计量经济学模型及R语言应用/暨南大学经济管理实验中心实验教材 [Econometric Models And The Application of R Language] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王斌会 著

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• 计量经济学
• R语言
• 实验教材
• 暨南大学
• 经济管理
• 数据分析
• 回归分析
• 时间序列
• 模型构建
• 统计建模

出版社： 暨南大学出版社

ISBN：9787566813824

版次：1

商品编码：11703961

包装：平装

丛书名： 暨南大学经济管理实验中心实验教材

外文名称：Econometric Models And The Application of R Language

开本：16开

出版时间：2015-05-01

用纸：胶版纸

页数：

内容简介

　　《计量经济学模型及R语言应用/暨南大学经济管理实验中心实验教材》则均衡地介绍了计量经济学的理论与应用，使之能满足更多专业方向的学生和研究者的需求。在理论方面，全书主要采用经济管理领域的实际计量经济学数据来阐述方法论。《计量经济学模型及R语言应用/暨南大学经济管理实验中心实验教材》在给出一般性理论描述的同时，注重通过各种简单实例演绎具体的推导过程，清晰地阐释有关理论，方便读者对理论的理解。在应用方面，《计量经济学模型及R语言应用/暨南大学经济管理实验中心实验教材》提供了基于模拟数据和真实数据的丰富例证，通过基于模拟数据的例子使读者深刻认识到时间序列的基本性质，并通过基于真实数据的例子使读者体会计量经济学模型的实际应用效果。
　　《计量经济学模型及R语言应用/暨南大学经济管理实验中心实验教材》可作为一个学期的课程教材，供经济、管理、统计、工程及定量社会科学等专业的学生使用，读者需要具备从基本应用统计到多元线性回归等多方面的基础知识。只要读者具备基本的高等数学知识，即可阅读《计量经济学模型及R语言应用/暨南大学经济管理实验中心实验教材》。而要深入理解《计量经济学模型及R语言应用/暨南大学经济管理实验中心实验教材》的理论，则需具备一定的数学与统计学知识。

目录

总序
前言
1 引论
1.1 计量经济学概述
1.1.1 计量经济学简介
1.1.2 计量经济学的发展
1.1.3 计量经济学方法
1.2 计量经济学内容与建模技术
1.2.1 计量经济学的内容体系
1.2.2 计量经济学的建模技术
1.2.3 计量经济学的建模步骤
1.3 计量经济学数据的处理
1.3.1 计量经济学数据的类型
1.3.2 计量经济学数据的收集
1.3.3 计量经济学软件的使用
1.4 R语言在计量经济学中的应用
1.4.1 R语言的编程环境
1.4.2 R语言的快速应用
练习题

2 △经典回归分析模型
△2.1 线性回归分析模型
2.1.1 单变量线性回归分析简介
2.1.2 多变量线性回归模型建立
2.1.3 多变量线性回归模型检验
2.1.4 建立有用的回归分析模型
2.2 线性相关分析模型
△2.2.1 简单线性相关
2.2.2 偏相关分析模型
2.2.3 复相关分析模型
2.3 含虚拟变量回归模型
2.3.1 虚拟变量及其作用
2.3.2 虚拟变量的设置方式
2.3.3 虚拟变量的特殊应用
2.4 非线性回归分析模型
2.4.1 单变量非线性回归分析模型
2.4.2 多变量非线性回归分析模型
2.4.3 生产函数、弹性分析及贡献率
练习题

3 非典型回归分析模型
3.1 回归分析模型的诊断
3.1.1 回归诊断的概念
3.1.2 残差的正态性检验
3.1.3 模型的影响分析
3.1.4 变量的共线性诊断
3.2 误差的异方差检验与建模
3.2.1 异方差的概念及其来源
3.2.2 异方差的影响及其检验
3.2.3 异方差模型的处理方法
3.3 误差的相关性及其检验
3.3.1 误差的相关性概念
3.3.2 误差自相关性检验
3.3.3 误差的相关性处理方法
3.3.4 滞后算子函数及其应用-
练习题

4 经典时间序列模型
4.1 时间序列的基本概念
4.1.1 时间序列的含义
4.1.2 时间序列的相关性
4.1.3 序歹0自相关性判断
4.2 时间序列自回归AR模型-
4.2.1 AR模型的平稳性条件
4.2.2 AR模型的自相关函数
4.2.3 AR模型的估计与识别
4.3 时间序列移动平均MA模型
4.3.1 MA模型的基本形式
4.3.2 MA模型的阶数确定
4.3.3 MA模型的参数估计
4.4 自回归移动平均ARMA模型
4.4.1 ARMA模型的概念
4.4.2 ARMA模型的相关分析
4.4.3 ARMA模型的统计推断
4.5 分布滞后与自回归模型
4.5.1 滞后效应与滞后变量模型
4.5.2 分布滞后模型的参数估计
4.5.3 自回归模型及其估计
练习题

5 扩展时间序列模型
5.1 非平稳时间序列模型
5.1.1 时间序列的非平稳性
5.1.2 时间序列的差分技术
5.1.3 时间序列的非平稳性检验
5.1.4 非平稳时间序列模型的建立
5.2 协整与误差修正模型
5.2.1 协整的定义和检验
5.2.2 误差修正模型（EcM）原理
5.2.3 格兰杰因果关系检验
5.2.4 协整和ECM的实证分析
*5.3 异方差时间序列模型
5.3.1 ARcH模型
5.3.2 GARCH模型
5.3.3 实证分析
5.4 时间序列模型的诊断与评价
5.4.1 时间序列模型的诊断
5.4.2 时间序列模型的优劣评价
5.4.3 基于预测的评价方法
练习题
附录A R语言软件
附录B R语言函数
参考文献

前言/序言

经济学理论的实践基石：量化分析与数据驱动的决策智慧 在现代经济学研究与实践的广阔天地中，严谨的理论框架与精确的量化分析是不可或缺的两翼。经济学不再仅仅是概念的梳理与逻辑的推演，更是对现实世界经济现象进行深入洞察、规律探寻以及未来预测的科学。本书正是聚焦于这一核心需求，旨在为读者构建一个坚实的计量经济学模型理论基础，并赋予其强大的R语言实践能力，从而驾驭海量经济数据，解锁隐藏的经济规律，并为复杂经济问题的解决提供量化依据。 本书并非对特定研究领域的浅尝辄止，而是着眼于经济学研究中最基础、最普适的计量经济学方法论。我们将从最基本的经济模型构建出发，逐步深入到各种经典及前沿的计量模型。这其中，我们将详细解析线性回归模型，这是计量经济学分析的基石。从最简单的简单线性回归，到包含多个解释变量的多元线性回归，本书将系统阐述模型假设、参数估计方法（如普通最小二乘法OLS）、假设检验、拟合优度判别等核心内容。我们不仅会讲解理论，更会强调这些模型在解释经济现象时的逻辑，例如，如何通过回归系数来量化某一因素对另一因素的影响程度，以及如何理解模型的统计显著性。 在此基础上，我们将进一步拓展至更复杂的模型。例如，对于存在异方差性、自相关性等问题的模型，我们将介绍广义最小二乘法（GLS）等更鲁棒的估计方法，并深入探讨如何诊断和处理这些常见的模型问题。对于截面数据、时间序列数据以及面板数据，本书将分别介绍各自特有的模型设定与分析方法。时间序列模型部分，我们将涵盖ARIMA模型，用于分析经济时间序列的自相关结构和进行预测；向量自回归（VAR）模型，用于刻画多个经济变量之间的动态关系；以及协整检验，用于识别长期经济均衡关系。面板数据模型方面，我们将详细讲解固定效应模型和随机效应模型，以及如何根据数据特性选择合适的模型，这些模型在分析跨时间、跨个体（如国家、企业）的经济行为时尤为重要。 此外，本书还将触及更具挑战性的主题。例如，我们将会讨论工具变量法（IV），用于解决内生性问题，这是很多经济学研究中亟待解决的核心难题。我们将深入分析内生性的来源，以及如何寻找合适的工具变量来获得无偏的估计量。对于离散选择模型，如Logit和Probit模型，我们将详细阐述其在分析消费者选择、劳动力参与等二元或多元选择问题时的应用。对于存在样本选择偏差的情况，我们将介绍Heckman两阶段法等处理方法。 然而，计量经济学模型的价值最终体现在其应用层面。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。本书的另一大核心特色在于将理论模型与R语言实践紧密结合。R语言作为一种功能强大、开源免费的统计计算与图形展示软件，在计量经济学领域拥有广泛的应用。本书将引导读者从零开始，掌握R语言的基本操作，包括数据导入、清洗、整理、可视化等，这是进行任何量化分析的前提。 我们将把前面介绍的每一个计量经济学模型都转化为具体的R语言代码实现。读者将学习如何使用R语言中的各种函数和包（如`lm()`, `glm()`, `arima()`, `plm()`, `ivreg()`等）来估计模型、进行假设检验、解读回归结果。每一个模型讲解都将伴随精心设计的实例，这些实例将尽可能贴近真实的经济场景，例如，分析影响房地产价格的因素、预测股票收益率、评估货币政策的效果、研究教育水平对收入的影响等等。通过这些实例，读者不仅能学会如何操作R语言，更能理解不同模型在分析特定经济问题时的适用性和局限性。 本书的 R 语言应用部分将注重实践性和可操作性。我们不会仅仅罗列函数，而是会讲解每一步代码背后的逻辑，以及如何根据实际数据的情况调整模型设定和参数。例如，在进行数据清洗时，我们将演示如何处理缺失值、异常值，如何进行变量变换（如对数变换、差分变换）以满足模型假设。在模型诊断部分，我们将展示如何利用R语言的图形工具（如残差图、QQ图）来检查模型假设是否被违反，并指导读者如何根据诊断结果进行模型改进。 本书旨在培养读者独立分析经济问题的能力。通过学习本书，读者将掌握： 1. 理解经济理论的量化表达： 能够将抽象的经济理论转化为具体的计量模型，理解模型参数的经济学含义。 2. 选择与设定合适的计量模型： 根据研究问题和数据特性，选择最恰当的计量模型，并理解不同模型间的联系与区别。 3. 掌握R语言进行计量经济学分析： 熟练运用R语言进行数据处理、模型估计、假设检验、结果解释等全过程。 4. 诊断与处理模型问题： 识别模型中的常见问题（如异方差、自相关、多重共线性、内生性等），并掌握相应的处理方法。 5. 进行经济预测与政策评估： 利用计量模型对经济变量进行预测，并评估不同经济政策可能带来的影响。 6. 批判性地解读经济学研究： 能够理解和评价其他研究者基于计量模型得出的结论，识别其潜在的局限性。 本书的受众广泛，包括但不限于经济学、金融学、管理学、统计学等相关专业的本科生、研究生，以及在工作中需要运用量化分析方法解决实际问题的从业人员。对于希望提升自身经济分析能力，掌握数据驱动决策方法的读者而言，本书将是一本不可多得的优质资源。我们相信，通过本书的学习，读者不仅能掌握一套强大的分析工具，更能培养一种严谨的、基于证据的经济分析思维方式，从而在日益复杂的经济环境中游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本教材，我最惊喜的便是它在内容组织上的结构性。它似乎并没有采用那种“先罗列公式，再解释概念”的枯燥模式，而是更加注重循序渐进，从易到难地引导读者进入计量经济学的世界。我猜想，它应该会从最基础的经济学问题出发，比如我们常说的供需关系、价格弹性等，然后逐步引入简单的计量模型来解释这些现象。更重要的是，它会将R语言的应用穿插其中，这意味着我不需要等到学完所有理论知识才能开始动手实践，而是在学习每一个模型的同时，就能立刻在R中尝试运行，观察结果，理解模型的实际意义。这种“理论与实践同步”的学习方式，对于我这样需要通过大量练习来加深理解的学习者来说，无疑是极大的福音。我迫切想知道，教材在讲解不同类型的模型时，是如何选取 R 包和函数来支持这些操作的，以及它提供的 R 代码是否足够清晰、注释是否详细，能够让我这个在 R 语言初学阶段的读者也能轻松上手，避免在代码的海洋中迷失方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常朴实，但正是这种朴实，让我一眼就感受到了它的专业和严谨。封面上清晰的“计量经济学模型及R语言应用”几个大字，以及“暨南大学经济管理实验中心实验教材”的副标题，立刻勾勒出了这本书的核心定位——它不仅仅是一本介绍计量经济学理论的教科书，更是一本强调实操，将理论与现代统计软件R紧密结合的实践指南。对于我这样一个既想打牢计量经济学理论基础，又希望能够熟练运用软件进行数据分析的读者来说，这简直是量身定制。我之前也接触过一些计量经济学方面的书籍，但很多要么过于理论化，让我在实践中无从下手；要么过于偏重软件操作，却忽略了理论的深度。这本教材似乎找到了一个绝佳的平衡点，预示着它能够带领我深入理解模型背后的逻辑，同时掌握在R环境中实现这些模型的具体步骤，从而真正做到“学以致用”。我非常期待它在讲解经典计量模型时，能有哪些创新的视角，以及在R语言的应用部分，能提供多少贴近真实研究场景的案例，来帮助我构建起一套完整的计量分析技能体系。

评分☆☆☆☆☆

我是一个习惯通过实践来巩固理论的学习者。因此，一本好的计量经济学教材，对我来说，必须要有强大的实践指导能力。这本书的标题《计量经济学模型及R语言应用》正是我所寻找的。我非常期待它能够提供详细的 R 语言操作指南，并且针对每一个计量模型，都附带清晰易懂的 R 代码示例。我希望能够通过跟随书中的步骤，自己动手去运行代码，观察结果，从而加深对模型原理的理解。例如，在讲解 OLS 回归时，我希望能够看到如何利用 R 语言快速构建模型，如何解读回归系数的含义，如何进行统计显著性检验，以及如何评估模型的拟合优度。更进一步，我希望这本书能够涵盖一些高级的计量模型，例如面板数据分析、时间序列分析等，并且展示如何利用 R 语言中的相应包（如 `plm`、`forecast` 等）来处理这些模型。最后，我期待书中能提供一些有实际意义的案例，让我能够将所学的知识应用于解决真实的经济问题。

评分☆☆☆☆☆

在深入研究这本书的目录之后，我被其内容涵盖的广度和深度所吸引。从基本的线性回归模型，到更为复杂的工具变量法、面板数据模型、时间序列分析，再到可能涉及的一些非参数方法和贝叶斯方法，几乎囊括了现代计量经济学研究中最常用、最核心的工具。这让我看到，这本书的野心远不止于教授基础知识，它更希望能够为读者构建起一个相对完整的计量分析知识体系，为后续更深入的研究或实际工作打下坚实基础。而将R语言的应用贯穿始终，则意味着我将有机会在学习过程中，亲手操纵和检验这些复杂的模型，而不再是被动地接受理论灌输。我非常期待在书中看到，如何利用 R 语言高效地进行数据清洗、探索性数据分析、模型估计、诊断以及结果的可视化。一本好的教材，不应该仅仅告诉你“是什么”，更应该告诉你“如何做”，以及“为什么这样做”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一个吸引我的地方是它作为一本“实验教材”的定位。我理解这可能意味着它包含了很多动手实践的部分，而不仅仅是理论的阐述。对于我这样的初学者来说，理论知识如果不能转化为实际操作，就很难真正掌握。我非常期待书中能够提供一些清晰的 R 语言代码示例，最好是能够直接复制粘贴，然后在本地环境中运行，并得到预期的结果。同时，如果书中能够针对每一个模型都提供相应的实证案例，并附带分析所用的数据集，那就更完美了。我希望通过这样的实践，能够学习到如何从原始数据开始，一步一步地进行数据预处理、模型选择、参数估计、结果解释，最终能够形成一份完整的计量经济学分析报告。我特别想知道，这本书在讲解一些高级模型时，是如何在 R 中实现这些复杂的操作的，例如面板数据模型中的固定效应和随机效应估计，以及时间序列分析中的 ARIMA 模型和 GARCH 模型等。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对计量经济学理论既着迷又感到畏惧的读者。那些复杂的数学推导和统计概念，常常让我望而却步。因此，当我在市面上看到这本《计量经济学模型及R语言应用》时，我立刻被它所承诺的“R语言应用”所吸引。我相信，将理论与实践相结合，通过实际操作来理解模型，是一种更有效、更直观的学习方式。我希望这本书能够以一种清晰易懂的方式，将抽象的计量模型转化为可执行的代码，让我在R环境中能够亲身体验模型的构建、估计和检验过程。例如，在讲解 OLS（普通最小二乘法）时，我希望能够看到如何用 R 轻松实现模型的拟合，并输出详细的回归结果，包括系数估计值、标准误、p值、R方等等，并且能理解这些统计量的具体含义。更重要的是，我希望它能提供如何利用 R 进行模型诊断的指导，比如如何检测异方差、多重共线性等问题，并给出相应的解决策略。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析充满热情的学生，我一直在寻找一本能够帮助我将计量经济学理论与 R 语言实践完美结合的教材。这本书的出现，无疑让我眼前一亮。我非常看重它在理论讲解的深度和 R 语言应用的广度之间的平衡。我希望它在介绍每一个计量模型时，都能清晰地阐述其背后的经济学含义、统计学原理以及适用的条件，而不是简单地罗列公式。同时，在 R 语言的应用部分，我希望能够看到详细的步骤说明，包括如何加载数据、使用哪些 R 包、编写哪些 R 代码来实现模型的估计、检验和预测。我特别期待书中能够涵盖一些常用的 R 包，比如 `dplyr`、`ggplot2`、`lmtest`、`plm`、`forecast` 等，并展示它们在计量经济学分析中的具体应用。如果书中还能提供一些练习题，让我能够在学习之余进行巩固和提升，那就更好了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“暨南大学经济管理实验中心实验教材”这个前缀，对我来说是一个重要的信号。它预示着这本书的编写一定经过了大量的教学实践检验，内容更贴合实际教学需求，也更能反映当前经济管理领域的研究前沿。我特别关注它在案例选择上的独特性。优秀的教材往往能通过生动、真实的案例来激发读者的学习兴趣，并将抽象的理论具象化。我希望这本书能够提供一些来自中国本土经济环境的案例，这样我不仅能学到计量经济学的精髓，还能了解到这些方法是如何被应用在解决中国经济问题上的。此外，作为一本实验教材，我对其中可能包含的互动性内容抱有很高的期望。例如，它是否会提供配套的数据集，让我们可以直接跟随书本进行操作？是否会设计一些小型的实证研究项目，让我们能够独立完成一次完整的计量分析过程？这些“实验”的环节，我相信是培养真正计量分析能力的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面虽然低调，但其内容却充满了学术的严谨与实践的温度。作为一名对计量经济学有着浓厚兴趣但又苦于理论与实践脱节的读者，我对这本书寄予了厚望。我预设它在讲解经典计量模型时，会深入浅出地剖析模型的假设、估计方法和检验原理，力求让读者不仅知其然，更知其所以然。而其“R语言应用”的亮点，更是让我期待它能够提供一系列详实、可操作的代码示例，带领我一步步完成从数据加载、预处理到模型构建、结果解读的完整分析流程。我希望书中能展示如何利用 R 语言高效地处理各类经济数据，如何进行稳健性检验，以及如何通过可视化手段清晰地呈现分析结果。我尤其关心它在处理一些复杂问题时，例如内生性、模型选择偏差等，是如何通过 R 语言提供解决方案的，以及是否会介绍一些前沿的计量方法在 R 中的应用。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，计量经济学之所以强大，在于它能够将抽象的经济理论转化为可检验的实证研究。而 R 语言，作为一款强大的开源统计软件，正是实现这一转化的重要工具。这本《计量经济学模型及R语言应用》的出现，恰好满足了我对这两者的融合需求。我期待这本书不仅能系统地介绍计量经济学中各种经典的统计模型，例如线性回归、时间序列模型、面板数据模型等，更能教会我如何使用 R 语言来具体实现这些模型的估计、诊断和预测。我希望书中能够提供大量的代码片段，并且对这些代码进行详细的解释，让我能够理解每一行代码的作用。此外，我更看重的是这本书如何引导我完成一次完整的实证研究过程。从经济理论出发，形成研究假设，然后收集数据，选择合适的计量模型，利用 R 语言进行分析，最后解读结果，并讨论其在经济学中的意义。

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写的不错，有参考价值。

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错误比较多。。而且数据过期了，内容没重点

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珍惜时间，认真学习一下

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非常非常好

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好评

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写的很好，容易上手！！！！

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书非常好，是正品，快递服务也非常快。

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