計量經濟學(第3版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 計量經濟學
• 經濟學
• 統計學
• 迴歸分析
• 時間序列分析
• 模型
• 數據分析
• 金融
• 經濟計量
• 統計建模

店鋪： 南京齣版傳媒集團圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040289619

商品編碼：16589538519

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2012-02-01

內容介紹
基本信息

書名：	計量經濟學(D3版)
作者：	李子奈//潘文卿	開本：
定價：	37.8	頁數：
現價：	見1；CY=CY部	齣版時間	2010-03-01
書號：	9787040289619	印刷時間：
齣版社：	高等教育齣版社	版次：
商品類型：	正版圖書	印次：

內容提要 作者簡介 精彩導讀 目錄
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現代經濟分析的基石：統計學與經濟學理論的交匯點 經濟學，作為一門研究人類如何在稀缺資源條件下做齣選擇的社會科學，其理論的嚴謹性和應用性都離不開對現實經濟現象的精確衡量與分析。本書旨在為讀者構建一個紮實的計量經濟學基礎，使其能夠理解並掌握那些連接經濟理論與現實數據之間的強大工具。這不是一本純粹的理論書籍，也不是一本枯燥的統計手冊，而是將統計學的嚴謹方法論與經濟學深刻的洞察力融為一體，為理解和解決復雜的經濟問題提供一套係統性的分析框架。 我們將從最基礎的概念入手，逐步深入到復雜的模型和前沿的議題。核心在於，計量經濟學不僅僅是應用統計學於經濟數據，更是對如何科學地設計研究、收集數據、檢驗理論假設以及解釋實證結果進行深刻的探討。它要求我們具備批判性思維，能夠辨彆數據中的潛在偏差，理解模型背後的前提假設，並對分析結果做齣審慎的解讀。 第一部分：計量經濟學的基石——數據與模型 本部分的重點在於奠定堅實的理論與方法論基礎。我們將從計量經濟學的基本概念和研究方法開始，理解其在現代經濟學研究中的核心地位。 經濟研究的邏輯與計量經濟學的角色： 深入探討經濟學研究的基本範式，包括理論的提齣、假設的構建、實證的檢驗以及政策的建議。我們將強調計量經濟學在其中扮演的“橋梁”角色，如何將抽象的經濟理論轉化為可檢驗的命題，並利用現實數據來驗證或證駁這些理論。我們將分析理論模型在現實中的局限性，以及為何需要計量經濟學來提供經驗證據。 經濟數據的類型與來源： 瞭解不同類型的經濟數據至關重要，因為不同的數據類型決定瞭適用的計量方法。我們將詳細介紹橫截麵數據（cross-sectional data）、時間序列數據（time-series data）、麵闆數據（panel data）以及混閤數據（pooled data）的特點、優缺點及其在經濟分析中的應用場景。同時，我們會討論常見的經濟數據來源，例如政府統計機構（如統計局、央行）、國際組織（如世界銀行、IMF）、市場調研公司以及學術數據庫，並強調數據質量的重要性，包括數據的準確性、完整性、可比性以及潛在的測量誤差。 描述性統計與數據可視化： 在進行深入的計量分析之前，充分地描述和可視化數據是必不可少的步驟。我們將學習如何使用均值、中位數、標準差、方差、分位數等描述性統計量來概括數據的基本特徵。更重要的是，我們將掌握如何運用直方圖、散點圖、箱綫圖、時間序列圖等可視化工具，直觀地展現數據的分布、變量之間的關係以及趨勢和周期性。數據可視化不僅能幫助我們初步發現數據中的模式和異常，還能為後續的模型選擇提供重要的綫索。 概率論與數理統計的基礎： 計量經濟學的許多方法都建立在概率論和數理統計的堅實基礎上。我們將迴顧和梳理概率的基本概念，包括隨機變量、概率分布（如正態分布、t分布、卡方分布、F分布）、期望、方差以及協方差。在此基礎上，我們將介紹數理統計的核心概念，如參數估計（點估計與區間估計）、假設檢驗（零假設、備擇假設、p值、顯著性水平、第一類錯誤與第二類錯誤）以及置信區間的構建。這些基礎知識是理解和應用計量模型的前提。 第二部分：核心計量模型——綫性迴歸的深入探索 綫性迴歸模型是計量經濟學中最基本、最常用也最強大的工具。本部分將帶領讀者從零開始，係統地掌握和理解這個核心模型。 簡單綫性迴歸模型： 我們將首先從最簡單的場景齣發，即一個解釋變量與一個被解釋變量之間的綫性關係。我們將深入講解普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，即如何通過最小化殘差平方和來估計模型的係數。我們將詳細推導OLS估計量，並分析其基本性質，如無偏性、一緻性和有效性。同時，我們會介紹決定係數（R-squared）的含義，以及如何解釋它。 多元綫性迴歸模型： 現實中的經濟現象往往受到多個因素的影響，因此多元綫性迴歸模型是更為通用的工具。我們將學習如何將多個解釋變量納入模型，並理解OLS估計量的計算及其性質。我們將重點分析多重共綫性（multicollinearity）問題，即解釋變量之間高度相關可能帶來的影響，並探討識彆和處理多重共綫性的方法。 假設檢驗與置信區間： 在估計瞭綫性迴歸模型之後，如何檢驗模型係數的統計顯著性至關重要。我們將學習如何對單個係數進行t檢驗，以及如何進行F檢驗來檢驗一組係數是否整體顯著。同時，我們將學習如何構建係數的置信區間，從而對係數的可能取值範圍進行推斷。 模型設定、診斷與改進： 正確的模型設定是進行有效計量分析的關鍵。我們將探討模型設定的原則，以及可能齣現的模型設定錯誤，例如遺漏重要變量、引入無關變量、函數形式錯誤等。我們將學習如何通過殘差分析（如繪製殘差圖）來診斷模型是否存在異方差（heteroskedasticity）、自相關（autocorrelation）等違背OLS假設的問題。一旦發現問題，我們將介紹相應的處理方法，如加權最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）或異方差穩健標準誤（heteroskedasticity-robust standard errors）來解決異方差問題，以及廣義最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）或自相關穩健標準誤來處理自相關。 定性變量的引入： 在經濟分析中，經常會遇到定性變量（如性彆、教育程度、地區等）的影響。我們將學習如何將定性變量轉化為數值型變量，例如通過引入虛擬變量（dummy variables）。我們將深入探討虛擬變量的解釋，包括其對截距和斜率的影響，以及如何進行涉及虛擬變量的假設檢驗，例如檢驗不同群體之間的差異。 第三部分：超越綫性——深入的計量方法與模型 當綫性模型無法充分捕捉經濟現象的復雜性時，我們就需要引入更高級的計量工具。本部分將擴展計量分析的邊界，介紹更具挑戰性和應用性的模型。 最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）： 對於某些模型（尤其是非綫性模型或基於特定概率分布的模型），OLS可能不是最優的估計方法。我們將介紹最大似然估計的基本原理，即通過尋找使得觀測數據齣現概率最大的模型參數值來估計模型。我們將探討MLE在對數似然函數、優化算法等方麵的技術細節。 非綫性迴歸模型： 許多經濟關係並非簡單的綫性關係。我們將介紹一些常見的非綫性模型，例如對數-對數模型、對數-綫性模型、指數模型等，並學習如何解釋這些模型中的係數。對於更復雜的非綫性關係，我們將探討如何利用非綫性最小二乘法或最大似然估計來求解。 工具變量法（Instrumental Variables, IV）： 當解釋變量與擾動項存在內生性（endogeneity）問題時（例如，變量之間存在互為因果或遺漏變量偏誤），OLS估計量將是有偏且不一緻的。我們將深入介紹工具變量法的原理，即尋找一個與內生解釋變量相關但與擾動項不相關的變量作為工具變量，以解決內生性問題。我們將講解兩階段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）等具體的IV估計方法，並討論工具變量的識彆和有效性問題。 麵闆數據模型： 麵闆數據同時包含橫截麵和時間序列維度，能夠更有效地控製未觀測的個體效應和時間效應。我們將介紹麵闆數據分析的優勢，並深入講解固定效應模型（fixed effects model）和隨機效應模型（random effects model），以及如何根據不同情況選擇閤適的模型。我們將討論如何處理麵闆數據中的異方差和自相關問題。 時間序列分析入門： 經濟變量的動態變化是研究的重要內容。我們將介紹時間序列數據分析的基本概念，如平穩性（stationarity）、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）。我們將介紹一些基本的時序模型，例如自迴歸模型（AR）、移動平均模型（MA）、自迴歸移動平均模型（ARMA）以及自迴歸積分滑動平均模型（ARIMA），並學習如何進行模型識彆、估計和預測。 離散選擇模型： 很多經濟決策的結果是離散的（例如，是否購買某種商品、是否就業、是否獲得貸款）。我們將介紹用於處理離散因變量的模型，如Logit模型和Probit模型，並學習如何解釋這些模型的估計結果。 聯立方程模型（Simultaneous Equation Models）： 在某些經濟係統中，變量之間可能存在相互影響，形成聯立方程。我們將介紹聯立方程模型的概念，以及OLS在處理聯立方程模型時的局限性。我們將講解識彆（identification）和估計（estimation）方法，例如限製信息最大似然法（Limited Information Maximum Likelihood, LIML）和二階段最小二乘法（2SLS）。 第四部分：計量經濟學的應用與前沿 本部分將視角轉嚮計量經濟學的實際應用，並通過介紹一些前沿的計量方法，拓展讀者的視野。 因果推斷： 近年來，因果推斷在經濟學研究中變得越來越重要。我們將介紹如何利用計量經濟學方法來識彆和估計因果效應，而非僅僅是相關性。我們將探討傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）、斷點迴歸（Regression Discontinuity Design, RDD）以及雙重差分法（Difference-in-Differences, DID）等因果推斷的經典方法。 實驗經濟學與準實驗： 隨機對照實驗（Randomized Controlled Trials, RCTs）是檢驗因果關係的“金標準”，但其在經濟學中應用受限。我們將介紹實驗經濟學的發展，以及如何在現實中設計和分析準實驗（quasi-experiments），即那些雖然不是完全隨機但能夠提供因果證據的研究設計。 大數據與計量經濟學： 隨著大數據時代的到來，如何利用海量、多維度的數據進行經濟分析成為新的挑戰。我們將討論大數據在經濟研究中的潛力，以及計量經濟學如何適應和處理大數據，例如文本分析、網絡分析等。 機器學習與計量經濟學： 機器學習算法在模式識彆、預測和變量選擇等方麵具有強大能力。我們將探討機器學習方法（如Lasso、Ridge迴歸、決策樹、隨機森林）在計量經濟學中的應用，以及它們與傳統計量方法的區彆與聯係。 經濟政策評估： 計量經濟學是評估經濟政策效果的重要工具。我們將通過具體的案例，展示如何利用前麵介紹的各種計量方法來評估不同政策（如財政政策、貨幣政策、教育政策、環境政策）的實際影響。 計量軟件的應用： 理論的掌握離不開實踐。我們將指導讀者如何熟練運用至少一種主流的計量經濟學軟件（如Stata, R, Python等）來實際操作，進行數據導入、數據處理、模型估計、結果解讀和報告撰寫。 通過係統學習本書的內容，讀者將不僅能夠理解和掌握計量經濟學的核心理論和方法，更能培養運用這些工具分析現實經濟問題、評估經濟政策、以及在復雜數據中發現有價值洞察的能力。這是一段探索經濟世界深層規律的旅程，而計量經濟學將是您手中最銳利的分析工具。

評分☆☆☆☆☆

我對統計學和數學的理解尚可，但對於計量經濟學理論的掌握還比較薄弱。我希望這本《計量經濟學(第3版)》能夠在我現有的基礎上，幫助我建立一個更加係統和完整的計量經濟學知識體係。我比較看重書籍的“邏輯連貫性”和“知識的循序漸進性”。我希望它能夠從最基礎的概念講起，一步一步地引導我深入到更復雜的模型和理論。我對書中關於迴歸分析的深入講解，包括各種檢驗的原理和應用，以及如何解讀結果有很高的期待。此外，如果書中能夠涵蓋一些關於因果推斷的初步介紹，比如工具變量法、斷點迴歸設計等，那將對我理解經濟學中的因果關係有很大幫助。我還希望書中能對各種經濟數據的特點和處理方法進行說明，比如截麵數據、時間序列數據、麵闆數據等。這本書是否能讓我感受到計量經濟學理論的魅力，並激發我去探索更深層次的研究，是我衡量其價值的重要標準。我希望它能成為我學術生涯中的一個重要裏程碑，為我未來的研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名有一定計量經濟學基礎的研究生，一直在尋找一本能夠深化理解、拓展視野的進階讀物。市麵上很多教材在基礎理論講解上大同小異，但對於更復雜的模型、更前沿的討論，則往往語焉不詳。我之所以對這本《計量經濟學(第3版)》産生瞭興趣，是因為聽說它在內容上有所更新和補充，尤其是在一些爭議性問題和新的研究方法上。我比較看重書籍的邏輯嚴密性和理論的深度。對於一些模型的推導，我希望它能提供清晰的步驟和嚴謹的證明，而不是簡單地給齣結果。同時，我也希望它能對不同方法的優劣、適用範圍有詳細的討論，並指齣潛在的研究方嚮。如果書中能夠包含一些高級計量方法的介紹，例如麵闆數據模型、時間序列模型的高級應用，甚至是因果推斷的一些現代方法，那就更令人興奮瞭。我對書中是否有實際數據集的分析和解讀非常期待，這能幫助我將理論知識與實踐相結閤，提升解決實際問題的能力。這本書是否能夠提供一些算法的僞代碼或R、Stata等軟件的應用說明，也將是我考慮是否購買的重要因素，因為這直接關係到我能否將學到的知識轉化為實際的操作。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對經濟學理論本身充滿熱情，但對數學工具常感頭疼的學生，我一直在尋找一本能夠“解釋得好”的計量經濟學教材。很多書上來就堆砌公式，讓我望而卻步。我希望這本《計量經濟學(第3版)》能夠像一位耐心的老師，用最直觀的方式，將抽象的統計概念和經濟學原理連接起來。我更看重書籍的“講解性”而非“證明性”。也就是說，我希望它能告訴我“為什麼”要這麼做，背後的經濟學直覺是什麼，而不是僅僅展示數學推導過程。如果書中能通過生動的圖錶、形象的比喻來解釋復雜的計量模型，比如 OLS 的幾何意義、異方差的含義等等，那我一定會非常喜歡。我對書中關於模型誤設的討論和如何避免這些誤設的內容尤為感興趣，因為我經常在實證分析中遇到這類問題。此外，如果它能對如何選擇閤適的模型、如何解釋迴歸結果給齣一套清晰的指導思路，那將是巨大的幫助。這本書的“易讀性”和“啓發性”是我最看重的，它能否讓我覺得計量經濟學不再是高不可攀的數學遊戲，而是理解現實世界經濟現象的有力工具，是我評估它的主要標準。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在金融領域工作的從業者，日常工作中經常需要處理大量數據，並從中提取有用的信息來輔助決策。雖然我的專業背景並非計量經濟學，但我深知掌握一些基本的計量方法對於提升工作效率和決策的科學性至關重要。我希望這本《計量經濟學(第3版)》能夠側重於實際應用，提供一些可以直接套用到實際工作中的方法和思路。我對書中關於時間序列分析在金融市場的應用，例如股票價格預測、波動性建模等方麵的內容尤其感興趣。如果書中能提供一些關於如何處理金融數據特有的問題，比如非平穩性、突變等，並給齣相應的解決方案，那就太棒瞭。我還想瞭解一下，書中是否會介紹一些宏觀經濟指標與金融市場之間關係的計量模型，以及如何進行這些模型的估計和解釋。如果書中能提供一些實際案例，並且附帶相應的軟件操作指南，那將極大地幫助我將書本知識轉化為實際技能。我對這本書的期望是，它能讓我快速入門，並且學到一些能在我的工作中立竿見影的計量方法，成為我處理金融數據、進行市場分析的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書剛拿到手，還沒來得及深入研讀，但光是翻閱目錄和前言，就對作者的嚴謹和全書的體係構建有瞭初步的印象。作為一名計量經濟學領域的初學者，我一直對這個學科既敬畏又好奇。市麵上相關的書籍不少，但選擇一本閤適的、能夠引導我入門的書至關重要。這本書的排版設計很用心，字體大小、行間距都恰到好處，讀起來不會覺得壓抑。封麵設計也比較穩重，符閤學術書籍的風格。我特彆關注瞭書中關於模型假設和檢驗的部分，這通常是理解和應用計量方法的核心。我期待書中能用清晰易懂的語言，由淺入深地解釋這些概念，並輔以豐富的例子，讓我能夠真正理解理論背後的邏輯。此外，如果書中能包含一些實際應用案例，那就更好瞭，這能幫助我看到計量經濟學在現實世界中的價值，激發我的學習興趣。這本書的厚度適中，既不像有些理論書那樣艱深晦澀，也不像一些入門書那樣過於簡化。我希望它能在我未來的學習過程中，成為一本可靠的工具書，指引我穿越計量經濟學的海洋，找到屬於自己的航嚮。