包邮 高级计量经济学及stata应用 第二版 陈强 高等教育 经济学管理学类研究生教学用书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 计量经济学
• Stata
• 研究生教材
• 经济学
• 管理学
• 陈强
• 高等教育
• 第二版
• 统计分析
• 建模
• 数据分析

店铺： 普乐图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040329834

商品编码：13860661738

出版方简介Publisher Introduction 书名：  高级计量经济学及stata应用（第二版）
作者：  陈强 编著
ISBN： 9787040329834
出版社：  高等教育出版社
出版时间：  2014-04
开本：  16开
页码：  669
字数：  500000
纸张：  纯质纸
装帧：  平装
商品重量：  1020g
定价：  79.00元 内容简介Content Description       《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》较多地借鉴了现代计量经济学的zuixin发展，内容全面，除了介绍传统的横截面数据外，对面板数据（含长面板、动态面板、非线性面板）、时间序列（含VAR、单位根、协整）、自然实验、重复截面数据、GMM、自助法、蒙特卡罗法、分位数回归、门限回归、非参数估计、处理效应、空间计量、久期分析、贝叶斯估计等均做了较深入的分析。《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》力图以生动的语言、较多的插图与经济意义来直观地解释计量方法，而又不失数学的严谨性。同时，结合目前欧美zui为流行的Stata计量软件，及时地介绍相应的Stata命令与实例，为读者提供“一站式”服务。
       《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》适合普通高等学校经济学、管理学类或社科类硕士生、博士生与研究人员使用。为便于读者学习高级计量经济学，本书在内容安排上，假设读者已经学过微积分、线性代数与概率统计，但不要求学过本科阶段的计量经济学（学过更好）。 作者简介Author Biography        陈强，男，1971年出生，山东大学经济学院教授，泰岳经济研究中心副主任（主持工作）。分别于1992年、1995年获北京大学经济学学士、硕士学位，后留校任教。2007年获美国Northern Illinois University数学硕士与经济学博士学位。主要研究领域为发展经济学、计量经济学、经济史与制度经济学。已独立发表论文于Economica，Journal of Comparative Economics，《经济学（季刊）》、《世界经济》等国内外期刊。曾获中国数量经济学年会、中国制度经济学年会优秀论文奖、山东省高等学校优秀科研成果论文一等奖。现为美国经济学会、英国皇家经济学会会员，Applied Economics，《经济学（季刊）》与《产业经济评论》的匿名审稿人。 目录Catalog 第1章 绪论
1.1 什么是计量经济学
1.2 经济数据的特点与类型
第2章 概率统计回顾
2.1 概率与条件概率
2.2 分布与条件分布
2.3 随机变量的数字特征
2.4 迭代期望定律
2.5 随机变量无关的三个层次概念
2.6 常用连续型统计分布
2.7 统计推断的思想
习题
附录
第3章 小样本OLS
3.1 古典线性回归模型的假定
3.2 0LS的代数推导
3.3 0LS的几何解释
3.4 拟合优度
3.5 0LS的小样本性质
3.6 对单个系数的t检验
3.7 对线性假设的F检验
3.8 F统计量的似然比原理表达式
3.9 分块回归与偏回归（选读）
3.10 预测
习题
附录
第4章 Stata简介
4.1 为什么使用Stata
4.2 Stata的窗口
4.3 Stata操作实例
4.4 Stata命令库的更新
4.5 进一步学习Stata的资源
习题
第5章 大样本OLS
5.1 为何需要大样本理论
5.2 随机收敛
5.3 大数定律与中心极限定理
5.4 统计量的大样本性质
5.5 渐近分布的推导
5.6 随机过程的性质
5.7 大样本OLS的假定
5.8 OLS的大样本性质
5.9 线性假设的大样本检验
5.10 大样本OLS的Stata命令及实例
习题
附录
第6章 **似然估计法
6.1 **似然估计法的定义
6.2 线性回归模型的**似然估计
6.3 **似然估计的数值解
6.4 信息矩阵与无偏估计的zui小方差
6.5 **似然法的大样本性质
6.6 **似然估计量的渐近协方差矩阵
6.7 三类渐近等价的统计检验
6.8 准**似然估计法
6.9 对正态分布假设的检验
6.10 **似然估计法的Stata命令及实例
习题
附录
第7章 异方差与GLS
7.1 异方差的后果
7.2 异方差的例子
7.3 异方差的检验
7.4 异方差的处理
7.5 处理异方差的Stata命令及实例
7.6 Stata命令的批处理
习题
附录
第8章 自相关
8.1 自相关的后果
……
第9章 模型设定与数据问题
第10章 工具变量．2SLS与GMM
第11章 二值选择模型
第12章 多值选择模型
第13章 排序与计数模型
第14章 受限被解释变量
第15章 短面板
第16章 长面板与动态面板
第17章 非线性面板
第18章 随机实验与自然实验
第19章 蒙特卡罗法与自助法
第20章 平稳时间序列
第21章 单位根与协整
第22章 自回归条件异方差模型
第23章 似不相关回归
第24章 联立方程模型
第25章 非线性回归与门限回归
第26章 分位数回归
第27章 非参数与半参数估计
第28章 处理效应
第29章 空间计量经济学
第30章 久期分析
第31章 贝叶斯估计简介
第32章 如何做规范的实证研究
附录：常用数据来源
参考书目
数学符号
英文缩写

《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》是一本面向经济学、管理学类研究生的高级计量经济学教材，由陈强教授主编，高等教育出版社出版。本书旨在系统、深入地介绍计量经济学的核心理论与方法，并结合强大的统计软件Stata，为读者提供实践操作的指南。全书内容涵盖了从基础模型到前沿方法的广泛主题，力求使读者在掌握扎实理论知识的同时，也能熟练运用Stata进行数据分析和实证研究。 本书内容梗概： 本书共分为十四章，内容循序渐进，由浅入深。 第一部分：计量经济学基础回顾与初步扩展 第一章：引言与计量经济学模型 本章首先回顾了计量经济学的基本概念，包括经济学模型、计量经济学模型以及它们的区别与联系。 详细阐述了计量经济学研究的基本步骤，如经济理论的提出、模型的设定、数据的收集、参数的估计、假设的检验以及预测与政策分析等。 引入了计量经济学模型的基本形式，如线性回归模型，并简要介绍了模型设定的重要性，包括变量的选择、函数形式的确定以及误差项的设定。 强调了数据在计量经济学研究中的关键作用，并对不同类型的数据（横截面数据、时间序列数据、面板数据）进行了初步的介绍。 为后续章节深入探讨各种计量模型奠定了基础。 第二章：经典线性回归模型（OLS） 本章是计量经济学理论的核心，深入讲解了普通最小二乘法（OLS）的原理。 详细推导了OLS估计量的性质，包括无偏性、一致性、有效性（在一定条件下）。 讨论了OLS估计量有效性的假设，即高斯-马尔可夫定理，并分析了违反这些假设可能带来的问题。 介绍了OLS估计的置信区间和假设检验，包括t检验、F检验等，以及它们在经济学变量关系判断中的应用。 探讨了模型的拟合优度，如R方，以及其在评价模型解释力方面的作用。 本章为理解更复杂的计量模型打下坚实的基础。 第三章：多重线性回归模型 本章将OLS模型扩展到包含多个解释变量的情形。 详细讨论了多重共线性问题，分析其产生原因、危害以及诊断和处理方法，如岭回归、主成分回归等。 介绍了包含分类变量（虚拟变量）的回归模型，以及如何在模型中处理定性信息。 讨论了异方差性和序列相关性问题，分析它们对OLS估计量的影响，并介绍了一些常用的处理方法，如加权最小二乘法（WLS）、广义差分法等。 强调了模型设定检验的重要性，如林斯-布兰奇检验、多重共线性诊断检验等。 第二部分：经典线性回归模型的扩展与对策 第四章：内生性与工具变量法 本章是处理计量经济学中“内生性”问题的关键。 详细解释了内生性的来源，包括遗漏变量、测量误差、样本选择偏差以及同时性偏差。 深入讲解了工具变量（IV）法的原理，包括工具变量的选取原则（相关性与外生性）。 介绍了两阶段最小二乘法（2SLS）和间接最小二乘法（3SLS）等具体估计方法。 讨论了如何检验工具变量的有效性，如弱工具变量检验。 本章对于解决许多现实经济问题中因内生性导致的估计偏差至关重要。 第五章：分组数据与面板数据模型 本章关注的是包含多个截面单位和多个时间维度数据的面板数据。 详细介绍了面板数据模型的优势，如控制未观测的个体异质性、增加样本量、减少多重共线性等。 深入讲解了固定效应模型（FEM）和随机效应模型（REM）的原理、估计与检验。 讨论了混合OLS、固定效应和随机效应模型之间的选择问题，以及Hausman检验的应用。 介绍了动态面板数据模型（如Arellano-Bond GMM估计），用于处理滞后被解释变量作为解释变量的情况。 第三部分：时间序列数据分析 第六章：平稳性、自相关与ACF/PACF 本章为时间序列分析打下基础。 定义了时间序列数据的基本概念，如平稳性（严平稳与弱平稳），以及平稳性在时间序列建模中的重要性。 介绍了自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的概念，并演示了如何利用它们来识别时间序列的结构特征。 讨论了单位根检验，用于判断时间序列是否为非平稳序列，以及非平稳序列的类型（如随机游走、单位根过程）。 第七章：ARIMA模型 本章是时间序列建模的经典模型。 详细介绍了自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型以及两者的结合——自回归移动平均（ARMA）模型。 深入讲解了自回归积分移动平均（ARIMA）模型，特别是非平稳序列如何通过差分转化为平稳序列后进行建模。 讨论了ARIMA模型的识别、估计与诊断（如Ljung-Box检验）。 介绍了季节性ARIMA模型，用于处理具有季节性模式的时间序列。 第八章：协整与误差修正模型 本章主要处理非平稳时间序列之间的长期均衡关系。 引入了协整的概念，当多个非平稳序列（I(1)）存在一个稳定的线性组合时，它们就被认为是协整的。 介绍了Engle-Granger两步法和Johansen检验等协整检验方法。 详细讲解了误差修正模型（ECM），用于描述变量如何从短期失衡状态向长期均衡状态调整。 本章对于分析宏观经济变量之间的长期关系具有重要意义。 第九章：GARCH模型与波动率建模 本章专注于金融时间序列分析中至关重要的波动率建模。 分析了金融时间序列通常存在的波动率聚集现象（volatility clustering）。 详细介绍了广义自回归条件异方差（GARCH）模型，以及其变种模型，如EGARCH、GJR-GARCH等。 讨论了GARCH模型的估计、诊断与应用，例如风险管理、期权定价等。 第四部分：计量经济学前沿与Stata应用 第十章：有限因变量模型 本章处理因变量取值受限的情况，如二元选择、有序选择、计数数据等。 详细介绍了二元选择模型，包括Logit模型和Probit模型，以及它们的估计方法（最大似然估计MLE）。 讨论了多项Logit模型和有序Logit/Probit模型，用于处理多个离散选择或有序离散选择。 介绍了泊松回归和负二项回归模型，用于分析计数数据。 强调了模型选择和解释的注意事项。 第十一章：非参数与半参数方法 本章介绍不依赖于具体函数形式的计量方法。 讨论了核密度估计和核回归等非参数方法，能够更灵活地捕捉数据中的关系。 介绍了局部多项式回归（LOWESS/LOESS）。 引入了半参数模型，结合了参数模型和非参数模型的优点。 这些方法在探索性数据分析和处理模型设定偏差时具有重要价值。 第十二章：时间序列的结构突变与异常值检测 本章关注时间序列中的结构变化和异常值。 介绍了Chow检验和CUSUM检验等用于检测时间序列的结构性断点。 讨论了异常值（outliers）的识别和处理方法，如Cook距离、DFFITS等。 分析了结构突变和异常值对计量模型估计和预测的影响。 第十三章：Stata软件应用指南 本章是本书的一大特色，将理论与实践紧密结合。 详细介绍了Stata软件的基本操作界面、命令结构和数据管理功能。 演示了如何使用Stata进行数据录入、清洗、转换、合并、拆分等操作。 重点介绍了Stata在执行本章及之前各章节介绍的计量方法中的具体命令和选项，如`regress`, `ivregress`, `xtreg`, `arima`, `garch`, `logit`, `probit`等。 提供了大量的实例代码和输出结果，帮助读者理解如何在Stata中实现计量模型的估计、检验和诊断。 指导读者如何生成图表，进行结果解读。 第十四章：计量经济学研究实例与展望 本章通过多个实际的经济学研究案例，展示了前面章节介绍的计量方法在解决真实经济问题中的应用。 案例可能涵盖微观经济（如消费者行为、生产函数）、宏观经济（如通货膨胀、失业率）、金融经济（如资产定价、风险管理）等领域。 通过分析具体研究，帮助读者理解如何将计量理论转化为实际的研究思路和分析方法。 最后，对计量经济学的发展趋势和未来研究方向进行展望，鼓励读者深入探索。 本书特色： 1. 理论与实践并重： 本书在深入讲解计量经济学核心理论的同时，高度重视Stata软件的应用。每一章节涉及的理论模型，都辅以Stata实现方法和实例，使得读者能够学以致用。 2. 内容全面深入： 涵盖了计量经济学中从基础到前沿的多个重要主题，包括但不限于OLS、IV、面板数据、时间序列（ARIMA, GARCH, 协整）、有限因变量模型等，为读者构建完整的计量经济学知识体系。 3. 清晰的结构和逻辑： 全书章节安排合理，逻辑清晰，循序渐进，从基本模型逐步过渡到复杂的模型和方法，方便读者理解和学习。 4. 丰富的案例支撑： 理论讲解和Stata应用都紧密结合经济学实际，通过大量的例题和研究案例，帮助读者理解抽象的计量方法在解决现实问题中的实际意义。 5. 面向研究生的教学定位： 本书内容难度适中，符合经济学、管理学类研究生学习需求，能够有效提升研究生的实证分析能力。 6. 软件应用指导详尽： Stata应用部分是本书的亮点，详细介绍了常用命令和操作技巧，为读者提供了极大的便利。 总而言之，《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》是一本系统性强、理论扎实、实践性突出、内容全面且紧跟学术前沿的高级计量经济学教材。无论是希望深入理解计量经济学理论的研究生，还是需要提升数据分析与实证研究能力的学者，本书都将是其学习过程中的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》这本书，无疑是我在学习计量经济学道路上遇到的一个重要里程碑。这本书不仅仅是一本教材，更像是一本百科全书，它将高级计量经济学的理论与Stata的实操技能巧妙地融合在一起，为我打开了新的视野。陈强老师的理论讲解，严谨而不失趣味。他对于计量经济学中一些核心概念的阐释，比如关于序列相关和异方差的检验与处理，都做得非常到位。他不仅给出了理论的推导，还详细解释了这些问题在实际研究中可能带来的偏误，以及如何通过各种方法来解决。我尤其欣赏书中关于时间序列分析的章节，它详细讲解了ARIMA、VAR、VECM等模型，并结合了大量中国宏观经济数据进行实证分析。这对于我理解中国经济的运行规律，以及如何利用计量模型进行宏观经济预测，非常有帮助。在Stata的应用方面，这本书更是做得可圈可点。它不仅仅是提供代码，更是深入解析了Stata命令的每一个参数的意义，以及如何根据不同的数据特征和研究问题来选择合适的命令和模型。我曾经在分析金融市场数据时，遇到了大量的非平稳序列和条件异方差问题，这本书中关于这些问题的处理方法和Stata操作，为我提供了非常及时和有效的指导。它让我能够更自信地进行金融计量分析，并从中获得有价值的研究发现。总而言之，这本书的出版，极大地提升了我的计量经济学理论水平和实证研究能力，为我未来的学术研究奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》简直是为我量身定做的！作为一个正在攻读经济学研究生的学生，我一直饱受计量经济学理论的晦涩和Stata软件操作的陌生感的双重折磨。以前读过的教材，要么理论讲得天花乱坠，让人云里雾里，要么就是直接跳到软件操作，缺乏理论支撑，导致我知其然不知其所以然。陈强老师这本第二版，终于打破了这种局面。从书的封面设计就能感受到一种专业、严谨又不失现代感的风格，这让我对内容本身就充满了期待。翻开第一章，作者就用清晰易懂的语言，将计量经济学中最核心的概念，比如内生性、工具变量法等，进行了梳理和重构。让我惊喜的是，他并没有简单地堆砌公式，而是通过大量的实例，特别是与中国经济现实紧密结合的案例，将抽象的理论具象化。例如，在讲解面板数据模型时，他不仅详细介绍了固定效应和随机效应模型，还生动地分析了这些模型在分析区域经济发展、企业绩效等问题上的应用。更重要的是，书中对Stata软件的整合也做得非常出色。每一个理论模型讲完，紧接着就是详细的Stata操作步骤和代码演示，而且解释得非常到位，不是那种“复制粘贴就能用”的简单罗列，而是让你明白为什么这样操作，每一步的意义是什么。我以前在用Stata做实证研究时，经常会遇到各种报错，或者结果不符合预期，很大程度上就是因为对软件的理解不够深入。这本书彻底解决了我的痛点，它教会我如何规范地使用Stata，如何解读输出结果，甚至是如何进行模型诊断。我可以毫不夸张地说，这本书是我读过的最实用、最有价值的研究生教材之一，它为我后续的论文写作奠定了坚实的基础，让我对计量经济学不再畏惧，反而充满了探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

自从接触到《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》这本书，我才真正体会到计量经济学可以如此“接地气”和“有力量”。以往我接触的计量经济学教材，要么过于理论化，公式繁多，让我感觉距离实际应用太遥远；要么就是直接讲Stata操作，但缺乏理论指导，让我知其然不知其所以然。陈强老师的这本书，则成功地在两者之间找到了完美的平衡点。他对于高级计量经济学概念的讲解，比如关于因果推断的各种方法，他不是简单地给出定义和公式，而是通过深入浅出的语言，结合中国经济发展的具体案例，让我能够深刻理解这些方法在实际研究中的应用价值。我特别喜欢他对工具变量法的讲解，他不仅详细阐述了识别条件，还指导读者如何去搜寻和检验工具变量，这对于我目前正在进行的一项关于教育对收入影响的研究非常有帮助。书中对于Stata的应用部分，也做得非常出色。不再是枯燥的技术说明，而是将Stata的命令与理论讲解紧密结合，通过详细的代码示例和输出结果分析，让我能够一步步地掌握如何运用Stata进行实证分析。我曾经在处理因果效应估计时，经常会因为找不到合适的工具变量而苦恼，这本书中提供的多种选择和检验方法，让我豁然开朗。而且，书中对模型解释和结果呈现的指导，也让我受益匪浅，这对于我撰写学术论文，准确传达研究结论至关重要。这本书不仅仅是一本教材，它更像是一位经验丰富的导师，为我的学术之路指明了方向，让我对计量经济学研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》这本书，绝对是研究生阶段不可或缺的一本利器。它以一种非常直观且富有条理的方式，将复杂的高级计量经济学理论化繁为简。对于我这样需要进行大量实证研究的学生来说，这本教材的价值不言而喻。作者在处理诸如选择偏差、样本自选择等复杂问题时，并没有简单地抛出理论，而是通过大量的逻辑推演和实例分析，让我能够深刻理解这些问题产生的根源以及相应的解决方案。我尤其欣赏书中关于面板数据模型部分的讲解，它详细介绍了固定效应、随机效应、动态面板模型等，并特别强调了它们在处理时间序列和横截面数据时的优势和局限性。这对于我理解影响经济增长的各种因素，比如资本积累、技术进步等，非常有帮助。更重要的是，书中将Stata的应用与理论讲解完美地结合起来。每一项理论的讲解之后，都会有详细的Stata代码演示，并且对代码的每一部分都进行了详细的解释，让我能够理解“为什么”要这样操作，而不仅仅是“怎么”操作。我以前在进行面板数据分析时，经常会因为模型设定不当而导致结果失真，这本书为我提供了详细的模型诊断方法和选择指导，让我能够更有信心地进行研究。这本书的语言风格也十分流畅，即便是一些晦涩的理论，在作者的笔下也变得易于理解。可以说，这本书不仅提升了我的理论水平，更重要的是，它实实在在地提升了我的实证研究能力，让我能够更加从容地应对未来的学术挑战。

评分☆☆☆☆☆

终于读到一本让我觉得计量经济学不再是“畏途”的书了！《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》这本书，就是这样一本让我爱不释手的教材。陈强老师的写作风格非常独特，他能够将那些高深莫测的计量经济学理论，用一种非常清晰、逻辑严谨的方式呈现出来，让我能够轻松地理解和吸收。在理论深度上，这本书涵盖了许多高级的计量经济学方法，比如关于空间计量经济学、网络计量经济学等前沿领域，都进行了较为详细的介绍。这对于我拓展研究思路，了解学科发展的前沿非常重要。我之前对于空间计量模型一直感到很陌生，不知道如何去应用，这本书中详细介绍了空间滞后模型、空间误差模型等，并提供了相应的Stata代码示例，让我能够亲手构建和分析空间相关性。在Stata的应用上，这本书做得尤其出色。它不仅仅是枯燥的技术指导，而是将Stata的强大功能与理论讲解完美地融合在一起，让读者在学习理论的同时，也能熟练地运用Stata进行实证分析。我一直对如何进行模型选择和模型诊断感到困惑，这本书中提供了非常详细的指导，让我能够根据数据和研究问题，选择最合适的模型，并对模型的有效性进行充分的检验。它教会我如何去解释模型的每一个系数，以及如何去判断模型的稳健性。这本书的价值，在于它不仅传授了知识，更重要的是，它培养了我的独立研究能力，让我能够更加自信地面对未来的学术挑战，并用计量经济学的方法去解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》真是让我眼前一亮，它有效地填补了我学习过程中一直存在的空白。作为一名正在撰写毕业论文的学生，我深知扎实的计量经济学基础和熟练的Stata操作技能是多么重要。以往的学习经历中，我总是在理论和实践之间来回摇摆，要么是理论讲得过于抽象，让我觉得遥不可及，要么就是直接上手操作，但却不知道为何如此。陈强老师的这本教材，在这方面做得非常出色。书中对高级计量经济学概念的阐释，如非参数回归、面板数据动态模型等，都做得非常到位，既有严谨的理论推导，又不乏直观的解释。我尤其欣赏书中关于内生性问题及其解决方法（如工具变量法、差分法）的讲解，它详细剖析了内生性产生的根源，并提供了多种实用的处理策略，并配以Stata代码演示，让我能够清晰地理解每种方法的适用场景和操作步骤。我之前在处理公司治理方面的数据时，经常会遇到数据缺失和内生性问题，这本书为我提供了很多解决思路和技术指导。它不仅教会了我如何发现问题，更重要的是教会了我如何用Stata来解决问题。书中对Stata的每一个操作都进行了详细的解释，不仅仅是代码的堆砌，而是让你明白每一步的逻辑和意义。这对于我独立进行数据分析，撰写规范的研究报告，起到了至关重要的作用。这本书的价值，不仅仅在于它传授了知识，更在于它点燃了我学习计量经济学的热情，让我觉得这项看似枯燥的学科，也能充满乐趣和创造力。

评分☆☆☆☆☆

我必须给《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》点个大大的赞！作为一名对经济学研究充满好奇但又略感力不从心的学生，我一直在寻找一本既能深入讲解理论，又能指导实践操作的教材。这本书，恰恰做到了这一点。陈强老师的理论讲解，清晰而富有逻辑，特别是对于一些在初级计量经济学中难以理解的概念，如倍差法（Difference-in-Differences）的识别条件，他都进行了细致的剖析，并结合了大量生动的案例，让我能够迅速把握其核心思想。我一直对如何利用准实验方法来识别因果效应很感兴趣，这本书中对倍差法、断点回归等方法的详细介绍，让我受益匪浅。更让我惊喜的是，书中将Stata的应用融入了理论教学之中，每一章节的理论讲解之后，都有相应的Stata操作指导和代码示例。这种“理论-实践”相结合的方式，大大降低了学习难度，也提高了学习效率。我以前在使用Stata时，常常是生搬硬套网上的代码，遇到问题也只能盲目地搜索，但这本书让我明白，理解Stata命令背后的逻辑和统计原理是多么重要。书中对模型诊断和结果解释的讲解，也让我觉得非常实用，能够帮助我更准确地判断模型的有效性和结果的可信度。例如，在解释面板数据模型中的固定效应和随机效应的估计结果时，作者会提醒读者注意哪些潜在的陷阱，以及如何通过检验来选择更合适的模型。这本书的出版，无疑为众多像我一样的研究生提供了极大的便利，它不仅是一本教材，更是一本实用的研究工具书。

评分☆☆☆☆☆

我可以说，《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》这本书，是我近期学习生涯中的一大惊喜。作为一名经济学专业的研究生，我一直觉得计量经济学是“必修课”，但也是“拦路虎”。市面上很多教材，要么理论过于抽象，要么实操过于简单，很难找到一本能够兼顾两者，并真正做到融会贯通的。陈强老师的这本第二版，恰恰做到了这一点。在理论方面，他对于高级计量经济学概念的讲解，比如关于非参数和半参数方法的介绍，都做得非常深入且清晰。他不仅仅是给出公式，更是深入浅出地解释了这些方法的思想精髓，以及它们在处理实际问题时的独特优势。我非常喜欢书中关于处理异质性处理效应的讨论，例如Causal Forest等最新前沿方法，这对于我理解不同政策对不同群体的影响非常有启发。在Stata应用方面，这本书也做得非常出色。它不是简单地罗列Stata命令，而是将Stata的强大功能融入到理论讲解中，并通过大量的实例，让我能够亲自动手去实现那些复杂的计量模型。我曾经在研究消费行为时，对于如何处理截面数据的异质性问题感到很困惑，这本书中关于分位数回归的详细讲解和Stata应用，为我提供了非常有效的解决方案。它教会了我如何去分析收入、教育水平等不同变量对消费行为的影响，而不仅仅是平均效应。这本书的优点在于，它能够让读者在理解理论的同时，也能掌握实操技能，从而真正地将所学知识应用于实践。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》这本书带来的阅读体验，远超我的预期。我一直觉得计量经济学是一门“硬骨头”，尤其是那些高阶的理论，常常让人望而却步。很多时候，即使读完了教科书，脑子里依然是一团浆糊，感觉自己只是记住了几个公式，却从未真正理解其精髓。但是，陈强老师这本第二版，在理论的深度和广度上都做得非常出色，同时又保持了相当的可读性。他非常巧妙地在理论推导和实际应用之间找到了平衡点。比如说，在处理遗漏变量偏差和测量误差这类经典问题时，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是深入探讨了它们对估计结果可能造成的偏误，并提出了相应的处理方法，比如工具变量法和两阶段最小二乘法。更让我印象深刻的是，他选择了大量贴近中国国情的案例进行分析，这些案例不仅能帮助我们理解理论的适用性，更能激发我们运用所学知识去解决现实问题的热情。书中对Stata的应用部分，更是锦上添花。不再是枯燥的技术手册，而是将Stata的强大功能有机地融入到理论讲解中，让我能够边学理论，边动手实践。我特别喜欢书中关于时间序列分析的部分，它详细讲解了ARIMA模型、GARCH模型等，并且提供了详细的Stata代码示例，让我能够亲手构建和分析时间序列数据，这对于我理解宏观经济动态非常有帮助。之前我对时间序列分析一直很头疼，总觉得无从下手，但看了这本书之后，感觉思路一下子清晰了许多。这本书的优点在于，它不仅教会你“是什么”，更教会你“为什么”和“怎么做”。它像一位经验丰富的导师，循循善诱，让你在不知不觉中掌握了高级计量经济学的核心知识和实操技能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名需要进行大量实证研究的研究生，一本好的计量经济学教材至关重要。而《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》无疑是我近期阅读过的最令人满意的教材之一。这本书最大的亮点在于其对理论和实践的完美结合。很多时候，我们在阅读学术论文时，会被各种复杂的计量模型和统计分析弄得眼花缭乱，但又无法真正理解其背后的逻辑。陈强老师在这本书中，将那些看似高深的理论，用一种更加结构化、系统化的方式呈现出来。例如，在讲解因果推断方面，书中详细阐述了断点回归设计（RDD）、匹配方法等，并详细解释了它们在识别因果效应时的核心思想和前提条件。更难能可贵的是，书中并没有将这些理论停留在纸面上，而是通过大量的Stata操作示例，让读者能够亲自动手去实现这些复杂的分析。我之前在做研究时，对工具变量法的理解比较浅显，总觉得很难找到合适的工具变量，或者即使找到了，也不知道如何去验证其有效性。这本书在这方面给了我很大的启发，它不仅详细介绍了各种寻找和检验工具变量的方法，还结合了具体的案例，让我明白了在实际操作中需要注意的细节。而且，书中对Stata的讲解也非同寻常，它不是简单地罗列命令，而是深入解释了每个命令背后的统计原理，以及如何根据不同的数据特征和研究问题选择合适的模型和分析方法。这本书的语言风格也非常清晰流畅，即使是对于计量经济学背景相对薄弱的学生，也能较快地入门。可以说，这本书极大地提升了我的实证研究能力，让我能够更有信心地面对未来的学术挑战。