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刘新建刘海啸房俊峰 编

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030558664

商品编码：29914615764

丛书名： 高等数量经济学

开本：16开

出版时间：2018-05-01

商品参数

高等数量经济学
	曾用价	78.00
	出版社	科学出版社
	版次	1
	出版时间	2018年05月
	开本	16
	作者	无
	装帧	平装
	页数	323
	字数	492000
	ISBN编码	9787030558664

内容介绍
数量经济学是一门内容广泛的经济研究方法论学科，分支内容包括经济计量学、投入产出分析、数理经济学、经济预测学等。除绪论外，本书内容包括四部分，分别是投入产出分析、预测理论与技术、数理经济学基础和数量经济学应用。投入产出分析篇包括基本原理、编表方法、动态投入占用产出分析、扩展模型和企业投入产出分析，预测理论与技术篇包括预测学原理和博克斯-金肯斯预测技术，数理经济学基础篇包括非线性规划和*优控制理论，应用篇包括环境经济分析、区域经济分析和证券分析的基本方法论。本书的内容特点是紧密结合经济学理论与实际，详略适当，强调数量经济学的研究方法论属性。
目录
目录
第1章 绪论 1
1.1 经济学与数量分析 1
1.2 经济系统 4
1.3 现代数量经济学的发展 7
第*篇 投入产出分析
第2章 投入产出分析基本原理 17
2.1 价值型投入产出表与基本概念 17
2.2 投入产出基本模型 20
2.3 闭模型与局部闭模型 28
2.4 价格模型 30
2.5 部门间关联分析 33
习题 36
参考文献 38
第3章 投入产出表编制技术 39
3.1 投入产出表的分类 39
3.2 直接分解法编表 44
3.3 UV表法 57
3.4 更新法编表 64
习题 71
参考文献 72
第4章 动态投入占用产出分析 73
4.1 关于占用概念 73
4.2 动态投入占用产出分析发展简史 78
4.3 连续时间动态投入占用产出分析 81
4.4 离散时间动态投入占用产出分析 86
4.5 动态逆 90
习题 94
参考文献 95
附录 固定资产投资与固定资本形成的关系 95
第5章 投入占用产出扩展模型 97
5.1 人力资源投入产出分析系统 97
5.2 教育-经济投入占用产出分析 101
5.3 水利用-经济投入占用产出分析 110
习题 120
参考文献 120
第6章 企业投入产出分析 121
6.1 企业系统 122
6.2 实物型企业投入占用产出分析 126
6.3 成本型企业投入产出分析 130
6.4 企业投入占用产出表的编制和应用问题 133
习题 140
参考文献 142
第二篇 预测理论与技术
第7章 预测原理与初级预测技术 146
7.1 预测科学的基本范畴 146
7.2 预测的基本原理 149
7.3 时间序列的平稳性与平稳化 156
7.4 时间序列平滑预测法 160
7.5 时间序列影响分解预测法 167
习题 173
参考文献 173
第8章 博克斯-金肯斯预测技术 174
8.1 自回归移动平均混合模型概述 174
8.2 自相关函数与偏自相关函数 178
8.3 ARIMA模型识别 181
8.4 AR（p）和MA（q）模型参数估计 188
8.5 ARIMA模型的检验与预测应用 190
习题 194
参考文献 196
第三篇 数理经济学基础
第9章 非线性规划 200
9.1 非线性规划问题模型 200
9.2 无约束非线性规划问题 203
9.3 有约束非线性规划问题 205
习题 208
参考文献 208
附录 矩阵求导法则 208
第10章 *优控制理论与模型 212
10.1 *优控制问题的数学模型 213
10.2 变分法 216
10.3 *大值原理 221
10.4 *优控制原理的应用 228
习题 233
参考文献 234
附录 *大值原理的证明 234
第四篇 应用
第11章 环境经济分析模型 244
11.1 环境-经济投入占用产出分析 245
11.2 环境-经济一般均衡分析 248
11.3 环境影响价值评估方法论 259
习题 266
参考文献 266
第12章 区域经济数量分析 267
12.1 区域间投入产出分析 267
12.2 空间经济分析 279
12.3 空间数据分析 287
习题 292
参考文献 292
第13章 证券数量分析基础 293
13.1 股票数量分析基础 293
13.2 债券价值分析 294
13.3 期货套期保值比率分析 299
13.4 期权估价分析 303
习题 315
附录 中国主要证券交易所 316
术语索引 317
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第1章 绪论
　　方法论是每一门现代学科的重要研究领域，学习者应当掌握专业领域已有的重要研究方法。物理学有物理学研究方法论，数学有数学研究方法论。但工程或技术科学与基础科学不同，其方法论内容包括两个方面，一方面是学科理论研究方法论，一方面是科学理论应用在实践领域的应用方法论。数量经济学是关于经济学理论研究和经济实际问题分析的方法论知识体系。
　　技术与方法是同义词，把一门方法论学科叫技术还是方法是个人或众人的偏好。方法就是做事的步骤过程，一种方法一般是一些步骤过程的共同特征概括而成。
　　1.1 经济学与数量分析
　　经济学的知识体系离不开数量，经济规律的表达离不开数学模型，人类社会经济关系的准确表达必须建立在数量的基础上。谈到数学的重要性时，许多人喜欢引用马克思的一句话：“一种科学只有在成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步。”数学大师希尔伯特在1915年也曾说过，凡是遵从科学思维并准备发展成为一门理论的研究，能够也必须运用数学表达处理。但是，必须同时记住：运用了数学不代表就达到了完善的地步。当前的有些经济学研究文章，有的谈数色变，根本不用数学，有的滥用数学，使经济学成了伪科学。
　　传说，古希腊人对数的崇拜达到了极点，说“万物皆数”。“万物皆数”这一点对物质世界是正确的，因为物质世界就是时空的统一体，物是时空的表现形式，时空是可以度量的，从而物及物之关系都是可以测量的。经济学是关于与人类消费相关的物的生产和分配的知识，所以一切经济关系在根本上都可以用数表示。但是物质之体系，除了数还有形，即物质的内容，数是关于物质内容的，而纯粹的数是没有意义的，只有数有所指即数形一体才有意义。作为关于物的理论，如果把数与形的关系搞错了，那么理论就成了谬误。理论≠真理。真理是不断被验证为正确的理论。
　　人类的一切消费归根到底都是对物的消费，生产任何产品都必须依赖于物。是物就有数。西方主流经济学的基本理论是供求关系，而这个关系必须落实在数上。马克思主义经济学的劳动价值理论的基础就是“价值”的量的决定及运动。当然，经济学的研究方法不仅有数量的方法，还有历史的方法和哲学的方法。所谓历史的方法，就是从历史发展的事实中寻找经济运动规律。所谓哲学的方法，就是根据客观世界*一般的规律推演经济和经济学发展的规律。哲学的方法有人称为逻辑的方法，这里的逻辑应该包括形式逻辑和辩证逻辑。
　　数量方法、历史方法和哲学方法是不能孤立使用的，特别是数量方法的运用必须在历史方法和哲学方法的指导下才不至于迷失方向，避免犯买椟还珠的错误。每一个给定的经济数学模型都有其成立的给定历史制度条件，在长期分析中不能使用不变的数量关系模型。相比于历史方法和哲学方法，数量方法适用于短期问题，但是在经济学话语体系中，短期和长期具有相对性。首先，不同的经济数量关系的适用时期不同。例如，对一个成熟经济体，其内部的贫富差距在一个较长的时期内如十年以上是比较稳定的，而其经济增长预测模型只在两年左右效果较好。其次，微观经济学和宏观经济学理论框架中短期和长期是定性的，即所谓短期内存在数量不能改变的生产要素。这个界定只有一般理论意义，实际中，不同生产要素的固定周期不同，因而在不同的时间长度内，短期模型是变化的，并且在技术快速进步时期，生产函数本身的数学形式也处于变化之中。再次，经济数量关系与物理量关系不同。物理量关系是的，即使如统计物理学和量子力学中的变量关系也是的，而经济数量关系除了一些恒等关系只能是灰色的，即使使用统计方法描述，其中的经济量和方程也是粗略的。经济测度结果只能是一个概略数或灰数（不同经济量的概略度或灰度可能不同），甚至经济量概念本身就是模糊概念，如广泛使用的国内生产总值（gross domestic product，GDP）概念的核算边界就是模糊的，其内涵是不完全清晰的。但是，作为经济研究的模型方程却必须是确定的。
　　数量经济学作为人类现代科学技术知识体系中的成员，其性质与地位可以从现代人类知识学科体系结构、经济科学学科体系结构和管理科学学科体系结构中来观察。
　　图1.1是依据钱学森的科学技术知识分类体系理论制作的。钱学森把全部科学技术知识分成四个层次，从上到下依次是哲学、基础科学、技术科学和工程技术，在包括文化艺术和社会科学的全部知识中，“工程技术”可换成“技术方法”。技术方法包括：工程（工艺）技术方法、管理技术方法、艺术技术方法、物质生活技术方法、精神生活技术方法。数量经济学在这个体系中属于技术科学，其上方有多门基础科学学科，*主要的是数学和经济学，但是，具体的数量经济分析方法属于第四层次——技术或方法。技术科学是方法的原理依据。
　　图1.1现代人类知识学科体系
　　图1.2是经济科学学科的四个层次。经济科学的*底层是管理技术或经济研究方法，这是因为，经济科学本身比管理学高一个层次。另外，经济科学不等于经济学，经济学是经济科学的轴心，与经济学并列的是经济史学、经济学方法论。经济史学包括经济史和经济思想史两个分支。任何一门学科都应该有自己的发展史和方法论分支，但不是核心学科，一般是交叉学科，如经济史和经济思想史可以同时属于历史学科。实际上，不同于自然科学，每一门社会科学都有两个史学分支，一个是本学科的思想理论发展史，一个是研究的对象领域历史（如法学的法律或法治史）。数量经济学属于经济科学的方法论学科，但不宜认为是一门经济学，因为其本身的研究对象与经济学不同，只是经济研究的工具学科。
　　图1.2经济科学学科体系
　　管理科学与技术学科体系如图1.3所示。这里称管理科学与技术而不是简单说管理科学，是为了避免把管理技术或方法也认为是科学层次。在我国的学科划分中有管理科学与工程。管理学本身是一门综合技术科学，其上方有众多的基础学科，如经济学、系统学、政治学等，还有管理哲学；其下方则是各管理方向（控制、预测、计划和规制）的技术方法。在管理科学与技术学科体系中，管理学研究方法、管理研究方法和管理技术方法是三个不同的方法或技术领域，因而管理科学方法论也应该分为这三个领域。不过，管理学原理本身的实质就是管理方法论，所以在有些方面，管理学原理与管理科学方法论是交叉的，如系统工程学就是这样一门学科。管理史学可以分成管理制度史和管理思想史。
　　图1.3管理科学与技术学科体系
　　1.2 经济系统
　　在经济和经济学研究中，对研究对象系统的界定是非常重要的，但常被忽略。当研究一个经济系统时，首先必须从时空维度上进行界定。空间即一定的地理范围，时间通常是一个时期，并很可能是一个比较长的时期。时期的长度根据研究的问题性质而定。例如，历史问题可能上溯数十年及以上，规划或预见问题会前瞻十数年及以上，现实问题则在数年之间或一年以内。一个定量模型或模型系统所涉及的时期一般是短期问题，如三年以内，中长期问题也就在五年左右，超过十年的更长时期就不是单纯的定量模型所能求解的问题了。
　　在给定的时空范围内，作为研究对象的经济系统，*大的范围是其全部空间内以由人组成的社会为中心的整体区域，也可能是其中的某个层次的子系统。例如，可以是一个子区域、一个村庄、一个企业，甚至一个家庭，也可以是一个产业、一组产业、一个或一类社会组织，也可以是两个或多个子系统组成的有限多体系统。但是，无论如何，人或人群是其中必不可缺的核心要素和活动主体。可是，在经济研究中，常常只看见物，忘记了人。
　　如果把作为研究对象的经济系统限定为一定时空范围内的整体社会：地区或国家，限定为一个现代市场经济系统，则一个国民经济系统基本的系统结构如图1.4所示。对一个社会，当研究其经济问题时，它就是一个经济系统。
　　图1.4现代国民经济系统结构
　　在图1.4中，对应国外部门的部分叫“外部经济系统”，这样做一是方便用此图代表合适的区域经济系统（如一个国家内的地区、不同国家组成的区域），二是因为一个国民经济系统不都是用国界线来区隔的。例如，香港是我国的一个特别行政区，但是我国经济系统的分析和描述中通常不包括香港，这从经济理论角度看，是因为香港与内地系统的货币、税收、贸易体制都不相同，更主要的是基本经济制度不同。另外，对应于政府部门的是公共服务部门，这样称呼是因为，在现代社会中，提供非市场公共服务的部门不仅是政府机构，还有其他社会政治组织或国际组织，如我国的各民主党派和群众社团组织、工会组织等。这些机构在古代社会中是非常稀少的。
　　在图1.4中，有一模块叫“再生产出来的系统”，并标有“第期”，这是在动态中观察经济系统的结果。对任何系统的完备描述都需要记叙文中的四要素：时间、地点、人物和事件。对一个经济系统，时间通常是一段时期：一个月、一个季度或一年，地点是该国的经济领土范围，人物在这里是五个部门（生产部门、家庭部门、公共服务部门、外部部门和自然部门），事件就是经济活动。人类的经济活动是一个连续进行的再生产过程，不同的时期之间存在连接关系。马克思主义经济学指出，经济再生产过程不仅是生产的物质条件的再生产过程，同时也是经济关系的再生产过程。生产物质条件的再生产就表现为生产资料存量从一个时期到下一个时期的转移和新增生产资料的形成——投资或资本形成过程。生产关系的再生产则是由收入分配过程所决定的，收入分配在根本上又由生产资料所有制来决定，所以收入分配关系及结构不变，也就是所有制结构不变，从而生产关系的性质也就不变。从两个时期的连接关系看，一方面表现为物质关系——投资，另一方面表现为财富占有关系——收入的使用和结余。在现代经济分析的研究问题中，经济制度是设定的前提条件，在分析中是假定固定的，不发生根本变化。
　　在五大部门中，自然界是纯客观的，从人的角度看是被动的，其他四大部门则都有人在其中积极主动活动，而所谓的经济关系就是这四大部门的主体的关系。但是，在现代经济学学科体系中，资源、环境经济学与国际经济学已经处于同样重要的地位，本书第8章专门讨论一些与其相关的问题。在四大部门中，人一般都是一身二任甚至多任的。任何一人，首先是家庭一员，即使处于社会保育院的孤儿和监狱中的囚徒，他们也处于一个特殊的家庭中。家庭的基本经济职能就是消费，同时消费也是人本身及劳动力的再生产过程。生产部门在市场经济中主要由企业单位组成，每个单位是一个决策单元。这样的决策单元实际上包含两类人：资本所有者和劳动者。所谓生产关系中的主要矛盾就是他们之间的矛盾。而无论是所有者还是劳动者，他们又都属于各自的家庭。当然，这里并不排除某些人既是所有者也是劳动者的双重身份，但这丝毫不影响对生产关系性质的分析结论。在我国经济中，生产部门的资本依据所有者有五大类型：中央国资、地方国资、集体资本、私人资本和外部资本。国资所有者在形式上是政府或国家，实质上是全体国民。集体资本的所有者是全体集体成员。私人资本所有者形式上是个人，实质上可能是家庭主要成员。外部资本的所有者可以是私人，也可以是国家或集体。
　　政府部门在经济中的地位非常特殊。它既是一个社会服务的生产者，同时，公共服务作为一种公共产品由公众共同消费，其直接支付者是政府或其职能部门，*终支付者仍是全体公民或居民。于是，政府作为全体公民的代表又表现为一个消费者。政府提供的服务一部分是给生产者，一部分是给居民。
　　在图1.4中，实线箭头表示产品或一般物质（如自然资源）的流动，虚线箭头表示货币的流动。毫无疑问，本书所考察的经济是市场经济，即经济中的绝大多数产品都是作为商品通过市场机制进行交换的，而且每一交换不是原始社会的物与物交换，而是以货币为媒介进行的交换。劳动力也在劳动市场上完成与货币的交换。
　　对一个区域社会经济系统，五大类部门的每一个内部都是有一定复杂性的结构。生产部门由各种各样的相互联系的产业部门组成，各个产业由具有一定独立性的、相互影响的生产机构单位组成；公共服务部门有各种类型，如政府组织、政治组织、群众组织、国家组织等；家庭部门有各种类型的家庭，如不同收入层次的家庭、集体性家庭等；外部经济系统包括与本经济体有不同关系的国家或地区经济体、不同经济制度类型的经济体、不同国际组织的经济体等；自然界包括空气、土地、生物圈、水环境等。经济系统的相关联系既包括五大部门之间的联系，也包括各部门内部组成要素之间的联系。在经济研究中，考虑的联系都以由生产部门、家庭部门和公共服务部门组成的主系统（图1.4中虚框内）的经济问题为中心进行筛选，择其要者予以恰当考虑。

现代计量经济学导论：从理论到实践 本书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代计量经济学框架，着重于理论基础的严谨推导与实际数据分析的有效应用。本书的目标读者群体包括经济学、金融学、管理学及相关量化领域的高年级本科生、研究生以及致力于提升计量技能的从业人员。我们力求在保持数学严谨性的同时，清晰阐述核心概念的经济学直觉，确保读者能够熟练掌握并灵活运用前沿的计量工具。 本书的结构设计遵循从经典线性模型向现代非线性、高维数据处理方法的递进逻辑，共分为六个核心部分，辅以大量的实例和编程练习（主要使用R和Python语言）。 --- 第一部分：计量经济学基础与经典线性模型回顾 本部分作为引言和基础巩固，对计量经济学的基本原理、数据类型（截面、时间序列、面板数据）以及经典线性回归模型（OLS）的假设、性质和局限性进行了详尽的梳理。 第一章：计量经济学的角色与数据结构 首先界定计量经济学在现代经济分析中的地位，区分因果推断与预测任务的不同需求。详细讨论了数据收集的常见陷阱，包括测量误差、样本选择偏误等。重点阐述了截面数据、时间序列数据和面板数据的特性及处理方法。 第二章：多元线性回归模型：假设与推断 深入探讨多元回归模型的假设，特别是高斯-马尔可夫定理的条件。详细推导了普通最小二乘（OLS）估计量的无偏性、一致性和有效性。本章包含对统计推断（t检验、F检验）的全面回顾，并引入了异方差和序列相关性的初步概念，为后续章节的处理奠定基础。 第三章：OLS的失效与稳健估计 本章聚焦于当经典OLS假设被违反时会出现的问题。异方差性（Heteroskedasticity）的检验（如White检验、Breusch-Pagan检验）与修正（如加权最小二乘WLS、稳健标准误HC）。序列相关性（Autocorrelation）在时间序列数据中的表现及修正方法（如Newey-West标准误）。此外，引入了异方差和序列相关联合存在的场景下的稳健推断。 --- 第二部分：因果推断的核心挑战与工具 现代计量经济学的核心在于识别和估计经济学中的因果效应。本部分系统地探讨了内生性问题的来源、识别策略以及主要的准实验方法。 第四章：内生性问题与工具变量法（IV） 详细分析内生性的主要来源：遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias, OVB）、测量误差和同时性（Simultaneity）。工具变量（Instrumental Variables, IV）作为解决内生性的关键方法，本章将严格推导两阶段最小二乘（2SLS）估计量的一致性条件（相关性与外生性）。深入讨论了工具变量的有效性检验，如弱工具变量问题（Weak Instruments）的识别与应对（如Anderson J检验、Cragg-Donald统计量）。 第五章：面板数据分析：消除不可观测的异质性 面板数据提供了追踪个体随时间变化的优势，是控制不可观测个体效应的有力工具。本章对比了混合OLS、固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）。详细讨论了Chow检验和Hausman检验的选择依据。针对动态面板数据，重点介绍了Arellano-Bond（差分GMM）和Blundell-Bond（系统GMM）估计器，强调其在处理序列相关和内生回归子时的优势。 第六章：准实验方法：自然实验的精髓 本章侧重于利用政策冲击和自然发生的随机性来估计因果效应。 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）：介绍了清晰断点和模糊断点的分析框架，推导了局部平均处理效应（LATE）的估计方法。 倍差法（Difference-in-Differences, DiD）：重点阐述了关键的平行趋势假设（Parallel Trends Assumption）的检验与识别。 合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）：针对仅有一个处理组单元的宏观或政策分析，提供了构建合成对照组的系统方法。 --- 第三部分：时间序列分析：动态模型的建立与预测 本部分将重点关注数据点之间存在时间依赖性的时间序列数据的建模与分析。 第七章：单变量时间序列模型 讨论平稳性（Stationarity）的概念、检验（如ADF检验、KPSS检验）及其重要性。详细介绍自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型。推导了模型的识别方法（ACF和PACF图）。最后，引入自回归积分移动平均（ARIMA）模型用于处理非平稳序列。 第八章：向量自回归模型与协整理论 扩展到多变量时间序列分析，引入向量自回归（VAR）模型，并讨论脉冲响应函数（IRF）和方差分解在系统动态分析中的应用。对于非平稳但具有共同趋势的序列，本章深入探讨了协整（Cointegration）的概念，介绍Engle-Granger两步法和Johansen检验，并展示误差修正模型（VECM）的构建与解释。 第九章：时间序列的波动性建模 针对金融时间序列中常见的波动率集聚现象，本章介绍了自回归条件异方差模型（ARCH）及其广义模型GARCH族（如EGARCH, GJR-GARCH）。讨论了其在风险管理和资产定价中的应用。 --- 第四部分：离散选择与非线性模型 当被解释变量为非连续或非正态分布时，需要采用特定的估计方法。 第十章：离散选择模型 系统介绍二元选择模型（Logit和Probit）的估计（极大似然估计MLE）和解释。重点阐述了边际效应的计算与解释，以及模型拟合优度（如 McFadden's $R^2$）。进一步推广到多项Logit和有序Logit模型。 第十一章：计数数据与审查数据模型 处理计数数据（如专利数、犯罪率）时，介绍泊松（Poisson）模型和负二项（Negative Binomial）模型，并讨论如何检验过度分散。在审查数据（Censored and Truncated Data）方面，详细讲解Tobit模型及其估计的局限性。 --- 第五部分：高级主题与前沿方法 本部分涵盖了当前计量经济学研究中至关重要的高级识别策略和数据处理技术。 第十二章：中介效应与交互项分析 在中介效应（Mediation Analysis）方面，介绍Baron和Kenny方法及其局限，重点阐述Sobel检验和Bootstrap方法的应用。在交互项方面，讨论了交互项的纳入对模型解释力的提升，并详细解释了异质性处理效应（Heterogeneous Treatment Effects）的估计。 第十三章：非参数与半参数估计 介绍局部线性回归（Local Linear Regression）作为非参数估计方法的优势，以及局部加权回归（LOWESS）。对于半参数估计，介绍分位点回归（Quantile Regression），强调其对分布异质性和异常值（Outliers）的稳健性。 第十四章：实验与因果推断的新进展 讨论基于匹配的估计方法，如倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的实施步骤与潜在偏差。引入双重稳健估计（Doubly Robust Estimation）的概念。 --- 第六部分：高维数据与机器学习在计量中的融合 随着大数据时代的到来，高维变量下的模型选择与估计成为新的挑战。 第十五章：高维模型选择与收缩估计 当协变量数量远超样本量时，标准回归方法失效。本章介绍正则化方法，特别是Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）和Ridge回归，重点讨论其在变量选择和参数收缩上的作用。 第十六章：因果推断的机器学习方法 探讨如何利用机器学习工具来提高因果效应估计的效率和稳健性。介绍双重机器学习（Double/Debiased Machine Learning, DML）框架，该框架利用ML算法进行“去偏”预测，同时保持了标准统计推断的有效性。 --- 编程实践 贯穿全书，每章的理论介绍后都紧跟着具体的应用案例，使用真实或模拟数据展示如何运用R包（如`lmtest`, `plm`, `AER`, `did`）和Python库（如`statsmodels`, `linearmodels`, `EconML`）进行实际操作、模型诊断和结果解释。本书旨在培养读者不仅“知其然”更“知其所以然”的量化分析能力。

评分☆☆☆☆☆

尽管我并非经济学专业的科班出身，但凭借着对经济学的浓厚兴趣，我一直在尝试阅读相关的学术著作。这本书《高等数量经济学》是我近期阅读过中最具挑战性也最令我兴奋的一本书。它并非一本轻松的入门读物，而是需要读者具备一定的数学基础和逻辑思维能力。然而，正是这种挑战性，激发了我不断探索的欲望。书中对于模型假设的讨论非常深入，作者会详细分析各种假设的合理性以及它们对模型结果的影响，这让我意识到，在进行数量分析时，审慎的假设至关重要。我印象特别深刻的是关于结构性方程模型（Structural Equation Modeling）的章节，作者将其与传统计量经济学方法进行了对比，并详细讲解了其在处理复杂变量关系方面的优势。书中对于一些前沿的经济学研究热点，如行为经济学中的实验设计和数据分析，也进行了介绍，让我看到了数量经济学在不断拓展的应用边界。这本书没有回避复杂性，而是鼓励读者直面挑战，并通过严谨的分析工具来理解世界。它让我认识到，真正的经济学研究，需要理论的深度、方法的精度和数据的支撑，而这本书恰恰是这三者的有机结合。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧很精致，拿在手里沉甸甸的，书页纸质也很好，散发着淡淡的油墨香。拿到手之后，我迫不及待地翻阅了几页，就被其严谨的逻辑和深刻的见解所吸引。虽然我对高等数量经济学的了解仅限于皮毛，但这本书从最基础的概念出发，循序渐进地引导读者进入这个复杂而迷人的领域。书中对于模型构建、数据处理以及结果解读的每一个步骤都讲解得极其细致，仿佛作者就坐在我旁边，耐心解答我的每一个疑问。我尤其欣赏书中对一些经典经济学理论进行数量化处理的案例分析，这些案例不仅展示了数量经济学强大的分析工具，也让我对经济现象有了更深刻的理解。比如，关于宏观经济增长模型的部分，作者通过引入一系列数学公式和图表，生动地阐释了资本积累、技术进步等因素如何影响经济的长期增长轨迹。这与我之前阅读的一些偏重理论描述的教材截然不同，它提供了一种全新的视角来审视经济运行的内在机制。此外，书中还涉及了一些前沿的研究方法，如面板数据分析、时间序列模型等，这些都为我未来的学术研究提供了宝贵的指导。总而言之，这本书的专业性和深度令人赞叹，是一本值得反复研读的佳作，它不仅是学习数量经济学理论的绝佳教材，更是激发研究兴趣的催化剂。

评分☆☆☆☆☆

我抱着试一试的心态购买了这本《高等数量经济学》，原本以为会是一本枯燥乏味的学术著作，没想到读起来却别有一番风味。作者的写作风格非常平易近人，即便是一些非常抽象的数学概念，也被他用清晰易懂的语言和生动形象的比喻解释得淋漓尽致。我印象最深的是书中关于博弈论的应用部分，作者通过一系列生活化的例子，比如商店的定价策略、拍卖会的竞价过程等，将抽象的纳什均衡、混合策略等概念具象化。这让我不再觉得这些理论高高在上，而是觉得它们与我们的日常生活息息相关。更难能可贵的是，书中并没有止步于理论的讲解，而是花了大量篇幅介绍如何运用统计软件（如Stata、R）进行实际操作。这对于我们这些希望将理论付诸实践的学生来说，简直是福音。每当学习到一个新的模型或者方法，书中都会附带相应的代码示例，我可以直接复制粘贴，然后修改数据进行尝试。这种“手把手”的教学方式，大大降低了学习的门槛，让我能够更快速地掌握实用的数量分析技能。这本书的实用性和指导性是我选择它的重要原因，它不仅教会了我“是什么”，更教会了我“怎么做”，让我对数量经济学的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的封面设计和排版并没有给我留下特别深刻的印象，甚至一度让我犹豫是否要购买。然而，当我真正开始阅读之后，我发现自己完全被其内在的深刻思想所折服。作者对于经济学问题的洞察力着实惊人，他能够从看似杂乱无章的数据中提炼出关键的规律，并通过严谨的数学模型进行精确的刻画。我特别喜欢书中对政策评估方法的研究，例如差分中差法（Difference-in-Differences）的应用，作者详细地解释了其原理、假设条件以及在实际应用中可能遇到的挑战。这对于理解和评价政府的各项经济政策至关重要。书中引用的文献也非常丰富，涵盖了该领域的经典研究和最新进展，为读者提供了广阔的阅读视野。我发现，很多我一直以来困惑的经济现象，在这本书的框架下得到了清晰的解释。比如，关于金融市场波动性的分析，作者结合了计量经济学的相关模型，深入剖析了影响市场情绪、信息不对称等因素的作用机制。这本书并非简单地罗列公式和定理，而是注重引导读者思考问题本质，培养批判性思维。它挑战了我固有的认知，让我学会用更科学、更系统的方法去分析和解决经济问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一位长期在金融行业工作的从业者，日常工作中经常需要处理大量的数据，并进行相关的风险评估和投资分析。因此，我一直渴望能够系统地学习一些高等数量经济学的知识，以提升自己的专业技能。这本书的出现，恰好满足了我的这一需求。它的内容覆盖面非常广，从微观经济学的模型推演，到宏观经济的计量分析，再到金融经济学的实证研究，几乎涵盖了数量经济学的主要分支。我尤其欣赏书中对因果推断方法的详细阐述，如工具变量法（Instrumental Variables）、倾向得分匹配法（Propensity Score Matching）等。这些方法在识别经济变量之间的真实因果关系方面起着至关重要的作用，对于理解政策效应、市场行为等具有重要的理论和实践意义。书中提供的案例研究也都非常有代表性，贴合实际的经济问题，能够帮助我将学到的理论知识与实际工作相结合。例如，书中关于信贷市场风险评估的部分，就详细介绍了如何运用Logit、Probit模型来预测违约概率，这对于我来说非常有启发性。这本书的专业性和实用性，是我给它高分的主要原因。