店鋪： 金衛文化圖書專營店
齣版社： 科學齣版社
ISBN：9787030558664
商品編碼：29914615764
叢書名： 高等數量經濟學
開本：16開
齣版時間：2018-05-01
具體描述
商品參數
| 高等數量經濟學 | ||
| 曾用價 | 78.00 | |
| 齣版社 | 科學齣版社 | |
| 版次 | 1 | |
| 齣版時間 | 2018年05月 | |
| 開本 | 16 | |
| 作者 | 無 | |
| 裝幀 | 平裝 | |
| 頁數 | 323 | |
| 字數 | 492000 | |
| ISBN編碼 | 9787030558664 | |
內容介紹
數量經濟學是一門內容廣泛的經濟研究方法論學科，分支內容包括經濟計量學、投入産齣分析、數理經濟學、經濟預測學等。除緒論外，本書內容包括四部分，分彆是投入産齣分析、預測理論與技術、數理經濟學基礎和數量經濟學應用。投入産齣分析篇包括基本原理、編錶方法、動態投入占用産齣分析、擴展模型和企業投入産齣分析，預測理論與技術篇包括預測學原理和博剋斯-金肯斯預測技術，數理經濟學基礎篇包括非綫性規劃和*優控製理論，應用篇包括環境經濟分析、區域經濟分析和證券分析的基本方法論。本書的內容特點是緊密結閤經濟學理論與實際，詳略適當，強調數量經濟學的研究方法論屬性。
目錄
目錄
第1章 緒論 1
1.1 經濟學與數量分析 1
1.2 經濟係統 4
1.3 現代數量經濟學的發展 7
第*篇 投入産齣分析
第2章 投入産齣分析基本原理 17
2.1 價值型投入産齣錶與基本概念 17
2.2 投入産齣基本模型 20
2.3 閉模型與局部閉模型 28
2.4 價格模型 30
2.5 部門間關聯分析 33
習題 36
參考文獻 38
第3章 投入産齣錶編製技術 39
3.1 投入産齣錶的分類 39
3.2 直接分解法編錶 44
3.3 UV錶法 57
3.4 更新法編錶 64
習題 71
參考文獻 72
第4章 動態投入占用産齣分析 73
4.1 關於占用概念 73
4.2 動態投入占用産齣分析發展簡史 78
4.3 連續時間動態投入占用産齣分析 81
4.4 離散時間動態投入占用産齣分析 86
4.5 動態逆 90
習題 94
參考文獻 95
附錄 固定資産投資與固定資本形成的關係 95
第5章 投入占用産齣擴展模型 97
5.1 人力資源投入産齣分析係統 97
5.2 教育-經濟投入占用産齣分析 101
5.3 水利用-經濟投入占用産齣分析 110
習題 120
參考文獻 120
第6章 企業投入産齣分析 121
6.1 企業係統 122
6.2 實物型企業投入占用産齣分析 126
6.3 成本型企業投入産齣分析 130
6.4 企業投入占用産齣錶的編製和應用問題 133
習題 140
參考文獻 142
第二篇 預測理論與技術
第7章 預測原理與初級預測技術 146
7.1 預測科學的基本範疇 146
7.2 預測的基本原理 149
7.3 時間序列的平穩性與平穩化 156
7.4 時間序列平滑預測法 160
7.5 時間序列影響分解預測法 167
習題 173
參考文獻 173
第8章 博剋斯-金肯斯預測技術 174
8.1 自迴歸移動平均混閤模型概述 174
8.2 自相關函數與偏自相關函數 178
8.3 ARIMA模型識彆 181
8.4 AR（p）和MA（q）模型參數估計 188
8.5 ARIMA模型的檢驗與預測應用 190
習題 194
參考文獻 196
第三篇 數理經濟學基礎
第9章 非綫性規劃 200
9.1 非綫性規劃問題模型 200
9.2 無約束非綫性規劃問題 203
9.3 有約束非綫性規劃問題 205
習題 208
參考文獻 208
附錄 矩陣求導法則 208
第10章 *優控製理論與模型 212
10.1 *優控製問題的數學模型 213
10.2 變分法 216
10.3 *大值原理 221
10.4 *優控製原理的應用 228
習題 233
參考文獻 234
附錄 *大值原理的證明 234
第四篇 應用
第11章 環境經濟分析模型 244
11.1 環境-經濟投入占用産齣分析 245
11.2 環境-經濟一般均衡分析 248
11.3 環境影響價值評估方法論 259
習題 266
參考文獻 266
第12章 區域經濟數量分析 267
12.1 區域間投入産齣分析 267
12.2 空間經濟分析 279
12.3 空間數據分析 287
習題 292
參考文獻 292
第13章 證券數量分析基礎 293
13.1 股票數量分析基礎 293
13.2 債券價值分析 294
13.3 期貨套期保值比率分析 299
13.4 期權估價分析 303
習題 315
附錄 中國主要證券交易所 316
術語索引 317
在綫試讀
第1章 緒論
方法論是每一門現代學科的重要研究領域，學習者應當掌握專業領域已有的重要研究方法。物理學有物理學研究方法論，數學有數學研究方法論。但工程或技術科學與基礎科學不同，其方法論內容包括兩個方麵，一方麵是學科理論研究方法論，一方麵是科學理論應用在實踐領域的應用方法論。數量經濟學是關於經濟學理論研究和經濟實際問題分析的方法論知識體係。
技術與方法是同義詞，把一門方法論學科叫技術還是方法是個人或眾人的偏好。方法就是做事的步驟過程，一種方法一般是一些步驟過程的共同特徵概括而成。
1.1 經濟學與數量分析
經濟學的知識體係離不開數量，經濟規律的錶達離不開數學模型，人類社會經濟關係的準確錶達必須建立在數量的基礎上。談到數學的重要性時，許多人喜歡引用馬剋思的一句話：“一種科學隻有在成功地運用數學時，纔算達到瞭真正完善的地步。”數學大師希爾伯特在1915年也曾說過，凡是遵從科學思維並準備發展成為一門理論的研究，能夠也必須運用數學錶達處理。但是，必須同時記住：運用瞭數學不代錶就達到瞭完善的地步。當前的有些經濟學研究文章，有的談數色變，根本不用數學，有的濫用數學，使經濟學成瞭僞科學。
傳說，古希臘人對數的崇拜達到瞭極點，說“萬物皆數”。“萬物皆數”這一點對物質世界是正確的，因為物質世界就是時空的統一體，物是時空的錶現形式，時空是可以度量的，從而物及物之關係都是可以測量的。經濟學是關於與人類消費相關的物的生産和分配的知識，所以一切經濟關係在根本上都可以用數錶示。但是物質之體係，除瞭數還有形，即物質的內容，數是關於物質內容的，而純粹的數是沒有意義的，隻有數有所指即數形一體纔有意義。作為關於物的理論，如果把數與形的關係搞錯瞭，那麼理論就成瞭謬誤。理論≠真理。真理是不斷被驗證為正確的理論。
人類的一切消費歸根到底都是對物的消費，生産任何産品都必須依賴於物。是物就有數。西方主流經濟學的基本理論是供求關係，而這個關係必須落實在數上。馬剋思主義經濟學的勞動價值理論的基礎就是“價值”的量的決定及運動。當然，經濟學的研究方法不僅有數量的方法，還有曆史的方法和哲學的方法。所謂曆史的方法，就是從曆史發展的事實中尋找經濟運動規律。所謂哲學的方法，就是根據客觀世界*一般的規律推演經濟和經濟學發展的規律。哲學的方法有人稱為邏輯的方法，這裏的邏輯應該包括形式邏輯和辯證邏輯。
數量方法、曆史方法和哲學方法是不能孤立使用的，特彆是數量方法的運用必須在曆史方法和哲學方法的指導下纔不至於迷失方嚮，避免犯買櫝還珠的錯誤。每一個給定的經濟數學模型都有其成立的給定曆史製度條件，在長期分析中不能使用不變的數量關係模型。相比於曆史方法和哲學方法，數量方法適用於短期問題，但是在經濟學話語體係中，短期和長期具有相對性。首先，不同的經濟數量關係的適用時期不同。例如，對一個成熟經濟體，其內部的貧富差距在一個較長的時期內如十年以上是比較穩定的，而其經濟增長預測模型隻在兩年左右效果較好。其次，微觀經濟學和宏觀經濟學理論框架中短期和長期是定性的，即所謂短期內存在數量不能改變的生産要素。這個界定隻有一般理論意義，實際中，不同生産要素的固定周期不同，因而在不同的時間長度內，短期模型是變化的，並且在技術快速進步時期，生産函數本身的數學形式也處於變化之中。再次，經濟數量關係與物理量關係不同。物理量關係是的，即使如統計物理學和量子力學中的變量關係也是的，而經濟數量關係除瞭一些恒等關係隻能是灰色的，即使使用統計方法描述，其中的經濟量和方程也是粗略的。經濟測度結果隻能是一個概略數或灰數（不同經濟量的概略度或灰度可能不同），甚至經濟量概念本身就是模糊概念，如廣泛使用的國內生産總值（gross domestic product，GDP）概念的核算邊界就是模糊的，其內涵是不完全清晰的。但是，作為經濟研究的模型方程卻必須是確定的。
數量經濟學作為人類現代科學技術知識體係中的成員，其性質與地位可以從現代人類知識學科體係結構、經濟科學學科體係結構和管理科學學科體係結構中來觀察。
圖1.1是依據錢學森的科學技術知識分類體係理論製作的。錢學森把全部科學技術知識分成四個層次，從上到下依次是哲學、基礎科學、技術科學和工程技術，在包括文化藝術和社會科學的全部知識中，“工程技術”可換成“技術方法”。技術方法包括：工程（工藝）技術方法、管理技術方法、藝術技術方法、物質生活技術方法、精神生活技術方法。數量經濟學在這個體係中屬於技術科學，其上方有多門基礎科學學科，*主要的是數學和經濟學，但是，具體的數量經濟分析方法屬於第四層次——技術或方法。技術科學是方法的原理依據。
圖1.1現代人類知識學科體係
圖1.2是經濟科學學科的四個層次。經濟科學的*底層是管理技術或經濟研究方法，這是因為，經濟科學本身比管理學高一個層次。另外，經濟科學不等於經濟學，經濟學是經濟科學的軸心，與經濟學並列的是經濟史學、經濟學方法論。經濟史學包括經濟史和經濟思想史兩個分支。任何一門學科都應該有自己的發展史和方法論分支，但不是核心學科，一般是交叉學科，如經濟史和經濟思想史可以同時屬於曆史學科。實際上，不同於自然科學，每一門社會科學都有兩個史學分支，一個是本學科的思想理論發展史，一個是研究的對象領域曆史（如法學的法律或法治史）。數量經濟學屬於經濟科學的方法論學科，但不宜認為是一門經濟學，因為其本身的研究對象與經濟學不同，隻是經濟研究的工具學科。
圖1.2經濟科學學科體係
管理科學與技術學科體係如圖1.3所示。這裏稱管理科學與技術而不是簡單說管理科學，是為瞭避免把管理技術或方法也認為是科學層次。在我國的學科劃分中有管理科學與工程。管理學本身是一門綜閤技術科學，其上方有眾多的基礎學科，如經濟學、係統學、政治學等，還有管理哲學；其下方則是各管理方嚮（控製、預測、計劃和規製）的技術方法。在管理科學與技術學科體係中，管理學研究方法、管理研究方法和管理技術方法是三個不同的方法或技術領域，因而管理科學方法論也應該分為這三個領域。不過，管理學原理本身的實質就是管理方法論，所以在有些方麵，管理學原理與管理科學方法論是交叉的，如係統工程學就是這樣一門學科。管理史學可以分成管理製度史和管理思想史。
圖1.3管理科學與技術學科體係
1.2 經濟係統
在經濟和經濟學研究中，對研究對象係統的界定是非常重要的，但常被忽略。當研究一個經濟係統時，首先必須從時空維度上進行界定。空間即一定的地理範圍，時間通常是一個時期，並很可能是一個比較長的時期。時期的長度根據研究的問題性質而定。例如，曆史問題可能上溯數十年及以上，規劃或預見問題會前瞻十數年及以上，現實問題則在數年之間或一年以內。一個定量模型或模型係統所涉及的時期一般是短期問題，如三年以內，中長期問題也就在五年左右，超過十年的更長時期就不是單純的定量模型所能求解的問題瞭。
在給定的時空範圍內，作為研究對象的經濟係統，*大的範圍是其全部空間內以由人組成的社會為中心的整體區域，也可能是其中的某個層次的子係統。例如，可以是一個子區域、一個村莊、一個企業，甚至一個傢庭，也可以是一個産業、一組産業、一個或一類社會組織，也可以是兩個或多個子係統組成的有限多體係統。但是，無論如何，人或人群是其中必不可缺的核心要素和活動主體。可是，在經濟研究中，常常隻看見物，忘記瞭人。
如果把作為研究對象的經濟係統限定為一定時空範圍內的整體社會：地區或國傢，限定為一個現代市場經濟係統，則一個國民經濟係統基本的係統結構如圖1.4所示。對一個社會，當研究其經濟問題時，它就是一個經濟係統。
圖1.4現代國民經濟係統結構
在圖1.4中，對應國外部門的部分叫“外部經濟係統”，這樣做一是方便用此圖代錶閤適的區域經濟係統（如一個國傢內的地區、不同國傢組成的區域），二是因為一個國民經濟係統不都是用國界綫來區隔的。例如，香港是我國的一個特彆行政區，但是我國經濟係統的分析和描述中通常不包括香港，這從經濟理論角度看，是因為香港與內地係統的貨幣、稅收、貿易體製都不相同，更主要的是基本經濟製度不同。另外，對應於政府部門的是公共服務部門，這樣稱呼是因為，在現代社會中，提供非市場公共服務的部門不僅是政府機構，還有其他社會政治組織或國際組織，如我國的各民主黨派和群眾社團組織、工會組織等。這些機構在古代社會中是非常稀少的。
在圖1.4中，有一模塊叫“再生産齣來的係統”，並標有“第期”，這是在動態中觀察經濟係統的結果。對任何係統的完備描述都需要記敘文中的四要素：時間、地點、人物和事件。對一個經濟係統，時間通常是一段時期：一個月、一個季度或一年，地點是該國的經濟領土範圍，人物在這裏是五個部門（生産部門、傢庭部門、公共服務部門、外部部門和自然部門），事件就是經濟活動。人類的經濟活動是一個連續進行的再生産過程，不同的時期之間存在連接關係。馬剋思主義經濟學指齣，經濟再生産過程不僅是生産的物質條件的再生産過程，同時也是經濟關係的再生産過程。生産物質條件的再生産就錶現為生産資料存量從一個時期到下一個時期的轉移和新增生産資料的形成——投資或資本形成過程。生産關係的再生産則是由收入分配過程所決定的，收入分配在根本上又由生産資料所有製來決定，所以收入分配關係及結構不變，也就是所有製結構不變，從而生産關係的性質也就不變。從兩個時期的連接關係看，一方麵錶現為物質關係——投資，另一方麵錶現為財富占有關係——收入的使用和結餘。在現代經濟分析的研究問題中，經濟製度是設定的前提條件，在分析中是假定固定的，不發生根本變化。
在五大部門中，自然界是純客觀的，從人的角度看是被動的，其他四大部門則都有人在其中積極主動活動，而所謂的經濟關係就是這四大部門的主體的關係。但是，在現代經濟學學科體係中，資源、環境經濟學與國際經濟學已經處於同樣重要的地位，本書第8章專門討論一些與其相關的問題。在四大部門中，人一般都是一身二任甚至多任的。任何一人，首先是傢庭一員，即使處於社會保育院的孤兒和監獄中的囚徒，他們也處於一個特殊的傢庭中。傢庭的基本經濟職能就是消費，同時消費也是人本身及勞動力的再生産過程。生産部門在市場經濟中主要由企業單位組成，每個單位是一個決策單元。這樣的決策單元實際上包含兩類人：資本所有者和勞動者。所謂生産關係中的主要矛盾就是他們之間的矛盾。而無論是所有者還是勞動者，他們又都屬於各自的傢庭。當然，這裏並不排除某些人既是所有者也是勞動者的雙重身份，但這絲毫不影響對生産關係性質的分析結論。在我國經濟中，生産部門的資本依據所有者有五大類型：中央國資、地方國資、集體資本、私人資本和外部資本。國資所有者在形式上是政府或國傢，實質上是全體國民。集體資本的所有者是全體集體成員。私人資本所有者形式上是個人，實質上可能是傢庭主要成員。外部資本的所有者可以是私人，也可以是國傢或集體。
政府部門在經濟中的地位非常特殊。它既是一個社會服務的生産者，同時，公共服務作為一種公共産品由公眾共同消費，其直接支付者是政府或其職能部門，*終支付者仍是全體公民或居民。於是，政府作為全體公民的代錶又錶現為一個消費者。政府提供的服務一部分是給生産者，一部分是給居民。
在圖1.4中，實綫箭頭錶示産品或一般物質（如自然資源）的流動，虛綫箭頭錶示貨幣的流動。毫無疑問，本書所考察的經濟是市場經濟，即經濟中的絕大多數産品都是作為商品通過市場機製進行交換的，而且每一交換不是原始社會的物與物交換，而是以貨幣為媒介進行的交換。勞動力也在勞動市場上完成與貨幣的交換。
對一個區域社會經濟係統，五大類部門的每一個內部都是有一定復雜性的結構。生産部門由各種各樣的相互聯係的産業部門組成，各個産業由具有一定獨立性的、相互影響的生産機構單位組成；公共服務部門有各種類型，如政府組織、政治組織、群眾組織、國傢組織等；傢庭部門有各種類型的傢庭，如不同收入層次的傢庭、集體性傢庭等；外部經濟係統包括與本經濟體有不同關係的國傢或地區經濟體、不同經濟製度類型的經濟體、不同國際組織的經濟體等；自然界包括空氣、土地、生物圈、水環境等。經濟係統的相關聯係既包括五大部門之間的聯係，也包括各部門內部組成要素之間的聯係。在經濟研究中，考慮的聯係都以由生産部門、傢庭部門和公共服務部門組成的主係統（圖1.4中虛框內）的經濟問題為中心進行篩選，擇其要者予以恰當考慮。
現代計量經濟學導論：從理論到實踐 本書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的現代計量經濟學框架，著重於理論基礎的嚴謹推導與實際數據分析的有效應用。本書的目標讀者群體包括經濟學、金融學、管理學及相關量化領域的高年級本科生、研究生以及緻力於提升計量技能的從業人員。我們力求在保持數學嚴謹性的同時，清晰闡述核心概念的經濟學直覺，確保讀者能夠熟練掌握並靈活運用前沿的計量工具。 本書的結構設計遵循從經典綫性模型嚮現代非綫性、高維數據處理方法的遞進邏輯，共分為六個核心部分，輔以大量的實例和編程練習（主要使用R和Python語言）。 --- 第一部分：計量經濟學基礎與經典綫性模型迴顧 本部分作為引言和基礎鞏固，對計量經濟學的基本原理、數據類型（截麵、時間序列、麵闆數據）以及經典綫性迴歸模型（OLS）的假設、性質和局限性進行瞭詳盡的梳理。 第一章：計量經濟學的角色與數據結構 首先界定計量經濟學在現代經濟分析中的地位，區分因果推斷與預測任務的不同需求。詳細討論瞭數據收集的常見陷阱，包括測量誤差、樣本選擇偏誤等。重點闡述瞭截麵數據、時間序列數據和麵闆數據的特性及處理方法。 第二章：多元綫性迴歸模型：假設與推斷 深入探討多元迴歸模型的假設，特彆是高斯-馬爾可夫定理的條件。詳細推導瞭普通最小二乘（OLS）估計量的無偏性、一緻性和有效性。本章包含對統計推斷（t檢驗、F檢驗）的全麵迴顧，並引入瞭異方差和序列相關性的初步概念，為後續章節的處理奠定基礎。 第三章：OLS的失效與穩健估計 本章聚焦於當經典OLS假設被違反時會齣現的問題。異方差性（Heteroskedasticity）的檢驗（如White檢驗、Breusch-Pagan檢驗）與修正（如加權最小二乘WLS、穩健標準誤HC）。序列相關性（Autocorrelation）在時間序列數據中的錶現及修正方法（如Newey-West標準誤）。此外，引入瞭異方差和序列相關聯閤存在的場景下的穩健推斷。 --- 第二部分：因果推斷的核心挑戰與工具 現代計量經濟學的核心在於識彆和估計經濟學中的因果效應。本部分係統地探討瞭內生性問題的來源、識彆策略以及主要的準實驗方法。 第四章：內生性問題與工具變量法（IV） 詳細分析內生性的主要來源：遺漏變量偏誤（Omitted Variable Bias, OVB）、測量誤差和同時性（Simultaneity）。工具變量（Instrumental Variables, IV）作為解決內生性的關鍵方法，本章將嚴格推導兩階段最小二乘（2SLS）估計量的一緻性條件（相關性與外生性）。深入討論瞭工具變量的有效性檢驗，如弱工具變量問題（Weak Instruments）的識彆與應對（如Anderson J檢驗、Cragg-Donald統計量）。 第五章：麵闆數據分析：消除不可觀測的異質性 麵闆數據提供瞭追蹤個體隨時間變化的優勢，是控製不可觀測個體效應的有力工具。本章對比瞭混閤OLS、固定效應模型（FE）和隨機效應模型（RE）。詳細討論瞭Chow檢驗和Hausman檢驗的選擇依據。針對動態麵闆數據，重點介紹瞭Arellano-Bond（差分GMM）和Blundell-Bond（係統GMM）估計器，強調其在處理序列相關和內生迴歸子時的優勢。 第六章：準實驗方法：自然實驗的精髓 本章側重於利用政策衝擊和自然發生的隨機性來估計因果效應。 斷點迴歸設計（Regression Discontinuity Design, RDD）：介紹瞭清晰斷點和模糊斷點的分析框架，推導瞭局部平均處理效應（LATE）的估計方法。 倍差法（Difference-in-Differences, DiD）：重點闡述瞭關鍵的平行趨勢假設（Parallel Trends Assumption）的檢驗與識彆。 閤成控製法（Synthetic Control Method, SCM）：針對僅有一個處理組單元的宏觀或政策分析，提供瞭構建閤成對照組的係統方法。 --- 第三部分：時間序列分析：動態模型的建立與預測 本部分將重點關注數據點之間存在時間依賴性的時間序列數據的建模與分析。 第七章：單變量時間序列模型 討論平穩性（Stationarity）的概念、檢驗（如ADF檢驗、KPSS檢驗）及其重要性。詳細介紹自迴歸（AR）、移動平均（MA）和自迴歸移動平均（ARMA）模型。推導瞭模型的識彆方法（ACF和PACF圖）。最後，引入自迴歸積分移動平均（ARIMA）模型用於處理非平穩序列。 第八章：嚮量自迴歸模型與協整理論 擴展到多變量時間序列分析，引入嚮量自迴歸（VAR）模型，並討論脈衝響應函數（IRF）和方差分解在係統動態分析中的應用。對於非平穩但具有共同趨勢的序列，本章深入探討瞭協整（Cointegration）的概念，介紹Engle-Granger兩步法和Johansen檢驗，並展示誤差修正模型（VECM）的構建與解釋。 第九章：時間序列的波動性建模 針對金融時間序列中常見的波動率集聚現象，本章介紹瞭自迴歸條件異方差模型（ARCH）及其廣義模型GARCH族（如EGARCH, GJR-GARCH）。討論瞭其在風險管理和資産定價中的應用。 --- 第四部分：離散選擇與非綫性模型 當被解釋變量為非連續或非正態分布時，需要采用特定的估計方法。 第十章：離散選擇模型 係統介紹二元選擇模型（Logit和Probit）的估計（極大似然估計MLE）和解釋。重點闡述瞭邊際效應的計算與解釋，以及模型擬閤優度（如 McFadden's $R^2$）。進一步推廣到多項Logit和有序Logit模型。 第十一章：計數數據與審查數據模型 處理計數數據（如專利數、犯罪率）時，介紹泊鬆（Poisson）模型和負二項（Negative Binomial）模型，並討論如何檢驗過度分散。在審查數據（Censored and Truncated Data）方麵，詳細講解Tobit模型及其估計的局限性。 --- 第五部分：高級主題與前沿方法 本部分涵蓋瞭當前計量經濟學研究中至關重要的高級識彆策略和數據處理技術。 第十二章：中介效應與交互項分析 在中介效應（Mediation Analysis）方麵，介紹Baron和Kenny方法及其局限，重點闡述Sobel檢驗和Bootstrap方法的應用。在交互項方麵，討論瞭交互項的納入對模型解釋力的提升，並詳細解釋瞭異質性處理效應（Heterogeneous Treatment Effects）的估計。 第十三章：非參數與半參數估計 介紹局部綫性迴歸（Local Linear Regression）作為非參數估計方法的優勢，以及局部加權迴歸（LOWESS）。對於半參數估計，介紹分位點迴歸（Quantile Regression），強調其對分布異質性和異常值（Outliers）的穩健性。 第十四章：實驗與因果推斷的新進展 討論基於匹配的估計方法，如傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的實施步驟與潛在偏差。引入雙重穩健估計（Doubly Robust Estimation）的概念。 --- 第六部分：高維數據與機器學習在計量中的融閤 隨著大數據時代的到來，高維變量下的模型選擇與估計成為新的挑戰。 第十五章：高維模型選擇與收縮估計 當協變量數量遠超樣本量時，標準迴歸方法失效。本章介紹正則化方法，特彆是Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）和Ridge迴歸，重點討論其在變量選擇和參數收縮上的作用。 第十六章：因果推斷的機器學習方法 探討如何利用機器學習工具來提高因果效應估計的效率和穩健性。介紹雙重機器學習（Double/Debiased Machine Learning, DML）框架，該框架利用ML算法進行“去偏”預測，同時保持瞭標準統計推斷的有效性。 --- 編程實踐 貫穿全書，每章的理論介紹後都緊跟著具體的應用案例，使用真實或模擬數據展示如何運用R包（如`lmtest`, `plm`, `AER`, `did`）和Python庫（如`statsmodels`, `linearmodels`, `EconML`）進行實際操作、模型診斷和結果解釋。本書旨在培養讀者不僅“知其然”更“知其所以然”的量化分析能力。
用戶評價
評分
我抱著試一試的心態購買瞭這本《高等數量經濟學》，原本以為會是一本枯燥乏味的學術著作，沒想到讀起來卻彆有一番風味。作者的寫作風格非常平易近人，即便是一些非常抽象的數學概念，也被他用清晰易懂的語言和生動形象的比喻解釋得淋灕盡緻。我印象最深的是書中關於博弈論的應用部分，作者通過一係列生活化的例子，比如商店的定價策略、拍賣會的競價過程等，將抽象的納什均衡、混閤策略等概念具象化。這讓我不再覺得這些理論高高在上，而是覺得它們與我們的日常生活息息相關。更難能可貴的是，書中並沒有止步於理論的講解，而是花瞭大量篇幅介紹如何運用統計軟件（如Stata、R）進行實際操作。這對於我們這些希望將理論付諸實踐的學生來說，簡直是福音。每當學習到一個新的模型或者方法，書中都會附帶相應的代碼示例，我可以直接復製粘貼，然後修改數據進行嘗試。這種“手把手”的教學方式，大大降低瞭學習的門檻，讓我能夠更快速地掌握實用的數量分析技能。這本書的實用性和指導性是我選擇它的重要原因，它不僅教會瞭我“是什麼”，更教會瞭我“怎麼做”，讓我對數量經濟學的學習充滿瞭信心。
評分坦白說，這本書的封麵設計和排版並沒有給我留下特彆深刻的印象，甚至一度讓我猶豫是否要購買。然而，當我真正開始閱讀之後，我發現自己完全被其內在的深刻思想所摺服。作者對於經濟學問題的洞察力著實驚人，他能夠從看似雜亂無章的數據中提煉齣關鍵的規律，並通過嚴謹的數學模型進行精確的刻畫。我特彆喜歡書中對政策評估方法的研究，例如差分中差法（Difference-in-Differences）的應用，作者詳細地解釋瞭其原理、假設條件以及在實際應用中可能遇到的挑戰。這對於理解和評價政府的各項經濟政策至關重要。書中引用的文獻也非常豐富，涵蓋瞭該領域的經典研究和最新進展，為讀者提供瞭廣闊的閱讀視野。我發現，很多我一直以來睏惑的經濟現象，在這本書的框架下得到瞭清晰的解釋。比如，關於金融市場波動性的分析，作者結閤瞭計量經濟學的相關模型，深入剖析瞭影響市場情緒、信息不對稱等因素的作用機製。這本書並非簡單地羅列公式和定理，而是注重引導讀者思考問題本質，培養批判性思維。它挑戰瞭我固有的認知，讓我學會用更科學、更係統的方法去分析和解決經濟問題。
評分盡管我並非經濟學專業的科班齣身，但憑藉著對經濟學的濃厚興趣，我一直在嘗試閱讀相關的學術著作。這本書《高等數量經濟學》是我近期閱讀過中最具挑戰性也最令我興奮的一本書。它並非一本輕鬆的入門讀物，而是需要讀者具備一定的數學基礎和邏輯思維能力。然而，正是這種挑戰性，激發瞭我不斷探索的欲望。書中對於模型假設的討論非常深入，作者會詳細分析各種假設的閤理性以及它們對模型結果的影響，這讓我意識到，在進行數量分析時，審慎的假設至關重要。我印象特彆深刻的是關於結構性方程模型（Structural Equation Modeling）的章節，作者將其與傳統計量經濟學方法進行瞭對比，並詳細講解瞭其在處理復雜變量關係方麵的優勢。書中對於一些前沿的經濟學研究熱點，如行為經濟學中的實驗設計和數據分析，也進行瞭介紹，讓我看到瞭數量經濟學在不斷拓展的應用邊界。這本書沒有迴避復雜性，而是鼓勵讀者直麵挑戰，並通過嚴謹的分析工具來理解世界。它讓我認識到，真正的經濟學研究，需要理論的深度、方法的精度和數據的支撐，而這本書恰恰是這三者的有機結閤。
評分我是一位長期在金融行業工作的從業者，日常工作中經常需要處理大量的數據，並進行相關的風險評估和投資分析。因此，我一直渴望能夠係統地學習一些高等數量經濟學的知識，以提升自己的專業技能。這本書的齣現，恰好滿足瞭我的這一需求。它的內容覆蓋麵非常廣，從微觀經濟學的模型推演，到宏觀經濟的計量分析，再到金融經濟學的實證研究，幾乎涵蓋瞭數量經濟學的主要分支。我尤其欣賞書中對因果推斷方法的詳細闡述，如工具變量法（Instrumental Variables）、傾嚮得分匹配法（Propensity Score Matching）等。這些方法在識彆經濟變量之間的真實因果關係方麵起著至關重要的作用，對於理解政策效應、市場行為等具有重要的理論和實踐意義。書中提供的案例研究也都非常有代錶性，貼閤實際的經濟問題，能夠幫助我將學到的理論知識與實際工作相結閤。例如，書中關於信貸市場風險評估的部分，就詳細介紹瞭如何運用Logit、Probit模型來預測違約概率，這對於我來說非常有啓發性。這本書的專業性和實用性，是我給它高分的主要原因。
評分這本書的裝幀很精緻，拿在手裏沉甸甸的，書頁紙質也很好，散發著淡淡的油墨香。拿到手之後，我迫不及待地翻閱瞭幾頁，就被其嚴謹的邏輯和深刻的見解所吸引。雖然我對高等數量經濟學的瞭解僅限於皮毛，但這本書從最基礎的概念齣發，循序漸進地引導讀者進入這個復雜而迷人的領域。書中對於模型構建、數據處理以及結果解讀的每一個步驟都講解得極其細緻，仿佛作者就坐在我旁邊，耐心解答我的每一個疑問。我尤其欣賞書中對一些經典經濟學理論進行數量化處理的案例分析，這些案例不僅展示瞭數量經濟學強大的分析工具，也讓我對經濟現象有瞭更深刻的理解。比如，關於宏觀經濟增長模型的部分，作者通過引入一係列數學公式和圖錶，生動地闡釋瞭資本積纍、技術進步等因素如何影響經濟的長期增長軌跡。這與我之前閱讀的一些偏重理論描述的教材截然不同，它提供瞭一種全新的視角來審視經濟運行的內在機製。此外，書中還涉及瞭一些前沿的研究方法，如麵闆數據分析、時間序列模型等，這些都為我未來的學術研究提供瞭寶貴的指導。總而言之，這本書的專業性和深度令人贊嘆，是一本值得反復研讀的佳作，它不僅是學習數量經濟學理論的絕佳教材，更是激發研究興趣的催化劑。
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