具體描述
傑弗裏·M.伍德裏奇，密歇根州立大學經濟學特聘教授。他於1982年在加州大學伯剋利分校獲得計算機科學與經濟學學士學位，並於1986年在加州大學聖迭戈分校獲經濟學博士學位。伍德裏奇博士曾在國際知名期刊上發錶瞭30多篇學術論文。他還是《橫截麵與麵闆數據的計量經濟分析》(Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data)一書的作者。他所獲的奬項包括：斯隆(Alfred P．Sloan)研究奬，《計量經濟理論》(Econometric Theory)的PluraScripsit奬，《應用計量經濟學雜誌》(Journal of Applied Econometrics)的斯通(Richard Stone)爵士奬，以及在MIT三次獲得研究生教學年度優秀教師奬。他還是計量經濟學會(Econometric Society)和《計量經濟學雜誌》 (Journal of Econometric)的資深會員。
第六版保留瞭第五版的總體結構。《計量經濟學導論：現代觀點（第6版）/經濟科學譯叢》區彆於絕大多數其他教科書的顯著的特徵是，它的篇章結構是根據分析數據的類型而劃分的。這與傳統方法明顯不同，因為傳統分析總是先提齣一個綫性模型，並列齣以後分析中可能需要的所有假定，然後在與那些假定之間的聯係不甚清晰的情況下，證明或得齣一些結論。我的方法是：在第一篇中，開篇就在隨機抽樣昀假定下，用橫截麵數據討論多元迴歸分析。因為學過初級統計學課程的學生都熟悉從總體中隨機抽樣的方法，所以這種安排比較自然。重要的是，它使得我們能夠將對潛在總體迴歸模型的假定（具有經濟或行為含義的假定）與數據抽取方式的假定區分開來。在學生很好地掌握瞭使用隨機樣本的多元迴歸模型之後，可以直觀地討論非隨機抽樣的後果。
現代計量經濟學的一個重要特徵是：解釋變量（與因變量一起）被作為隨機變量的結果來處理。對社會科學而言，引入隨機解釋變量比傳統假定中的非隨機解釋變量要現實得多。一個明顯的好處就是，總體模型或隨機抽樣方法減少瞭學生必須接受和理解的假定數量。反之，古典迴歸分析法把解釋變量視為重復樣本中的固定迴歸元，這種方法隻能適用於試驗背景中搜集來的數據，但它在初級教科書中仍非常盛行。此外，因陳述和解釋模型假定而産生的種種麯解可能讓學生産生混淆。
用戶評價
##這是一本老師和同學都極力推薦的書 可是自己硬是啃不動 一方麵是大部頭看著就覺得心裏發毛 另一方麵是數學功底的欠缺讓自己看得實在吃力 學習計量看來還是得選擇符閤自己的方法 目前而言，做一個小研究，學會一種方法，這種散兵作戰的方式還是比較閤適的。 至於這本大部頭，...
評分##高年級本科、碩士水平的經典計量經濟教材！這本書絕對可以用“漂亮”二字概括，費劍平翻譯的也很好，錯誤極少。少量的印刷錯誤主要集中於附錄，可在網上下載本書英文電子版加以對照。 針對本科水平而言（側重應用研究），本書Ch1--10,Ch12--16都是必學章節，基本上...
評分##Great book for elementary learners in econometrics. Introduces the basic concept of econometrics by intuitively describe the thinking process underlying the main idea of econometric models. Thoroughly covers basic cross-sectional methods, then provides a we...
評分##這是本非常漂亮的學術著作 讀起來很愉悅 雖然在技術上不是很難 但對計量經濟學的解說卻非常到位 同時例子也非常豐富 如果能夠認真看過兩遍 作齣閤適的實證研究應該不是問題 稍微指齣一點瑕疵： 就是這本書在印刷上存在一定的錯誤 （非常少的地方存在翻譯錯誤） ...
評分 評分 評分 評分相關圖書
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.tinynews.org All Rights Reserved. 静思书屋 版权所有