包郵 計量經濟學(第三版) 3版 詹姆斯?H.斯托剋 馬剋?W.沃森 當代經濟學係列 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 沃森 著，孫燕 譯

圖書標籤:

• 計量經濟學
• 經濟學
• 統計學
• 金融學
• 高等教育
• 教材
• 斯托剋
• 沃森
• 第三版
• 當代經濟學係列

店鋪： 布剋專營店

齣版社： 上海世紀齣版集團

ISBN：9787543220591

版次：1

商品編碼：11100794725

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2012-04-01

頁數：612

字數：811000

商品參數

			書    名	計量經濟學 第三版
			定    價	68.00元
			作    者	詹姆斯?H.斯托剋 馬剋?W.沃森
			重    量	950g
			開    本	16開
			裝    幀	平裝
			頁    數	612頁
			齣版時間	2012年4月1日
			齣 版 社	格緻齣版社 上海三聯書店 上海人民齣版社
			條 形 碼	9787543220591

內容簡介

《計量經濟學(第3版)》是大型的、高層次的、綜閤性的經濟學術理論叢書。它包括三個子係列：（1）當代經濟學文庫（2）當代經濟學譯庫；（3）當代經濟學教學參考書係。該叢書在學科領域方麵，不僅著眼於各傳統經濟學科新成果，更注重經濟學前沿學科、邊緣學科和綜閤學科的新成就；在選題的采擇上，廣泛聯係海內外學者，努力開掘學術功力深厚、思想新穎獨到、作品水平拔尖的“高、新、尖”著作。“文庫”力求達到中國經濟學界當前的*高水平；“譯庫”翻譯當代經濟學的名人名著；“教學參考書係”則主要齣版國外著名高等院校的通用教材。  《計量經濟學(第3版)》共有五篇。第一篇介紹瞭計量經濟學並強調瞭對定量問題給予定量迴答的重要性和概率論和統計學的知識。第二篇涵蓋瞭迴歸分析的核心內容。第三篇推廣瞭迴歸方法。第四篇討論瞭時間序列數據的迴歸。第五篇係統地介紹瞭計量經濟學的理論。

目    錄

前言  第一篇 導論與復習  1經濟問題和數據  1．1我們研究的經濟問題  1．2因果效應和理想化試驗  1．3數據：來源和類型  本章小結  重要術語  內容復習  2 概率論復習  2．1隨機變量和概率分布  2．2期望值、均值和方差  2．3二維隨機變量  2．4正態分布、卡方分布、學生t分布和F分布  2．5隨機抽樣和樣本均值的分布  2．6抽樣分布的大樣本近似  本章小結  重要術語  內容復習  習題  附錄2．1重要概念2．3中結論的推導  3 統計學復習  3．1總體均值的估計  3．2有關總體均值的假設檢驗  3．3總體均值的置信區間  3．4不同總體的均值比較  3．5基於試驗數據的因果效應的均值之差估計  3．6樣本容量較小時使用t統計量  3．7散點圖、樣本協方差和樣本相關係數  本章小結  重要術語  內容復習  習題  實證練習  附錄3．1美國當前人口調查  附錄3．2 Y是μY的*小二乘估計量的兩種證明方法  附錄3．3樣本方差一緻性的證明  第二篇 迴歸分析基礎  4 一元綫性迴歸  4．1 綫性迴歸模型  4．2 綫性迴歸模型的係數估計  4．3 擬閤優度  4．4 *小二乘假設  4．5 OLS估計量的抽樣分布  4．6 結論  本章小結  重要術語  內容復習  習題  實證練習  附錄4．1 加利福尼亞測試成績數據集  附錄4．2 OLS估計量的推導  附錄4．3 OLS估計量的抽樣分布  5 一元綫性迴歸：假設檢驗和置信區間  5．1 關於某個迴歸係數的假設檢驗  5．2 迴歸係數的置信區間  5．3 X為二值變量時的迴歸  5．4 異方差和同方差  5．5 普通**小二乘的理論基礎  5．6 樣本容量較小時t統計量在迴歸中的運用  5．7 結論  本章小結  重要術語  內容復習  習題  實證練習  附錄5．1 OLS的標準誤公式  附錄5．2 Gauss—Markov條件和Gauss—Markov定理的證明  6 多元綫性迴歸  6．1 遺漏變量偏差  6．2 多元迴歸模型  6．3 多元迴歸的OLS估計量  6．4 多元迴歸的擬閤優度  6．5 多元迴歸*小二乘假設  6．6 多元迴歸中OLS估計量的分布  6．7 多重共綫性  6．8 結論  本章小結  重要術語  內容復習  習題  實證練習  附錄6．1 （6．1）式的推導  附錄6．2 含兩個迴歸變量且誤差同方差時OLS估計量的分布  附錄6．3 Frisch—Waugh定理  7 多元迴歸中的假設檢驗和置信區間  7．1 單個係數的假設檢驗和置信區間  7．2 聯閤假設的檢驗  7．3 涉及多個係數的單個約束檢驗  7．4 多個係數的置信集  7．5 多元迴歸的模型設定  7．6 測試成績數據集分析  7．7 結論  本章小結  重要術語  內容復習  習題  實證練習  附錄7．1 聯閤假設的Bonferroni檢驗  附錄7．2 條件均值獨立  8 非綫性迴歸函數  8．1 非綫性迴歸函數的一般建模方法  8．2 一元非綫性函數  8．3 自變量的交互作用  8．4 學生／教師比對測試成績的非綫性效應  8．5 結論  本章小結  重要術語  內容復習  習題  實證練習  附錄8．1 參數非綫性的迴歸函數  附錄8．2 非綫性迴歸函數的斜率和彈性  9 基於多元迴歸的評估研究  9．1 內部和外部有效性  9．2 多元迴歸分析的內部有效性威脅  9．3 利用迴歸進行預測時的內部和外部有效性  9．4 實例：測試成績和班級規模  9．5 結論  本章小結  重要術語  內容復習  習題  實證練習  附錄9．1 馬薩諸塞州的小學測試數據  第三篇 迴歸分析的深入專題  ……  第四篇 經濟時間序列數據的迴歸分析  第五篇 迴歸分析的計量經濟學理論

內容介紹

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作者介紹

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暫時沒有目錄，請見諒！

深度學習與神經網絡：從理論基石到前沿應用 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且前沿的深度學習與神經網絡知識體係。 本書內容涵蓋瞭從基礎的機器學習原理到復雜的深度學習模型架構，再到最新的研究進展與實際應用案例。我們力求在保證理論嚴謹性的同時，兼顧實踐操作的指導性，使讀者能夠真正掌握這項變革性技術的核心精髓。 第一部分：機器學習基礎與神經網絡復興 第1章：機器學習導論與核心概念 本章首先界定瞭機器學習的範疇，並闡述瞭監督學習、無監督學習、強化學習等主要範式。我們將重點解析模型評估的關鍵指標，如偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）、過擬閤與欠擬閤的識彆與處理。此外，還將介紹數據預處理的重要性，包括特徵工程、標準化與歸一化，為後續模型的構建奠定堅實的數據基礎。 第2章：綫性模型的迴顧與局限 雖然深度學習是核心，但理解經典綫性模型是理解現代非綫性模型的基石。本章迴顧瞭綫性迴歸與邏輯迴歸的數學原理，並探討瞭它們在處理高維、復雜非綫性數據時的固有局限性，這直接引齣瞭引入非綫性變換和深層結構的需求。 第3章：人工神經網絡的誕生與結構 本章詳細介紹瞭人工神經元（Perceptron）的基本工作原理，包括激活函數（Sigmoid, Tanh, ReLU）的選擇及其對模型非綫性的貢獻。隨後，本書構建瞭前饋神經網絡（Feedforward Neural Network, FNN）的完整結構，解釋瞭層與層之間的信息傳遞機製，為後續深入探討更復雜的網絡結構做好鋪墊。 第4章：訓練的藝術：反嚮傳播算法與優化器 反嚮傳播（Backpropagation）是深度學習的“引擎”。本章將從微積分的角度，細緻推導損失函數相對於網絡權重的梯度計算過程。在此基礎上，我們將深入探討梯度下降的各種變體，包括隨機梯度下降（SGD）、動量（Momentum）、自適應學習率方法如AdaGrad, RMSProp, 以及業界主流的Adam優化器。對學習率調度策略的討論，將幫助讀者理解如何平穩有效地收斂至最優解。 第二部分：核心深度學習模型架構 第5章：捲積神經網絡（CNN）的革命 捲積神經網絡是計算機視覺領域的絕對核心。本章將深入剖析捲積操作的數學本質，闡釋捲積核（Filter）如何實現局部特徵提取和參數共享。我們將詳細介紹池化層（Pooling）的作用，以及構建經典CNN架構（如LeNet, AlexNet, VGG）的關鍵設計原則。此外，還將引入空洞捲積（Dilated Convolution）和分組捲積（Grouped Convolution）等現代技術，以應對不同尺度的特徵提取需求。 第6章：循環神經網絡（RNN）與序列建模 針對時間序列、文本等序列數據，本章聚焦於循環神經網絡。我們將闡述標準RNN在處理長距離依賴時的梯度消失/爆炸問題。為解決此問題，本書將重點講解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構，包括輸入門、遺忘門和輸齣門的工作機製，以及它們如何有效控製信息流。 第7章：更深層次的結構：殘差網絡與注意力機製 隨著網絡深度的增加，訓練難度陡增。本章詳細介紹瞭殘差連接（Residual Connections）的思想，解釋瞭它如何通過跳躍連接（Skip Connections）緩解梯度消失，使得訓練數百層的網絡成為可能（如ResNet）。緊接著，我們將引入至關重要的“注意力機製”（Attention Mechanism），闡釋它如何允許網絡動態地關注輸入序列中最相關的信息片段，這是Transformer架構的先驅。 第8章：生成模型概覽：自編碼器與生成對抗網絡（GAN） 本章探討如何讓網絡“創造”新的數據。首先介紹基礎的自動編碼器（AE）及其變體（如去噪自編碼器、變分自編碼器VAE），它們在降維和特徵錶示學習中的應用。隨後，本書將深入講解生成對抗網絡（GANs）的對立博弈框架，包括判彆器與生成器的訓練過程，並探討DCGAN、WGAN等改進版本在圖像生成任務中的突破。 第三部分：高級主題與實踐部署 第9章：Transformer架構的全麵解析 Transformer模型徹底改變瞭自然語言處理（NLP）領域。本章將完全基於注意力機製構建，詳細拆解其編碼器和解碼器的結構。重點分析多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行計算優勢，以及位置編碼（Positional Encoding）如何為無序的序列數據注入順序信息。 第10章：遷移學習與預訓練模型 在數據稀缺的場景下，遷移學習是高效利用現有知識的關鍵。本章探討如何利用在大型數據集上預訓練的模型（如BERT、GPT係列在NLP中，或ImageNet預訓練模型在CV中）進行微調（Fine-tuning）。本書將提供一套實用的流程指南，教導讀者如何有效地調整學習率、凍結/解凍層，以適應特定的下遊任務。 第11章：模型的可解釋性與魯棒性 隨著深度學習模型被應用於高風險決策領域，理解“為什麼”模型做齣某個預測變得至關重要。本章介紹LIME、SHAP等局部可解釋性方法，並探討全局解釋技術。同時，還將討論對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的原理，以及防禦這些攻擊、增強模型魯棒性的策略。 第12章：大規模模型訓練與部署實踐 本章轉嚮工程實踐層麵。內容包括分布式訓練策略（如數據並行與模型並行），使用現代深度學習框架（如TensorFlow/PyTorch）的高效編程技巧。最後，本書將覆蓋模型部署的關鍵環節，如模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以及使用ONNX或TensorRT等工具進行推理加速，確保模型能夠高效地在真實環境中運行。 --- 本書特色： 理論與實踐並重： 每部分理論推導後均附帶代碼示例（不限定特定編程語言，注重算法思想的體現）。 前沿覆蓋： 囊括瞭從CNN、RNN到Transformer的完整技術棧。 深入剖析： 對核心算法（如反嚮傳播、注意力機製）的解釋力求細緻入微，避免流於錶麵。 目標讀者： 計算機科學、電子工程、應用數學專業的高年級本科生、研究生，以及希望深入理解深度學習技術棧的算法工程師和數據科學傢。本書假設讀者具備一定的綫性代數和微積分基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在準備考研的學生，計量經濟學是我的必考科目之一。在選擇參考書時，我曾糾結瞭很久，看瞭不少書評和推薦。最終我選擇瞭這本《計量經濟學(第三版)》。拿到手後，我並沒有立刻投入到題海戰術中，而是先通讀瞭幾章，試圖建立起對整個學科的宏觀認識。讓我驚喜的是，這本書的理論講解非常紮實，同時又非常注重實證分析的應用。作者在介紹理論時，總是會引用大量的實際案例，這使得原本可能枯燥的理論變得生動有趣，也讓我能夠更好地理解理論的現實意義。書中的一些圖錶分析和數據可視化也非常直觀，有助於我理解復雜的統計關係。雖然我還沒有完全掌握所有的知識點，但可以肯定地說，這本書為我的考研復習打下瞭堅實的基礎，也點燃瞭我對計量經濟學研究的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度確實超齣瞭我的預期。我之前對計量經濟學有一些零散的瞭解，但總是覺得缺乏一個係統性的框架。而斯托剋和沃森的這本書，就像為我搭建瞭一個堅實的橋梁，連接瞭我之前模糊的概念，並帶領我走嚮更深入的理解。我尤其欣賞書中對於一些經典計量問題的討論，比如內生性問題，作者不僅給齣瞭理論上的解釋，還詳細介紹瞭各種解決策略，並輔以相應的代碼和案例。這一點對我這種希望能夠動手實踐的讀者來說，非常有價值。閱讀過程中，我時常會停下來思考，作者是如何一步步引導讀者建立起對某個概念的理解的。他們的邏輯嚴謹，講解清晰，即使是對於一些非常抽象的數學推導，也能被處理得相對容易理解。我感覺這本書不僅僅是教科書，更像是一位經驗豐富的老師，在耐心地引導著你一步步攀登知識的高峰。

評分☆☆☆☆☆

終於拿到這本書，迫不及待地翻開。雖然我目前可能還沒有機會將書中的理論完全付諸實踐，但僅僅是閱讀，就讓我對計量經濟學這個領域有瞭更深刻的認識。我一直對數據背後的故事充滿好奇，而這本書似乎提供瞭一個極好的視角來解讀這些數據。書中的一些章節，比如關於時間序列分析的部分，雖然我還沒有深入研究，但光看目錄和一些引言，就感覺它涵蓋瞭非常全麵和實用的方法。我特彆喜歡作者在介紹一些復雜的統計概念時，總是會用一些通俗易懂的例子來輔助說明，這對於我這種非專業背景的讀者來說，簡直是救星。而且，書中的排版和插圖也做得相當到位，不會讓人覺得枯燥乏味。我期待著在未來的學習和工作中，能夠逐漸消化書中的內容，並將其轉化為解決實際問題的能力。即使是現在，作為一本入門級的參考書，它也已經讓我覺得物超所值瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑為當代經濟學領域的研究者和學習者提供瞭一份寶貴的資源。我之所以會選擇購買這本書，很大程度上是因為其在學界享有盛譽的作者陣容，以及它在計量經濟學領域的權威性。在我看來，這本書最大的亮點在於其內容的係統性和前沿性。它不僅僅是簡單地羅列各種計量方法，而是將這些方法置於一個更廣闊的理論框架下進行闡釋，並緊密結閤瞭最新的研究成果和發展趨勢。我特彆喜歡書中對一些復雜模型的深入剖析，例如麵闆數據模型和工具變量法等，作者的處理方式既嚴謹又富有啓發性，能夠幫助讀者深入理解這些方法的原理和適用條件。雖然我暫時還沒有機會將書中的所有內容都融會貫通，但可以預見的是，在未來的學術研究中，這本書將成為我案頭必備的參考工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，遠不止於提供知識，更在於塑造思維。我一直認為，計量經濟學不僅僅是一門學科，更是一種分析問題、解決問題的方法論。而《計量經濟學(第三版)》這本書，恰恰在這方麵做得非常齣色。作者在講解過程中，不僅僅是告知“是什麼”，更重要的是強調“為什麼”和“如何做”。他們會引導讀者思考，為什麼需要使用某種計量方法，這種方法背後的邏輯是什麼，以及在實際應用中需要注意哪些問題。我特彆喜歡書中對於一些“陷阱”的提醒，例如數據挖掘的過度擬閤風險，以及因果推斷的挑戰。這些細節的處理，充分體現瞭作者的嚴謹和經驗。即使是我已經掌握的一些基礎知識，通過這本書的梳理，也感覺更加清晰和透徹。我期待著在未來的研究和實踐中，能夠真正運用書中的理念，提升我的分析能力。