高級計量經濟學及Stata應用（第二版 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳強 著

圖書標籤:

• 計量經濟學
• Stata
• 高級計量經濟學
• 應用計量經濟學
• 經濟學
• 統計學
• 數據分析
• 迴歸分析
• 模型
• 第二版

店鋪： 義博圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040329834

商品編碼：15420183355

包裝：平裝

齣版時間：2014-04-01

9787040329834

基本信息

書名：高級計量經濟學及Stata應用(第二版)

：79.00元

作者：陳強

齣版社：高等教育齣版社

齣版日期：2014-04-01

ISBN：9787040329834

字數：

頁碼：

版次：2

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

內容簡介

　　《高級計量經濟學及Stata應用（第二版）》較多地藉鑒瞭現代計量經濟學的全新發展，內容全麵，除瞭介紹傳統的橫截麵數據外，對麵闆數據（含長麵闆、動態麵闆、非綫性麵闆）、時間序列（含VAR、單位根、協整）、自然實驗、重復截麵數據、GMM、自助法、濛特卡羅法、分位數迴歸、門限迴歸、非參數估計、處理效應、空間計量、久期分析、貝葉斯估計等均做瞭較深入的分析。《高級計量經濟學及Stata應用（第二版）》力圖以生動的語言、較多的插圖與經濟意義來直觀地解釋計量方法，而又不失數學的嚴謹性。同時，結閤目前歐美為流行的Stata計量軟件，及時地介紹相應的Stata命令與實例，為讀者提供“一站式”服務。
　　《高級計量經濟學及Stata應用（第二版）》適閤普通高等學校經濟學、管理學類或社科類碩士生、博士生與研究人員使用。為便於讀者學習高級計量經濟學，本書在內容安排上，假設讀者已經學過微積分、綫性代數與概率統計，但不要求學過本科階段的計量經濟學（學過更好）。

作者簡介

　　陳強，男，1971年齣生，山東大學經濟學院教授，泰嶽經濟研究中心副主任（主持工作）。分彆於1992年、1995年獲北京大學經濟學學士、碩士學位，後留校任教。2007年獲美國Northern Illinois University數學碩士與經濟學博士學位。主要研究領域為發展經濟學、計量經濟學、經濟史與製度經濟學。已獨立發錶論文於Economica，Journal of Comparative Economics，《經濟學（季刊）》、《世界經濟》等國內外期刊。曾獲中國數量經濟學年會、中國製度經濟學年會齣色論文奬、山東省高等學校齣色科研成果論文一等奬。現為美國經濟學會、英國皇傢經濟學會會員，Applied Economics，《經濟學（季刊）》與《産業經濟評論》的匿名審稿人。2010年入選教育部新世紀齣色人纔支持計劃。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1.1 什麼是計量經濟學
1.2 經濟數據的特點與類型

第2章 概率統計迴顧
2.1 概率與條件概率
2.2 分布與條件分布
2.3 隨機變量的數字特徵
2.4 迭代期望定律
2.5 隨機變量無關的三個層次概念
2.6 常用連續型統計分布
2.7 統計推斷的思想
習題
附錄

第3章 小樣本OLS
3.1 古典綫性迴歸模型的假定
3.2 0LS的代數推導
3.3 0LS的幾何解釋
3.4 擬閤優度
3.5 0LS的小樣本性質
3.6 對單個係數的t檢驗
3.7 對綫性假設的F檢驗
3.8 F統計量的似然比原理錶達式
3.9 分塊迴歸與偏迴歸（選讀）
3.10 預測
習題
附錄

第4章 Stata簡介
4.1 為什麼使用Stata
4.2 Stata的窗口
4.3 Stata操作實例
4.4 Stata命令庫的更新
4.5 進一步學習Stata的資源
習題

第5章 大樣本OLS
5.1 為何需要大樣本理論
5.2 隨機收斂
5.3 大數定律與中心極限定理
5.4 統計量的大樣本性質
5.5 漸近分布的推導
5.6 隨機過程的性質
5.7 大樣本OLS的假定
5.8 OLS的大樣本性質
5.9 綫性假設的大樣本檢驗
5.10 大樣本OLS的Stata命令及實例
習題
附錄

第6章 大似然估計法
6.1 大似然估計法的定義
6.2 綫性迴歸模型的大似然估計
6.3 大似然估計的數值解
6.4 信息矩陣與無偏估計的小方差
6.5 大似然法的大樣本性質
6.6 大似然估計量的漸近協方差矩陣
6.7 三類漸近等價的統計檢驗
6.8 準大似然估計法
6.9 對正態分布假設的檢驗
6.10 大似然估計法的Stata命令及實例
習題
附錄

第7章 異方差與GLS
7.1 異方差的後果
7.2 異方差的例子
7.3 異方差的檢驗
7.4 異方差的處理
7.5 處理異方差的Stata命令及實例
7.6 Stata命令的批處理
習題
附錄

第8章 自相關
8.1 自相關的後果
……
第9章 模型設定與數據問題
第10章 工具變量．2SLS與GMM
第11章 二值選擇模型
第12章 多值選擇模型
第13章 排序與計數模型
第14章 受限被解釋變量
第15章 短麵闆
第16章 長麵闆與動態麵闆
第17章 非綫性麵闆
第18章 隨機實驗與自然實驗
第19章 濛特卡羅法與自助法
第20章 平穩時間序列
第21章 單位根與協整
第22章 自迴歸條件異方差模型
第23章 似不相關迴歸
第24章 聯立方程模型
第25章 非綫性迴歸與門限迴歸
第26章 分位數迴歸
第27章 非參數與半參數估計
第28章 處理效應
第29章 空間計量經濟學
第30章 久期分析
第31章 貝葉斯估計簡介
第32章 如何做規範的實證研究
附錄：常用數據來源
參考書目
數學符號
英文縮寫

《金融計量經濟學：理論與實踐》 內容概要 本書旨在為讀者提供一個深入理解金融計量經濟學理論及其在實際金融數據分析中應用的全景式視角。本書內容涵蓋瞭金融時間序列分析的核心概念、經典模型、前沿方法以及它們在資産定價、風險管理、宏觀金融等領域的重要應用。通過理論講解與案例分析相結閤的方式，本書緻力於培養讀者運用計量經濟學工具解決復雜金融問題的能力。 第一部分：金融時間序列基礎 本部分為讀者構建堅實的金融時間序列分析基礎。 第一章：金融時間序列數據特徵 介紹金融時間序列數據的基本類型（股票價格、匯率、利率、通貨膨脹率等）及其獨特性質。 詳細討論金融時間序列的非平穩性（單位根）、異方差性（波動率聚類）、厚尾性、偏度和峰度等關鍵特徵。 分析這些統計特徵對傳統計量模型可能造成的挑戰，並引齣後續模型選擇的必要性。 通過實際數據案例，演示如何檢驗和識彆這些特徵。 第二章：平穩時間序列模型 深入講解自迴歸（AR）模型，包括AR(p)的定義、性質、參數估計（Yule-Walker方程、最大似然估計）以及模型檢驗（ACF、PACF、Ljung-Box檢驗）。 詳細闡述移動平均（MA）模型，包括MA(q)的定義、性質、參數估計的睏難以及其與AR模型的聯閤形式——自迴歸移動平均（ARMA）模型。 全麵介紹ARMA(p, q)模型的建立、識彆、估計與檢驗，重點關注模型的最優階數選擇（AIC、BIC準則）和殘差診斷。 討論模型在預測中的應用，包括點預測和區間預測。 第三章：非平穩時間序列模型：單位根過程與協整 重點分析隨機遊走模型及其對金融市場效率的影響。 深入講解單位根檢驗方法，包括Dickey-Fuller (DF)檢驗、增廣Dickey-Fuller (ADF)檢驗和Phillips-Perron (PP)檢驗，並討論其局限性。 引入差分方法處理非平穩序列，探討I(1)過程的概念。 詳細介紹協整理論，解釋兩個或多個非平穩時間序列之間存在的長期均衡關係。 闡述Engle-Granger兩步法和Johansen協整檢驗，以及嚮量自迴歸（VAR）模型在協整分析中的應用。 分析協整關係在資産定價和組閤管理中的意義。 第二部分：波動率建模與分析 本部分聚焦於金融市場中至關重要的波動率建模。 第四章：條件異方差模型（ARCH族） 引入ARCH(q)模型，解釋其如何捕捉收益率序列的波動率聚類現象，並詳細推導其參數估計方法（最大似然估計）。 詳細介紹Generalized ARCH (GARCH)模型，包括G(p,q)的數學形式、參數解釋以及相較於ARCH模型的優勢。 討論GARCH模型在殘差分析中的應用，以及如何檢驗模型的適當性。 介紹EGARCH、GJR-GARCH等擴展模型，分析它們如何處理杠杆效應（即負麵衝擊對波動率的影響大於正麵衝擊）。 討論這些模型在風險度量（如VaR）中的應用。 第五章：隨機波動率模型（SV） 介紹隨機波動率模型的概念，即認為波動率本身是不可觀測的隨機過程。 深入分析標準SVS模型的數學結構，包括其一階和二階矩特性。 討論SVS模型參數估計的挑戰（如積分問題）以及常用的估計方法，包括準最大似然估計（QMLE）和模擬最大似然估計（SMLE）。 介紹馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法在SVS模型參數估計中的應用。 比較ARCH族模型與SVS模型的優劣，探討它們各自的適用場景。 第三部分：資産定價與風險管理計量模型 本部分將計量經濟學理論應用於實際金融決策。 第六章：多因子資産定價模型 迴顧並深入探討資本資産定價模型（CAPM），分析其理論假設和局限性。 介紹法瑪-弗倫奇三因子模型（FF3）及四因子模型，分析其解釋力強於CAPM的原因，並探討剩餘風險和特定風險的度量。 介紹其他新興的多因子模型，如Carhart四因子模型（包含動量因子）等，討論其在解釋股票收益方麵的進步。 講解如何使用計量模型（如OLS、FGLS）估計因子暴露度，並進行因子有效性檢驗。 分析多因子模型在投資組閤構建、業績歸因和風險度量中的應用。 第七章：期權定價與波動率隱含值 介紹Black-Scholes-Merton（BSM）期權定價模型，詳細推導其公式，並討論其關鍵假設（如常數波動率、無套利）。 分析BSM模型在實際應用中的局限性，如波動率微笑和偏斜現象。 介紹如何從市場期權價格反推齣隱含波動率，並分析隱含波動率的動態變化。 探討使用GARCH等模型預測未來波動率，並將其輸入BSM模型以改進期權定價。 介紹模型風險和參數不確定性對期權定價的影響。 第八章：風險價值（VaR）與期望損失（ES）的計量估計 詳細定義風險價值（VaR）的概念，包括其不同置信水平下的含義。 介紹常用的VaR估計方法，如曆史模擬法、參數法（基於正態分布或t分布假設）和濛特卡洛模擬法。 深入講解如何結閤GARCH模型估計參數VaR，並討論其優點和缺點。 引入期望損失（ES，也稱條件VaR）的概念，解釋其相較於VaR的優勢，以及如何估計ES。 討論VaR和ES模型的準確性檢驗方法，如迴測（Kupiec檢驗、Christoffersen檢驗）。 分析VaR和ES在銀行監管（如巴塞爾協議）和投資組閤風險管理中的作用。 第四部分：宏觀金融計量模型與應用 本部分將計量模型擴展到宏觀經濟與金融的交叉領域。 第九章：嚮量自迴歸（VAR）模型及其應用 重新介紹VAR模型，並重點講解其在分析多個宏觀經濟變量（如GDP、通貨膨脹、利率、匯率）之間動態相互作用中的應用。 詳細講解VAR模型的設定、識彆（結構性VAR，SVAR）及其參數估計。 介紹脈衝響應函數（IRF）和方差分解（FEVD）的計算與解釋，用以分析宏觀衝擊的傳播路徑和影響程度。 討論VAR模型在經濟預測、政策模擬和宏觀經濟風險分析中的實際應用。 介紹嚮量誤差修正模型（VECM）在處理協整變量時的優勢。 第十章：動態隨機一般均衡（DSGE）模型中的計量方法 概述DSGE模型的基本框架，解釋其如何基於微觀經濟主體優化行為構建宏觀經濟模型。 討論DSGE模型參數估計的挑戰，包括非綫性、高維度和多重局部最優問題。 介紹模擬矩估計（Simulated Method of Moments, SMM）和貝葉斯估計（MCMC）等在DSGE模型中的應用。 分析DSGE模型在貨幣政策傳導、財政政策影響以及經濟周期分析中的作用。 強調計量方法在DSGE模型參數識彆、模型檢驗和政策模擬中的關鍵作用。 第十一章：高頻數據與微觀結構分析 介紹高頻金融數據的特徵，包括其稀疏性、時間戳精確性以及交易量和價差信息。 討論高頻數據在市場微觀結構研究中的應用，例如買賣價差、訂單簿動態和流動性度量。 介紹基於高頻數據的波動率估計方法，如已實現波動率（Realized Volatility, RV）。 分析RV模型在宏觀金融預測和風險管理中的錶現。 討論交易成本、市場摩擦等因素在高頻數據分析中的重要性。 附錄 附錄A：概率與統計基礎迴顧 簡要迴顧概率分布、期望、方差、協方差、相關係數等基本概念。 迴顧統計推斷基礎，包括假設檢驗、置信區間。 附錄B：矩陣代數與綫性迴歸基礎 簡要迴顧矩陣運算、嚮量空間、綫性方程組解法。 迴顧OLS迴歸模型的推導、性質與檢驗。 本書力求理論嚴謹，邏輯清晰，通過豐富的案例和詳實的講解，幫助讀者掌握金融計量經濟學的核心理論和實操技能，為他們在學術研究、金融市場分析、風險管理等領域提供堅實的理論基礎和有力的工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是理論與實踐的完美結閤！剛拿到手就被它厚重的分量和紮實的排版吸引住瞭。雖然我還沒完全深入到每個章節，但光是目錄和前言就讓我對接下來的學習充滿瞭期待。作者在開篇就清晰地闡述瞭計量經濟學在現代經濟研究中的重要地位，以及掌握Stata這一強大工具的必要性。我特彆欣賞的是，本書並沒有一開始就拋齣枯燥的數學公式，而是循序漸進地引導讀者理解各個模型背後的邏輯。對於那些希望深入理解宏觀經濟模型、微觀個體行為分析，或者進行時間序列預測的讀者來說，這本書無疑是一座寶藏。它承諾將復雜的計量模型轉化為可以直接在Stata中操作的步驟，這對於我這樣既需要理論深度又看重實際應用能力的讀者來說，簡直是福音。我尤其期待書中關於麵闆數據模型和工具變量法的講解，這些都是我在過去的研究中經常遇到的難題，希望這本書能提供清晰的思路和有效的解決方案。它的內容似乎覆蓋瞭從基礎到前沿的各種計量方法，足以滿足不同層次讀者的需求。

評分☆☆☆☆☆

讀瞭這本書的幾章，我最大的感受就是它並沒有迴避難題，而是直麵計量經濟學的挑戰。那些經典的經濟學理論，在書中被巧妙地轉化為可以進行實證檢驗的模型。我尤其喜歡作者在講解每個模型時，都會輔以現實世界中的案例，這使得抽象的概念變得生動具體。比如，在講到迴歸分析時，書中不僅僅是介紹瞭最小二乘法，還深入探討瞭模型的假設條件、異方差、序列相關等問題，並且提供瞭如何在Stata中診斷和處理這些問題的具體代碼和步驟。這對我來說非常有幫助，因為在實際數據分析中，這些“不完美”的情況纔是常態。作者的講解風格非常嚴謹，但又不失條理，邏輯清晰，就像一位經驗豐富的導師在身邊指導一樣。而且，書中提供的Stata代碼看起來也非常規範和易於理解，我甚至可以對照著代碼去思考背後的經濟學原理。總的來說，這是一本能夠真正提升我實證研究能力的書籍，讓我對如何嚴謹地運用計量方法分析經濟現象有瞭更深的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於那些想要在學術研究或實際工作中提升計量經濟學技能的人來說，無疑是一次巨大的福音。我目前正在攻讀經濟學研究生，在撰寫論文的過程中，經常會遇到需要運用到更高級的計量模型來處理復雜的研究問題。這本書的內容似乎恰好填補瞭我在這方麵的知識空白。我注意到書中對因果推斷方法有著非常詳盡的介紹，這在當前的研究領域非常重要。例如，關於雙重差分法、斷點迴歸設計等，這些方法能夠幫助研究者更準確地識彆政策或乾預措施的真實效果。而且，書中不僅介紹瞭理論，還提供瞭在Stata中實現這些方法的具體操作指南，這對於我這樣的學生來說，意味著我可以更快地將所學知識應用到自己的研究中，而無需花費大量時間去摸索。我非常期待書中關於處理內生性問題的章節，例如工具變量法和麵闆固定效應模型，這些都是在經濟學研究中非常常用的技術，能夠幫助我更嚴謹地分析經濟關係。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書的最後一章時，我感到瞭一種深深的滿足感，這不僅僅是因為完成瞭閱讀，更是因為在這個過程中，我的計量經濟學知識得到瞭極大的提升。這本書不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的老師，它循序漸進地引導我理解復雜的計量模型，並且教會我如何在Stata中將這些理論轉化為實際操作。我尤其喜歡書中關於模型選擇和模型診斷的章節，這些內容在實際研究中至關重要，能夠幫助我避免走彎路，做齣更可靠的分析。它讓我明白，計量經濟學不僅僅是工具的應用，更是一種嚴謹的思維方式。我注意到書中還涉及瞭一些前沿的研究方法，比如機器學習在計量經濟學中的應用，這讓我看到瞭計量經濟學未來的發展方嚮。總而言之，這本《高級計量經濟學及Stata應用（第二版）》是一本真正值得擁有和深入研讀的書籍，它不僅為我打下瞭堅實的計量經濟學基礎，更點燃瞭我對這一領域持續探索的熱情。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最深刻的印象是它的全麵性和深入性。它不僅僅是一本Stata操作手冊，更是一本關於計量經濟學思想的百科全書。我之前接觸過一些計量經濟學書籍，但很多都過於偏重理論，或者過於偏重操作，很難做到平衡。而這本書在這方麵做得非常齣色，它既有紮實的理論基礎，又提供瞭大量的實際操作指導。我尤其欣賞作者在講解每一個計量模型時，都會清晰地闡述其背後的經濟學含義和假設前提，並且會深入探討模型的優缺點以及適用範圍。這使得我不僅能夠學會如何“使用”這些模型，更能理解“為什麼”要使用它們。書中對各種模型的統計檢驗方法和結果解讀也有非常詳盡的說明，這有助於我更準確地評估模型的可靠性和有效性。我非常期待書中關於廣義矩估計（GMM）和非參數計量方法的部分，這些都是我一直想深入瞭解的領域，相信這本書能夠提供清晰的指引。