计量经济学(第3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 模型
• 数据分析
• 金融
• 经济计量
• 统计建模

店铺： 南京出版传媒集团图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040289619

商品编码：16589538519

包装：平装

开本：16

出版时间：2012-02-01

内容介绍
基本信息

书名：	计量经济学(D3版)
作者：	李子奈//潘文卿	开本：
定价：	37.8	页数：
现价：	见1；CY=CY部	出版时间	2010-03-01
书号：	9787040289619	印刷时间：
出版社：	高等教育出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 精彩导读 目录
暂时没有目录，请见谅！

现代经济分析的基石：统计学与经济学理论的交汇点 经济学，作为一门研究人类如何在稀缺资源条件下做出选择的社会科学，其理论的严谨性和应用性都离不开对现实经济现象的精确衡量与分析。本书旨在为读者构建一个扎实的计量经济学基础，使其能够理解并掌握那些连接经济理论与现实数据之间的强大工具。这不是一本纯粹的理论书籍，也不是一本枯燥的统计手册，而是将统计学的严谨方法论与经济学深刻的洞察力融为一体，为理解和解决复杂的经济问题提供一套系统性的分析框架。 我们将从最基础的概念入手，逐步深入到复杂的模型和前沿的议题。核心在于，计量经济学不仅仅是应用统计学于经济数据，更是对如何科学地设计研究、收集数据、检验理论假设以及解释实证结果进行深刻的探讨。它要求我们具备批判性思维，能够辨别数据中的潜在偏差，理解模型背后的前提假设，并对分析结果做出审慎的解读。 第一部分：计量经济学的基石——数据与模型 本部分的重点在于奠定坚实的理论与方法论基础。我们将从计量经济学的基本概念和研究方法开始，理解其在现代经济学研究中的核心地位。 经济研究的逻辑与计量经济学的角色： 深入探讨经济学研究的基本范式，包括理论的提出、假设的构建、实证的检验以及政策的建议。我们将强调计量经济学在其中扮演的“桥梁”角色，如何将抽象的经济理论转化为可检验的命题，并利用现实数据来验证或证驳这些理论。我们将分析理论模型在现实中的局限性，以及为何需要计量经济学来提供经验证据。 经济数据的类型与来源： 了解不同类型的经济数据至关重要，因为不同的数据类型决定了适用的计量方法。我们将详细介绍横截面数据（cross-sectional data）、时间序列数据（time-series data）、面板数据（panel data）以及混合数据（pooled data）的特点、优缺点及其在经济分析中的应用场景。同时，我们会讨论常见的经济数据来源，例如政府统计机构（如统计局、央行）、国际组织（如世界银行、IMF）、市场调研公司以及学术数据库，并强调数据质量的重要性，包括数据的准确性、完整性、可比性以及潜在的测量误差。 描述性统计与数据可视化： 在进行深入的计量分析之前，充分地描述和可视化数据是必不可少的步骤。我们将学习如何使用均值、中位数、标准差、方差、分位数等描述性统计量来概括数据的基本特征。更重要的是，我们将掌握如何运用直方图、散点图、箱线图、时间序列图等可视化工具，直观地展现数据的分布、变量之间的关系以及趋势和周期性。数据可视化不仅能帮助我们初步发现数据中的模式和异常，还能为后续的模型选择提供重要的线索。 概率论与数理统计的基础： 计量经济学的许多方法都建立在概率论和数理统计的坚实基础上。我们将回顾和梳理概率的基本概念，包括随机变量、概率分布（如正态分布、t分布、卡方分布、F分布）、期望、方差以及协方差。在此基础上，我们将介绍数理统计的核心概念，如参数估计（点估计与区间估计）、假设检验（零假设、备择假设、p值、显著性水平、第一类错误与第二类错误）以及置信区间的构建。这些基础知识是理解和应用计量模型的前提。 第二部分：核心计量模型——线性回归的深入探索 线性回归模型是计量经济学中最基本、最常用也最强大的工具。本部分将带领读者从零开始，系统地掌握和理解这个核心模型。 简单线性回归模型： 我们将首先从最简单的场景出发，即一个解释变量与一个被解释变量之间的线性关系。我们将深入讲解普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，即如何通过最小化残差平方和来估计模型的系数。我们将详细推导OLS估计量，并分析其基本性质，如无偏性、一致性和有效性。同时，我们会介绍决定系数（R-squared）的含义，以及如何解释它。 多元线性回归模型： 现实中的经济现象往往受到多个因素的影响，因此多元线性回归模型是更为通用的工具。我们将学习如何将多个解释变量纳入模型，并理解OLS估计量的计算及其性质。我们将重点分析多重共线性（multicollinearity）问题，即解释变量之间高度相关可能带来的影响，并探讨识别和处理多重共线性的方法。 假设检验与置信区间： 在估计了线性回归模型之后，如何检验模型系数的统计显著性至关重要。我们将学习如何对单个系数进行t检验，以及如何进行F检验来检验一组系数是否整体显著。同时，我们将学习如何构建系数的置信区间，从而对系数的可能取值范围进行推断。 模型设定、诊断与改进： 正确的模型设定是进行有效计量分析的关键。我们将探讨模型设定的原则，以及可能出现的模型设定错误，例如遗漏重要变量、引入无关变量、函数形式错误等。我们将学习如何通过残差分析（如绘制残差图）来诊断模型是否存在异方差（heteroskedasticity）、自相关（autocorrelation）等违背OLS假设的问题。一旦发现问题，我们将介绍相应的处理方法，如加权最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）或异方差稳健标准误（heteroskedasticity-robust standard errors）来解决异方差问题，以及广义最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）或自相关稳健标准误来处理自相关。 定性变量的引入： 在经济分析中，经常会遇到定性变量（如性别、教育程度、地区等）的影响。我们将学习如何将定性变量转化为数值型变量，例如通过引入虚拟变量（dummy variables）。我们将深入探讨虚拟变量的解释，包括其对截距和斜率的影响，以及如何进行涉及虚拟变量的假设检验，例如检验不同群体之间的差异。 第三部分：超越线性——深入的计量方法与模型 当线性模型无法充分捕捉经济现象的复杂性时，我们就需要引入更高级的计量工具。本部分将扩展计量分析的边界，介绍更具挑战性和应用性的模型。 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）： 对于某些模型（尤其是非线性模型或基于特定概率分布的模型），OLS可能不是最优的估计方法。我们将介绍最大似然估计的基本原理，即通过寻找使得观测数据出现概率最大的模型参数值来估计模型。我们将探讨MLE在对数似然函数、优化算法等方面的技术细节。 非线性回归模型： 许多经济关系并非简单的线性关系。我们将介绍一些常见的非线性模型，例如对数-对数模型、对数-线性模型、指数模型等，并学习如何解释这些模型中的系数。对于更复杂的非线性关系，我们将探讨如何利用非线性最小二乘法或最大似然估计来求解。 工具变量法（Instrumental Variables, IV）： 当解释变量与扰动项存在内生性（endogeneity）问题时（例如，变量之间存在互为因果或遗漏变量偏误），OLS估计量将是有偏且不一致的。我们将深入介绍工具变量法的原理，即寻找一个与内生解释变量相关但与扰动项不相关的变量作为工具变量，以解决内生性问题。我们将讲解两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）等具体的IV估计方法，并讨论工具变量的识别和有效性问题。 面板数据模型： 面板数据同时包含横截面和时间序列维度，能够更有效地控制未观测的个体效应和时间效应。我们将介绍面板数据分析的优势，并深入讲解固定效应模型（fixed effects model）和随机效应模型（random effects model），以及如何根据不同情况选择合适的模型。我们将讨论如何处理面板数据中的异方差和自相关问题。 时间序列分析入门： 经济变量的动态变化是研究的重要内容。我们将介绍时间序列数据分析的基本概念，如平稳性（stationarity）、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。我们将介绍一些基本的时序模型，例如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）以及自回归积分滑动平均模型（ARIMA），并学习如何进行模型识别、估计和预测。 离散选择模型： 很多经济决策的结果是离散的（例如，是否购买某种商品、是否就业、是否获得贷款）。我们将介绍用于处理离散因变量的模型，如Logit模型和Probit模型，并学习如何解释这些模型的估计结果。 联立方程模型（Simultaneous Equation Models）： 在某些经济系统中，变量之间可能存在相互影响，形成联立方程。我们将介绍联立方程模型的概念，以及OLS在处理联立方程模型时的局限性。我们将讲解识别（identification）和估计（estimation）方法，例如限制信息最大似然法（Limited Information Maximum Likelihood, LIML）和二阶段最小二乘法（2SLS）。 第四部分：计量经济学的应用与前沿 本部分将视角转向计量经济学的实际应用，并通过介绍一些前沿的计量方法，拓展读者的视野。 因果推断： 近年来，因果推断在经济学研究中变得越来越重要。我们将介绍如何利用计量经济学方法来识别和估计因果效应，而非仅仅是相关性。我们将探讨倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）、断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）以及双重差分法（Difference-in-Differences, DID）等因果推断的经典方法。 实验经济学与准实验： 随机对照实验（Randomized Controlled Trials, RCTs）是检验因果关系的“金标准”，但其在经济学中应用受限。我们将介绍实验经济学的发展，以及如何在现实中设计和分析准实验（quasi-experiments），即那些虽然不是完全随机但能够提供因果证据的研究设计。 大数据与计量经济学： 随着大数据时代的到来，如何利用海量、多维度的数据进行经济分析成为新的挑战。我们将讨论大数据在经济研究中的潜力，以及计量经济学如何适应和处理大数据，例如文本分析、网络分析等。 机器学习与计量经济学： 机器学习算法在模式识别、预测和变量选择等方面具有强大能力。我们将探讨机器学习方法（如Lasso、Ridge回归、决策树、随机森林）在计量经济学中的应用，以及它们与传统计量方法的区别与联系。 经济政策评估： 计量经济学是评估经济政策效果的重要工具。我们将通过具体的案例，展示如何利用前面介绍的各种计量方法来评估不同政策（如财政政策、货币政策、教育政策、环境政策）的实际影响。 计量软件的应用： 理论的掌握离不开实践。我们将指导读者如何熟练运用至少一种主流的计量经济学软件（如Stata, R, Python等）来实际操作，进行数据导入、数据处理、模型估计、结果解读和报告撰写。 通过系统学习本书的内容，读者将不仅能够理解和掌握计量经济学的核心理论和方法，更能培养运用这些工具分析现实经济问题、评估经济政策、以及在复杂数据中发现有价值洞察的能力。这是一段探索经济世界深层规律的旅程，而计量经济学将是您手中最锐利的分析工具。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在金融领域工作的从业者，日常工作中经常需要处理大量数据，并从中提取有用的信息来辅助决策。虽然我的专业背景并非计量经济学，但我深知掌握一些基本的计量方法对于提升工作效率和决策的科学性至关重要。我希望这本《计量经济学(第3版)》能够侧重于实际应用，提供一些可以直接套用到实际工作中的方法和思路。我对书中关于时间序列分析在金融市场的应用，例如股票价格预测、波动性建模等方面的内容尤其感兴趣。如果书中能提供一些关于如何处理金融数据特有的问题，比如非平稳性、突变等，并给出相应的解决方案，那就太棒了。我还想了解一下，书中是否会介绍一些宏观经济指标与金融市场之间关系的计量模型，以及如何进行这些模型的估计和解释。如果书中能提供一些实际案例，并且附带相应的软件操作指南，那将极大地帮助我将书本知识转化为实际技能。我对这本书的期望是，它能让我快速入门，并且学到一些能在我的工作中立竿见影的计量方法，成为我处理金融数据、进行市场分析的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书刚拿到手，还没来得及深入研读，但光是翻阅目录和前言，就对作者的严谨和全书的体系构建有了初步的印象。作为一名计量经济学领域的初学者，我一直对这个学科既敬畏又好奇。市面上相关的书籍不少，但选择一本合适的、能够引导我入门的书至关重要。这本书的排版设计很用心，字体大小、行间距都恰到好处，读起来不会觉得压抑。封面设计也比较稳重，符合学术书籍的风格。我特别关注了书中关于模型假设和检验的部分，这通常是理解和应用计量方法的核心。我期待书中能用清晰易懂的语言，由浅入深地解释这些概念，并辅以丰富的例子，让我能够真正理解理论背后的逻辑。此外，如果书中能包含一些实际应用案例，那就更好了，这能帮助我看到计量经济学在现实世界中的价值，激发我的学习兴趣。这本书的厚度适中，既不像有些理论书那样艰深晦涩，也不像一些入门书那样过于简化。我希望它能在我未来的学习过程中，成为一本可靠的工具书，指引我穿越计量经济学的海洋，找到属于自己的航向。

评分☆☆☆☆☆

我对统计学和数学的理解尚可，但对于计量经济学理论的掌握还比较薄弱。我希望这本《计量经济学(第3版)》能够在我现有的基础上，帮助我建立一个更加系统和完整的计量经济学知识体系。我比较看重书籍的“逻辑连贯性”和“知识的循序渐进性”。我希望它能够从最基础的概念讲起，一步一步地引导我深入到更复杂的模型和理论。我对书中关于回归分析的深入讲解，包括各种检验的原理和应用，以及如何解读结果有很高的期待。此外，如果书中能够涵盖一些关于因果推断的初步介绍，比如工具变量法、断点回归设计等，那将对我理解经济学中的因果关系有很大帮助。我还希望书中能对各种经济数据的特点和处理方法进行说明，比如截面数据、时间序列数据、面板数据等。这本书是否能让我感受到计量经济学理论的魅力，并激发我去探索更深层次的研究，是我衡量其价值的重要标准。我希望它能成为我学术生涯中的一个重要里程碑，为我未来的研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有一定计量经济学基础的研究生，一直在寻找一本能够深化理解、拓展视野的进阶读物。市面上很多教材在基础理论讲解上大同小异，但对于更复杂的模型、更前沿的讨论，则往往语焉不详。我之所以对这本《计量经济学(第3版)》产生了兴趣，是因为听说它在内容上有所更新和补充，尤其是在一些争议性问题和新的研究方法上。我比较看重书籍的逻辑严密性和理论的深度。对于一些模型的推导，我希望它能提供清晰的步骤和严谨的证明，而不是简单地给出结果。同时，我也希望它能对不同方法的优劣、适用范围有详细的讨论，并指出潜在的研究方向。如果书中能够包含一些高级计量方法的介绍，例如面板数据模型、时间序列模型的高级应用，甚至是因果推断的一些现代方法，那就更令人兴奋了。我对书中是否有实际数据集的分析和解读非常期待，这能帮助我将理论知识与实践相结合，提升解决实际问题的能力。这本书是否能够提供一些算法的伪代码或R、Stata等软件的应用说明，也将是我考虑是否购买的重要因素，因为这直接关系到我能否将学到的知识转化为实际的操作。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对经济学理论本身充满热情，但对数学工具常感头疼的学生，我一直在寻找一本能够“解释得好”的计量经济学教材。很多书上来就堆砌公式，让我望而却步。我希望这本《计量经济学(第3版)》能够像一位耐心的老师，用最直观的方式，将抽象的统计概念和经济学原理连接起来。我更看重书籍的“讲解性”而非“证明性”。也就是说，我希望它能告诉我“为什么”要这么做，背后的经济学直觉是什么，而不是仅仅展示数学推导过程。如果书中能通过生动的图表、形象的比喻来解释复杂的计量模型，比如 OLS 的几何意义、异方差的含义等等，那我一定会非常喜欢。我对书中关于模型误设的讨论和如何避免这些误设的内容尤为感兴趣，因为我经常在实证分析中遇到这类问题。此外，如果它能对如何选择合适的模型、如何解释回归结果给出一套清晰的指导思路，那将是巨大的帮助。这本书的“易读性”和“启发性”是我最看重的，它能否让我觉得计量经济学不再是高不可攀的数学游戏，而是理解现实世界经济现象的有力工具，是我评估它的主要标准。