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 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杰弗里·M·伍德里奇 著，张成思，李红，张步昙 译

图书标签:

• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 模型
• 数据分析
• 经济科学
• 教材
• 高等教育

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300208152

版次：5

商品编码：11690382

包装：平装

丛书名： 经济科学译丛

开本：16开

出版时间：2015-05-01

用纸：胶版纸

页数：768

内容简介

　　《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》是一本经典的初级计量经济学教材，语言通俗易懂，且辅以恰到好处的案例指导学生学习和运用计量方法。与传统的教材不同，《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》在陈述和解释假定时，作者完全放弃了非随机的或在重复样本中加以固定的回归元假定。这种方法更便于读者对计量经济学的理解和应用，是对传统计量经济学教学和研究的一个突破。
　　《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》的主要特点是：
　　（1）不需要具备高深的数学知识，读者只要掌握大学所学的线性代数和概率统计基础知识即可。
　　（2）强调计量经济学在实际问题中的应用。
　　（3）含有大量例题和练习题。章末习题和计算机习题多着重于经验研究而非复杂的推导。要求学生能根据所学知识仔细地推理。
　　（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。
　　（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。
　　《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》适合各高等院校经济管理类专业本科生作为计量经济学教材，还可供经济管理类教师及科研人员作为参考书使用。

作者简介

　　杰弗里·M·伍德里奇，是密歇根州立大学经济学特聘教授，1991年以来一直在该校任教。1986—1991年，伍德里奇博士曾是麻省理工学院的经济学助教。他予1982年在加州大学伯克利分校获得计算机科学与经济学学士学位，并于1986年在加州大学圣迭戈分校获经济学博士学位。伍德里奇博士曾在国际知名期刊上发表了30多篇学术论文，参与过多部著作中的篇章写作。他还是《横截面与面板数据的计量经济分析》（Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data）一书的作者。他所获的奖项包括：斯隆（Alfred P．Sloan）研究奖，《计量经济理论》（Econometric Theory）的Plura Scripsit奖，《应用计量经济学杂志》（Journal of Applied Econometrics）的斯通（Richard Stone）爵士奖，以及在MIT三次获得研究生教学年度优秀教师奖。他还是计量经济学会（Econometric Society）和《计量经济学杂志》 （Journal of Econometric）的资深会员。

目录

第1章 计量经济学的性质与经济数据
1.1 什么是计量经济学
1.2 经验经济分析的步骤
1.3 经济数据的结构
1.4 计量经济分析中的因果关系和其他条件不变的概念
本章小结
关键术语
习题
计算机练习
第一篇横截面数据的回归分析

第2章 简单回归模型
2.1 简单回归模型的定义
2.2 普通最小二乘法的推导
2.3 OLS的操作技巧
2.4 度量单位和函数形式
2.5 OLS估计量的期望值和方差
2.6 过原点回归及对常数回归
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第3章 多元回归分析：估计
3.1 使用多元回归的动因
3.2 普通最小二乘法的操作和解释
3.3 OLS估计量的期望值
3.4 OLS估计量的方差
3.5 OLS的有效性：高斯马尔科夫定理
3.6 对多元回归分析语言的一些说明
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第4章 多元回归分析：推断
4.1 OLS估计量的抽样分布
4.2 检验对单个总体参数的假设：t检验
4.3 置信区间
4.4 检验关于参数的一个线性组合假设
4.5 对多个线性约束的检验：F检验
4.6 报告回归结果
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第5章 多元回归分析：OLS的渐近性
5.1 一致性
5.2 渐近正态和大样本推断
5.3 OLS的渐近有效性
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第6章 多元回归分析：深入专题
6.1 数据的测度单位对OLS统计量的影响
6.2 对函数形式的进一步讨论
6.3 拟合优度和回归元选择的进一步探讨
6.4 预测和残差分析
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第7章 含有定性信息的多元回归分析：二值（或虚拟）变量
7.1 对定性信息的描述
7.2 只有一个虚拟自变量
7.3 使用多类别虚拟变量
7.4 涉及虚拟变量的交互作用
7.5 二值因变量：线性概率模型
7.6 对政策分析和项目评价的进一步讨论
7.7 离散因变量的回归结果解释
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第8章 异方差性
8.1 异方差性对OLS所造成的影响
8.2 OLS估计后的异方差-稳健推断
8.3 对异方差性的检验
8.4 加权最小二乘估计
8.5 再议线性概率模型
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第9章 模型设定和数据问题的深入探讨
9.1 函数形式误设
9.2 对法观测解释变量使用代理变量
9.3 随机斜率模型
9.4 有测量误差时OLS的性质
9.5 数据缺失、非随机样本和异常观测
9.6 最小绝对离差估计
本章小结
关键术语
习题
计算机练习
第二篇时间序列数据的回归分析

第10章 时间序列数据的基本回归分析
10.1 时间序列数据的性质
10.2 时间序列回归模型的例子
10.3 经典假设下OLS的有限样本性质
10.4 函数形式、虚拟变量和指数
10.5 趋势和季节性
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第11章 OLS用于时间序列数据的其他问题
11.1 平稳和弱相关时间序列
11.2 OLS的渐近性质
11.3 回归分析中使用高度持续性时间序列
11.4 动态完备模型和序列相关
11.5 时间序列模型的同方差假定
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第12章 时间序列回归中的序列相关和异方差性
12.1 含序列相关误差时OLS的性质
12.2 序列相关的检验
12.3 回归元严格外生时序列相关的修正
12.4 差分和序列相关
12.5 在OLS后的序列相关-稳健推断
12.6 时间序列回归中的异方差性
本章小结
关键术语
习题
计算机练习
第三篇高级专题讨论

第13章 跨时横截面的混合：简单面板数据方法
13.1 跨时独立横截面的混合
132利用混合横截面做政策分析
13.3 两时期面板数据分析
13.4 用两期面板数据做政策分析
13.5 多于两期的差分法
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第14章 高级的面板数据方法
14.1 固定效应估计法
14.2 随机效应模型
14.3 相关随机效应方法
14.4 把面板数据方法用于其他的数据结构
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第15章 工具变量估计与两阶段最小二乘法
15.1 动机：简单回归模型中的遗漏变量
15.2 多元回归模型的IV估计
15.3 两阶段最小二乘
15.4 变量误差问题的IV解决方法
15.5 内生性检验与过度识别约束检验
15.6.异方差条件下的2SLS
15.7 2SLS应用于时间序列方程
15.8 2SLS应用于混合横截面和面板数据
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第16章 联立方程模型
16.1 联立方程模型的性质
16.2 OLS中的联立性偏误
16.3 结构方程的识别和估计
16.4 多于两个方程的系统
16.5 利用时间序列的联立方程模型
16.6 利用面板数据的联立方程模型
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第17章 限值因变量模型和样本选择纠正
17.1 二值响应的对数单位和概率单位模型
17.2 用于角点解响应的托宾模型
17.3 泊松回归模型
17.4 删截和断尾回归模型
17.5 样本选择纠正
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第18章 时间序列高级专题
18.1 限分布滞后模型
18.2 单位根检验
18.3 伪回归
18.4 协整和误差修正模型
18.5 预测
本章小结
关键术语
习题
计算机练习

第19章 一个经验项目的实施
19.1 问题的提出
19.2 文献回顾
19.3 数据的收集
19.4 计量经济分析
19.5 实证论文的写作
本章小结
关键术语
样本经验项目
期刊列表
数据资源
附录
附录2A
第2章 附录
最小化残差平方和
附录3A
第3章 附录
3A.1 对方程（3.1 3）中一阶条件的推导
3A.2 对方程（3.2 2）的推导
3A.3 对定理3.1 的证明
3A.4 一般情形中的遗漏变量偏误
3A.5 对定理3.2 的证明
3A.6 对定理3.4 的证明
附录5A
第5章 附录
附录6A
第6章 附录
自助法简介
附录13A
第13章 附录
13A.1 用一阶差分做混合OLS的假定
13A.2 计算未知形式异方差和序列相关的稳健标准误
附录14A
第14章 附录
14A.1 关于固定效应和随机效应的假定
14A.2 固定效应和随机效应的对异方差与序列相关的
稳健标准误
附录15A
第15章 附录
15A.两阶段最小二乘的假定
15A.2 假定2SLS.1 （参数的线性）
15A.3 假定2SLS.2 （随机抽样）
15A.4 假定2SLS.3 （秩条件）
15A.5 假定2SLS.4 （外生工具变量）
15A.6 定理15A.
15A.7 假定2SLS.5 （同方差性）
15A.8 定理15A.
15A.9 定理15A.
15A.1 0假定2SLS.6 （序列相关）
附录17A
第17章 附录
17A.1 含解释变量的极大似然估计
附录17B
第17章 附录
17B.1 限值因变量模型中的渐近标准误
附录A基本数学工具
A.1 求和算子与描述统计量
A.2 线性函数的性质
A.3 比例与百分数
A.4 若干特殊函数及其性质
A.5 微分学
本章小结
关键术语
习题
附录B概率论基础
B.1 随机变量及其概率分布
B.2 联合分布、条件分布与独立性
B.3 概率分布的特征
B.4 联合与条件分布的特征
B.5 正态及其有关分布
本章小结
关键术语
习题
附录C数理统计基础
C.1 总体、参数与随机抽样
C.2 估计量的有限样本性质
C.3 估计量的渐近或大样本性质
C.4 参数估计的一般方法
C.5 区间估计与置信区间
C.6 假设检验
C.7 关于符号的备注
本章小结
关键术语
习题
附录D矩阵代数概述
D.1 基本定义
D.2 矩阵运算
D.3 线性独立与矩阵的秩
D.4 二次型与正定矩阵
D.5 幂等矩阵
D.6 线性形式和二次型的微分
D.7 随机向量的矩和分布
本章小结
关键术语
习题
附录E矩阵形式的线性回归模型
E.1 模型与普通最小二乘估计
E.2 OLS的有限样本性质
E.3 统计推断
E.4 某些渐近分析
本章小结
关键术语
习题
附录F各章思考题答案
附录G统计用表
参考文献
术语表
译后记

前言/序言

计量经济学导论：现代视角下的理论与实践 聚焦前沿，构建坚实基础 本书旨在为读者提供一个全面而深入的计量经济学入门体验，侧重于现代计量经济学在理论构建和实际应用中的最新发展。我们深知，计量经济学不仅仅是一门统计学分支，更是经济学研究不可或缺的工具箱，它连接着抽象的经济理论与错综复杂的现实数据。因此，本书的编写始终围绕一个核心理念：理论的严谨性与应用的有效性并重。 本书的结构设计经过精心考量，旨在引导初学者循序渐进地掌握核心概念，并逐步过渡到更复杂的模型和技术。 第一部分：回归分析的基础——线性模型的构建与检验 本部分是整个计量经济学大厦的基石。我们从最基础的简单线性回归模型（SLRM）入手，详细阐述其假设、参数估计（最小二乘法OLS）的推导过程及其统计学意义。我们将花费大量篇幅解释为什么这些假设如此关键，以及一旦假设被违反时，我们将面临何种后果。 随后，我们将扩展到多元线性回归模型（MLRM）。在实际问题中，很少有现象仅由一个因素决定，因此掌握多变量的控制和分离效应至关重要。我们不仅会介绍如何解释多个回归系数，更会深入探讨多重共线性、异方差性和自相关性这些经典问题。对于每一个问题，本书都提供了清晰的诊断方法（如检验统计量）和修正策略（如加权最小二乘法WLS、稳健标准误等）。对模型的设定误差（Specification Errors）的讨论也占据重要篇幅，包括变量遗漏、函数形式选择不当等，强调了经济学理论在模型设定中的指导作用。 第二部分：超越OLS的挑战——非标准假设下的估计 当标准的OLS假设无法满足时，计量经济学的挑战便真正开始。本部分专注于处理那些对标准线性模型构成威胁的常见情况。 工具变量法（IV）与工具变量回归（IVR）：我们将详尽阐述内生性问题的来源（如遗漏变量偏误、测量误差、同步性问题），并系统地介绍如何利用工具变量法解决这一难题。无论是两阶段最小二乘法（2SLS）还是更广义矩估计法（GMM）的基本思想，都将被清晰地阐述，并辅以实际案例说明何时何地需要使用这些工具。 面板数据计量经济学：面板数据（结合了时间和个体的截面数据）的引入极大地丰富了我们控制异质性的能力。本书将详细区分固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的适用场景及其背后的经济学逻辑，并利用豪斯曼检验等工具指导读者做出选择。此外，动态面板模型（如差分GMM和系统GMM）在处理微观经济学中常见的内生性问题时展现出巨大威力，本书对此类前沿方法的应用逻辑进行了深入剖析。 时间序列分析：对于处理金融、宏观经济数据等序列依赖性强的数据，时间序列方法不可或缺。我们从平稳性（Stationarity）的概念出发，介绍如何检验和处理非平稳序列（如单位根检验）。随后，本书系统介绍了自回归（AR）、移动平均（MA）以及ARIMA模型的构建过程。对于捕捉短期冲击和长期趋势，向量自回归模型（VAR）及其脉冲响应分析（Impulse Response Functions, IRF）和方差分解（Forecast Error Variance Decomposition, FEVD）将被作为核心内容进行讲解，为理解宏观经济政策效应提供了强大的分析框架。 第三部分：现代计量经济学的前沿与应用 本部分将读者带入现代计量经济学研究的最活跃领域，重点关注因果推断和非线性模型的处理。 因果推断与准实验方法：在经济学研究中，我们最终追求的是“如果……将会怎样”的因果关系，而非简单的相关性。本书将投入大量篇幅介绍如何利用准实验设计来模拟随机对照试验（RCT）。这包括对双重差分法（DID）的深入剖析，阐明其平行趋势假设的检验；以及对断点回归设计（RDD）的精细讲解，展示如何在存在明确分配规则的条件下识别局部因果效应。这些方法代表了当前政策评估和微观实证研究的主流范式。 离散选择模型与非线性估计：现实世界中许多被解释变量并非连续变量，而是定性或计数的。本书详细介绍了处理这类数据的模型，如Logit和Probit模型（用于二元选择），以及多项Logit模型和Tobit模型。我们不仅解释了这些模型的估计原理（如极大似然估计MLE），还重点讲解了如何恰当地解释模型输出（如边际效应的计算），这常常是初学者容易混淆的地方。 第四部分：模型的稳健性与检验 本部分着眼于研究过程的规范性。如何确保我们的估计结果是可靠的？我们将讨论模型设定检验（如拉姆齐重设定检验RESET）、参数的非线性约束检验，以及异质性处理（如分样本回归）。此外，对异方差性和序列相关的稳健估计的讨论将贯穿始终，确保读者掌握在不完全满足理想假设下得出有效推断的方法。 贯穿全书的特色 本书的每一章都强调数据驱动的教学方法。我们精选了来自宏观、微观、金融等多个领域的真实数据集案例，并明确指出在实际操作中应使用的计量软件（如Stata, R, Python）中的关键命令和函数。所有理论推导都力求清晰易懂，避免不必要的数学繁冗，但同时保持必要的严谨性。 通过本书的学习，读者将不仅掌握经典计量工具，更能理解现代计量经济学如何在处理复杂、高维、非线性的现实数据时，保持其作为经济学“实证心脏”的核心地位。本书的目标是培养出能够独立思考、批判性评估现有文献，并能设计和实施稳健的计量实证研究的经济学人才。

评分☆☆☆☆☆

这本《计量经济学导论：现代观点（第五版）》着实让我眼前一亮。作为一名对经济学研究怀有浓厚兴趣的爱好者，我一直希望能够深入理解计量经济学是如何将经济学理论与实际数据相结合，从而形成有说服力的结论的。这本书恰恰满足了我的这个需求。它不是一本简单堆砌公式的教科书，而更像是一位经验丰富的学者在与你娓娓道来，分享他对计量经济学的理解和应用心得。我特别喜欢书中对“面板数据模型”和“时间序列模型”的讲解。这些内容在很多入门书籍中往往被一带而过，但在这本书里，作者用了相当多的篇幅去阐释它们的原理、应用场景以及在实际分析中可能遇到的挑战。对我来说，最宝贵的莫过于书中关于“模型设定”和“异方差、自相关”等问题的讨论。作者没有回避这些难点，而是深入剖析了这些问题产生的原因，并提供了多种解决方法，而且在解释每一种方法时，都清晰地阐述了其优缺点和适用范围。这种严谨又不失灵活的讲解方式，让我受益匪浅。总而言之，这本书为我打开了计量经济学研究的一扇新大门，让我看到了它在严谨的学术研究之外，更具实践指导意义的价值。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我拿到这本《计量经济学导论：现代观点（第五版）》的时候，并没有抱太大的期望，毕竟“导论”两个字有时候就意味着浅尝辄止，而“现代观点”又让我担心会不会过于理论化。但当我真正翻开书页，我的看法就彻底改变了。这本书的精妙之处在于，它能在保持理论严谨性的同时，又深入浅出地揭示计量经济学的核心思想。它不像某些教材那样，上来就堆砌公式，而是先从直观的经济学问题出发，然后逐步引入相应的计量方法。我印象最深的是关于“因果推断”的那部分章节，作者用了很多生动的例子来解释混淆变量、选择偏差等概念，让我茅塞顿开，原来我们生活中很多看似简单的因果关系，在严谨的科学分析面前，需要如此细致和巧妙的工具来验证。而且，这本书的例子都选得非常贴近我们当前的经济和社会现象，比如关于“社交媒体使用对青少年心理健康的影响”、“最低工资标准对就业率的影响”等等，这些案例的分析过程，都让我感觉在学习一门“解决实际问题”的学问，而不是仅仅背诵公式。另外，书中对于计量软件的应用也有很好的介绍，虽然我还没有完全掌握，但光是看它的讲解，就觉得掌握了这些工具，我们真的可以开始着手分析很多有意思的经济数据了。

评分☆☆☆☆☆

我是一位非经济学专业的学生，但因为研究课题的需要，我不得不硬着头皮去接触计量经济学。坦白说，在我翻开《计量经济学导论：现代观点（第五版）》之前，我内心是充满抵触的，预想中大概率是一本充斥着我看不懂的数学符号和晦涩术语的书。然而，这本书完全颠覆了我的认知。它以一种非常人性化的方式，将抽象的计量概念具象化。我尤其欣赏作者在处理“回归分析”这个核心概念时的耐心和细致。他并没有直接给出复杂的回归方程，而是先从“拟合一条直线”这样简单的几何概念入手，然后逐步引申出最小二乘法的原理，并详细解释了为什么需要最小二乘法。更重要的是，他反复强调了回归系数的经济学含义，以及如何解读R方、t检验、F检验等统计指标的实际意义。这本书的例子非常接地气，比如分析“广告支出与销售额的关系”、“学生学习时间与考试成绩的关系”，这些都是我能够理解并产生共鸣的例子。通过这些例子，我不仅学会了计量方法本身，更重要的是理解了计量经济学是如何为经济学理论提供实证支持的。尽管我才刚刚开始阅读，但这本书已经让我觉得，计量经济学并非高不可攀，而是可以被理解和掌握的。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我近来最惊喜的发现！原本我对计量经济学这个领域一直抱着一种“听起来很高深但感觉离我很远”的态度，总觉得它充斥着各种复杂的数学公式和抽象理论，学习起来必定枯燥乏味。然而，《计量经济学导论：现代观点（第五版）》彻底打破了我的刻板印象。从拿到书的那一刻起，我就被它清晰的编排和引人入胜的语言所吸引。作者并没有一开始就抛出让人望而生畏的公式，而是循序渐进地引导读者进入计量经济学的世界。每一章的开头都设置了引人入胜的经济学案例，让我能够直观地理解计量经济学在解决现实经济问题中的重要性。例如，书中关于“教育水平与收入之间的关系”的探讨，就通过生动的数据分析，让我看到了计量方法如何量化和解释这种看似理所当然的联系。而且，它不像我之前看过的某些教材那样，只关注理论推导，而是非常注重模型的实际应用和结果的解读。我特别喜欢它在解释每一个统计检验时，都会回归到经济学意义上，让我明白这个检验到底在说明什么，它的局限性又在哪里。这种“从实践到理论，再回到实践”的讲解方式，让我感觉学习到的知识真正能够落地，而不是空中楼阁。即使是我这样一个计量经济学初学者，也能在阅读中逐渐建立起信心，并且对未来的学习充满期待。

评分☆☆☆☆☆

我本身不是经济学专业出身，当初选择这本书完全是看中了它“现代观点”这四个字，希望能够接触到一些前沿的计量研究方法。拿到书之后，我的惊喜程度远超预期。《计量经济学导论：现代观点（第五版）》给我最深刻的印象是它的“严谨与通俗”并存。作者在讲解每一个模型时，都会先清晰地界定其理论基础，然后通过简洁的数学推导来展示模型的构建过程，但更重要的是，他花了大量的篇幅去解释这些数学推导背后的经济学逻辑，以及这些模型在解释现实经济现象时所能发挥的作用。我尤其欣赏书中关于“工具变量法”、“倾向得分匹配法”等内生性处理方法的介绍。这些方法在很多文献中都频繁出现，但其精髓往往难以把握。在这本书里，作者用非常清晰的比喻和案例，将这些复杂的工具阐释得浅显易懂，让我能够真正理解它们是如何解决“因果识别”这个核心问题的。而且，书中对模型假设的讨论也非常深入，让我意识到，任何计量模型都不是万能的，理解其假设条件并知道如何检验这些假设，对于得出可靠的研究结论至关重要。这本书不仅仅是教我“如何做”计量分析，更重要的是教我“为什么这么做”以及“如何理解结果”。

评分☆☆☆☆☆

内容不错，是正版，值得入手看看！

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好书，值得推荐，物流也快

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不错不错不错不错不错不错不错

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终于买到Elhorst的书了，点赞

评分☆☆☆☆☆

非常不错，非常好??

评分☆☆☆☆☆

质量很好，印刷清晰，物流及时。