应用STATA学习计量经济学原理（第4版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李·阿迪金斯，卡特·希尔 著，曹书军，林健怡 译

图书标签:

• 计量经济学
• STATA
• 数据分析
• 经济学
• 统计学
• 应用经济学
• 第四版
• 教材
• 统计软件
• 回归分析

出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562494416

版次：4

商品编码：11864406

包装：平装

丛书名： 万卷方法

开本：16开

出版时间：2015-12-01

用纸：胶版纸

页数：168

字数：720000

编辑推荐

　　计量经济学应用的经典之作，本书帮助读者通过运用Stata软件提升对计量经济学的理解；通过对计量经济学的学习掌握STATA软件的应用。软件应用与计量原理相辅相成，融会贯通。

　　与卡特·希尔的著作《计量经济学原理（第四版）》配套阅读，效果更佳。

内容简介

　　《应用STATA学习计量经济学原理》是希尔等人的著作《计量经济学原理（第四版）》的配套辅导用书。本书教读者如何使用Stata11。0软件来演示《计量经济学原理》一书中的案例。书中根据知识点的难易程度，从简单线性回归模型开始，由简到难地依序介绍了多元回归模型、时间序列数据回归、面板数据模型、自回归条件异方差（ARCH）模型等计量经济学分析中常用的统计技术。本书不仅适合财经专业本科生使用，也适合财经专业和其他社会科学领域一年级研究生使用，帮助读者运用计量工具来建模、估计、推断和预测现实问题。

作者简介

　　[美]李·阿德金斯，

　　美国俄克拉荷马州立大学经济系教授。

　　[美]R.卡特·希尔，

　　路易斯安那州立大学经济学教授。《计量经济学原理（第四版）》一书作者。

　　译者：曹书军，

　　重庆大学经济与管理学院教授，重点研究计量经济学。

精彩书评

　　书中例子蛮多的，有点偏应用，很全面，适合学生从基础学起。作为计量经济学课程的辅助参考书挺好的。　　——读者XTLT

目录

1. Stata简介

2. 简单线性回归模型

3. 区间估计和假设检验

4. 预测、拟合优度和建模

5. 多元回归模型

6. 多元线性回归模型：更多推断

7. 使用指示变量

8. 异方差

9. 时间序列数据回归：平稳变量

10. 随机解释变量和矩估计

11. 联立方程模型

12. 时间序列数据回归：非平稳数据

13. 向量误差修正和向量自回归模型

14. 时变波动率与自回归条件异方差（ARCH）模型

15. 面板数据模型

16. 定性与受限因变量模型

附录

A. 数学基础

B. 概率论基本概念

C. 统计推断

前言/序言

　　本书为卡特·希尔，威廉·格瑞菲斯和古伊·林姆所著《计量经济学原理》（第四版，威利出版社，2011出版，下称POE4）的配套辅导用书。本书既非教科书POE4的替代教材，也非独立的计算机软件应用手册。某种意义来讲，本书是教科书POE4的补充材料，教你如何使用STATA 11软件来演示教科书中的案例。因此，本书对学习计量经济学的学生，以及其他利用STATA做计量分析的研究人员而言，都可以作为指导用书。

　　在众多学术领域，STATA都是一个非常强有力的工具软件，在http://www.stata.com里，可以找到大量应用文档。另外一个多且有用网址在UCLA： http://www.ats.ucla.edu/stat/ stata/ ，后者我们更为推荐。

　　除了基于STATA的本书外，还有其他的类似基于EViews, Excel, Gretl和Shazam等软件包的应用手册。所有源自POE4的包括STATA在内的不同数据格式，都可从网址http://www.wiley.com/college/hill下载。

　　本手册以及POE4中的STATA数据文件，都可以在http://www.principlesofeconometrics .com 找到。

　　本书中的各章与POE4中的各章是一一对应的。因此，假如要寻求教科书上第11章案例帮助，可以直接查阅本书第11章。然而，在某章内，具体小节却并非一一呼应的。POE4的数据文件以及其他资源可见

　　笔者非常欢迎关于本书的批评和建议。谢谢STATA公司，尤其Bill Rising，他的众多解答提升了我们的行文与编程质量。

好的，这是一份关于一本假想的、与《应用STATA学习计量经济学原理（第4版）》无关的图书的详细简介。 --- 书名：复杂系统建模与仿真：理论、方法与前沿应用 作者： [虚构作者姓名] 出版社： [虚构出版社名称] 出版年份： [虚构年份] --- 图书简介 引言：理解混沌与秩序的交织 在当今科学研究与工程实践中，我们日益面对的挑战不再是简单的线性问题，而是由无数相互作用的单元构成的复杂系统。从气候变化的宏观动力学到生物神经网络的微观机制，再到金融市场的波动与城市交通的拥堵，这些现象共同的特征是其非线性、自组织和涌现性。传统的解析模型往往难以捕捉这些系统的内在复杂性。《复杂系统建模与仿真：理论、方法与前沿应用》正是为应对这一挑战而编写的权威指南。 本书全面系统地介绍了复杂系统研究的核心理论框架、关键建模范式和前沿仿真技术。它不仅仅是一本理论教科书，更是一本面向实践工作者的工具手册，旨在帮助读者构建、分析和预测那些表现出高度不确定性和适应性的系统行为。本书的结构经过精心设计，力求在严谨的数学基础与广泛的工程应用之间搭建起一座坚实的桥梁。 第一部分：复杂系统基础理论与数学框架 本部分为读者奠定了理解复杂系统的理论基石。我们将深入探讨系统的基本概念，包括状态空间、相空间、吸引子以及系统的稳定性分析。重点内容包括： 非线性动力学基础： 详细阐述了常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）在描述连续时间系统中的作用。引入了李雅普诺夫稳定性理论，并以洛伦兹吸引子等经典案例说明混沌现象的数学本质。 随机过程与噪声驱动系统： 复杂系统很少在确定性环境中运行。本章介绍了马尔可夫链、布朗运动以及斯特朗托维奇（Stratonovich）和伊藤（Itô）随机微积分的差异，解释了如何将随机扰动纳入系统动力学模型中。 信息论与复杂性度量： 探讨了如何用信息论工具量化系统的复杂性。内容涵盖熵（香农熵、Rényi熵）、互信息以及有效复杂性（Effective Complexity）的概念，为后续的建模选择提供量化标准。 第二部分：核心建模范式与方法论 本部分聚焦于构建复杂系统模型的几种主流方法论，并详述了每种方法的优势、局限性及适用场景。 基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）： ABM 是模拟社会、生态和经济系统中个体交互行为的强大工具。本书详述了从规则设计、网格构建到异质性处理的整个建模流程。通过对谢林隔离模型和基于规则的交通流模型的深入解析，展示了宏观模式如何从微观互动中“涌现”出来。 网络科学与图论： 复杂系统本质上是网络。本章深入研究了网络拓扑的度量，包括中心性（介数、接近度）、聚类系数和社团结构检测。重点介绍了无标度网络（Scale-Free Networks）和小世界网络（Small-World Networks）的生成模型（如巴尔巴西-艾尔伯特模型），并探讨了网络鲁棒性与级联失效的分析。 元胞自动机（Cellular Automata, CA）： 作为离散时间、离散空间模型的代表，CA 在模拟扩散、生长和模式形成方面表现出色。本书详细解析了康威的“生命游戏”以及用于建模森林火灾和材料相变的广义元胞自动机模型。 系统动力学（System Dynamics, SD）： 针对宏观反馈回路和存量-流量关系的分析，SD 提供了强大的工具。我们阐述了反馈结构（增强回路与平衡回路）的识别，并指导读者如何利用流图和存量图构建高阶非线性反馈系统模型。 第三部分：仿真、分析与优化技术 有效的模型必须依赖可靠的仿真和严谨的分析。本部分转向计算和数据驱动的方法。 数值求解与稳定性检验： 讨论了求解非线性常微分方程组的数值方法（如Runge-Kutta方法）的精度和效率考量。特别关注了在存在快速和慢速时间尺度（刚性问题）时的数值策略。 蒙特卡洛模拟与敏感性分析： 复杂系统对初始条件和参数变化非常敏感。本书详细介绍了如何运用蒙特卡洛方法评估模型输出的不确定性，并介绍了Sobol指数等先进的全局敏感性分析技术，以识别系统中最重要的驱动因素。 数据同化与模型校准： 现实世界的复杂系统需要与观测数据相结合。本章介绍了卡尔曼滤波（包括扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF）和粒子滤波（Particle Filtering）技术，用于实时更新系统状态和优化模型参数。 复杂系统优化： 针对具有多目标、高维参数空间的复杂系统，传统的优化方法常常失效。本书介绍了启发式优化算法，如遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO），及其在系统控制和设计中的应用。 第四部分：前沿应用案例研究 为了巩固理论和方法，本书在最后部分呈现了跨学科的前沿应用案例。 城市交通网络拥堵的ABM分析： 构建了考虑驾驶员行为、信号灯周期和突发事件的宏-微观耦合仿真模型，并探究了干预措施的有效性。 流行病传播的结构化模型： 结合网络结构和异质性接触率，使用基于网络的 SIR/SEIR 模型来预测疾病的传播路径和评估疫苗接种策略的效果。 金融市场中的系统性风险评估： 利用网络理论分析银行间借贷关系，模拟外部冲击（如某机构违约）如何引发网络内的级联风险。 材料科学中的相变模拟： 应用元胞自动机和相场模型（Phase-Field Models）来模拟晶体生长和微观结构演变过程。 读者对象与价值 本书内容深度适中，理论推导详实，并辅以大量的计算示例和伪代码指导。它面向对象包括： 1. 高等院校研究生和高年级本科生，作为复杂系统科学、物理学、工程学、经济学及环境科学等领域课程的参考教材。 2. 科研人员和工程师，希望将复杂系统建模和仿真技术应用于实际问题的分析与解决。 3. 对交叉学科研究感兴趣的专业人士，寻求系统性理解非线性、自组织现象的理论工具。 通过阅读本书，读者将不仅掌握描述和分析复杂系统的数学语言，更能熟练运用现代计算工具，将抽象的理论转化为对现实世界复杂现象的洞察力和预测能力。 ---

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何将经济理论转化为可量化的模型充满好奇。这本书的标题“应用STATA学习计量经济学原理”正是满足了我这一需求。我期待它能带领我走进STATA的世界，用实际操作来理解那些曾经让我头疼的统计概念。比如，当提到“异方差”或“自相关”时，我希望书中能通过实例展示STATA如何检测这些问题，以及如何修正模型以克服这些问题。对于“因果推断”这一当今计量经济学研究的核心，我非常渴望书中能有专门的章节，详细介绍各种因果推断的工具变量法、断点回归、匹配法等，并提供相应的STATA命令和解释。我也非常关心书中是否会涉及一些常用的经济学数据处理技巧，比如如何导入、清洗、合并和重塑数据，这些都是在实际研究中不可或缺的技能。如果书中还能提供一些练习题，并附带解答，那将是极好的学习巩固方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题给我留下了深刻的印象，尤其是“应用STATA学习计量经济学原理”这个部分，让我想象着那些复杂的理论如何在实际操作中被一一揭示。我一直觉得计量经济学虽然重要，但概念往往抽象难以捉摸，而STATA作为一款强大的统计软件，应该能很好地将这些理论具象化。我尤其期待书中是否会从最基础的回归分析入手，一步步讲解模型设定、假设检验、系数解释等关键环节。会不会包含一些经典的经济学案例，比如通货膨胀的决定因素、失业率的动态分析，或者股票市场的波动模型？如果能结合真实的经济数据，让我亲手操作STATA来验证这些理论，那将是极大的学习乐趣。我非常希望书中能够提供清晰的代码示例，并且对每一行代码的作用进行详尽的解释，这样我才能真正理解STATA的强大之处，并将其融会贯通到自己的学习和研究中。如果书中还能提及一些在实际应用中可能遇到的陷阱和误区，并给出规避建议，那就更完美了，这能大大提高我独立解决问题的能力，避免走弯路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题听起来就非常有吸引力，让我联想到实际操作与理论知识的完美结合。我希望书中能够从最基础的计量经济学概念开始，例如线性回归模型，然后深入讲解如何使用STATA来估计这些模型，并解读结果。我特别期待书中能够详细介绍STATA中的各种数据管理命令，以及如何进行数据可视化，因为这些是进行实证分析的基础。对于一些核心的计量经济学主题，比如假设检验、置信区间的构建、模型选择的标准，我希望能通过STATA的演示得到更直观的理解。此外，如果书中还能涵盖一些进阶的计量方法，例如时间序列分析、面板数据分析，甚至是关于微观计量经济学的一些常用模型，并且都附有STATA的应用实例，那将非常有价值。我尤其希望书中能够强调在实际研究中可能遇到的各种挑战，并给出相应的解决方案，这样我才能更好地应对未来研究中可能出现的各种实际问题。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我首先被其严谨的编排所吸引。它并非简单地罗列公式和概念，而是将理论的学习与软件的实践紧密地结合在一起。我特别喜欢它在介绍每一个计量经济学模型（比如OLS、IV、面板数据模型等）时，都会先清晰地阐述其背后的经济学理论基础和统计学假设，然后再逐步引导读者如何在STATA中进行相应的回归分析。这种循序渐进的方式，对于我这样既想扎实掌握理论，又希望熟练运用工具的学生来说，简直是福音。书中对STATA命令的解释非常到位，每一个参数的含义、每一个选项的作用都介绍得清清楚楚，让我感觉就像有一位经验丰富的导师在身边手把手教学。我尤其欣赏的是，书中不仅仅停留在基本模型的介绍，还涉及到一些更高级的主题，比如时间序列分析中的ARIMA模型，或者关于内生性问题和工具变量法的深入探讨。这些内容往往是计量经济学学习中的难点，如果在书中能够得到清晰的讲解和STATA的实例演示，那将极大地提升我的学习效率和对计量经济学方法的掌握程度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构给我留下了非常积极的印象，它并非枯燥的理论堆砌，而是真正以“应用”为导向。我特别欣赏书中在引入新概念时，会先简要回顾相关的经济学背景，然后才深入讲解计量方法。这有助于我理解这些方法为何存在，以及它们在解决哪些经济学问题时是有效的。STATA的应用贯穿全书，让我感觉学习过程非常直观和实用。我希望书中能包含大量的代码片段，并且这些代码片段都能在STATA环境中直接运行，并输出易于理解的结果。我对书中关于模型诊断的部分尤为关注，例如如何检查模型的拟合优度、残差的分布情况，以及是否存在多重共线性等问题，并给出相应的STATA命令。此外，如果书中还能触及到一些前沿的计量经济学方法，比如机器学习在经济学中的应用，或者大数据分析的相关技术，那将更能体现其内容的先进性和对未来研究方向的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

ok

评分☆☆☆☆☆

太优惠了，2.5折！不买书对不起自己！！

评分☆☆☆☆☆

是正版，包装精美，我还没看，希望有用

评分☆☆☆☆☆

书籍不错，就是双十一太慢啦！好多书都没有

评分☆☆☆☆☆

非常棒

评分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好

评分☆☆☆☆☆

书籍不错，就是双十一太慢啦！好多书都没有

评分☆☆☆☆☆

不错的不错的，与计量经济学原理配套使用。

评分☆☆☆☆☆

还不错哟