计量经济学方法与应用（第五版）（经济科学译丛；“十一五”国家重点图书出版规划项目） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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巴蒂·H·巴尔塔基 著，聂巧平，攸频，魏学辉 译

图书标签:

• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 应用经济学
• 数据分析
• 回归分析
• 模型
• 经济科学
• 第五版
• 教材

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300205847

版次：1

商品编码：11670885

包装：平装

丛书名： 经济科学译丛

开本：16开

出版时间：2015-03-01

页数：432

内容简介

　　《计量经济学方法与应用（第五版）（经济科学译丛；“十一五”国家重点图书出版规划项目）》是一部阐述计量经济学基本方法和基本假定的教科书，其在证明各项定理的缜密的方法论与实证研究法中找到了一个很好的平衡点，内容主要包括时间序列分析、有界相关变量、面板数据分析、空间相关性分析和回归诊断等前沿课题，除此之外各章还有帮助理解书中所述内容的理论分析题。《计量经济学方法与应用（第五版）（经济科学译丛；“十一五”国家重点图书出版规划项目）》涵盖了计量经济学的众多领域，通过运用真实数据让读者更好地理解和解释理论方法的实证结果。

作者简介

　　巴蒂·H·巴尔塔基（Badi H.Baltagi），自1979年在宾夕法尼亚大学获得经济学博士学位以来，先后在美国休斯敦大学和得克萨斯A&M; 大学任教。曾出版了《面板数据计量经济分析》和《计量经济学》等学术专著，编辑出版了《理论计量经济精粹》、《面板数据计量经济学新进展》（卷I和卷II）、《非平稳面板数据、面板协整和动态面板》和《面板数据计量经济学：理论贡献和经验应用》等100多部著作以及担任权威经济学和统计学杂志的主编或副主编。

内页插图

目录

第1章 什么是计量经济学？
1.1 引言
1.2 简要历史
1.3 计量经济学批判
1.4 展望
注释
参考文献

第2章 基本统计概念
2.1 引言
2.2 估计方法
2.3 估计量的性质
2.4 假设检验
2.5 置信区间
2.6 描述性统计量
注释
问题
参考文献
附录

第3章 简单线性回归
3.1 引言
3.2 最小二乘估计和古典假设
3.3 最小二乘法的统计特性
3.4 的估计
3.5 极大似然估计
3.6 拟合优度的测量
3.7 预测
3.8 残差分析
3.9 数值例子
3.10 实证案例
问题
参考文献
附录

第4章 多元回归分析
4.1 引言
4.2 最小二乘估计
4.3 多元回归估计的残差解释
4.4 回归方程的过度设定和设定不足
4.5 R2和R2
4.6 线性约束条件检验
4.7 虚拟变量
注释
问题
参考文献
附录

第5章 违背古典假设的模型
5.1 引言
5.2 零期望假设
5.3 随机解释变量
5.4 扰动的正态性
5.5 异方差
5.6 自相关
注释
问题
参考文献

第6章 分布滞后和动态模型
6.1 引言
6.2 无限分布滞后
6.3 带有序列相关的动态模型的估计与检验
6.4 自回归分布滞后
注释
问题
参考文献

第7章 一般线性模型：基础知识
7.1 引言
7.2 最小二乘估计
7.3 分块回归和Frisch-Waugh-Lovell定理
7.4 极大似然估计
7.5 预测
7.6 置信区间和假设检验
7.7 联合置信区间和假设检验
7.8 受约束的极大似然估计和受约束的最小二乘
7.9 似然比，Wald和拉格朗日乘子检验
注释
问题
参考文献
附录
参考文献

第8章 回归模型的诊断与设定检验
8.1 有影响的观测值
8.2 递归残差
8.3 模型的设定检验
8.4 非线性最小二乘法和高斯一牛顿回归
8.5 线性与对数一线性函数形式的检验
注释
问题
参考文献

第9章 广义最小二乘法
9.1 引言
9.2 广义最小二乘
9.3 Q的特殊形式
9.4 极大似然估计
9.5 假设检验
9.6 预测
9.7 未知形式的Q
9.8 W，LR，LM统计量的再讨论
9.9 空间误差相关
注释
问题
参考文献

第10章 似无关回归
10.1 引言
10.2 可行的GLS估计
10.3 检验方差一协方差矩阵是否为对角阵
10.4 不同观测值个数的似无关回归
10.5 实证案例
问题
参考文献

第11章 联立方程模型
11.1 引言
11.2 单方程估计：两阶段最小二乘
11.3 系统估计：三阶段最小二乘
11.4 过度识别约束的检验
11.5 Hausman的设定检验
11.6 实证案例
注释
问题
参考文献
附录：再议识别问题：识别的秩条件

第12章 合并截面时间序列数据
12.1 引言
12.2 误差分量模型
12.3 预测
12.4 实证案例
12.5 混合模型中的检验
12.6 动态面板数据模型
12.7 项目评价与差分差异估计量
问题
参考文献

第13章 受限因变量
13.1 引言
13.2 线性概率模型
13.3 函数形式：logit和probit
13.4 分组数据
13.5 个体数据：probit和logit
13.6 二元响应模型回归
13.7 预测的渐近方差和边际影响
13.8 拟合优度的测量
13.9 实证案例
13.10 多元选择模型
13.11 删失回归模型
13.12 截尾回归模型
13.13 样本选择
注释
问题
参考文献
附录

第14章 时间序列分析
14.1 引言
14.2 平稳性
14.3 Box-Jenkins方法
14.4 向量自回归
14.5 单位根
14.6 趋势平稳与差分平稳
14.7 协整
14.8 自回归条件异方差
注释
问题
参考文献
附录
图形索引
表格索引
术语表
译后记

前言/序言

计量经济学：理论、方法与前沿应用探索 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的计量经济学知识体系。它不仅涵盖了计量经济学作为一门学科的经典理论基石，更着重探讨了当前经济学研究和实践中最为前沿和实用的方法论及其在不同领域中的具体应用。全书结构严谨，逻辑清晰，力求在数学严谨性与实际操作性之间取得完美的平衡，使不同背景的读者都能从中获益。 第一部分：计量经济学基础与模型设定 本部分将奠定坚实的计量经济学基础，是理解后续高级主题的关键。 1. 计量经济学的本质与数据基础： 首先阐述计量经济学的学科定位，即如何使用统计方法检验和量化经济理论。重点讨论经济数据的类型（时间序列、截面、面板数据）及其特性、局限性与预处理方法。强调数据质量在计量分析中的决定性作用。 2. 经典线性回归模型（OLS）的深入剖析： 详细回顾多元线性回归模型的设定、参数估计（Gauss-Markov定理的严格证明）、统计推断（假设检验、置信区间构建）。在此基础上，深入探讨OLS方法的局限性，特别是对违反经典假设情况的应对策略，包括： 异方差性（Heteroskedasticity）： 识别异方差的检验方法（如White检验、Breusch-Pagan检验），以及修正方法，如加权最小二乘法（WLS）和稳健标准误（Robust Standard Errors）的应用场景与解释。 序列相关性（Autocorrelation）： 在时间序列数据中，如何诊断（如Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验），以及使用Newey-West标准误等修正技术。 3. 模型设定误差与函数形式的选择： 探讨函数形式（线性、对数线性、幂函数等）对估计结果的敏感性。详细分析模型设定偏差（Misspecification Bias）的后果，并引入了嵌套模型检验（如Ramsey RESET检验）和非嵌套模型比较方法（如Davidson-MacKinnon检验）。 第二部分：处理内生性与因果推断的核心方法 内生性是计量经济学中最核心、最具挑战性的问题之一，本部分集中于如何通过严谨的方法识别和估计可靠的因果效应。 4. 工具变量法（Instrumental Variables, IV）与2SLS： 深入讲解工具变量法的基本思想——如何利用外生变数来解决由遗漏变量偏误、测量误差或同步性引起的内生性问题。详细讲解两阶段最小二乘法（2SLS）的步骤、估计式及渐近性质。尤其关注工具变量的有效性检验（如弱工具变量检验、过度识别约束检验），并讨论当工具变量选择不当时可能导致的估计偏差。 5. 面板数据模型与固定效应/随机效应： 针对具有时间维度和个体维度的面板数据，系统介绍如何利用其丰富信息控制不可观测的个体异质性。 固定效应模型（FE）： 侧重于消除不随时间变化的个体特定效应，实现“组内”估计。 随机效应模型（RE）： 探讨个体效应与解释变量不相关的假设，并介绍其估计效率优势。 Hausman检验： 用于在FE和RE之间进行决策的统计工具。 6. 准实验设计与因果推断的前沿技术： 转向更贴近现代政策评估和微观经济学的因果识别策略。 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）： 详细阐述Sharp RDD和Fuzzy RDD的识别逻辑，重点讨论带宽选择和非参数估计的实施细节。 双重差分模型（Difference-in-Differences, DiD）： 重点阐述平行趋势（Parallel Trends）假设的检验与论证，以及如何扩展到多期DiD模型。 合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）： 针对只有少数干预单元的情况，构建一个高质量的“合成”对照组，用于评估特定政策或事件的影响。 第三部分：时间序列分析与高级主题 本部分聚焦于处理依赖时间顺序的数据，并引入了更复杂的模型结构来应对动态系统的挑战。 7. 单变量时间序列模型： 介绍时间序列数据的基本概念，如平稳性（Stationarity）的检验（ADF检验、PP检验）。深入讲解自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）模型的构建与识别（ACF/PACF图的应用）。 8. 单位根与协整分析： 识别非平稳序列，并区分虚假回归（Spurious Regression）的风险。重点讲解协整关系的概念——虽然单个序列非平稳，但其线性组合却是平稳的。介绍Engle-Granger两步法和Johansen协整检验，以及误差修正模型（ECM）的构建，使其能够同时捕捉长期均衡关系和短期动态调整。 9. 向量自回归模型（VAR）与脉冲响应分析： 用于分析多个相互影响的时间序列系统。讲解VAR模型的阶数选择、估计以及核心应用——脉冲响应函数（IRF）和方差分解（Forecast Error Variance Decomposition, FEVD），以揭示系统内部的动态冲击传导机制。 10. 非线性与离散选择模型： 扩展到处理非连续或特定分布的数据： 有限因变量模型： 详细分析Logit和Probit模型，关注边际效应的计算与解释，并介绍Tobit模型用于处理删失数据。 计数数据模型： 介绍泊松回归（Poisson Regression）和负二项回归（Negative Binomial Regression），后者在处理过度离散问题时的优势。 第四部分：计量经济学的现代挑战与实践指导 最后一部分关注当前经济学前沿关注的议题，以及保证研究可重复性的实践要求。 11. 异质性处理效应与机器学习的融合： 讨论如何估计条件平均处理效应（CATE），超越了传统模型中仅关注平均处理效应（ATE）的局限。简要介绍机器学习技术（如随机森林、梯度提升）如何被纳入因果推断框架中，以更好地进行变量选择和异质性识别。 12. 贝叶斯计量经济学简介： 简要介绍与传统频率学派计量经济学不同的哲学基础和推断方法，包括先验信息的纳入和MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的应用前景。 13. 计量软件应用与结果报告： 强调实际操作能力，指导读者如何使用主流统计软件（如Stata, R或Python）有效地运行上述模型。同时，详细规范如何按照学术规范撰写研究报告，包括对估计结果的清晰报告、模型稳健性检验的展示，以及结果的可视化呈现。 本书的编写风格注重引导读者形成批判性思维，不仅仅是学习“如何运行一个回归”，而是理解“为什么选择这个模型”以及“该模型结果的可信度如何”，从而能够独立、严谨地处理复杂的经济学实证问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是理论与实践结合的典范！我一直对计量经济学有些畏惧，感觉它离现实经济生活太遥远。但读了这本书，我才发现，原来那些复杂的公式和模型，竟然能如此清晰地解释我们日常生活中遇到的各种经济现象。比如，书中关于回归分析的部分，不仅深入浅出地讲解了最小二乘法等核心概念，还结合了实际案例，比如分析教育年限对工资收入的影响，或是广告投入对销售额的拉动作用。这些案例都非常贴近生活，让我能够直观地理解计量经济学的强大之处。更棒的是，这本书并没有止步于理论，而是花了大量篇幅介绍如何利用各种软件工具进行实际操作，例如Stata和R语言。作者提供了详细的操作步骤和代码示例，即便是我这样的初学者，也能跟着一步步操作，完成数据分析。我特别喜欢书中关于因果推断的章节，这部分内容对于理解政策效果、市场行为等至关重要，它教会我如何避免“相关不等于因果”的陷阱，做出更严谨的判断。读完这部分，我感觉自己对经济新闻的解读能力都提升了不少，不再轻易被一些表面的相关性所误导。总而言之，这是一本能够真正帮助读者掌握计量经济学技能，并将其应用于实际问题的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是“厚重而实用”。它不仅仅是一本理论教材，更像是一本操作手册，能够指导我从零开始，一步步建立起自己的计量经济学分析能力。我尤其赞赏书中对各种检验方法的详细阐述，比如F检验、t检验、 Wald检验等等，它们的应用场景、判别标准以及结果的解读，都写得非常清晰。让我印象深刻的是，书中在讲解某个统计量时，不仅会给出其数学表达式，还会深入解释其经济学含义，以及在实际应用中需要注意的事项。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对计量经济学的各个环节都有了更深入的理解。我特别喜欢书中关于模型选择和模型诊断的部分，这部分内容在实际工作中非常重要，因为我们不可能直接知道哪个模型是最适合的。书中提供了一系列系统性的方法，帮助我从理论和经验的角度来评估模型的优劣，并进行必要的修正。读完这本书，我感觉自己不再是那个对计量经济学感到迷茫的学生，而是能够独立思考，并具备一定分析能力的实践者。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一本好的教科书，不仅要传授知识，更要激发学习的兴趣。这本《计量经济学方法与应用》无疑做到了这一点。从第一章开始，作者就用一种非常引人入胜的方式引入计量经济学的基本概念，让我觉得学习过程充满了挑战与乐趣，而不是枯燥的公式推导。书中有很多生动形象的比喻和类比，让一些抽象的统计概念变得易于理解。我尤其欣赏作者在处理疑难点上的耐心和细致。例如，在讲解异方差和自相关问题时，作者并没有简单地罗列几种处理方法，而是深入分析了这些问题产生的原因、对回归结果的影响，以及各种解决方案的优缺点。书中还提供了大量的图表和数据模拟，帮助我更直观地理解理论的内涵。我最喜欢的部分是关于面板数据和时间序列分析的章节，这部分内容是许多其他教材中容易被忽略或者讲得比较笼统的地方。这本书却将其进行了系统性的梳理，从基本模型到更复杂的模型，再到实际应用，都讲解得非常到位。我尝试着利用书中提供的案例数据，在Stata中复现了其中的一些分析，感觉自己像是在做一个真实的经济研究项目。这种“动手实践”的学习方式，让我对计量经济学的理解更加深刻，也更有信心将这些知识运用到未来的学习和工作中。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个对经济学理论有一定基础，但苦于无法将其转化为实际分析能力的学习者来说，这本书的出现无异于雪中送炭。它最大的亮点在于，将那些看似高深莫测的计量方法，通过清晰的逻辑和生动的案例，变得触手可及。我尤其喜欢书中关于“经济学直觉”的培养。作者在讲解每一个模型或检验方法时，都会反复强调其背后的经济学原理，以及在实际应用中需要考虑的经济学因素。这让我觉得，计量经济学不仅仅是冷冰冰的数字和公式，更是对经济世界深刻洞察的语言。书中对于一些常见的计量陷阱，例如内生性问题、遗漏变量偏误等，也做了非常详尽的介绍和处理方法。这些内容对于我理解和避免研究中的常见错误至关重要。我尝试着运用书中学到的方法，分析了一些自己感兴趣的经济数据，发现能够比以前更深入地挖掘数据背后的信息，得出更有说服力的结论。这本书不仅提升了我的技术能力，更重要的是，它培养了我独立思考和解决经济学问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注经济领域研究的读者，我一直在寻找一本能够系统提升我数据分析能力的读物。这本《计量经济学方法与应用》完全满足了我的需求。这本书在理论的严谨性上做得非常出色，每一项统计概念的引入都建立在扎实的数学基础之上，但同时又避免了过度学院化的枯燥。我欣赏作者在理论讲解中穿插的案例分析，这些案例都来源于真实的经济研究，让我能够清晰地看到计量经济学是如何被用来解决现实世界中的复杂问题的。比如，书中关于政策评估的部分，详细介绍了双重差分法、断点回归等方法，并结合了具体的政策实施案例，让我对如何科学地评估政策效果有了更深刻的认识。此外，这本书在软件应用方面的介绍也堪称一流。作者并没有泛泛而谈，而是针对目前主流的计量经济学软件，提供了详尽的步骤指导和代码示例。我尝试着按照书中的例子，在R中进行了一些回归分析，感觉非常得心应手。这本书让我意识到，计量经济学不仅仅是理论，更是解决实际问题的强大工具，而这本书正是打开这扇门的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

（4）课程安排比较灵活。教师可以根据教学需要合理挑选章节进行讲授，而不会影响教学的连续性。

评分☆☆☆☆☆

好书！好书！内容还是很不错的，出多点好书！专业

评分☆☆☆☆☆

好书经典，论文必备，加油，好好整，好好看下去?

评分☆☆☆☆☆

还行吧还行吧还行吧还行吧还行吧还行吧还行吧还行吧还行吧还行吧还行吧还行吧还行吧还行吧还行吧

评分☆☆☆☆☆

很满意的一次购物体验。

评分☆☆☆☆☆

物流快而且价格不高

评分☆☆☆☆☆

经济金融专业学生必备教材，全面告诉你计量方法在什么时候用哪个模型

评分☆☆☆☆☆

（5）《计量经济学导论：现代观点（第五版）/经济科学译丛；“十一五”国家重点图书出版规划项目》英文原版书配有内容丰富的网络教学资源，包括教学手册、多媒体教学课件、试题库等。

评分☆☆☆☆☆

正版书，手感很不错的哦。赞一个。