計量經濟學/數量經濟學係列叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張曉峒 著

圖書標籤:

• 計量經濟學
• 數量經濟學
• 經濟學
• 統計學
• 數據分析
• 模型
• 迴歸分析
• 時間序列
• 金融經濟學
• 經濟計量模型

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302465836

版次：1

商品編碼：12208994

包裝：平裝

叢書名： 數量經濟學係列叢書

開本：16開

齣版時間：2017-05-01

用紙：膠版紙

頁數：460

字數：646000

正文語種：中文

編輯推薦

本書除瞭包括經典計量經濟學內容，還包括近年來比較新的計量經濟學研究成果；除瞭介紹計量經濟學的知識點，還給齣很多實用中國案例，並配有軟件EViews和STATA的相應操作步驟。

內容簡介

　　《計量經濟學/數量經濟學係列叢書》是一本麵嚮經濟類、管理類本科生和研究生的計量經濟學教材，內容主要包括迴歸模型、時間序列ARIMA模型、單位根檢驗、誤差修正模型和麵闆數據模型等。
　　《計量經濟學/數量經濟學係列叢書》在本領域內首次增加濛特卡洛模擬結果討論統計量的分布特徵，增強讀者對統計量分布特徵的理解。書中每一個知識點都用簡練的語言介紹怎樣用計量經濟學軟件EViews9實現計算。書中所提供的案例基本上都是中國建模案例，為計量經濟學理論與分析中國經濟實際相結閤提供切實範例。書中提供多種圖（包括散點圖、序列圖、分布圖等），輔助對所研究問題的理解。書中所用全部數據可免費下載。

作者簡介

張曉峒，南開大學數量經濟研究所所長，南開大學經濟學院教授，數量經濟學專業博士生導師。日本大阪市立大學經濟學博士。

目錄

第1章 一元綫性迴歸模型
1．1 計量經濟學簡介與建模步驟
1．2 模型的建立及其假定條件
1．2．1 建立模型的意義
1．2．2 一元綫性迴歸模型的定義
1．2．3 一元綫性迴歸模型的經濟含義與特徵
1．2．4 模型的假定條件
1．3 一元綫性迴歸模型的參數估計
1．3．1 估計方法初探
1．3．2 最小二乘估計法原理
1．3．3 最小二乘估計的計算
1．4 yt，鈄1和鈄0的分布
1．4．1 yt的分布
1．4．2 鈄1的分布
1．4．3 鈄0的分布
1．5 ？2的估計
1．6 最小二乘估計量的統計性質
1．6．1 綫性特性
1．6．2 無偏性
1．6．3 最小方差性
1．6．4 漸近無偏性
1．6．5 一緻性
1．7 最小二乘迴歸函數的性質
1．8 擬閤優度的測量
1．9 迴歸係數的顯著性檢驗
1．10 迴歸係數的置信區間
1．11 單方程迴歸模型的預測
1．11．1 單個yT+1的點預測
1．11．2 單個yT+1的區間預測
1．11．3 E（yT+1）的區間預測
1．12 相關分析
1．12．1 相關的定義與分類
1．12．2 相關係數
1．12．3 綫性相關係數的局限性
1．12．4 簡單相關係數的檢驗
1．13 迴歸係數鈄1與相關係數r的關係
1．14 案例分析

第2章 多元綫性迴歸模型
2．1 多元綫性迴歸模型及其假定條件
2．1．1 模型的建立
2．1．2 模型的假定條件
2．2 最小二乘法
2．3 最小二乘估計量的特性
2．3．1 綫性特性
2．3．2 無偏特性
2．3．3 最小方差性
2．3．4 漸近無偏性
2．3．5 一緻性
2．4 殘差的方差
2．5 Y與最小二乘估計量 鈄的分布
2．6 多重可決係數（多重確定係數）
2．6．1 總平方和、迴歸平方和與殘差平方和
2．6．2 多重確定係數R2
2．6．3 調整的多重確定係數2
2．7 F檢驗
2．8 t檢驗和迴歸係數的置信區間
2．9 預測
2．9．1 yT+1的點預測
2．9．2 單個yT+1的置信區間預測
2．9．3 E（yT+1）的置信區間預測
2．9．4 預測的評價指標
2．10 多元綫性迴歸計算舉例
2．11 偏相關與復相關
2．11．1 偏相關
2．11．2 復相關
2．12 案例分析
2．13 實際建模過程中應該注意的若乾問題

第3章 可綫性化的非綫性迴歸模型
3．1 可綫性化的7種非綫性函數
3．1．1 冪函數模型
3．1．2 指數函數模型
3．1．3 對數函數模型
3．1．4 雙麯綫函數模型
3．1．5 多項式函數模型
3．1．6 生長麯綫函數模型
3．1．7 龔伯斯麯綫函數模型
3．2 可綫性化的非綫性模型綜閤案例
3．3 可綫性化的非綫性模型一覽錶

第4章 特殊解釋變量
4．1 虛擬變量
4．1．1 測量截距移動
4．1．2 測量斜率變化
4．2 工具變量
4．2．1 工具變量在一元綫性迴歸模型中的應用
4．2．2 工具變量在多元綫性迴歸模型中的應用
4．3 滯後變量
4．3．1 分布滯後模型
4．3．2 自迴歸模型
4．4 隨機解釋變量

第5章 異方差
5．1 同方差假定
5．2 異方差的錶現與來源
5．3 模型存在異方差的後果
5．4 異方差檢驗
5．4．1 定性分析異方差
5．4．2 戈德菲爾德-匡特檢驗
5．4．3 懷特檢驗
5．4．4 戈列瑟檢驗
5．4．5 ARCH（自迴歸條件異方差）檢驗
5．5 剋服異方差的方法
5．5．1 用解釋變量或解釋變量的算術根除原迴歸式剋服異方差
5．5．2 用戈列瑟檢驗式剋服異方差
5．5．3 通過對數據取自然對數消除異方差
5．5．4 剋服異方差的矩陣描述
5．6 案例分析

第6章 自相關
6．1 非自相關假定
6．2 自相關的來源與後果
6．3 自相關檢驗
6．3．1 圖示法
6．3．2 DW檢驗法
6．3．3 LM檢驗（亦稱BG檢驗）法
6．3．4 迴歸檢驗法
6．4 自相關的解決方法
6．5 剋服自相關的矩陣描述
6．6 自相關係數的估計
6．7 案例分析

第7章 多重共綫性
7．1 非多重共綫性假定
7．2 多重共綫性的來源
7．3 多重共綫性的後果
7．3．1 完全多重共綫性對參數估計的影響
7．3．2 近似共綫性對參數估計的影響
7．3．3 多重共綫性後果的矩陣描述與濛特卡洛模擬
7．4 多重共綫性的檢測
7．5 多重共綫性的解決方法
7．5．1 直接閤並解釋變量
7．5．2 利用已知信息閤並解釋變量
7．5．3 增加樣本容量或重新抽取樣本
7．5．4 閤並截麵數據與時間序列數據
7．5．5 剔除引起多重共綫性的變量
7．6 案例分析
7．7 多重共綫性與解釋變量的不正確剔除
7．8 違反模型假定條件的其他幾種情形
7．8．1 被解釋變量存在測量誤差
7．8．2 被解釋變量、解釋變量同時存在測量誤差
7．8．3 隨機解釋變量
7．8．4 模型的設定誤差

第8章 聯立方程模型
8．1 聯立方程模型的概念
8．2 聯立方程模型的分類
8．2．1 結構模型
8．2．2 簡化型模型
8．2．3 遞歸模型
8．3 聯立方程模型的識彆
8．3．1 識彆概念
8．3．2 結構模型的識彆方法
8．4 聯立方程模型的估計方法
8．4．1 遞歸模型的估計方法
8．4．2 簡化型模型的估計方法
8．4．3 結構模型的估計方法
8．5 聯立方程模型舉例

第9章 模型診斷常用統計量與檢驗
9．1 檢驗模型中全部解釋變量都無解釋作用的F統計量
9．2 檢驗單個迴歸係數顯著性的t統計量
9．3 檢驗迴歸係數綫性約束條件是否成立的F統計量
9．4 似然比統計量
9．5 沃爾德（Wald）統計量
9．6 拉格朗日乘子統計量
9．7 赤池、施瓦茨和漢南�部�因統計量
9．8 檢驗正態分布性的JB統計量
9．9 格蘭傑因果性檢驗
9．10 鄒突變點檢驗
9．11 迴歸係數穩定性的鄒檢驗
9．12 遞歸分析

第10章 時間序列ARIMA模型
10．1 隨機過程與時間序列定義
10．2 ARIMA模型的分類
10．2．1 自迴歸模型
10．2．2 移動平均模型
10．2．3 自迴歸移動平均模型
10．2．4 單整自迴歸移動平均模型
10．3 伍爾德（Wold）分解定理
10．3．1 伍爾德分解定理
10．3．2 隨機過程期望與漂移項的關係
10．4 自相關函數及其估計
10．4．1 自相關函數
10．4．2 自迴歸過程的自相關函數
10．4．3 移動平均過程的自相關函數
10．4．4 ARMA過程的自相關函數
10．4．5 自相關函數的估計（相關圖）
10．5 偏自相關函數及其估計
10．5．1 偏自相關函數定義
10．5．2 偏自相關函數的計算
10．5．3 AR、MA、ARMA過程偏自相關函數特徵
10．5．4 偏自相關函數的估計
10．5．5 ARIMA過程自相關函數和偏自相關函數特徵總結
10．6 ARIMA模型的建立、估計過程與預測
10．6．1 模型的識彆
10．6．2 模型參數的估計
10．6．3 模型的診斷與檢驗
10．6．4 ARIMA模型預測
10．7 ARIMA模型建模案例
10．8 季節時間序列ARIMA模型
10．8．1 季節時間序列模型定義
10．8．2 季節隨機過程的自相關函數和偏自相關函數
10．8．3 季節ARIMA模型的識彆、擬閤、檢驗與預測
10．8．4 季節ARIMA模型建模案例
10．9 迴歸與ARMA組閤模型（regARIMA模型）
10．9．1 迴歸與ARMA組閤模型定義
10．9．2 迴歸與ARMA組閤模型案例分析

第11章 虛假迴歸
11．1 問題的提齣
11．2 單整性定義
11．3 單整序列的統計特徵
11．4 虛假迴歸

第12章 單位根檢驗
12．1 4種典型的非平穩過程
12．1．1 隨機遊走過程
12．1．2 隨機趨勢過程
12．1．3 趨勢平穩過程
12．1．4 趨勢非平穩過程
12．2 DF，T（鈄-1）統計量的分布特徵
12．2．1 DF統計量的分布特徵
12．2．2 AR（p）含單位根過程的DF統計量分布特徵
12．2．3 誤差項為ARMA形式的I（1）過程DF分布特徵
12．2．4 DF檢驗式中t（醊），t（鉤）和F統計量的分布特徵
12．2．5 T（鈄-1）統計量的分布特徵
12．2．6 趨勢過程中t統計量的分布特徵
12．3 單位根檢驗
12．3．1 單位根檢驗原理
12．3．2 單位根檢驗步驟
12．4 單位根檢驗的EViews 9操作
12．5 單位根檢驗案例分析
12．6 結構突變序列的單位根檢驗

第13章 單方程誤差修正模型
13．1 均衡概念
13．2 誤差修正模型
13．2．1 自迴歸分布滯後模型
13．2．2 誤差修正模型定義
13．3 協整定義
13．4 協整檢驗
13．4．1 以殘差為基礎的協整檢驗法
13．4．2 協整係數的分布滯後模型估計法
13．5 格蘭傑定理
13．5．1 多項式矩陣
13．5．2 格蘭傑（Granger）定理
13．5．3 舉例驗證格蘭傑定理
13．6 建立單方程誤差修正模型的EG兩步法
13．6．1 EG兩步法
13．6．2 單方程誤差修正模型案例分析

第14章 麵闆數據模型
14．1 麵闆數據的定義
14．2 麵闆數據模型分類
14．2．1 混閤模型
14．2．2 固定效應模型
14．2．3 隨機效應模型
14．3 麵闆數據模型估計方法
14．3．1 混閤最小二乘估計
14．3．2 組內估計
14．3．3 最小二乘虛擬變量估計法
14．3．4 一階差分估計
14．3．5 可行GLS估計法（隨機效應估計法）
14．3．6 麵闆數據模型擬閤優度的測量
14．4 麵闆數據模型的設定與檢驗
14．4．1 F檢驗
14．4．2 H檢驗
14．4．3 Wald檢驗
14．4．4 F檢驗和LR檢驗
14．5 麵闆數據建模案例分析
14．6 麵闆數據建模的EViews 9操作
14．6．1 Pool（混閤）數據工作文件的建立，模型的估計、檢驗與預測
14．6．2 麵闆數據panel型工作文件的建立，模型估計與檢驗
附錄A 隨機變量、概率極限、矩陣代數知識簡介
附錄B 統計分布錶
附錶1 相關係數臨界值錶
附錶2 標準正態分布函數錶
附錶3 t分布百分位數錶
附錶4 ？2分布百分位數錶
附錶5 F分布百分位數錶
附錶6 DW檢驗臨界值錶（?=0．05）
附錶7 DF分布百分位數錶
附錶8 t（醊）檢驗臨界值錶（膟t=?+駓t-1+ut中檢驗?=0）
附錶9 F檢驗臨界值錶（膟t=?+駓t-1+ut中檢驗?=?=0）
附錶10 t（醊）檢驗臨界值錶（膟t=?+鉻+駓t-1+ut中檢驗?=0）
附錶11 t（鉤）檢驗臨界值錶（膟t=?+鉻+駓t-1+ut中檢驗?=0）
附錶12 F檢驗臨界值錶（膟t=?+鉻+駓t-1+ut中檢驗?=?=0）
附錶13 T（鈄-1）分布百分位數錶
附錶14 EG和AEG協整檢驗臨界值錶
附錶15 協整檢驗臨界值錶
附錄C EViews 9使用簡介
參考文獻

精彩書摘

　　《計量經濟學/數量經濟學係列叢書》：
　　本章在1.1節給齣計量經濟學簡介與建模步驟，第1章介紹一元綫性迴歸模型。內容包括模型的建立及其假定條件、一元綫性迴歸模型的係數估計、最小二乘（OLS）估計方法、迴歸係數估計量的分布、最小二乘估計量的統計性質、最小二乘迴歸方程的性質、擬閤優度的測量、迴歸係數的顯著性檢驗、迴歸係數的置信區間、模型的預測、案例分析等。
　　1.1計量經濟學簡介與建模步驟
　　“計量經濟學”，國內也稱“經濟計量學”對應的英文詞都是econometrics。
　　計量經濟學是指用定量與定性相結閤的方法研究經濟活動規律及其應用的科學。它是經濟學與統計學、數學相結閤的交叉學科。
　　“計量經濟學”作為一個專有名詞是1926年由挪威經濟學傢弗裏希（R. Frisch）提齣的。隨後1930年成立瞭國際計量經濟學學會，1933年創辦瞭《計量經濟學》雜誌。至今已有80多年的曆史。
　　我國1980年正式引進計量經濟學。標誌是中國社會科學院邀請美國以諾貝爾經濟學奬獲得者、美國賓夕法尼亞大學剋萊因教授為首的7位計量經濟學傢開辦“計量經濟學講習班”。之後計量經濟學在中國得到迅速發展。1998年教育部高等學校經濟學學科教學指導委員會正式將計量經濟學列為高等學校經濟學門類各專業本科生的8門必修課之一。
　　計量經濟學以20世紀70年代為界，之前的研究成果多屬於經典計量經濟學範疇，之後的研究成果多屬於非經典計量經濟學範疇。隨著時間的推移，計量經濟學逐漸滲透到經濟學各個領域形成瞭新的計量經濟學分支，如金融計量經濟學、時間序列計量經濟學、空間計量經濟學等。也有人按研究對象把計量經濟學分為宏觀計量經濟學和微觀計量經濟學。
　　計量經濟模型，即研究經濟、人文問題所建立的定量分析模型。其中使用時間最久的是迴歸模型，如果以高斯（C.F.Gauss）提齣最小二乘估計方法為標誌，則已經有208年的曆史瞭。但真正建立起一套完整的設定、估計、推斷、檢驗體係是在20世紀30年代。20世紀40年代以前建立的基本上是單方程迴歸模型。40年代以後隨著計算機的發展，以及人們著眼於對宏觀經濟的研究，開始建立聯立方程模型。20世紀70年代初，Box�睯enkins提齣研究時間序列的ARIMA模型。20世紀70年代以後隨著計算機以及計算機專用軟件的逐步普及，各種模型被提齣，研究成果呈爆炸式增長。
　　計量經濟學的研究內容與目的主要有以下兩個。
　　……

前言/序言

前言

本書主要由迴歸模型、時間序列ARIMA模型、單位根檢驗和誤差修正模型、麵闆數據模型等內容組成。讀者對象是大專院校的本科生、碩士研究生以及從事經濟、管理等領域研究的學者、工作者和教師。若講授完本書全部內容再加上安排上機時間，大約需要100學時。

本書共分14章。其中第1~9章基本上屬於經典計量經濟學的內容。第10章介紹時間序列ARIMA模型，第11章和第12章介紹非平穩時間序列以及單位根檢驗。第13章介紹單方程誤差修正模型。第14章介紹麵闆數據模型。第11~14章屬於計量經濟學中比較新的內容，係統介紹第11~14章內容的本科生教材以往並不多見。

本書具有如下一些特點。

用現代手段和視角分析經典計量經濟學知識和非平穩相關統計量的分布特徵。例如，對OLS迴歸估計量、異方差、自相關、多重共綫性、動態模型迴歸係數估計量分布的討論，既給齣理論推導，又給齣濛特卡洛模擬結果，將會使讀者更容易理解所學習的內容。濛特卡洛模擬方法是分析統計量分布特徵的重要方法，但是對於十多年前的國內來說，是不可能做到的事情，主要是受計算機運算速度的影響。現在，計算機運算速度早已今非昔比，所以是用濛特卡洛模擬方法研究、講授統計量分布特徵的時候瞭。本書還給齣瞭非平穩時間序列建模，虛假迴歸，虛假相關，單整、協整相關統計量分布特徵的濛特卡洛模擬結果。濛特卡洛模擬方法有助於讀者對統計量分布特徵的理解。

把時間序列ARIMA模型引入計量經濟學教材。從當前看，ARIMA模型是計量經濟學理論的重要組成部分。而20世紀的計量經濟學教材則主要以介紹迴歸模型為主，很少或根本不涉及ARIMA模型部分。計量經濟學理論發展到今天，如果不學習ARIMA模型，則單位根檢驗，單整、協整理論，組閤（regARIMA）模型，誤差修正模型等知識根本無法掌握。

在介紹計量經濟模型的方式上堅持3個環節並舉： 介紹計量經濟模型的理論知識，介紹與其相聯係的典型案例分析，介紹與案例分析相對應的計量經濟建模的EViews 9操作。如果讀者自己再運用專用軟件EViews和STATA進行練習，則一定會完美掌握本書所提供的計量經濟學知識。

凡是樣本容量不大的數據在書中相應例子和案例的位置都已經給齣，而書中全部例子和案例的樣本數據則以EViews和STATA數據文件的形式在清華大學齣版社官方網站（http://www.tup.com.cn）和書中的二維碼上給齣。讀者可免費下載，也可以直接嚮作者索取。所有數據文件的編號都與書中例子和案例的編號相對應。用li錶示例子的編號，case錶示案例的編號。比如，li 13��3錶示第13章第3個例子； case 15��1錶示第15章第1個案例。STATA文件名與EViews數據文件的命名方法相同。

EViews數據文件

STATA數據文件

書中所提供的案例基本上都是中國建模案例。因為讀者對中國的國情最為熟悉，用中國案例分析建模過程和估計結果，讀者最容易理解，同時也為計量經濟學理論與分析中國經濟實際相結閤提供切實的範例。

書中在錶達模型時，所有的變量都用英文字母，所有模型的參數都用希臘字母錶示。

書的最後提供三個附錄。附錄A給齣推斷統計學與矩陣知識的簡要介紹，供讀者查閱。附錄B給齣15個假設檢驗用錶。附錄C給齣EViews 9 使用簡介，有助於讀者對計量經濟學軟件EViews 9的運用與掌握。書中每一個知識點都給齣EViews 9操作的簡要說明。

非平穩序列相關統計量極限分布的推導過程本書未給齣，作者認為已超齣瞭本科生和碩士研究生的知識範圍，如果讀者感興趣，可以參考更高層次的計量經濟學著作。

本書第4章和第5章初稿由趙娜博士撰寫，其餘部分則均由張曉峒撰寫。張曉峒為全書最終定稿。

本書是作者在多年教學講稿基礎之上撰寫而成的。徐鵬博士、何永濤博士、郭小稚博士、塗曉楓博士生、劉笑時博士生等參與瞭本書的案例數據收集工作，以及計算機操作方法的整理等大量工作，博士生梁方參與瞭第11章編程工作，在此錶示感謝。

本書在撰寫過程中得到清華大學齣版社的支持，在此嚮清華大學齣版社錶示感謝。本書在齣版過程中策劃編輯張偉付齣很多，在此一並錶示感謝。

書中難免存在不足和錯誤，還請讀者不吝賜教、指正。

張曉峒

zhangnk710@126.com

2017年1月10日

計量經濟學/數量經濟學係列叢書（不含《計量經濟學/數量經濟學》本身） 叢書總覽：構建現代經濟分析的基石 本係列叢書緻力於為經濟學研究者、政策製定者以及高年級本科生和研究生提供一套全麵、深入、前沿的經濟學分析工具箱。我們深知，在復雜多變的現代經濟環境中，僅僅依靠理論推導已不足以支撐嚴謹的實證研究和有效的政策設計。因此，本係列叢書的核心聚焦於如何將抽象的經濟理論與可觀測的現實數據有效結閤，通過先進的計量經濟學方法，揭示經濟現象背後的真實因果關係、預測未來趨勢，並為決策提供量化支持。 本係列叢書的規劃旨在覆蓋從基礎理論構建到前沿應用領域的廣闊圖景。它不僅包含瞭傳統計量經濟學框架下的經典模型與檢驗方法，更緊密追蹤計量經濟學領域近年來爆炸性發展的最新成果，尤其是處理內生性、非綫性、高維數據以及微觀與宏觀數據交叉分析的復雜問題。我們力求所選的書籍能夠形成一個邏輯清晰、層層遞進的學習路徑，確保讀者在掌握堅實的基礎後，能夠迅速邁嚮專業研究的前沿陣地。 --- 叢書分冊介紹（精選目錄示例） 以下是本係列叢書中精心挑選的部分核心著作，每一本都代錶瞭特定領域內分析方法的權威性指南或前沿綜述： 一、 宏觀經濟學計量模型與時間序列分析 1. 《高頻金融時間序列與波動率建模：從 ARCH 到隨機波動率模型》 本書深入探討瞭金融和宏觀經濟數據中普遍存在的尖峰厚尾、波動率集聚等特徵。它係統梳理瞭 Engle 的 ARCH 傢族模型（GARCH, EGARCH, GJR-GARCH）的理論基礎、估計方法（MLE, Quasi-MLE）及其在資産定價和風險管理中的應用。更重要的是，本書詳細介紹瞭高頻數據分析的最新進展，包括基於隨機波動率（SV）模型的貝葉斯推斷方法，以及如何利用微觀市場結構信息（如訂單流數據）來識彆和估計瞬時波動率。對於處理金融危機、市場微觀結構等前沿課題的研究者而言，這是一本不可或缺的工具書。 2. 《嚮量自迴歸（VAR）模型與結構化衝擊識彆：理論、應用與前沿拓展》 本書聚焦於宏觀經濟政策分析的核心工具——VAR 模型。從最基礎的非結構化 VAR 模型齣發，係統介紹瞭協整（Cointegration）檢驗、格蘭傑因果檢驗、以及脈衝響應函數（IRF）和方差分解（FEVD）的統計學含義和計算過程。重點章節詳細闡述瞭識彆結構性衝擊的多種方法，包括基於理論的限製（如Cholesky分解）、符號限製（Sign Restrictions）以及更具挑戰性的“外部工具變量”（External Instruments）方法。通過大量實際宏觀數據案例，本書指導讀者如何構建一個具有經濟學意義的識彆框架，評估貨幣政策、財政政策對産齣、通脹和就業的動態影響。 二、 微觀計量經濟學與因果推斷的進階 3. 《麵闆數據計量經濟學：固定效應、隨機效應與動態模型的高級處理》 麵闆數據分析是處理微觀個體（如企業、傢庭、個人）隨時間變化的觀測數據的基石。本書對經典的麵闆模型進行瞭深入的剖析。除瞭傳統的組間（Between）和組內（Within/固定效應）估計之外，本書花費大量篇幅討論瞭當模型存在序列相關、異方差、個體異質性與時間異質性同時存在時的穩健估計方法，如廣義矩估計（GMM）在動態麵闆模型（如 Arellano-Bond, Blundell-Bond 估計器）中的應用。特彆強調瞭如何選擇閤適的估計方法以避免“小 N、大 T”或“大 N、小 T”情景下的估計偏差和一緻性問題。 4. 《工具變量（IV）方法在因果推斷中的精細化應用：弱工具變量與多維工具變量》 內生性問題是計量經濟學研究中的“頑疾”。本書旨在超越基礎的二階段最小二乘法（2SLS），深入探討解決內生性的復雜策略。內容涵蓋瞭處理工具變量有效性的關鍵挑戰，如弱工具變量（Weak Instruments）的檢驗與應對（如 Kleibergen-Paap 統計量），以及當存在多個內生變量時如何有效構建和識彆模型（如多維工具變量、廣義矩估計的特定形式）。此外，本書還詳細比較瞭 IV、迴歸不連續設計（RDD）和雙重差分（DID）在不同識彆策略下的優劣，為研究者提供瞭一個清晰的“選擇工具”路綫圖。 三、 前沿計量：非綫性和高維數據處理 5. 《機器學習與經濟學實證研究的融閤：預測、選擇與因果效應估計》 隨著大數據時代的到來，傳統綫性模型的局限性日益凸顯。本書係統地介紹瞭如何將機器學習方法（如 Lasso, Ridge, Elastic Net, 隨機森林，以及深度學習的初步應用）引入經濟學研究。重點探討瞭兩個核心應用：一是利用高維變量進行精準預測；二是藉鑒“雙重/去偏倚機器學習”（Double/Debiased ML）框架，將非綫性模型的預測優勢與穩健的因果推斷目標相結閤，實現對處理效應的非參數估計。本書強調瞭模型的可解釋性和經濟學意義，避免單純的技術堆砌。 6. 《非參數與半參數計量方法：核估計、局部迴歸與密度函數估計》 本書麵嚮那些對數據底層結構不願預設太多約束的研究者。它詳細介紹瞭非參數迴歸方法，如核迴歸（Kernel Regression）和局部綫性迴歸（Local Linear Regression），解釋瞭帶寬（Bandwidth）選擇對估計結果的敏感性。此外，本書還涵蓋瞭函數型數據分析（Functional Data Analysis）的初步介紹，以及如何利用半參數模型（如部分綫性模型）在保持一定靈活性的同時，提高估計效率。 四、 政策評估與微觀經濟學前沿 7. 《政策效應的準實驗評估：DID、斷點迴歸與閤成控製法的精妙運用》 政策評估是應用計量經濟學的重中之重。本書聚焦於準實驗設計（Quasi-Experimental Designs），這是在缺乏隨機對照試驗（RCT）條件下進行因果推斷的最有力工具。除瞭對雙重差分（DID）進行穩健性檢驗（如平行趨勢檢驗、多期DID）外，本書深入講解瞭斷點迴歸（RDD，包括清晰斷點和模糊斷點）的實施細節與樣本選擇偏差的控製。最後，本書還專門介紹閤成控製法（Synthetic Control Method, SCM）及其在評估單個重大政策（如州級稅法修改、重大國際條約影響）時的具體操作流程與統計推斷。 8. 《離散選擇模型與有限因變量分析：Logit, Probit 及混閤模型》 在處理二元（如是否購買、是否失業）或多元選擇（如交通方式選擇、職業選擇）等有限因變量時，本書提供瞭全麵的估計和解釋框架。從基礎的 Logit 和 Probit 模型開始，逐步過渡到更復雜的多項 Logit 模型、有序 Logit/Probit 模型。本書的亮點在於對處理模型異質性的探討，包括隨機係數模型（Random Coefficients Models）和 Latent Class Models，這些模型能夠更好地捕捉個體偏好的多樣性，從而得齣更精細的政策含義。 --- 叢書價值定位 本係列叢書並非簡單地復述基礎教材中的內容，而是定位為“從掌握工具到精通應用”的橋梁。每本書都強調： 1. 方法論的深入理解： 不僅告知讀者“如何計算”，更解釋“為什麼這樣估計是有效的”以及“在何種前提下估計會失效”。 2. 經濟學直覺的培養： 將復雜的數學推導與可操作的經濟學模型和現實數據聯係起來，確保計量結果具有經濟學上的可解釋性。 3. 前沿視野的跟進： 及時吸收計量經濟學界近五年內的重要進展，尤其是針對傳統方法的修正和新興方法的引入。 通過閱讀本係列叢書，讀者將能夠自信地駕馭復雜的經濟數據，構建具有高度說服力的實證分析，無論是用於撰寫高質量的學術論文，還是為關鍵的經濟決策提供堅實的定量支持。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 不得不說，這本書的齣版對於許多初學者來說，無疑是一場及時雨。我是一名剛剛步入經濟學領域的研究生，麵對浩如煙海的理論和方法，常常感到無所適從。之前的學習過程中，許多計量經濟學的概念，比如麵闆數據模型、時間序列分析，對我來說都像是天書一樣難懂。然而，這本書以其極具條理性的結構和循序漸進的講解，將這些復雜的概念變得清晰易懂。作者在講解每一個模型時，都清晰地闡述瞭其背後的經濟學含義、適用的前提條件以及如何進行實際操作。尤其讓我印象深刻的是，書中提供瞭大量的R語言和Python的代碼示例，這對於我這樣的新手來說，簡直是福音。我可以直接跟著代碼進行實踐，在一次次的嘗試中加深理解，而不是僅僅停留在理論層麵。這種“動手實踐”的學習模式，讓我能夠更快地掌握計量經濟學的核心技能，為我後續的學術研究打下瞭堅實的基礎。我迫不及待地想將書中所學應用到我的畢業論文中，用嚴謹的數據分析來支持我的學術觀點。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 讀完這本書，我最大的感受就是它提供瞭一種解決問題的全新框架。作為一名對經濟學抱有濃厚興趣的跨學科研究者，我一直在尋找能夠將經濟學理論與我所研究的社會科學領域進行有效對接的工具。之前接觸的一些計量經濟學教材，要麼過於偏重數學推導，要麼講解過於泛泛而談，總是讓我覺得離實際應用還有一段距離。然而，這本書的齣現徹底改變瞭我的看法。作者在每一章的講解中，都不僅僅局限於理論本身，而是緊密結閤當下的經濟熱點和社會議題，例如房價波動的原因、科技進步對就業市場的影響、或者全球化貿易對國傢經濟增長的效應。通過對這些具體問題的深入剖析，我不僅理解瞭相關的計量方法，更學會瞭如何將這些方法應用到我的研究領域中，從而更準確地量化社會現象，並提齣有說服力的解決方案。書中對於模型選擇、假設檢驗以及結果解釋的詳盡闡述，讓我能夠更自信地進行實證研究，避免落入“數據陷阱”或得齣錯誤的結論。這對於我來說，是一筆寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 我是一位在金融行業工作的從業者，日常工作中需要大量的量化分析來支撐投資決策。長期以來，我一直在尋找一本能夠真正提升我分析能力的著作。市麵上的金融計量書籍很多，但多數都過於側重理論，或者僅僅是模型的簡單堆砌，很難在實際應用層麵給我帶來突破。而這本書，則以一種更加宏觀和係統的視角，為我打開瞭新的思路。作者在書中對不同金融市場（股票、債券、外匯等）的風險管理、資産定價、以及宏觀經濟因素對金融市場影響的量化分析，都進行瞭深入的探討。他不僅僅介紹瞭常用的模型，更強調瞭模型選擇的邏輯、參數估計的精度以及結果解釋的魯棒性。讓我尤其受益的是，書中關於“異常現象”的討論，比如市場泡沫的形成原因、金融危機的前兆等等，以及如何利用計量經濟學工具來識彆和應對這些挑戰。這種對現實問題的深刻洞察和量化解決能力的提升，對於我在充滿不確定性的金融市場中做齣更明智的決策，至關重要。這本書讓我對量化分析的理解上升到瞭一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 這本書給我帶來的不僅僅是知識的拓展，更是一次思維的深度洗禮。作為一名長期在實際工作中摸索的經濟分析師，我常常感到理論與實踐之間存在著一道難以逾越的鴻溝。市麵上充斥著各種晦澀難懂的統計模型和復雜的公式推導，它們雖然嚴謹，但往往脫離瞭現實世界的韆變萬化。直到我翻開這本書，纔發現原來計量經濟學可以如此生動有趣，如此貼近我們的生活。作者以其深厚的功底和獨特的視角，將抽象的理論概念轉化為一個個生動的案例，讓我能夠清晰地理解不同經濟現象背後的數量邏輯。例如，書中關於因果推斷的講解，不再是枯燥的實驗設計描述，而是通過一係列引人入勝的例子，比如教育水平對收入的影響，或者某個政策齣颱對失業率的短期衝擊，深入淺齣地揭示瞭如何利用統計工具辨彆相關性與因果性的微妙差異。這種“寓教於樂”的學習方式，極大地激發瞭我學習的興趣，也讓我對未來的數據分析工作充滿瞭信心。我相信，這本書不僅能幫助我提升專業技能，更能讓我以一種全新的、更加科學的眼光去審視和解讀經濟世界的復雜圖景。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 這本書以其獨特的視角和深刻的洞見，為我提供瞭一種全新的理解經濟世界的方式。我是一名對社會發展和政策影響感興趣的觀察者，一直試圖理解各種社會經濟現象背後的因果關係。過去，我常常依賴直覺和經驗來判斷，但這本書教會瞭我如何用科學、嚴謹的方法來驗證我的想法。作者在書中不僅介紹瞭如何構建經濟模型，更重要的是，他強調瞭理解模型背後假設的重要性，以及如何通過數據來評估模型的有效性。他對一些經典的經濟學問題，例如教育投資的迴報率、最低工資對就業的影響、或者環境保護政策的成本效益分析，都進行瞭細緻入微的量化分析。通過這些案例，我不僅學會瞭識彆經濟中的“關聯”與“因果”，更學會瞭如何批判性地看待經濟數據和研究報告。這本書讓我明白，一個看似簡單的經濟現象，背後可能隱藏著復雜的數量關係，而計量經濟學正是揭示這些關係的最佳工具。它不僅拓寬瞭我的視野，更教會瞭我一種獨立思考和分析問題的能力，這對於我在信息爆炸的時代保持清醒的頭腦，至關重要。

評分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

好書好書好書，學無止境……

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很好

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內容非常不錯，值得認真看看！

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正版沒的說，希望自己能多看看書

評分☆☆☆☆☆

正版沒的說，希望自己能多看看書

評分☆☆☆☆☆

快遞太Sb

評分☆☆☆☆☆

經典的計量教材，值得一看

評分☆☆☆☆☆

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