基本无害的计量经济学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 乔舒亚?安格里斯特，约恩-斯特芬?皮施克 著，郎金焕，李井奎 译

图书标签:

• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 因果推断
• 数据分析
• 模型
• 方法
• 理论
• 实证分析

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543220584

版次：1

商品编码：12146791

包装：平装

丛书名： 当代经济学系列丛书·当代经济学教学参考书系

开本：16开

出版时间：2012-04-01

用纸：胶版纸

页数：258

字数：391000

正文语种：中文

内容简介

《当代经济学系列丛书·当代经济学教学参考书系：基本无害的计量经济学·实证研究者指南》在学科领域方面，不仅着眼于各传统经济学科的新成果，更注重经济学前沿学科、边缘学科和综合学科的新成就；在选题的采择上，广泛联系海内外学者，努力开掘学术功力深厚、思想新颖独到、作品水平拔尖的“高、新、尖”著作。

作者简介

乔舒亚?安格里斯特，美国麻省理工学院Ford经济学教授，美国国民经济研究局研究员，美国艺术与科学院院士，计量经济学会会员。曾任教于以色列希伯来大学和美国哈佛大学。主要教授劳动经济学和计量经济学，研究领域广泛，涉及教育经济学、社会实验、公共项目的计量经济学方法研究以及政策评估。
约恩－斯特芬?皮施克，英国伦敦政治经济学院（LSE）教授，LSE经济表现中心资深研究员。主要教授劳动经济学和计量经济学，研究领域集中于教育政策评估，包括义务教育的收入回报、学期长短对学生成绩的影响，以及班级成员间的影响效应等。

精彩书评

有趣而且不同寻常，这是本有着自身特点的计量经济学教科书。它为那些需要经常分析经济数据的人士提供了实实在在的答案和建议，以帮助他们解决自己面临的问题。
——Guido Imbens， Harvard University

是本关于计量经济学实践的书籍，它内容出色、构思精妙。
——Orley Ashenfelter， Princeton University

无论是政治科学研究者，还是社会学家、历史学家、地理学家抑或是人类学家等等，对任何希望在社会科学领域构思研究并进行验证的科研人员而言，都应该将这本开创性的书籍列为必读书目。本书构思精巧、有趣，能够引导你穿越社会科学实证研究的迷雾。我真希望多年前就能读到这本书。
——James Robinson， Harvard University

这是一本适合所有的实证研究者而非仅适合学生使用的书籍，任何一个实证计量工作者都能将它看作一份*佳的参考文献。
——Sandra Black，UCLA

目录

出版前言
前言
致谢
本书结构
第一部分 导论
1 关于“问题”的问题
2 理想的实验
2.1 选择性偏误
2.2 用随机分配解决选择性偏误
2.3 对实验的回归分析

第二部分 核心
3 让回归变得有意义
3.1 回归的基本原理
3.2 回归与因果关系
3.3 异质性与非线性
3.4 回归的细节
3.5 附录：对加权平均导函数求导
4 实践中的工具变量：得到你想要的
4.1 工具变量与因果关系
4.2 两阶段最小二乘的渐进推断
4.3 双样本工具变量和剖分样本工具变量
4.4 工具变量与异质性潜在结果
4.5 对局部平均处理效应的推广
4.6 工具变量的细节
4.7 附录
5 相似世界：固定效应＼双重差分和面板数据
5.1 个体固定效应
5.2 双重差分：事前与事后，处理和控制
5.3 固定效应与滞后被解释变量
5.4 附录：对固定效应模型和滞后被解释变量模型的进一步讨论

第三部分 拓展
6 更进一步：断点回归设计
6.1 清晰断点回归
6.2 作为一种工具变量法的模糊断点回归
7 分位数回归
7.1 分位数回归模型
7.2 对分位数处理效应的工具变量估计
8 非标准的标准误问题
8.1 在估计稳健标准误时存在的偏误
8.2 面板数据中的聚类问题和序列相关问题
8.3 附录：对简单Moulton因子的计算
最后的几句话
术语表及名词缩写
参考文献
译后记

探寻商业脉络：现代经济分析与决策实践 内容提要： 本书旨在为商业分析、市场研究和宏观经济决策领域的专业人士及高级学生提供一套系统而前沿的分析框架与实践工具。我们专注于构建一个既能深刻理解复杂经济现象，又能有效指导实际商业操作的分析体系。全书围绕“数据驱动洞察”、“因果推断的严谨性”以及“模型选择的实用性”三大核心支柱展开，力求在理论深度与应用广度之间找到最佳平衡点。 本书的核心内容不涉及任何关于计量经济学基础概念（如OLS回归、时间序列、异方差性、内生性等）的详尽讲解，而是直接跳跃到应用层面，假设读者已具备扎实的数理统计和经济学理论基础。我们将重点聚焦于如何利用先进的统计工具和计算方法，解决真实世界中棘手的商业问题。 第一部分：现代数据驱动决策的基础与挑战 本部分着重于现代数据环境下的分析思维重塑。我们探讨了大数据时代带来的数据获取、清洗与整合的挑战，并引入了稳健数据工程实践，强调数据质量对于后续分析结论可靠性的决定性作用。 复杂数据结构的建模选择： 探讨传统线性模型在处理高维、非结构化数据时的局限性。引入非参数化方法的初步概念，侧重于如何识别数据分布中的复杂依赖关系，而非预设特定函数形式。 因果机制的初步界定与量化： 区别于相关性分析，我们深入探讨如何在商业语境下，准确定义“干预”和“结果”。本章聚焦于设定有效的实验设计（如A/B测试的严格标准、准实验的适用性边界），为后续的因果推断打下实践基础。讨论重点在于如何通过精心设计的实验，将观察性数据转化为具有指导意义的决策信息。 第二部分：高级因果推断：从关联到行动 本部分是全书的核心，全面阐述了如何在缺乏完美随机对照实验（RCT）的情况下，使用先进技术来识别和量化经济变量之间的因果效应。我们不关注计量经济学的理论推导，而是专注于工具的选择、假设的检验和结果的解释。 工具变量（IV）方法的应用性审查： 聚焦于寻找“好的”工具变量的实践艺术。我们将分析在不同商业场景（如产品定价、政策推广）中，哪些变量可能构成有效的工具变量，以及如何通过多重检验来验证其外生性假设的合理性。重点案例分析将集中于供应链管理中的定价策略对需求的影响。 断点回归设计（RDD）的精细化操作： 详细解析了清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD）的实施细节。重点讨论带宽（bandwidth）的选择标准、局部多项式拟合的阶数对估计偏差的影响。我们将通过教育回报率和金融监管影响的案例，展示RDD如何提供强有力的局部因果证据。 匹配方法的优化与局限： 本章超越简单的倾向得分匹配（PSM）。我们引入协同匹配（Coarsened Exact Matching, CEM）和基于距离的匹配技术，强调在处理高维协变量时，如何确保样本间的可比性，并针对匹配后的残余混淆进行敏感性分析。 第三部分：预测建模与机器学习在商业中的融合 本部分探讨如何将机器学习的强大预测能力，与经济学对结构理解的需求相结合，构建出既准确又具有解释力的混合模型。 高维回归与正则化技术（Ridge, Lasso, Elastic Net）： 重点分析这些技术在特征选择和模型稳定性方面的应用。我们讨论如何利用Lasso进行变量筛选，以揭示驱动客户行为的关键因素，并评估这种筛选过程对经济学解释力的影响。 树模型（Tree-Based Methods）的因果解释： 深入研究随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）的应用。关键在于介绍SHAP值和Permutation Importance等技术，用于从“黑箱”模型中提取出关于经济关系的重要洞察，而非仅仅停留在预测精度上。 混合模型： 探讨将传统经济学结构（如效用函数或成本函数）嵌入到半参数模型中，利用机器学习处理剩余的复杂误差项，以期在保持理论一致性的同时提升预测性能。 第四部分：时间维度下的动态分析与政策评估 本部分聚焦于序列数据的复杂性，特别是评估随时间变化的政策冲击或市场趋势。 事件研究法的进阶： 专注于双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）的现代拓展，包括平行趋势假设的检验、多期DiD模型的处理以及异质性处理效应的识别。我们将着重分析如何利用更精细的面板数据结构来应对政策实施的逐步推进。 合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）： 详细介绍SCM在评估单一重大干预（如州级税法变更、大型企业并购）时的构建与实施步骤。重点讨论权重矩阵的选择标准，以及如何对“反事实”的构建进行稳健性检验。 动态面板模型中的内生性处理： 概述在处理固定效应和序列相关性时，广义矩估计（GMM）的应用场景，并强调其在面板数据分析中的实际操作约束和结果解读的审慎性。 总结： 本书不提供对计量经济学基本概念的重复讲解，而是将分析目标锁定在“如何利用现有先进的统计和计算工具，解决商业实践中的因果识别难题”。读者将获得一套高度实用的方法论工具箱，用于严谨地量化商业决策的影响，并自信地向利益相关者展示分析结果的可靠性。全书结构侧重于方法论的实践应用、假设的批判性评估，以及结果的商业化解释。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是一本精心准备的“新手村指南”，即便你对经济学理论一无所知，也能轻松踏入计量经济学的世界。作者用一种非常接地气的方式，剥离了那些令人望而生畏的数学公式和抽象概念，取而代之的是生活中随处可见的例子。读这本书的时候，我感觉自己就像是在跟着一位经验丰富的向导，一步一步地探索这片看似复杂的领域。书中的每一个概念，从最基础的回归分析到稍显进阶的因果推断，都被拆解得极其细致，仿佛是手把手教学。我尤其喜欢书中对各种“陷阱”的提醒，比如如何识别和处理内生性问题，如何理解统计显著性和经济显著性的区别等等，这些都是在实际研究中至关重要的细节。它不像某些教材那样，上来就让你啃硬骨头，而是循序渐进，让你在理解基本原理的基础上，逐渐建立起对计量工具的信心。读完之后，我发现很多之前困扰我的经济学现象，现在都能找到更清晰的解释，并且我开始思考，原来很多看似理所当然的结论，背后都有着严谨的计量方法支撑。这本书确实做到了“基本无害”，它降低了学习门槛，让计量经济学不再是少数人的专利，而是每一个对数据分析感兴趣的人都可以触及的工具。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书最大的价值在于它对“理解”的强调。作者似乎深谙学习者在面对计量经济学时可能遇到的各种困惑，因此在内容编排上，始终围绕着“为什么”和“怎么办”展开。读完第一章，你会发现，之前那些模模糊糊的统计概念，比如相关性和因果性，似乎瞬间变得清晰起来。书中的逻辑链条非常严谨，但又不像纯理论书籍那样晦涩难懂。作者善于用类比和直观的解释，将抽象的统计原理具象化，让读者能够真正地“看见”模型的运作过程。尤其是在讨论如何构建一个有效的计量模型时，书中提供的指导方针和注意事项，让我觉得仿佛有一位经验丰富的导师在耳边提醒。它不仅仅教授你如何使用某个统计软件或函数，更重要的是，它教会你如何思考：在开始分析之前应该考虑什么？如何选择合适的模型？如何解读输出结果？以及最重要的，如何认识到模型的局限性。读完这本书，我感觉自己对数据分析的信心大大提升，不再害怕面对复杂的经济数据，而是能够更从容地运用计量工具去探索和解释背后的经济现象。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最深刻的感受，是关于“实操性”和“反思性”的完美结合。它不是那种让你坐在书桌前，只是泛泛而谈理论的书，而是更像一本“实战手册”，一步一步地引导你去动手实践。书中提供了很多具体的例子，从数据的收集、清洗，到模型的选择、检验，再到结果的解释和报告，都描绘得相当详尽。我尤其喜欢书中关于如何避免常见错误的章节，作者用一种非常坦诚的口吻，列举了在实际研究中常常会遇到的各种“坑”，并且给出了有效的规避方法。这让我觉得，这本书不仅教我如何“做”，还教我如何“不犯错”。更重要的是，它不仅仅停留在“怎么做”的层面，还不断地引导我去反思：为什么选择这个模型？这个模型的假设是否成立？结果是否符合经济直觉？这些问题非常有价值，它们帮助我从一个简单的“执行者”转变为一个更具批判性和独立思考能力的“分析者”。读完这本书，我感觉自己仿佛经历了一次完整的计量经济学研究过程，对其中的每一个环节都有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书就像是一把解锁经济学研究“黑箱”的钥匙。它用一种非常友好和易于理解的方式，将计量经济学这个看似高深的学科，变得触手可及。书中没有让人望而生畏的数学推导，而是将重点放在了概念的直观理解和实际应用上。作者善于从现实生活中提取生动的案例，将复杂的计量方法融入到这些案例中进行讲解，让读者在不知不觉中掌握了关键的知识点。我特别喜欢书中对不同计量方法的对比分析，它能够清晰地阐述每种方法适用的场景、优缺点以及潜在的陷阱，这对于初学者来说，能够极大地避免走弯路。读这本书的过程中，我发现很多之前在其他地方看到但没能完全理解的经济现象，在这本书的解释下变得豁然开朗。它不仅仅是传授知识，更是在培养一种分析问题的思维方式，让我能够更有效地利用数据去理解和解释经济世界。这本书真正做到了“基本无害”，它降低了学习门槛，让更多人能够掌握计量经济学的基本工具，去探索和解决现实中的经济问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是开启了一扇通往“证据驱动决策”大门。它不是那种告诉你“是什么”的书，而是更侧重于“怎么做”和“为什么这样做”的实用指南。在阅读过程中，我常常被书中提供的案例研究所吸引，这些案例生动地展示了计量经济学如何被用来解决现实世界中的复杂问题，从理解消费者行为到评估政策效果，再到预测市场趋势，几乎无所不包。作者在讲解方法时，并没有回避数学，但更注重解释这些数学工具背后的逻辑和直觉，让你理解公式是为了解决什么样的问题，而不是死记硬背。我特别欣赏书中关于数据可视化和探索性数据分析的部分，它强调了在深入建模之前，充分了解和描述数据的重要性，这对于避免误导性的结论非常有帮助。此外，这本书在讨论模型假设和诊断时，也给了我很多启发。它提醒我，任何模型都有其局限性，关键在于如何审慎地评估模型的适用性和解释结果的可靠性。总而言之，这本书不仅是学习计量方法的技术手册，更是一本培养批判性思维和科学探究精神的启蒙读物，它让我看到了数据背后隐藏的规律，也让我对如何科学地解读和运用这些规律有了更深的认识。

评分☆☆☆☆☆

挺好的，快递及时。

评分☆☆☆☆☆

公布都默默默默默默默默咯哦

评分☆☆☆☆☆

大家一致推荐的好书，对于复杂问题进行梳理的

评分☆☆☆☆☆

帮人买的，没有听说东西有问题，当天就到了

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

好书，非常好看，包装给力，推荐购买！！

评分☆☆☆☆☆

老公买的，喜欢看书，从来不评价，我来赚京豆

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物流不错，很快