三版，相比於之前的版本，在內容更新和案例的豐富性上都讓我眼前一亮。作者緊跟計量經濟學發展的最新動態，引入瞭一些近年來備受關注的新模型和新方法，這對於我們這些希望瞭解前沿研究的讀者來說，無疑是極大的福音。比如，書中對麵闆數據模型的講解，不僅涵蓋瞭傳統的固定效應和隨機效應模型，還對動態麵闆模型進行瞭詳細的介紹，並給齣瞭相應的EViews操作方法。這對於分析跨國公司的數據或者不同地區經濟發展的麵闆數據非常有幫助。此外，作者在處理異方差和序列相關等問題上也提供瞭更加係統和全麵的解決方案，讓我們在進行實證分析時能夠更加嚴謹和可靠。我尤其欣賞書中對模型診斷和選擇部分的講解。很多時候，我們隻關注模型的估計結果，而忽略瞭模型的有效性檢驗。這本書強調瞭殘差分析、模型嵌套檢驗等的重要性，讓我們能夠更好地評估模型的擬閤優度，並做齣更閤理的模型選擇。書中的案例也更加貼近當下社會經濟熱點，例如，針對經濟周期波動、環境保護政策效果、以及疫情對經濟的影響等，都有相應的實證分析。這些案例不僅幫助我理解瞭理論知識，更讓我感受到瞭計量經濟學在解釋和預測現實世界中的重要作用。EViews軟件的運用貫穿始終，從基礎操作到高級功能，都有詳細的圖文並茂的演示，讓我能夠輕鬆跟上學習的步伐。
評分這本書給我最深刻的感受是，它不僅僅是一本關於計量經濟學理論的書，更是一本關於如何用數據說話的書。作者在講解每一個計量模型時，都會強調其背後的經濟邏輯，以及這些模型是如何幫助我們理解和解釋經濟現象的。例如，在講解時間序列模型時，作者不僅僅是介紹ARIMA模型的結構，而是深入分析瞭它如何捕捉經濟變量的動態變化，以及如何利用它來預測未來的走勢。而EViews的應用則為我們提供瞭一個強大的工具，讓我們能夠將這些理論付諸實踐。書中對於EViews的講解非常細緻，從數據的錄入、編輯，到模型的估計、檢驗，再到圖錶的繪製和結果的輸齣，都進行瞭詳細的介紹。我特彆喜歡書中關於模型診斷的章節，它教會瞭我如何去評估一個模型的優劣，以及如何去處理模型中可能齣現的各種問題。通過書中的案例，我學會瞭如何利用EViews來分析通貨膨脹、失業率、股票價格等經濟指標，並對這些指標之間的關係有瞭更深入的理解。這本書讓我明白，計量經濟學不僅僅是一門學科，更是一種分析和解決問題的思維方式。它教會我如何用嚴謹的科學方法去探究經濟世界的奧秘，並用數據來支持我的結論。
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