包邮 计量经济学(第三版) 3版 詹姆斯?H.斯托克 马克?W.沃森 当代经济学系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 沃森 著，孙燕 译

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• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 金融学
• 高等教育
• 教材
• 斯托克
• 沃森
• 第三版
• 当代经济学系列

店铺： 布克专营店

出版社： 上海世纪出版集团

ISBN：9787543220591

版次：1

商品编码：11100794725

包装：平装

开本：16

出版时间：2012-04-01

页数：612

字数：811000

商品参数

			书    名	计量经济学 第三版
			定    价	68.00元
			作    者	詹姆斯?H.斯托克 马克?W.沃森
			重    量	950g
			开    本	16开
			装    帧	平装
			页    数	612页
			出版时间	2012年4月1日
			出 版 社	格致出版社 上海三联书店 上海人民出版社
			条 形 码	9787543220591

内容简介

《计量经济学(第3版)》是大型的、高层次的、综合性的经济学术理论丛书。它包括三个子系列：（1）当代经济学文库（2）当代经济学译库；（3）当代经济学教学参考书系。该丛书在学科领域方面，不仅着眼于各传统经济学科新成果，更注重经济学前沿学科、边缘学科和综合学科的新成就；在选题的采择上，广泛联系海内外学者，努力开掘学术功力深厚、思想新颖独到、作品水平拔尖的“高、新、尖”著作。“文库”力求达到中国经济学界当前的*高水平；“译库”翻译当代经济学的名人名著；“教学参考书系”则主要出版国外著名高等院校的通用教材。  《计量经济学(第3版)》共有五篇。第一篇介绍了计量经济学并强调了对定量问题给予定量回答的重要性和概率论和统计学的知识。第二篇涵盖了回归分析的核心内容。第三篇推广了回归方法。第四篇讨论了时间序列数据的回归。第五篇系统地介绍了计量经济学的理论。

目    录

前言  第一篇 导论与复习  1经济问题和数据  1．1我们研究的经济问题  1．2因果效应和理想化试验  1．3数据：来源和类型  本章小结  重要术语  内容复习  2 概率论复习  2．1随机变量和概率分布  2．2期望值、均值和方差  2．3二维随机变量  2．4正态分布、卡方分布、学生t分布和F分布  2．5随机抽样和样本均值的分布  2．6抽样分布的大样本近似  本章小结  重要术语  内容复习  习题  附录2．1重要概念2．3中结论的推导  3 统计学复习  3．1总体均值的估计  3．2有关总体均值的假设检验  3．3总体均值的置信区间  3．4不同总体的均值比较  3．5基于试验数据的因果效应的均值之差估计  3．6样本容量较小时使用t统计量  3．7散点图、样本协方差和样本相关系数  本章小结  重要术语  内容复习  习题  实证练习  附录3．1美国当前人口调查  附录3．2 Y是μY的*小二乘估计量的两种证明方法  附录3．3样本方差一致性的证明  第二篇 回归分析基础  4 一元线性回归  4．1 线性回归模型  4．2 线性回归模型的系数估计  4．3 拟合优度  4．4 *小二乘假设  4．5 OLS估计量的抽样分布  4．6 结论  本章小结  重要术语  内容复习  习题  实证练习  附录4．1 加利福尼亚测试成绩数据集  附录4．2 OLS估计量的推导  附录4．3 OLS估计量的抽样分布  5 一元线性回归：假设检验和置信区间  5．1 关于某个回归系数的假设检验  5．2 回归系数的置信区间  5．3 X为二值变量时的回归  5．4 异方差和同方差  5．5 普通**小二乘的理论基础  5．6 样本容量较小时t统计量在回归中的运用  5．7 结论  本章小结  重要术语  内容复习  习题  实证练习  附录5．1 OLS的标准误公式  附录5．2 Gauss—Markov条件和Gauss—Markov定理的证明  6 多元线性回归  6．1 遗漏变量偏差  6．2 多元回归模型  6．3 多元回归的OLS估计量  6．4 多元回归的拟合优度  6．5 多元回归*小二乘假设  6．6 多元回归中OLS估计量的分布  6．7 多重共线性  6．8 结论  本章小结  重要术语  内容复习  习题  实证练习  附录6．1 （6．1）式的推导  附录6．2 含两个回归变量且误差同方差时OLS估计量的分布  附录6．3 Frisch—Waugh定理  7 多元回归中的假设检验和置信区间  7．1 单个系数的假设检验和置信区间  7．2 联合假设的检验  7．3 涉及多个系数的单个约束检验  7．4 多个系数的置信集  7．5 多元回归的模型设定  7．6 测试成绩数据集分析  7．7 结论  本章小结  重要术语  内容复习  习题  实证练习  附录7．1 联合假设的Bonferroni检验  附录7．2 条件均值独立  8 非线性回归函数  8．1 非线性回归函数的一般建模方法  8．2 一元非线性函数  8．3 自变量的交互作用  8．4 学生／教师比对测试成绩的非线性效应  8．5 结论  本章小结  重要术语  内容复习  习题  实证练习  附录8．1 参数非线性的回归函数  附录8．2 非线性回归函数的斜率和弹性  9 基于多元回归的评估研究  9．1 内部和外部有效性  9．2 多元回归分析的内部有效性威胁  9．3 利用回归进行预测时的内部和外部有效性  9．4 实例：测试成绩和班级规模  9．5 结论  本章小结  重要术语  内容复习  习题  实证练习  附录9．1 马萨诸塞州的小学测试数据  第三篇 回归分析的深入专题  ……  第四篇 经济时间序列数据的回归分析  第五篇 回归分析的计量经济学理论

内容介绍

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作者介绍

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暂时没有目录，请见谅！

深度学习与神经网络：从理论基石到前沿应用 本书旨在为读者提供一个全面、深入且前沿的深度学习与神经网络知识体系。 本书内容涵盖了从基础的机器学习原理到复杂的深度学习模型架构，再到最新的研究进展与实际应用案例。我们力求在保证理论严谨性的同时，兼顾实践操作的指导性，使读者能够真正掌握这项变革性技术的核心精髓。 第一部分：机器学习基础与神经网络复兴 第1章：机器学习导论与核心概念 本章首先界定了机器学习的范畴，并阐述了监督学习、无监督学习、强化学习等主要范式。我们将重点解析模型评估的关键指标，如偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）、过拟合与欠拟合的识别与处理。此外，还将介绍数据预处理的重要性，包括特征工程、标准化与归一化，为后续模型的构建奠定坚实的数据基础。 第2章：线性模型的回顾与局限 虽然深度学习是核心，但理解经典线性模型是理解现代非线性模型的基石。本章回顾了线性回归与逻辑回归的数学原理，并探讨了它们在处理高维、复杂非线性数据时的固有局限性，这直接引出了引入非线性变换和深层结构的需求。 第3章：人工神经网络的诞生与结构 本章详细介绍了人工神经元（Perceptron）的基本工作原理，包括激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU）的选择及其对模型非线性的贡献。随后，本书构建了前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）的完整结构，解释了层与层之间的信息传递机制，为后续深入探讨更复杂的网络结构做好铺垫。 第4章：训练的艺术：反向传播算法与优化器 反向传播（Backpropagation）是深度学习的“引擎”。本章将从微积分的角度，细致推导损失函数相对于网络权重的梯度计算过程。在此基础上，我们将深入探讨梯度下降的各种变体，包括随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad, RMSProp, 以及业界主流的Adam优化器。对学习率调度策略的讨论，将帮助读者理解如何平稳有效地收敛至最优解。 第二部分：核心深度学习模型架构 第5章：卷积神经网络（CNN）的革命 卷积神经网络是计算机视觉领域的绝对核心。本章将深入剖析卷积操作的数学本质，阐释卷积核（Filter）如何实现局部特征提取和参数共享。我们将详细介绍池化层（Pooling）的作用，以及构建经典CNN架构（如LeNet, AlexNet, VGG）的关键设计原则。此外，还将引入空洞卷积（Dilated Convolution）和分组卷积（Grouped Convolution）等现代技术，以应对不同尺度的特征提取需求。 第6章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对时间序列、文本等序列数据，本章聚焦于循环神经网络。我们将阐述标准RNN在处理长距离依赖时的梯度消失/爆炸问题。为解决此问题，本书将重点讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，包括输入门、遗忘门和输出门的工作机制，以及它们如何有效控制信息流。 第7章：更深层次的结构：残差网络与注意力机制 随着网络深度的增加，训练难度陡增。本章详细介绍了残差连接（Residual Connections）的思想，解释了它如何通过跳跃连接（Skip Connections）缓解梯度消失，使得训练数百层的网络成为可能（如ResNet）。紧接着，我们将引入至关重要的“注意力机制”（Attention Mechanism），阐释它如何允许网络动态地关注输入序列中最相关的信息片段，这是Transformer架构的先驱。 第8章：生成模型概览：自编码器与生成对抗网络（GAN） 本章探讨如何让网络“创造”新的数据。首先介绍基础的自动编码器（AE）及其变体（如去噪自编码器、变分自编码器VAE），它们在降维和特征表示学习中的应用。随后，本书将深入讲解生成对抗网络（GANs）的对立博弈框架，包括判别器与生成器的训练过程，并探讨DCGAN、WGAN等改进版本在图像生成任务中的突破。 第三部分：高级主题与实践部署 第9章：Transformer架构的全面解析 Transformer模型彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。本章将完全基于注意力机制构建，详细拆解其编码器和解码器的结构。重点分析多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及位置编码（Positional Encoding）如何为无序的序列数据注入顺序信息。 第10章：迁移学习与预训练模型 在数据稀缺的场景下，迁移学习是高效利用现有知识的关键。本章探讨如何利用在大型数据集上预训练的模型（如BERT、GPT系列在NLP中，或ImageNet预训练模型在CV中）进行微调（Fine-tuning）。本书将提供一套实用的流程指南，教导读者如何有效地调整学习率、冻结/解冻层，以适应特定的下游任务。 第11章：模型的可解释性与鲁棒性 随着深度学习模型被应用于高风险决策领域，理解“为什么”模型做出某个预测变得至关重要。本章介绍LIME、SHAP等局部可解释性方法，并探讨全局解释技术。同时，还将讨论对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，以及防御这些攻击、增强模型鲁棒性的策略。 第12章：大规模模型训练与部署实践 本章转向工程实践层面。内容包括分布式训练策略（如数据并行与模型并行），使用现代深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）的高效编程技巧。最后，本书将覆盖模型部署的关键环节，如模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以及使用ONNX或TensorRT等工具进行推理加速，确保模型能够高效地在真实环境中运行。 --- 本书特色： 理论与实践并重： 每部分理论推导后均附带代码示例（不限定特定编程语言，注重算法思想的体现）。 前沿覆盖： 囊括了从CNN、RNN到Transformer的完整技术栈。 深入剖析： 对核心算法（如反向传播、注意力机制）的解释力求细致入微，避免流于表面。 目标读者： 计算机科学、电子工程、应用数学专业的高年级本科生、研究生，以及希望深入理解深度学习技术栈的算法工程师和数据科学家。本书假设读者具备一定的线性代数和微积分基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在准备考研的学生，计量经济学是我的必考科目之一。在选择参考书时，我曾纠结了很久，看了不少书评和推荐。最终我选择了这本《计量经济学(第三版)》。拿到手后，我并没有立刻投入到题海战术中，而是先通读了几章，试图建立起对整个学科的宏观认识。让我惊喜的是，这本书的理论讲解非常扎实，同时又非常注重实证分析的应用。作者在介绍理论时，总是会引用大量的实际案例，这使得原本可能枯燥的理论变得生动有趣，也让我能够更好地理解理论的现实意义。书中的一些图表分析和数据可视化也非常直观，有助于我理解复杂的统计关系。虽然我还没有完全掌握所有的知识点，但可以肯定地说，这本书为我的考研复习打下了坚实的基础，也点燃了我对计量经济学研究的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度确实超出了我的预期。我之前对计量经济学有一些零散的了解，但总是觉得缺乏一个系统性的框架。而斯托克和沃森的这本书，就像为我搭建了一个坚实的桥梁，连接了我之前模糊的概念，并带领我走向更深入的理解。我尤其欣赏书中对于一些经典计量问题的讨论，比如内生性问题，作者不仅给出了理论上的解释，还详细介绍了各种解决策略，并辅以相应的代码和案例。这一点对我这种希望能够动手实践的读者来说，非常有价值。阅读过程中，我时常会停下来思考，作者是如何一步步引导读者建立起对某个概念的理解的。他们的逻辑严谨，讲解清晰，即使是对于一些非常抽象的数学推导，也能被处理得相对容易理解。我感觉这本书不仅仅是教科书，更像是一位经验丰富的老师，在耐心地引导着你一步步攀登知识的高峰。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到这本书，迫不及待地翻开。虽然我目前可能还没有机会将书中的理论完全付诸实践，但仅仅是阅读，就让我对计量经济学这个领域有了更深刻的认识。我一直对数据背后的故事充满好奇，而这本书似乎提供了一个极好的视角来解读这些数据。书中的一些章节，比如关于时间序列分析的部分，虽然我还没有深入研究，但光看目录和一些引言，就感觉它涵盖了非常全面和实用的方法。我特别喜欢作者在介绍一些复杂的统计概念时，总是会用一些通俗易懂的例子来辅助说明，这对于我这种非专业背景的读者来说，简直是救星。而且，书中的排版和插图也做得相当到位，不会让人觉得枯燥乏味。我期待着在未来的学习和工作中，能够逐渐消化书中的内容，并将其转化为解决实际问题的能力。即使是现在，作为一本入门级的参考书，它也已经让我觉得物超所值了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，远不止于提供知识，更在于塑造思维。我一直认为，计量经济学不仅仅是一门学科，更是一种分析问题、解决问题的方法论。而《计量经济学(第三版)》这本书，恰恰在这方面做得非常出色。作者在讲解过程中，不仅仅是告知“是什么”，更重要的是强调“为什么”和“如何做”。他们会引导读者思考，为什么需要使用某种计量方法，这种方法背后的逻辑是什么，以及在实际应用中需要注意哪些问题。我特别喜欢书中对于一些“陷阱”的提醒，例如数据挖掘的过度拟合风险，以及因果推断的挑战。这些细节的处理，充分体现了作者的严谨和经验。即使是我已经掌握的一些基础知识，通过这本书的梳理，也感觉更加清晰和透彻。我期待着在未来的研究和实践中，能够真正运用书中的理念，提升我的分析能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为当代经济学领域的研究者和学习者提供了一份宝贵的资源。我之所以会选择购买这本书，很大程度上是因为其在学界享有盛誉的作者阵容，以及它在计量经济学领域的权威性。在我看来，这本书最大的亮点在于其内容的系统性和前沿性。它不仅仅是简单地罗列各种计量方法，而是将这些方法置于一个更广阔的理论框架下进行阐释，并紧密结合了最新的研究成果和发展趋势。我特别喜欢书中对一些复杂模型的深入剖析，例如面板数据模型和工具变量法等，作者的处理方式既严谨又富有启发性，能够帮助读者深入理解这些方法的原理和适用条件。虽然我暂时还没有机会将书中的所有内容都融会贯通，但可以预见的是，在未来的学术研究中，这本书将成为我案头必备的参考工具。