齣版社： 中國人民大學齣版社
ISBN：9787300219387
版次：1
商品編碼：11859449
包裝：平裝
叢書名： 經濟科學譯叢
開本：16開
齣版時間：2016-01-01
頁數：892
具體描述
內容簡介
這本備受贊譽的研究生教材第二版提供瞭用在現代計量經濟學研究的兩類數據結構分析的一個統一處理：橫截麵數據和麵闆數據。本書同時涵蓋瞭綫性和非綫性模型，包括含有動態性和/或個體異質性的模型。除瞭一般估計框架（特彆是矩方法與極大似然法）外，還詳細介紹瞭一些特定的綫性與非綫性方法，包括probit和logit模型、多項選擇和有序選擇模型、Tobit模型和兩部拓展式、關於計數數據的模型、多種截取和缺失數據設計、因果（或處理）效應估計，以及期限分析，並擴展瞭控製函數和相關隨機效應方法以允許估計存在內生性和異質性的復雜模型。相比第一版，第二版已經被實質性地更新和修訂。改進包括：更大的一類關於缺失數據問題的模型；整群抽樣問題更詳細的處理，這對經驗研究而言是一個重要主題；關於＂廣義工具變量＂(GIV)估計的展開討論；對逆概率加權的新覆蓋；一個用於估計含有關於乾預和不同數據結構——包括麵闆數據，和一個在對非綫性麵闆數據的計量經濟學方法與在統計學及其他領域中流行的＂廣義估計方法＂文獻之間牢固確立的聯係——方麵假設的處理效應之更完整的框架。對解釋特殊的計量經濟學方法可以在何時應用給予瞭新的關注；目標不僅是告訴讀者什麼是起作用的，而且還說明某些＂顯然的＂程序為何不可行。許多列入書中的習題，無論是理論性的還是基於計算機的，都允許讀者拓展涵蓋在書中的方法並發現新的洞見。
作者簡介
傑弗裏.M.伍德裏奇是密歇根州立大學的經濟學＂大學傑齣教授＂和計量經濟學會院士。目錄
第Ⅰ篇 引論與背景第1章 引論
1．1 因果關係與其餘條件不變分析
1．2 隨機設置與漸近分析
1．2．1 數據結構
1．2．2 漸近分析
1．3 一些例子
1．4 為什麼不使用固定的解釋變量?
第2章 計量經濟學中條件期望與相關概念
2．1 條件期望在計量經濟學中的作用
2．2 條件期望的特徵
2．2．1 定義與例子
2．2．2 偏效應、彈性與半彈性
2．2．3 條件期望模型的誤差形式
2．2．4 條件期望的若乾性質
2．2．5 平均偏效應
2．3 綫性投影
習題
附錄2A
2A．1 條件期望的性質
2A．2 條件方差與協方差的性質
2A．3 綫性投影的性質
第3章 基本漸近理論
3．1 確定性序列收斂
3．2 依概率收斂與依概率有界
3．3 依分布收斂
3．4 隨機樣本的極限定理
3．5 估計量與檢驗統計量的極限特性
3．5．1 估計量的漸近性質
3．5．2 檢驗統計量的漸近性質
習題
第Ⅱ篇 綫性模型
第4章 單方程綫性模型與普通最小二乘法估計
4．1 單方程綫性模型概述
4．2 普通最小二乘法的漸近性質
4．2．1 一緻性
4．2．2 利用普通最小二乘法的漸近推斷
4．2．3 異方差性穩健的推斷
4．2．4 拉格朗日乘子（得分）檢驗
4．3 遺漏變量問題的普通最小二乘法解
4．3．1 忽略被遺漏變量的普通最小二乘法
4．3．2 代理變量——普通最小二乘法解
4．3．3 含有在不可觀測項中存在的交互作用的模型：隨機係數模型
4．4 測量誤差下普通最小二乘法的性質
4．4．1 因變量的測量誤差
4．4．2 解釋變量的測量誤差
習題
第5章 單方程綫性模型的工具變量估計
5．1 工具變量與兩階段最小二乘法
5．1．1 工具變量估計的動機
5．1．2 多重工具：兩階段最小二乘法
5．2 兩階段最小二乘法的一般處理
5．2．1 一緻性
5．2．2 兩階段最小二乘法的漸近正態性
5．2．3 兩階段最小二乘法的漸近有效性
5．2．4 使用兩階段最小二乘法的假設檢驗
5．2 兩階段最小二乘法的異方差性穩健推斷
5．2．6 使用兩階段最小二乘法的潛在陷阱
5．3 遺漏變量與測量誤差問題的IV解
5．3．1 誤差項中的遺漏因素
5．3．2 利用不可觀測指示符求解
習題
第6章 附加的單方程專題
6．1 使用生成迴歸元與工具的估計
6．1．1 使用生成迴歸元的普通最小二乘法
6．1．2 使用生成工具的二階段最小二乘法
6．1．3 生成工具與迴歸元
6．2 處理內生性的控製函數法
6．3 一些設定檢驗
6．3．1 內生性檢驗
6．3．2 過度識彆約束檢驗
6．3．3 函數形式檢驗
6．3．4 異方差性檢驗
6．4 相關的隨機係數模型
6．4．1 何時一般的IV估計量是一緻的？
6．4．2 控製函數法
6．5 混閤的截麵數據與倍差法估計
6．5．1 跨時間混閤橫截麵
6．5．2 政策分析和倍差法估計
習題
附錄6A
第7章 利用普通最小二乘法與廣義最小二乘法估計方程組
7．1 簡介
7．2 一些例子
7．3 多變量綫性方程組的係統普通最小二乘法估計
7．3．1 預備知識
7．3．2 係統普通最小二乘法的漸近性質
7．3．3 多重假設檢驗
7．4 廣義最小二乘法的一緻性與漸近正態性
7．4．1 一緻性
7．4．2 漸近正態性
7．5 可行的廣義最小二乘法
7．5．1 漸近性質
7．5．2 標準假設下可行的廣義最小二乘法的漸近方差
7．5．3 含有對無條件方差矩陣（可能不正確）約束的可行廣義最小二乘法的性質
7．6 檢驗可行廣義最小二乘法的使用
7．7 似無關迴歸的再研究
7．7．1 關於似無關迴歸方程組的普通最小二乘法與可行廣義最小二乘法之間的比較
7．7．2 含有方程間約束的方程組
7．7．3 似無關迴歸方程組中的奇異方差矩陣
7．8 綫性麵闆數據模型的再研究
7．8．1 混閤普通最小二乘法的假設
7．8．2 動態完備性
7．8．3 時間序列持久性的一個評注
7．8．4 穩健漸近方差矩陣
7．8．5 檢驗混閤普通最小二乘法的序列相關性與異方差性
7．8．6 嚴格外生性下可行的廣義最小二乘法估計
習題
第8章 利用工具變量的係統估計
8．1 簡介與例子
8．2 一般綫性方程組
8．3 廣義矩估計方法
8．3．1 一般加權矩陣
8．3．2 係統兩階段最小二乘法估計量
8．3．3 最優加權矩陣
8．3．4 廣義矩三階段最小二乘法估計量
8．4 廣義工具變量估計量
8．4．1 廣義工具變量估計量的推導及其漸近性質
8．4．2 廣義矩方法、廣義工具變量及傳統的三階段最小二乘估計量之比較
8．5 利用廣義矩方法的檢驗
8．5．1 檢驗古典假設
8．5．2 檢驗過度識彆約束
8．6 更有效估計與最優工具
8．7 對如何選擇一個估計量的總結評論
習題
第9章 聯立方程模型
9．1 聯立方程模型的範圍
9．2 綫性方程組的識彆
9．2．1 排除約束與約簡型
9．2．2 一般綫性約束與結構方程
9．2．3 不可識彆、恰好識彆以及過度識彆方程
9．3 識彆後估計
9．3．1 穩健性與有效性的權衡
9．3．2 什麼時候2SLS與3SLS是等價的？
9．3．3 估計約簡型參數
9．4 附加的綫性聯立方程方法的若乾專題
9．4．1 利用跨方程約束達到識彆
9．4．2 利用協方差約束達到識彆
9．4．3 關於綫性方程組中的識彆與有效性的一些微妙之處
9．5 關於內生變量為非綫性的聯立方程模型
9．5．1 識彆
9．5．2 估計
9．5．3 三角形方程組的控製函數估計
9．6 不同方程的不同工具
習題
．
第10章 基本綫性不可觀測效應麵闆數據模型
10．1 動機：遺漏變量問題
10．2 不可觀測效應與解釋變量的假設
10．2．1 隨機效應還是固定效應?
10．2．2 解釋變量的嚴格外生性假設
10．2．3 不可觀測效應麵闆數據模型的一些例子
10．3 通過混閤普通最小二乘法估計不可觀測效應模型
10．4 隨機效應方法
10．4．1 基本隨機效應假設下的估計與推斷
10．4．2 穩健方差矩陣估計量
10．4．3 一般可行廣義最小二乘法分析
10．4．4 檢驗不可觀測效應的存在
10．5 固定效應方法
10．5．1 固定效應估計量的一緻性
10．5．2 含有固定效應的漸近推斷
10．5．3 虛擬變量迴歸
10．5．4 序列相關與穩健方差矩陣估計量
10．5．5 固定效應廣義最小二乘法
10．5．6 利用固定效應對政策分析進行估計
10．6 一階差分方法
10．6．1 推斷
10．6．2 穩健方差矩陣
10．6．3 序列相關檢驗
10．6．4 利用一階差分的政策分析
10．7 估計量的比較
10．7．1 固定效應與一階差分
10．7．2 隨機效應估計量與固定效應估計量之間的關係
10．7．3 比較隨機效應估計量與固定效應估計量的豪斯曼檢驗
習題
．
第11章 綫性不可觀測效應模型的更多專題
11．1 標準綫性不可觀測效應模型的廣義矩方法（GMM）
11．1．1 GMM的3SLS和標準估計量之間的等價性
11．1．2 不可觀測效應模型的張伯倫方法
11．2 隨機和固定效應工具變量法
11．3 豪斯曼和泰勒式模型
11．4 一階差分工具變量法
11．5 含測量誤差的不可觀測效應模型
11．6 序貫外生性下的估計
11．6．1 一般框架
11．6．2 含滯後因變量的模型
11．7 含有個體特有斜率的模型
11．7．1 隨機趨勢模型
11．7．2 含有個體特有斜率的一般模型
11．7．3 標準固定效應方法的穩健性
11．7．4 相關隨機斜率檢驗
習題
第Ⅲ篇非綫性估計的一般方法
第12章 M估計、非綫性迴歸以及分位數迴歸
12．1 簡介
12．2 識彆、一緻收斂性與一緻性
12．3 漸近正態性
12．4 兩步驟M估計量
12．4．1 一緻性
12．4．2 漸近正態性
12．5 估計漸近方差
12．5．1 不含多餘參數的估計
12．5．2 調整兩步估計
12．6 假設檢驗
12．6．1 瓦爾德檢驗
12．6．2 得分（或拉格朗日乘子）檢驗
12．6．3 基於目標函數中變化的檢驗
12．6．4 備擇假設下的統計量錶現
12．7 最優化方法
12．7．1 牛頓拉夫森方法
12．7．2 伯恩特霍爾霍爾豪斯曼算法
12．7．3 廣義高斯牛頓方法
12．7．4 齣自目標函數的集成參數
12．8 模擬與再抽樣方法
12．8．1 濛特卡羅模擬
12．8．2 自助法
12．9 多元非綫性迴歸方法
12．9．1 多元非綫性最小二乘法
12．9．2 加權多元非綫性最小二乘法
12．10 分位數估計
12．10．1 分位數、估計問題和一緻性
12．10．2 漸近推斷
12．10．3 麵闆數據的分位數迴歸
習題
第13章 極大似然法
13．1 簡介
13．2 預備知識與例子
13．3 條件極大似然估計的一般框架
13．4 條件極大似然估計的一緻性
13．5 漸近正態性與漸近方差估計
13．5．1 漸近正態性
13．5．2 估計漸近方差
13．6 假設檢驗
13．7 設定檢驗
13．8 麵闆數據的偏（或混閤）似然方法
13．8．1 麵闆數據設置
13．8．2 漸近推斷
13．8．3 動態完備模型的推斷
13．9 含有不可觀測效應的麵闆數據模型
13．9．1 含嚴格外生解釋變量的模型
13．9．2 含滯後因變量的模型
13．10 涉及極大似然的兩步法估計量
13．10．1 第二步估計量為極大似然估計量
13．10．2 當第一步估計量是條件極大似然估計量時令人驚訝的有效性結果
13．11 準極大似然估計
13．11．1 一般誤設
13．11．2 模型選擇檢驗
13．11．3 綫性指數族中的準極大似然估計
13．11．4 麵闆數據的廣義估計方程
習題
附錄13A
第14章 廣義矩方法與最小距離估計
14．1 廣義矩方法的漸近性質
14．2 在正交性條件下的估計
14．3 非綫性方程組
14．4 有效估計
14．4．1 一般有效性框架
14．4．2 極大似然估計的有效性
14．4．3 在條件矩約束下對工具的有效選取
14．5 古典最小距離估計
14．6 麵闆數據的應用
14．6．1 非綫性動態模型
14．6．2 不可觀測效應模型的最小距離方法
14．6．3 含有關於不可觀測效應的時變係數的模型
習題
附錄14A
第Ⅳ篇 非綫性模型與相關專題
第15章 二值響應模型
15．1 簡介
15．2 二值響應的綫性概率模型
15．3 二值響應的指標模型：Probit與Logit
15．4 二值響應指標模型的極大似然估計
15．5 二值響應指標模型檢驗
15．5．1 多重排除約束檢驗
15．5．2 關於β的非綫性假設檢驗
15．5．3 針對更一般備擇假設的檢驗
15．6 Probit與Logit的結果報告
15．7 二值響應模型的設定問題
15．7．1 可忽略的異質性
15．7．2 連續內生解釋變量
15．7．3 二值內生解釋變量
15．7．4 潛變量模型的異方差性與非正態性
15．7． 5 在更弱假設下的估計
15．8 麵闆數據的二值響應模型
15．8．1 混閤的probit與logit
15．8．2 嚴格外生性下不可觀測效應的probit模型
15．8．3 嚴格外生性下不可觀測效應的logit模型
15．8．4 動態不可觀測效應模型
15．8．5 含異質性與內生解釋變量的probit模型
15．8．6 半參數方法
習題
第16章 多項響應與有序響應模型
16．1 簡介
16．2 多項響應模型
16．2．1 多項logit
16．2．2 概率選擇模型
16．2．3 內生解釋變量
16．2．4 麵闆數據方法
16．3 有序響應模型
16．3．1 有序logit與有序probit
16．3．2 有序模型中的設定問題
16．3．3 內生解釋變量
16．3．4 麵闆數據方法
習題
第17章 角點解響應
17．1 動機和例子
17．2 第Ⅰ類Tobit迴歸的有用錶達式
17．3 第Ⅰ類Tobit模型的估計和推斷
17．4 結果報告
17．5 Tobit模型中的設定問題
17．5 ．1 可忽略的異質性
17．5．2 內生解釋變量
17．5．3 潛變量模型中的異方差性與非正態性
17．5．4 更弱假設下的參數估計
17．6 兩部模型和角點解的第Ⅱ類Tobit迴歸
17．6．1 斷尾正態柵欄模型
17．6．2 對數正態柵欄模型和指數條件均值
17．6．3 指數的第Ⅱ類Tobit模型
17．7 雙限Tobit模型
17．8 麵闆數據方法
17．8．1 混閤方法
17．8．2 嚴格外生性下的不可觀測效應模型
17．8．3 動態不可觀測效應Tobit模型
習題
第18章 計數響應、分數響應及其他非負響應
18．1 簡介
18．2 泊鬆迴歸
18．2．1 用於泊鬆迴歸及所關注的量的假設
18．2．2 泊鬆QMLE的一緻性
18．2．3 泊鬆QMLE的漸近正態性
18．2．4 假設檢驗
18．2． 5 設定檢驗
18．3 其他計數數據迴歸模型
18．3．1 負二項迴歸模型
18．3．2 二項迴歸模型
18．4 伽瑪（指數）迴歸模型
18．5 指數迴歸函數中的內生性
18．6 分數響應
18．6．1 外生解釋變量
18．6．2 內生解釋變量
18．7 麵闆數據方法
18．7．1 混閤QMLE
18．7．2 對含不可觀測效應的條件期望設定模型
18．7．3 隨機效應方法
18．7．4 固定效應泊鬆估計
18．7．5 放鬆嚴格外生性假設
18．7．6 麵闆數據的分數響應模型
習題
第19章 截取數據、樣本選擇及損耗
19．1 簡介
19．2 數據截取
19．2．1 二值截取
19．2．2 區間加密
19．2．3 上部截取和下部截取
19．3 樣本選擇概述
19．4 樣本選擇何時可被忽略？
19．4．1 綫性模型：利用OLS與2SLS的估計
19．4．2 非綫性模型
19．5 以響應變量為基礎的選擇：斷尾迴歸
19．6 從屬斷尾：一個probit選擇方程
19．6．1 外生解釋變量
19．6．2 內生解釋變量
19．6．3 含有樣本選擇的二值響應模型
19．6．4 一個指數響應函數
19．7 從屬斷尾：一個Tobit選擇方程
19．7．1 外生解釋變量
19．7．2 內生解釋變量
19．7．3 估計含有樣本選擇的結構Tobit方程
19．8 缺失數據的逆概率加權
19．9 綫性麵闆數據的樣本選擇與損耗
19．9．1 含有非平衡麵闆數據的固定和隨機效應估計
19．9．2 對樣本選擇偏誤的檢驗與校正
19．9．3 損耗
習題
第20章 分層抽樣與整群抽樣
20．1 簡介
20．2 分層抽樣
20．2．1 標準分層抽樣與可變概率抽樣
20．2．2 用加權估計量解釋分層
20．2．3 基於外生變量的分層
20．3 整群抽樣
20．3．1 關於整群數量多且整群規模小的推斷
20．3．2 含單元特有麵闆數據的整群樣本
20．3．3 對於大的組規模，我們應當應用整群—穩健的推斷嗎？
20．3．4 整群數量少時的推斷
20．4 復雜的調查抽樣
習題
第21章 估計平均處理效應
21．1 簡介
21．2 反事實設置與自選擇問題
21．3 假設處理的可忽略性（或無混性）的方法
21．3．1 識彆
21．3．2 迴歸調整
21．3．3 傾嚮得分方法
21．3．4 使迴歸調整和傾嚮得分加權相結閤
21．3．5 匹配方法
21．4 工具變量方法
21．4．1 利用IV估計平均處理效應
21．4．2 校正和控製函數法
21．4．3 利用IV估計局部平均處理效應
21．5 斷點迴歸設計
21．5．1 清晰斷點迴歸設計
21．5．2 模糊斷點迴歸設計
21．5．3 與模糊斷點迴歸相對比的無混性
21．6 進一步探討的問題
21．6．1 關於含離散性或取值範圍有限響應的特殊考慮
21．6．2 多值處理
21．6．3 多重處理
21．6．4 麵闆數據
習題
第22章 期限分析
22．1 簡介
22．2 風險函數
22．2．1 不帶協變量的風險函數
22．2．2 以非時變協變量為條件的風險函數
22．2．3 以時變協變量為條件的風險函數
22．3 含有非時變協變量的單個時段數據分析
22．3．1 流量抽樣
22．3．2 使用截取流量數據的極大似然估計
22．3．3 存量抽樣
22．3．4 不可觀測異質性
22．4 分組期限數據分析
22．4．1 非時變協變量
22．4．2 時變協變量
22．4．3 不可觀測異質性
22．5 進一步探討的問題
22．5．1 比例風險模型的考剋斯偏似然方法
22．5．2 多重時段數據
22．5．3 互競風險模型
習題
譯後記
第二版譯後記
精彩書摘
《橫截麵與麵闆數據的計量經濟分析（第二版）（套裝上下冊）》：通常會有許多原因去認為，假設OLS.3會不滿足，在這種情形中，方程（4.10）甚至不再是漸近方差矩陣的一個有效估計值。如果我們做齣零條件均值假設（4.3），那麼解決妨礙假設OLS.3成立的問題的一個方法是，對Var（y｜x）設定一個模型，估計此模型，並且應用加權最小二乘法（weighted leastsquares，WLS）：因為對於觀測值i，yi與xi的每一個元素（包含1）均被條件標準差（Var（yi｜xi））1／2的估計值除，同時OLS被應用於加權數據上（詳細情形，參閱伍德裏奇（Wooldridge，2009a，第8章））。這一方法導緻瞭β的不同估計量。在第12章，我們在非綫性迴歸更一般的情形中討論WLS。最近，甚至在懷疑存在異方差的情形中，由OLS估計β已經變得十分流行瞭，隻要調整標準誤及檢驗統計量使得它們在任意異方差存在的情形中都是有效的。既然無論假設OLS.3是否成立，這些標準誤都是有效的，此方法比加權最小二乘法更容易。我們所失去的是由加權最小二乘法（WLS）（參閱第14章）所獲得的潛在有效性（ efficiency）。但是隻有Var（y｜x）是正確的時候，由WLS所取得的有效性纔能得到保證。進一步地，如果E（μ｜x）≠0，但假設OLS.1成立，那麼WLS通常是非一緻性的，所以WLS對於估計綫性投影而言是不適當的。特彆地，對於大的樣本量來說，異方差性的存在不一定會影響人們利用OLS實施準確推斷的能力。但是，需要適當地計算標準誤與檢驗統計量。
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前言/序言
好的，這是一份關於《橫截麵與麵闆數據的計量經濟分析（第二版）》（套裝上下冊）的圖書簡介，內容不包含該書已有的特定章節或主題描述，旨在提供一個全麵且引人入勝的圖書介紹。 --- 《計量經濟學前沿：從理論構建到實證檢驗的深度探索》（上下冊） 一套麵嚮新時代經濟學研究者的工具書與思想指南 在全球化與數字經濟的浪潮下，經濟現象日益復雜化與動態化。數據驅動的決策與嚴謹的實證檢驗已成為現代經濟學研究的核心驅動力。本套《計量經濟學前沿：從理論構建到實證檢驗的深度探索》正是應運而生，它並非對既有經典計量教科書的簡單復述，而是一部立足於當前研究熱點、聚焦於方法論創新與應用實踐的係統性著作。它旨在為計量經濟學研究者、高級經濟學學生以及需要運用計量方法解決實際問題的政策分析師，提供一個全麵、深入且具有前瞻性的分析框架。 本書的核心價值在於其深度挖掘和係統梳理瞭在當代經濟學研究中至關重要的幾大核心領域，特彆是在處理高維數據、因果推斷的識彆策略以及模型動態效應的量化方麵。全書結構嚴謹，邏輯清晰，兼顧瞭理論的嚴密性與實踐的可操作性。 上冊：理論基石與橫嚮分析的深度拓展 上冊重點夯實瞭計量經濟學的理論基礎，並著重探討瞭跨截麵數據分析的現代方法論。它超越瞭傳統的OLS迴歸範式，將分析視角投嚮瞭更為復雜、更具挑戰性的數據結構。 第一部分：迴歸分析的現代視角與模型設定 本部分首先對經典綫性模型（CLM）進行瞭精煉的迴顧，但迅速將重點轉移到模型設定誤差（Specification Errors）的識彆與修正上。重點討論瞭函數形式選擇的非參數方法，如局部迴歸和平滑技術在探索數據結構方麵的應用。尤其深入探討瞭異方差與自相關問題在非參數估計中的處理，以及如何通過穩健標準誤（Robust Standard Errors）的構建，確保推斷的有效性。此外，還詳細闡述瞭模型選擇標準（AIC, BIC, HQIC等）的局限性與高級變體，以及在有限樣本下如何權衡模型復雜性與解釋力。 第二部分：工具變量與因果識彆的前沿策略 因果推斷是計量經濟學的生命綫。本冊的第二部分將核心聚焦於工具變量（IV）方法的深化與擴展。內容涵蓋瞭對經典工具變量法的深入剖析，包括弱工具變量（Weak Instruments）的診斷與矯正，如基於基於GMM（廣義矩估計）的迭代IV估計。更重要的是，本部分對外部有效性的討論進行瞭大幅提升，深入講解瞭離散型工具變量、多重工具變量的處理技巧。同時，本書引入瞭現代計量中至關重要的斷點迴歸設計（RDD）的非參數與半參數估計，以及雙重差分（DiD）方法在處理安慰劑檢驗和替代趨勢假設時的精細化操作。我們詳細探討瞭中介效應（Mediation Analysis）的現代識彆路徑，包括如何構建有效的代理變量與間接效應分解。 第三部分：離散選擇模型與非綫性迴歸 處理具有離散或受限因變量的數據是經濟學研究的常態。本部分係統地梳理瞭廣義綫性模型（GLM）的擴展，包括Logit、Probit模型的估計與解釋。重點突齣瞭隨機參數模型（Random Parameters Models），展示瞭如何在消費者選擇、勞動力供給等領域捕捉異質性偏好。此外，對於計數數據（如Poisson、NB迴歸）和有限因變量模型，本書詳細分析瞭模型設定偏誤對估計結果的影響，並引入瞭混閤效應模型（Mixed-Effects Models）在處理截麵數據中潛在聚類效應時的應用。 下冊：時序動態性與高維麵闆數據的處理 下冊將研究的焦點從靜態的橫截麵分析，轉嚮瞭包含時間維度的麵闆數據，並著力解決現代大數據帶來的高維挑戰。 第一部分：麵闆數據模型的進階應用 本部分對麵闆數據模型進行瞭係統性的升級。在對固定效應（FE）與隨機效應（RE）模型的經典處理之上，本書著重講解瞭廣義矩估計（GMM）在麵闆數據中的應用，特彆是Arellano-Bond和Blundell-Bond估計器的詳細推導與實際操作，用以解決動態麵闆模型中內生性與序列相關的問題。書中對時間序列異質性的建模進行瞭深入探討，引入瞭麵闆嚮量自迴歸（PVAR）模型的概念框架，用以捕捉不同個體之間的動態交互效應。 第二部分：高級時間序列與單位根檢驗的集成 雖然側重於麵闆，但處理時間維度必然涉及單序列的分析。本部分將時間序列的精髓融入麵闆結構中。它涵蓋瞭協整理論（Cointegration）的深入講解，包括Engle-Granger與Johansen檢驗的實際應用。針對麵闆數據，本書詳細介紹瞭麵闆單位根檢驗（Panel Unit Root Tests）的最新發展，特彆是如何區分個體特異性趨勢與共同趨勢。此外，對於宏觀經濟與金融領域的熱點問題，本書還介紹瞭因子模型（Factor Models）在麵闆數據中的應用，用以提取和分離共同衝擊。 第三部分：高維模型、機器學習與經濟計量學的融閤 麵對“$N$大而$T$小”或“$N$大而$P$大”（$P$為變量數）的數據結構，傳統計量方法麵臨巨大挑戰。本冊的最後一部分聚焦於高維模型選擇與估計。內容詳盡介紹瞭正則化方法（Regularization），如Lasso、Ridge和Elastic Net在計量經濟學中的嚴格應用，並討論瞭其在處理模型不確定性與變量篩選中的優勢。更進一步，本書探討瞭如何利用機器學習工具（如隨機森林、梯度提升）來預測，並將其與傳統計量經濟學的因果推斷框架相結閤，實現預測準確性與推斷有效性的平衡。最後，本書對因果推斷的異質性處理效應（HTE）進行瞭係統梳理，介紹瞭使用機器學習算法來識彆和估計特定子群體的處理效應的最新進展。 --- 本書特色 1. 前沿性與綜閤性並重： 涵蓋瞭從經典理論到前沿研究方法（如機器學習在因果推斷中的應用）的全景圖。 2. 操作性強： 理論闡述後緊跟實際操作的邏輯，為讀者提供清晰的建模思路。 3. 深度解析內生性： 對工具變量、GMM及其在動態麵闆中的應用提供瞭最為細緻的解析。 本書是計量經濟學領域不可或缺的深度參考資料，助您在復雜數據的世界中，構建更可靠的經濟理論，做齣更精準的政策判斷。
用戶評價
評分
我是一名剛開始接觸計量經濟學研究的學生，對於如何將課堂上學到的理論知識應用到實際的經濟學研究中，感到有些茫然。這套書的齣現，給我指明瞭方嚮。它不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師。上冊在橫截麵數據分析方麵，從最基本的迴歸分析，到一些進階的專題，都講解得非常透徹。我喜歡它對 OLS 迴歸中的各項係數如何解釋，以及如何進行假設檢驗的詳細說明。書中提供瞭大量的圖錶和統計輸齣，幫助我直觀地理解模型結果。下冊的麵闆數據分析部分，更是讓我對如何處理隨時間變化的數據有瞭更深的認識。從固定效應和隨機效應模型的區分，到如何處理麵闆數據中的異質性，都講解得很清晰。我特彆關注瞭書中關於如何選擇閤適的麵闆模型，以及如何解釋麵闆數據迴歸結果的部分，這對我完成我的畢業論文至關重要。這本書的語言風格平實易懂，即使是對於非數學專業背景的學生，也能輕鬆理解。而且，它鼓勵讀者動手實踐，這一點對我這種需要通過實踐來加深理解的學習者來說，非常寶貴。
評分我是在一次偶然的機會下接觸到這套書的，當時正為一篇關於區域經濟發展的實證研究而苦惱，尤其是如何有效地利用區域麵闆數據來捕捉時空動態變化。這本書的上下冊內容簡直太全麵瞭！上冊在橫截麵數據分析方麵，涵蓋瞭從 OLS 的基礎到更復雜的模型，比如 IV、GMM 等，解釋得非常詳盡。它不僅列齣瞭模型，還詳細闡述瞭模型選擇的依據和適用條件，這對於我這種總是在模型選擇上猶豫不決的人來說，簡直是福音。下冊的麵闆數據分析更是讓我眼前一亮。從基本的固定效應模型、隨機效應模型，到更高級的動態麵闆模型，以及如何處理序列相關、異方差等問題，都講解得鞭闢入裏。書中提供的 R 語言或 Stata 等軟件的實現代碼，更是大大降低瞭學習門檻，讓我能夠快速地將理論知識應用到實際操作中。我尤其欣賞作者在講解每個模型時，都會先引入一個直觀的經濟學問題，然後逐步構建模型來解決這個問題，這種“問題導嚮”的學習方式讓我在理解模型原理時更加得心應手。而且，書中對模型的各種診斷檢驗和事後分析也有詳細的介紹，這讓我能夠更加嚴謹地進行實證研究，避免得齣錯誤的結論。
評分我是一位在實際工作中需要運用計量經濟學方法進行政策評估的研究者，工作中經常需要處理各種復雜的經濟數據。這套書簡直是我工作中的“寶典”！在處理橫截麵數據時，它不僅涵蓋瞭基礎的迴歸模型，還深入講解瞭關於因果推斷的一些重要方法，比如匹配法、斷點迴歸設計（RDD）等。這些方法在政策評估中至關重要，因為它們能幫助我們更準確地估計政策的真實效果，避免混淆效應。書中對這些方法的原理、實現步驟以及結果解釋都進行瞭詳盡的闡述，並且配有大量的實際案例，讓我能夠快速地將這些方法應用到我的工作中。在麵闆數據分析方麵，這本書也同樣齣色。它詳細介紹瞭如何利用麵闆數據來研究時間序列上的動態效應，以及如何處理麵闆數據中的個體異質性和時間趨勢。我特彆喜歡它在講解如何進行時間序列分析和麵闆數據模型檢驗時，強調瞭理論與實踐的結閤，以及如何解讀復雜的統計輸齣。這本書的深度和廣度都讓我印象深刻，它不僅鞏固瞭我已有的知識，還幫助我學習瞭許多新的、實用的計量方法。
評分坦白說，在閱讀這套書之前，我對計量經濟學中的某些高級模型，特彆是那些涉及到內生性問題的處理方法，總是有種“隻知其然，不知其所以然”的感覺。這本書的齣現，徹底改變瞭我的認知。它在介紹內生性問題時，從其産生的根源、錶現形式，到各種具體的處理方法，比如工具變量法（IV）、廣義矩估計法（GMM）、差分法等，都進行瞭非常細緻的梳理和講解。作者並沒有停留在錶麵，而是深入到每個方法的理論基礎、假設條件以及優缺點，並結閤實際案例來展示如何選擇和應用這些方法。我尤其欣賞它在講解工具變量法時，對工具變量的選取標準、有效性檢驗等方麵的詳細闡述，這解決瞭我在實際研究中經常遇到的一個難題。同時，書中對麵闆數據中的動態麵闆模型，如 Arellano-Bond 模型、Blundell-Bond 模型等，也進行瞭深入的剖析，解釋瞭這些模型為何以及如何能夠有效地解決動態遺漏變量和序列相關問題。這本書的講解風格非常注重邏輯性和嚴謹性，但也又不失生動性，讓我在學習復雜理論時不會感到枯燥乏味。
評分這套書簡直是我計量經濟學學習生涯中的一座燈塔！我一直以來對橫截麵和麵闆數據分析的基礎概念就有些模糊，尤其是在處理復雜的麵闆數據模型時，常常感到力不從心。這套書的齣現，簡直是雪中送炭。它從最基礎的概念講起，比如數據的維度、截麵與麵闆數據的區彆，用非常通俗易懂的語言解釋瞭這些看似枯燥的理論。我尤其喜歡它在介紹模型時，不僅僅停留在數學公式層麵，而是花瞭大量的篇幅來解釋這些模型背後的經濟學直覺和應用場景。書中大量的案例分析，讓我能夠清晰地看到理論是如何轉化為實際研究的。更重要的是，它不僅講解瞭模型的使用，還深入探討瞭模型的假設、檢驗方法以及如何解釋迴歸結果，這對於我這樣一個希望深入理解計量方法的研究者來說，實在是太寶貴瞭。書中的講解邏輯非常清晰，層層遞進，即使是初學者也能循序漸進地掌握。而且，它還提到瞭許多在實際數據分析中可能會遇到的“陷阱”和“注意事項”，這絕對是那些理論書上看不到的實用知識。總之，這本書為我打開瞭計量經濟學分析新世界的大門，讓我對橫截麵和麵闆數據分析有瞭前所未有的深刻理解。
評分外邊的紙箱搞壞瞭，裏邊還行。
評分經濟科學譯叢：計量經濟學基礎（第5版）（套裝上下冊）
評分一如既往的好，值得推薦？
評分這本書隻能當做參考，內容求全責備而有些過時的內容，翻譯質量也飽受詬病，被教授們不齒，權當參考一下吧，誰讓你英語不牛筆?呢？
評分好的，好的，好好瞭瞭，好好。
評分書已經收到瞭，希望不錯。包裝略有瑕疵喲，快遞櫃取齣來後的樣子……
評分應該是正版，質量不錯，相信京東，以後還會再來
評分物流快，正版，學習一下！
評分書質量很不錯，內容非常棒，值得擁有！特價的時候買的，非常劃算！在京東買書速度快，服務好！支持京東！
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