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陳希孺 著

圖書標籤:

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齣版社： 中國科學技術大學齣版社

ISBN：9787312018381

商品編碼：25567127289

齣版時間：2009-02-01

作  者:編者:孺 著作 定  價:48 齣 版 社:中國科學技術大學齣版社 齣版日期:2009年02月01日 頁  數:385 裝  幀:平裝 ISBN:9787312018381 ●暫無

內容簡介

暫無

《現代計量經濟學：理論與應用》 內容簡介 本書深入探討瞭現代計量經濟學的核心理論與實際應用，旨在為讀者提供一個全麵、係統且具有前瞻性的學習框架。我們精心編排瞭內容，力求將嚴謹的數學推導、直觀的經濟學解釋以及豐富的實證案例相結閤，使讀者能夠深刻理解計量經濟學工具的強大之處，並將其靈活運用於分析復雜的經濟現象。 第一部分：計量經濟學基礎迴顧與發展 本部分首先迴顧瞭計量經濟學的基本概念和方法，為後續更深入的學習打下堅實基礎。我們將從經典的迴歸分析入手，詳細闡述普通最小二乘法（OLS）的原理、假設、推斷以及其在單方程模型中的應用。在此基礎上，我們將深入探討OLS方法的局限性，如內生性問題（遺漏變量、測量誤差、聯立方程）、異方差、序列相關等，並引入相應的糾正方法，如工具變量法（IV）、廣義矩估計量（GMM）、異方差一緻性估計量（White estimator）、穩健標準誤等。 此外，我們還將介紹時間序列分析的基礎知識，包括平穩性、自相關、偏自相關、ARIMA模型等。這部分內容將為理解宏觀經濟數據、金融市場波動等動態過程提供關鍵的分析工具。我們也會觸及麵闆數據分析，介紹固定效應模型（FE）和隨機效應模型（RE），以及如何利用麵闆數據捕捉個體異質性和時間異質性，這對於分析企業行為、區域經濟發展等問題至關重要。 第二部分：現代計量經濟學前沿理論 進入第二部分，我們將聚焦於現代計量經濟學的前沿理論和技術，這些方法在應對更復雜、更具挑戰性的經濟問題時顯得尤為重要。 因果推斷的計量方法： 在經濟學研究中，區分相關與因果是核心難題。本書將係統介紹多種強大的因果推斷方法。首先，我們將深入講解斷點迴歸設計（RDD），闡述其如何利用政策或項目實施的臨界點來識彆因果效應。接著，我們將詳細介紹雙重差分法（DID），講解其如何通過比較處理組和對照組在政策實施前後的變化差異來估計平均處理效應。此外，傾嚮得分匹配法（PSM）也將得到詳盡的介紹，說明如何通過構建匹配樣本來剋服選擇偏差。最後，我們將探討工具變量法（IV）的更高級應用，包括兩階段最小二乘法（2SLS）和更為復雜的GMM估計量，以及如何進行IV模型的有效性檢驗。 非參數和半參數計量方法： 隨著數據維度的增加和復雜性的提升，傳統的參數模型可能無法充分捕捉數據中的信息。本部分將介紹核密度估計（Kernel Density Estimation）和局部多項式迴歸（Local Polynomial Regression）等非參數方法，幫助讀者理解如何估計數據的概率分布和迴歸函數，而無需預設其具體形式。同時，我們也將介紹半參數模型，如分位數迴歸（Quantile Regression），它能夠提供比條件均值模型更豐富的信息，揭示自變量對因變量分布不同部分的影響。 處理效應的深入探討： 在因果推斷的框架下，我們將進一步細化對平均處理效應（ATE）、局部平均處理效應（LATE）以及條件平均處理效應（CATE）的理解。本書將詳細闡述不同估計量在識彆這些不同效應時的優勢與局限，並指導讀者如何根據研究問題選擇最閤適的處理效應估計方法。 機器學習在計量經濟學中的應用： 機器學習技術正在深刻地改變著計量經濟學研究。本部分將介紹一些與計量經濟學緊密相關的機器學習算法，如 Lasso迴歸和 Ridge迴歸在變量選擇和正則化中的應用，決策樹和隨機森林在模型構建和預測中的優勢。我們將重點講解如何將這些機器學習工具用於高維數據分析和預測模型的構建，並探討如何從機器學習模型的預測能力中提煉齣具有經濟學解釋力的因果推斷。 結構性模型與動態模型： 對於理解經濟係統的內在運行機製，結構性模型至關重要。本書將介紹結構性方程模型（SEM）的基本思想，以及如何在計量模型中嵌入經濟學理論來識彆和估計模型的結構參數。同時，我們也將深入探討動態隨機一般均衡（DSGE）模型的計量經濟學估計方法，這對於理解宏觀經濟政策的影響和經濟周期的形成具有重要意義。 第三部分：計量經濟學在各領域的實證應用 理論的生命力在於實踐。第三部分將通過大量的實證案例，展示計量經濟學工具在不同經濟領域的廣泛應用，幫助讀者將所學知識融會貫通。 微觀計量經濟學應用： 我們將探討勞動經濟學中的應用，例如使用DID估計教育水平對工資的影響，或使用RDD分析最低工資政策的就業效應。在公司金融領域，我們將使用麵闆數據模型研究公司治理結構對企業績效的影響，或利用工具變量法識彆資本結構對企業價值的因果效應。在發展經濟學中，我們將展示如何運用PSM分析扶貧項目對傢庭收入的影響，或使用DID評估基礎設施投資對區域經濟增長的帶動作用。 宏觀計量經濟學應用： 在宏觀經濟學領域，我們將介紹如何使用時間序列模型（如VAR模型、VECM模型）來分析宏觀經濟變量之間的動態關係，如貨幣政策對通貨膨脹和産齣的影響。我們將研究金融計量學，包括波動率建模（ARCH, GARCH模型）、資産定價模型的估計與檢驗，以及如何利用計量方法分析金融市場的風險。 其他前沿應用領域： 本書還將涉及環境經濟學中的政策評估，如如何評估碳稅對能源消費的影響；健康經濟學中的醫療服務需求分析；行為經濟學中的實驗設計與計量分析；以及公共經濟學中的稅收政策效應評估等。 第四部分：計量經濟學軟件應用與案例分析 為瞭使本書更具實踐性，我們將在每個部分穿插介紹如何在主流計量經濟學軟件（如 Stata, R, Python）中實現相應的分析方法。本書將提供具體的代碼示例和操作指南，幫助讀者快速上手，獨立完成數據分析。 此外，本書將精選一係列經典的、具有代錶性的計量經濟學研究案例，從問題提齣、模型構建、數據收集、實證分析到結果解釋，全程展示研究的嚴謹過程。這些案例將涵蓋不同領域、不同方法，為讀者提供生動的學習範本。 學習目標 完成本書的學習後，讀者將能夠： 1. 掌握計量經濟學的基本理論和方法， 並深刻理解其數學原理和經濟學含義。 2. 熟練運用多種計量經濟學模型和技術， 包括迴歸分析、時間序列、麵闆數據、因果推斷、機器學習等，以分析各種經濟問題。 3. 具備獨立進行計量經濟學實證研究的能力， 從數據收集、清洗，到模型選擇、估計、檢驗，再到結果解釋和政策建議。 4. 理解並應用現代計量經濟學前沿方法， 能夠解決更復雜、更具挑戰性的經濟學研究問題。 5. 熟練掌握至少一種主流計量經濟學軟件， 並能將其應用於實際數據分析。 6. 批判性地閱讀和評價計量經濟學研究論文， 辨彆研究方法的優劣和結論的可信度。 本書適閤經濟學、金融學、管理學、統計學等相關專業的本科生、研究生，以及對計量經濟學有濃厚興趣的社會科學研究者和實踐者。無論您是希望係統學習計量經濟學理論，還是渴望掌握實用的數據分析技能，本書都將是您寶貴的學習夥伴。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸實，沒有過多花哨的插圖，隻用瞭深藍色的背景襯托著書名和作者的名字，傳遞齣一種嚴謹、專業的學術氛圍。拿到手裏，份量十足，厚實的紙張和精良的裝訂都讓人感覺物有所值。翻開第一頁，清晰的排版和規範的字體立刻吸引瞭我的注意，這對於需要長時間閱讀和查閱的理工科書籍來說至關重要。書中公式推導的步驟非常詳盡，幾乎每一步都給齣瞭清晰的解釋，即使是初學者也能比較容易地理解其中的邏輯。作者似乎非常善於從直觀的角度來闡釋抽象的概念，這一點在我閱讀關於隨機變量分布的章節時尤為明顯。他並沒有上來就給齣復雜的數學定義，而是先通過一些生動的例子來引導讀者建立感性認識，然後再逐步引入嚴謹的數學錶述。這使得我在閱讀過程中不至於感到枯燥乏味，而是能夠保持學習的興趣。我尤其欣賞書中對一些經典統計方法的應用案例分析，這些案例貼近實際，能夠幫助我理解理論知識如何在現實世界中發揮作用。例如，在講解假設檢驗時，書中就提供瞭一個關於産品質量控製的實際案例，詳細展示瞭如何運用所學知識來判斷一批産品是否閤格，這對於我未來在工作中應用這些理論非常有啓發。整體而言，這本書在知識的呈現方式上，兼顧瞭理論的嚴謹性和學習的易懂性，對於想要係統學習概率論與數理統計的讀者來說，無疑是一個非常好的選擇。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大收獲，是對數理統計中“模型”概念的深刻理解。作者並沒有將概率模型視為抽象的數學工具，而是反復強調其在描述現實世界中的重要作用。例如，在引入迴歸分析時，書中並沒有直接給齣最小二乘法的公式，而是先從“我們能否找到一個綫性關係來描述兩個變量之間的聯係”這個直觀的問題入手，然後引齣綫性模型。作者通過大量的圖示，展示瞭不同擬閤優度下的散點圖和迴歸綫，讓我能夠直觀地感受到模型的擬閤效果。特彆是在講解殘差分析時，作者詳細闡述瞭如何通過分析殘差來判斷模型是否閤理，以及是否需要對模型進行修正。這讓我意識到，建立一個模型隻是第一步，更重要的是要懂得如何去評估和改進它。書中對於迴歸模型中各種假設的闡述也非常到位，比如誤差項的獨立同分布、方差齊性等，並解釋瞭如果這些假設不滿足，會對迴歸結果産生怎樣的影響。這讓我對迴歸分析的嚴謹性有瞭更深的認識。此外，書中還涉及到一些更高級的統計模型，比如方差分析，作者用生動的實驗設計例子，比如比較不同施肥方案對作物産量的影響，來解釋方差分析的原理和應用。這本書的講解，讓我不再視模型為枯燥的公式，而是將其看作是理解和解釋現實世界現象的有力工具，極大地激發瞭我進一步探索數理統計的興趣。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的數學教材，其魅力在於能夠將抽象的數學語言轉化為清晰易懂的邏輯敘事。這本書在這一點上做得相當齣色。書中對於概率的基本公理，比如柯爾莫哥洛夫公理，並沒有簡單地羅列齣來，而是通過對事件發生可能性的層層遞進的思考，巧妙地引導讀者自然而然地接受這些公理。這種“水到渠成”式的講解方式，極大地降低瞭初學者的理解門檻。我特彆喜歡書中關於條件概率和獨立性部分的論述，作者用瞭大量的類比和圖像來解釋這些概念，比如用擲骰子和抽牌的例子來區分不同類型的事件，這讓我對這些核心概念有瞭深刻的理解。更難得的是，書中並沒有止步於理論的介紹，而是花瞭相當大的篇幅來講解各種概率分布，從離散的伯努利、二項分布，到連續的正態分布、指數分布，作者都給齣瞭詳細的性質、期望、方差以及應用場景。我個人覺得，這是這本書最大的亮點之一，它讓我不再是孤立地記憶一個個公式，而是能夠理解它們代錶的實際意義和應用範圍。書中的習題設計也很有梯度，從基礎的計算題到一些需要綜閤運用知識的思考題，能夠有效地檢驗學習效果。我嘗試做瞭一些習題，發現那些之前覺得難以理解的概念，在通過練習鞏固後，變得清晰起來。總的來說，這本書在理論講解的深度和廣度上都錶現不俗，同時又注重學習的趣味性和實用性，是一本值得反復研讀的教材。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析充滿好奇的初學者，我一直在尋找一本能夠幫助我入門的優秀教材。這本書正好滿足瞭我的需求。它沒有一開始就拋齣晦澀難懂的定義，而是從最基礎的統計學概念開始，循序漸進地講解。比如，在介紹描述性統計時，作者先用生活化的例子，比如班級考試成績的平均分、中位數、標準差，來解釋這些統計量的意義，讓我立刻感受到瞭統計學在日常生活中的應用。然後，再逐步引入更專業的術語和計算方法。最讓我驚喜的是，書中對於抽樣分布的講解，作者花瞭大量的篇幅來解釋中心極限定理是如何工作的，以及為什麼它在統計推斷中如此重要。通過圖示和簡單的模擬，我仿佛親眼看到，即使原始數據的分布很不規則，樣本均值的分布也會趨於正態。這讓我對統計推斷的可靠性有瞭更深的認識。此外，書中關於置信區間的講解也相當清晰，作者不僅給齣瞭計算公式，更重要的是解釋瞭置信區間的實際含義，以及如何正確解讀置信區間。我曾一度對“95%的置信度”感到睏惑，但讀完書中的解釋，我終於明白瞭它並不是指“有95%的概率這個區間的真實值”，而是指“如果我們重復進行很多次抽樣和計算，大約有95%的區間會包含真實的總體參數”。這種細緻入微的解釋，對於避免常見的統計誤解非常有幫助。這本書讓我覺得，統計學並非遙不可及，而是可以通過係統的學習和理解來掌握的。

評分☆☆☆☆☆

我在閱讀過程中，最深刻的感受是作者在處理統計推斷部分時，展現齣的邏輯嚴謹性和思維的深度。這本書並沒有將點估計和區間估計割裂開來，而是將它們有機地聯係在一起，解釋瞭點估計的局限性以及為什麼我們需要區間估計來提供更可靠的信息。特彆是關於參數估計的章節，作者詳細介紹瞭最大似然估計法，並用清晰的推導過程展示瞭如何利用觀測數據來尋找最有可能的參數值。我發現，書中在解釋最大似然函數時，並沒有直接給齣復雜的數學公式，而是先通過一個簡單的例子，比如拋硬幣的成功次數，來幫助理解似然函數的概念，即“在給定參數下，觀測到當前數據的概率”。這種由簡入繁的教學方法，大大提升瞭學習效率。而對於假設檢驗，作者更是花費瞭大量的篇幅來闡述其基本原理，包括原假設、備擇假設、檢驗統計量、p值以及顯著性水平等核心概念。我尤其欣賞書中對p值含義的解釋，它清楚地說明瞭p值是“在原假設為真的前提下，得到當前觀察結果或更極端結果的概率”。這對於我正確理解和應用假設檢驗至關重要。書中還提供瞭多種假設檢驗的方法，比如t檢驗、卡方檢驗等，並給齣瞭相應的適用條件和計算步驟，讓我能夠根據實際問題選擇閤適的檢驗方法。這本書的講解，讓我看到瞭統計推斷的強大之處，以及如何運用它來做齣更明智的決策。