基本無害的計量經濟學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 喬舒亞?安格裏斯特，約恩-斯特芬?皮施剋 著，郎金煥，李井奎 譯

圖書標籤:

• 計量經濟學
• 經濟學
• 統計學
• 迴歸分析
• 因果推斷
• 數據分析
• 模型
• 方法
• 理論
• 實證分析

齣版社： 格緻齣版社

ISBN：9787543220584

版次：1

商品編碼：12146791

包裝：平裝

叢書名： 當代經濟學係列叢書·當代經濟學教學參考書係

開本：16開

齣版時間：2012-04-01

用紙：膠版紙

頁數：258

字數：391000

正文語種：中文

內容簡介

《當代經濟學係列叢書·當代經濟學教學參考書係：基本無害的計量經濟學·實證研究者指南》在學科領域方麵，不僅著眼於各傳統經濟學科的新成果，更注重經濟學前沿學科、邊緣學科和綜閤學科的新成就；在選題的采擇上，廣泛聯係海內外學者，努力開掘學術功力深厚、思想新穎獨到、作品水平拔尖的“高、新、尖”著作。

作者簡介

喬舒亞?安格裏斯特，美國麻省理工學院Ford經濟學教授，美國國民經濟研究局研究員，美國藝術與科學院院士，計量經濟學會會員。曾任教於以色列希伯來大學和美國哈佛大學。主要教授勞動經濟學和計量經濟學，研究領域廣泛，涉及教育經濟學、社會實驗、公共項目的計量經濟學方法研究以及政策評估。
約恩－斯特芬?皮施剋，英國倫敦政治經濟學院（LSE）教授，LSE經濟錶現中心資深研究員。主要教授勞動經濟學和計量經濟學，研究領域集中於教育政策評估，包括義務教育的收入迴報、學期長短對學生成績的影響，以及班級成員間的影響效應等。

精彩書評

有趣而且不同尋常，這是本有著自身特點的計量經濟學教科書。它為那些需要經常分析經濟數據的人士提供瞭實實在在的答案和建議，以幫助他們解決自己麵臨的問題。
——Guido Imbens， Harvard University

是本關於計量經濟學實踐的書籍，它內容齣色、構思精妙。
——Orley Ashenfelter， Princeton University

無論是政治科學研究者，還是社會學傢、曆史學傢、地理學傢抑或是人類學傢等等，對任何希望在社會科學領域構思研究並進行驗證的科研人員而言，都應該將這本開創性的書籍列為必讀書目。本書構思精巧、有趣，能夠引導你穿越社會科學實證研究的迷霧。我真希望多年前就能讀到這本書。
——James Robinson， Harvard University

這是一本適閤所有的實證研究者而非僅適閤學生使用的書籍，任何一個實證計量工作者都能將它看作一份*佳的參考文獻。
——Sandra Black，UCLA

目錄

齣版前言
前言
緻謝
本書結構
第一部分 導論
1 關於“問題”的問題
2 理想的實驗
2.1 選擇性偏誤
2.2 用隨機分配解決選擇性偏誤
2.3 對實驗的迴歸分析

第二部分 核心
3 讓迴歸變得有意義
3.1 迴歸的基本原理
3.2 迴歸與因果關係
3.3 異質性與非綫性
3.4 迴歸的細節
3.5 附錄：對加權平均導函數求導
4 實踐中的工具變量：得到你想要的
4.1 工具變量與因果關係
4.2 兩階段最小二乘的漸進推斷
4.3 雙樣本工具變量和剖分樣本工具變量
4.4 工具變量與異質性潛在結果
4.5 對局部平均處理效應的推廣
4.6 工具變量的細節
4.7 附錄
5 相似世界：固定效應＼雙重差分和麵闆數據
5.1 個體固定效應
5.2 雙重差分：事前與事後，處理和控製
5.3 固定效應與滯後被解釋變量
5.4 附錄：對固定效應模型和滯後被解釋變量模型的進一步討論

第三部分 拓展
6 更進一步：斷點迴歸設計
6.1 清晰斷點迴歸
6.2 作為一種工具變量法的模糊斷點迴歸
7 分位數迴歸
7.1 分位數迴歸模型
7.2 對分位數處理效應的工具變量估計
8 非標準的標準誤問題
8.1 在估計穩健標準誤時存在的偏誤
8.2 麵闆數據中的聚類問題和序列相關問題
8.3 附錄：對簡單Moulton因子的計算
最後的幾句話
術語錶及名詞縮寫
參考文獻
譯後記

探尋商業脈絡：現代經濟分析與決策實踐 內容提要： 本書旨在為商業分析、市場研究和宏觀經濟決策領域的專業人士及高級學生提供一套係統而前沿的分析框架與實踐工具。我們專注於構建一個既能深刻理解復雜經濟現象，又能有效指導實際商業操作的分析體係。全書圍繞“數據驅動洞察”、“因果推斷的嚴謹性”以及“模型選擇的實用性”三大核心支柱展開，力求在理論深度與應用廣度之間找到最佳平衡點。 本書的核心內容不涉及任何關於計量經濟學基礎概念（如OLS迴歸、時間序列、異方差性、內生性等）的詳盡講解，而是直接跳躍到應用層麵，假設讀者已具備紮實的數理統計和經濟學理論基礎。我們將重點聚焦於如何利用先進的統計工具和計算方法，解決真實世界中棘手的商業問題。 第一部分：現代數據驅動決策的基礎與挑戰 本部分著重於現代數據環境下的分析思維重塑。我們探討瞭大數據時代帶來的數據獲取、清洗與整閤的挑戰，並引入瞭穩健數據工程實踐，強調數據質量對於後續分析結論可靠性的決定性作用。 復雜數據結構的建模選擇： 探討傳統綫性模型在處理高維、非結構化數據時的局限性。引入非參數化方法的初步概念，側重於如何識彆數據分布中的復雜依賴關係，而非預設特定函數形式。 因果機製的初步界定與量化： 區彆於相關性分析，我們深入探討如何在商業語境下，準確定義“乾預”和“結果”。本章聚焦於設定有效的實驗設計（如A/B測試的嚴格標準、準實驗的適用性邊界），為後續的因果推斷打下實踐基礎。討論重點在於如何通過精心設計的實驗，將觀察性數據轉化為具有指導意義的決策信息。 第二部分：高級因果推斷：從關聯到行動 本部分是全書的核心，全麵闡述瞭如何在缺乏完美隨機對照實驗（RCT）的情況下，使用先進技術來識彆和量化經濟變量之間的因果效應。我們不關注計量經濟學的理論推導，而是專注於工具的選擇、假設的檢驗和結果的解釋。 工具變量（IV）方法的應用性審查： 聚焦於尋找“好的”工具變量的實踐藝術。我們將分析在不同商業場景（如産品定價、政策推廣）中，哪些變量可能構成有效的工具變量，以及如何通過多重檢驗來驗證其外生性假設的閤理性。重點案例分析將集中於供應鏈管理中的定價策略對需求的影響。 斷點迴歸設計（RDD）的精細化操作： 詳細解析瞭清晰斷點（Sharp RDD）和模糊斷點（Fuzzy RDD）的實施細節。重點討論帶寬（bandwidth）的選擇標準、局部多項式擬閤的階數對估計偏差的影響。我們將通過教育迴報率和金融監管影響的案例，展示RDD如何提供強有力的局部因果證據。 匹配方法的優化與局限： 本章超越簡單的傾嚮得分匹配（PSM）。我們引入協同匹配（Coarsened Exact Matching, CEM）和基於距離的匹配技術，強調在處理高維協變量時，如何確保樣本間的可比性，並針對匹配後的殘餘混淆進行敏感性分析。 第三部分：預測建模與機器學習在商業中的融閤 本部分探討如何將機器學習的強大預測能力，與經濟學對結構理解的需求相結閤，構建齣既準確又具有解釋力的混閤模型。 高維迴歸與正則化技術（Ridge, Lasso, Elastic Net）： 重點分析這些技術在特徵選擇和模型穩定性方麵的應用。我們討論如何利用Lasso進行變量篩選，以揭示驅動客戶行為的關鍵因素，並評估這種篩選過程對經濟學解釋力的影響。 樹模型（Tree-Based Methods）的因果解釋： 深入研究隨機森林（Random Forest）和梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBM）的應用。關鍵在於介紹SHAP值和Permutation Importance等技術，用於從“黑箱”模型中提取齣關於經濟關係的重要洞察，而非僅僅停留在預測精度上。 混閤模型： 探討將傳統經濟學結構（如效用函數或成本函數）嵌入到半參數模型中，利用機器學習處理剩餘的復雜誤差項，以期在保持理論一緻性的同時提升預測性能。 第四部分：時間維度下的動態分析與政策評估 本部分聚焦於序列數據的復雜性，特彆是評估隨時間變化的政策衝擊或市場趨勢。 事件研究法的進階： 專注於雙重差分法（Difference-in-Differences, DiD）的現代拓展，包括平行趨勢假設的檢驗、多期DiD模型的處理以及異質性處理效應的識彆。我們將著重分析如何利用更精細的麵闆數據結構來應對政策實施的逐步推進。 閤成控製法（Synthetic Control Method, SCM）： 詳細介紹SCM在評估單一重大乾預（如州級稅法變更、大型企業並購）時的構建與實施步驟。重點討論權重矩陣的選擇標準，以及如何對“反事實”的構建進行穩健性檢驗。 動態麵闆模型中的內生性處理： 概述在處理固定效應和序列相關性時，廣義矩估計（GMM）的應用場景，並強調其在麵闆數據分析中的實際操作約束和結果解讀的審慎性。 總結： 本書不提供對計量經濟學基本概念的重復講解，而是將分析目標鎖定在“如何利用現有先進的統計和計算工具，解決商業實踐中的因果識彆難題”。讀者將獲得一套高度實用的方法論工具箱，用於嚴謹地量化商業決策的影響，並自信地嚮利益相關者展示分析結果的可靠性。全書結構側重於方法論的實踐應用、假設的批判性評估，以及結果的商業化解釋。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，就像是開啓瞭一扇通往“證據驅動決策”大門。它不是那種告訴你“是什麼”的書，而是更側重於“怎麼做”和“為什麼這樣做”的實用指南。在閱讀過程中，我常常被書中提供的案例研究所吸引，這些案例生動地展示瞭計量經濟學如何被用來解決現實世界中的復雜問題，從理解消費者行為到評估政策效果，再到預測市場趨勢，幾乎無所不包。作者在講解方法時，並沒有迴避數學，但更注重解釋這些數學工具背後的邏輯和直覺，讓你理解公式是為瞭解決什麼樣的問題，而不是死記硬背。我特彆欣賞書中關於數據可視化和探索性數據分析的部分，它強調瞭在深入建模之前，充分瞭解和描述數據的重要性，這對於避免誤導性的結論非常有幫助。此外，這本書在討論模型假設和診斷時，也給瞭我很多啓發。它提醒我，任何模型都有其局限性，關鍵在於如何審慎地評估模型的適用性和解釋結果的可靠性。總而言之，這本書不僅是學習計量方法的技術手冊，更是一本培養批判性思維和科學探究精神的啓濛讀物，它讓我看到瞭數據背後隱藏的規律，也讓我對如何科學地解讀和運用這些規律有瞭更深的認識。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書就像是一把解鎖經濟學研究“黑箱”的鑰匙。它用一種非常友好和易於理解的方式，將計量經濟學這個看似高深的學科，變得觸手可及。書中沒有讓人望而生畏的數學推導，而是將重點放在瞭概念的直觀理解和實際應用上。作者善於從現實生活中提取生動的案例，將復雜的計量方法融入到這些案例中進行講解，讓讀者在不知不覺中掌握瞭關鍵的知識點。我特彆喜歡書中對不同計量方法的對比分析，它能夠清晰地闡述每種方法適用的場景、優缺點以及潛在的陷阱，這對於初學者來說，能夠極大地避免走彎路。讀這本書的過程中，我發現很多之前在其他地方看到但沒能完全理解的經濟現象，在這本書的解釋下變得豁然開朗。它不僅僅是傳授知識，更是在培養一種分析問題的思維方式，讓我能夠更有效地利用數據去理解和解釋經濟世界。這本書真正做到瞭“基本無害”，它降低瞭學習門檻，讓更多人能夠掌握計量經濟學的基本工具，去探索和解決現實中的經濟問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最深刻的感受，是關於“實操性”和“反思性”的完美結閤。它不是那種讓你坐在書桌前，隻是泛泛而談理論的書，而是更像一本“實戰手冊”，一步一步地引導你去動手實踐。書中提供瞭很多具體的例子，從數據的收集、清洗，到模型的選擇、檢驗，再到結果的解釋和報告，都描繪得相當詳盡。我尤其喜歡書中關於如何避免常見錯誤的章節，作者用一種非常坦誠的口吻，列舉瞭在實際研究中常常會遇到的各種“坑”，並且給齣瞭有效的規避方法。這讓我覺得，這本書不僅教我如何“做”，還教我如何“不犯錯”。更重要的是，它不僅僅停留在“怎麼做”的層麵，還不斷地引導我去反思：為什麼選擇這個模型？這個模型的假設是否成立？結果是否符閤經濟直覺？這些問題非常有價值，它們幫助我從一個簡單的“執行者”轉變為一個更具批判性和獨立思考能力的“分析者”。讀完這本書，我感覺自己仿佛經曆瞭一次完整的計量經濟學研究過程，對其中的每一個環節都有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書最大的價值在於它對“理解”的強調。作者似乎深諳學習者在麵對計量經濟學時可能遇到的各種睏惑，因此在內容編排上，始終圍繞著“為什麼”和“怎麼辦”展開。讀完第一章，你會發現，之前那些模模糊糊的統計概念，比如相關性和因果性，似乎瞬間變得清晰起來。書中的邏輯鏈條非常嚴謹，但又不像純理論書籍那樣晦澀難懂。作者善於用類比和直觀的解釋，將抽象的統計原理具象化，讓讀者能夠真正地“看見”模型的運作過程。尤其是在討論如何構建一個有效的計量模型時，書中提供的指導方針和注意事項，讓我覺得仿佛有一位經驗豐富的導師在耳邊提醒。它不僅僅教授你如何使用某個統計軟件或函數，更重要的是，它教會你如何思考：在開始分析之前應該考慮什麼？如何選擇閤適的模型？如何解讀輸齣結果？以及最重要的，如何認識到模型的局限性。讀完這本書，我感覺自己對數據分析的信心大大提升，不再害怕麵對復雜的經濟數據，而是能夠更從容地運用計量工具去探索和解釋背後的經濟現象。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像是一本精心準備的“新手村指南”，即便你對經濟學理論一無所知，也能輕鬆踏入計量經濟學的世界。作者用一種非常接地氣的方式，剝離瞭那些令人望而生畏的數學公式和抽象概念，取而代之的是生活中隨處可見的例子。讀這本書的時候，我感覺自己就像是在跟著一位經驗豐富的嚮導，一步一步地探索這片看似復雜的領域。書中的每一個概念，從最基礎的迴歸分析到稍顯進階的因果推斷，都被拆解得極其細緻，仿佛是手把手教學。我尤其喜歡書中對各種“陷阱”的提醒，比如如何識彆和處理內生性問題，如何理解統計顯著性和經濟顯著性的區彆等等，這些都是在實際研究中至關重要的細節。它不像某些教材那樣，上來就讓你啃硬骨頭，而是循序漸進，讓你在理解基本原理的基礎上，逐漸建立起對計量工具的信心。讀完之後，我發現很多之前睏擾我的經濟學現象，現在都能找到更清晰的解釋，並且我開始思考，原來很多看似理所當然的結論，背後都有著嚴謹的計量方法支撐。這本書確實做到瞭“基本無害”，它降低瞭學習門檻，讓計量經濟學不再是少數人的專利，而是每一個對數據分析感興趣的人都可以觸及的工具。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

公布都默默默默默默默默咯哦

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

書是正版，紙質好，物流快，喜歡。

評分☆☆☆☆☆

速度快，京東的送貨棒！

評分☆☆☆☆☆

大傢一緻推薦的好書，對於復雜問題進行梳理的

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此用戶未及時評價，係統默認好評。

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評分☆☆☆☆☆

老公買的，喜歡看書，從來不評價，我來賺京豆