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出版者:中国经济出版社

作者:(美)J.约翰斯顿(Jack Johnston) (美)J.迪纳尔多(John DiNardo)

出品人:

页数:535

译者:

出版时间:2002-4

价格:87.50元

装帧:

isbn号码:9787501750634

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• 经济学教科书
• 经济
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《计量经济学方法》是一部深入探索经济现象背后数量规律的著作。本书并非简单罗列统计公式，而是致力于构建理解经济世界运行机制的理论框架与实践工具。 本书的核心在于揭示经济变量之间的相互作用，并提供一套严谨的分析方法来量化这些关系。从最基础的经济学理论出发，逐步引导读者进入计量经济学的殿堂，理解数据如何被用来检验经济假设，以及如何构建预测模型以指导经济决策。 书中对回归分析进行了详尽的阐述，从简单线性回归到多元回归，再到更复杂的非线性回归模型，无不涵盖。读者将学习如何选择合适的模型、如何估计模型参数、如何检验模型的统计显著性和经济显著性，以及如何解读回归结果并评估模型的拟合优度。这部分内容将帮助读者掌握分析经济数据、发现潜在经济规律的基本功。 除了回归分析，本书还深入探讨了时间序列分析。经济数据往往具有时间依赖性，理解其动态变化至关重要。本书将介绍自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）以及更强大的自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等经典时间序列模型。读者将学习如何识别时间序列的平稳性、协整性，如何进行模型识别、估计和诊断，并利用这些模型对未来经济走势进行预测。 此外，本书还覆盖了面板数据分析。面板数据结合了时间和截面信息，能够提供更丰富的信息，并有助于解决传统截面数据或时间序列数据分析中可能遇到的遗漏变量偏误问题。本书将介绍固定效应模型和随机效应模型，并指导读者如何根据数据特性选择合适的面板数据模型。 在方法论层面，本书也十分强调计量经济学分析中的潜在陷阱与应对策略。例如，多重共线性、异方差、自相关等问题将在书中得到深入的讨论，并提供相应的诊断方法和修正技术。读者将学习如何识别这些问题，理解它们对估计结果的影响，并掌握相应的解决方案，以确保计量分析的稳健性。 本书还触及了某些特定领域的计量经济学应用，例如： 因果推断： 在经济学研究中，区分相关性与因果性至关重要。本书将介绍一些旨在解决内生性问题的工具，如工具变量法（IV）、差分法（Difference-in-Differences）、断点回归设计（Regression Discontinuity Design）等，帮助读者设计和分析能够揭示经济政策或事件真实影响的研究。 离散选择模型： 许多经济决策并非连续变量，而是离散的（例如，是否购买某商品）。本书将介绍二元选择模型（如Logit和Probit模型）和多项选择模型，用于分析消费者行为、劳动市场参与等问题。 联立方程模型： 经济系统往往由相互关联的多个方程组成。本书将介绍联立方程模型及其估计方法，如两阶段最小二乘法（2SLS），以处理经济系统中的相互依赖性。 《计量经济学方法》的写作风格旨在清晰易懂，同时又不失严谨性。书中将穿插大量的案例分析，这些案例来源于真实的经济研究和实践，能够帮助读者将抽象的理论和方法应用于具体的经济问题。通过这些案例，读者可以学习如何构建经济模型、收集和处理数据、实施计量分析，并最终解释和运用研究结果。 本书的读者对象不仅限于经济学专业的学生，也包括任何希望深入理解经济现象，并掌握量化分析能力的专业人士。无论您是在进行学术研究，还是在企业中从事市场分析、风险管理或政策评估，本书都将为您提供一套强大而实用的分析工具箱。通过学习本书，您将能够更加准确地理解经济数据，更有信心地解读经济报告，并更有效地制定基于证据的经济决策。本书是一次系统性的学习之旅，旨在将复杂的经济世界转化为可以被分析和理解的数量关系。

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这本书在模型解释与沟通方面的指导，是我之前从未接触过的，也是我最为看重的部分之一。我发现，即使掌握了再复杂的计量模型，如果无法清晰地向他人解释研究结果，那么这些研究的价值也会大打折扣。作者在这方面提供的建议非常到位，他强调了使用通俗易懂的语言来解释模型结果的重要性，避免过多的专业术语。 书中提供了各种沟通策略，比如如何通过图表来直观地展示研究发现，如何构建一个逻辑清晰的论述框架，以及如何根据不同的受众调整沟通方式。我特别理解了如何将抽象的统计量，比如回归系数，转化为具体的经济含义，并用生动的语言来描述它们对经济变量的影响。这对于我在学术会议上报告研究成果，或者向非专业人士解释经济现象时，都提供了极大的帮助。这本书让我认识到，计量经济学不仅是一门科学，更是一门艺术，需要将严谨的分析与有效的沟通相结合。

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这本书在描述时间序列分析的部分，简直就像一位经验丰富的向导，带领我穿越了错综复杂的经济数据海洋。我一直对经济波动、通货膨胀的趋势以及股票市场的变化感到着迷，但又苦于无法找到有效的分析工具。这本书的出现，为我打开了一扇新的大门。它从最基础的时间序列模型，如AR（自回归）模型和MA（移动平均）模型开始，一步步深入到更复杂的ARIMA（自回归积分滑动平均）模型。作者的讲解非常清晰，他不仅解释了这些模型的数学形式，更重要的是，他详细阐述了每个模型背后的经济学直觉，以及它们如何能够捕捉时间序列数据中的自相关性和异方差性。 我尤其对书中关于模型识别和参数估计的章节印象深刻。它不仅介绍了最大似然估计等方法，还详细讨论了模型选择的标准，比如AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）。这些准则的引入，让我明白了在众多可能的时间序列模型中，如何找到那个最能代表数据特征并且具有良好预测能力的模型。此外，书中还介绍了单位根检验和协整分析等概念，这对于理解长期经济关系和短期波动之间的联系非常有帮助。作者通过实际的经济数据案例，展示了这些方法的应用，让我能够将理论知识与实际操作相结合，这对于提升我的分析能力非常有益。

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这本书对于因果推断的深度剖析，彻底改变了我对经济数据分析的认知。我一直认为，相关性不等于因果性，但很多时候，我只是停留在理论层面，却不知道如何通过实证研究来建立清晰的因果联系。本书提供的各种因果推断方法，比如双重差分法（DID）、工具变量法（IV）以及断点回归设计（RDD），为我揭示了如何“从相关性走向因果性”的路径。作者不仅仅是介绍了这些方法的数学形式，更重要的是，他通过大量生动的经济学案例，详细解释了这些方法的核心思想和应用条件。 例如，在解释双重差分法时，作者通过一个政策评估的例子，清晰地展示了如何通过比较接受干预的群体和未接受干预的群体在干预前后的变化差异，来估计政策的真实效果。这种严谨的分析框架，让我能够更准确地评估政策、项目或事件对经济变量的影响。书中关于工具变量法的讨论也让我茅塞顿开，理解了在存在内生性问题时，如何寻找有效的工具变量来“绕过”内生性，从而获得无偏的因果效应估计。这对于理解经济学中的许多复杂现象，比如教育对收入的影响，或者医疗支出对健康水平的影响，都提供了非常有力的分析工具。

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作为一名对经济学领域充满好奇心的初学者，我一直渴望能够系统地学习那些能够解释复杂经济现象的工具和方法。《计量经济学方法》这本书，正如其名，似乎就是我一直在寻找的那把钥匙。当我翻开它的时候，扑面而来的是一种严谨而富有条理的学术气息。书中的每一章都像一个精心设计的地图，引导我逐步深入计量经济学的核心。作者没有直接抛出晦涩难懂的公式，而是从最基础的概念入手，比如变量的类型、数据的来源，以及我们为什么要使用计量经济学。这种循序渐进的方式让我这个初学者感到非常安心，不用担心一开始就被海量的数学符号淹没。 我特别欣赏书中对回归分析的详细阐述。它不仅解释了最小二乘法的原理，还深入探讨了它的前提假设，比如误差项的独立性和同方差性。书中通过大量的例子，展示了这些假设的重要性，以及当它们被违反时，我们会遇到什么样的问题，以及如何去解决。例如，关于多重共线性的讨论，作者用了一个非常贴切的例子来解释，让我一下子就明白了这个问题会如何影响我们对模型参数的解读。而且，书中还介绍了各种诊断工具，比如R方、F统计量以及t统计量，并解释了它们各自的含义和在模型评估中的作用。我感觉自己不仅仅是在学习如何运用工具，更是在理解这些工具背后的逻辑和原理，这对我建立扎实的计量经济学基础至关重要。

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这本书对模型检验与诊断的深入阐述，让我从“会用”变成了“会用好”的计量经济学家。我曾经以为，只要模型统计显著，就可以得出结论，但这本书让我认识到，模型检验是一个更为系统和严谨的过程。作者详细介绍了各种统计检验方法，比如t检验、F检验以及异方差检验，并解释了它们在判断模型参数和整体模型有效性时的作用。 更令我印象深刻的是，书中关于残差分析的章节。作者强调了残差的独立性、同方差性和正态性等假设的重要性，并提供了各种图形和统计方法来诊断这些假设是否被违反。例如，通过绘制残差图，我可以直观地发现模型中存在的模式，比如异方差或者非线性关系。书中还介绍了处理这些诊断结果的方法，比如使用稳健标准误来应对异方差，或者通过变量变换来解决非线性问题。这种严谨的态度，让我明白了为什么在科学研究中，模型的可信度至关重要，以及如何通过一系列的检验和诊断来确保研究结论的可靠性。

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对于模型评估的深入探讨，这本书无疑为我提供了一套更为全面的“体检指南”。我过去可能更关注模型的统计显著性，但这本书让我明白，模型的好坏是一个多维度的评价过程。作者详细介绍了各种模型评估的指标，比如R方、调整R方、均方误差（MSE）以及赤池信息准则（AIC）等，并深入分析了这些指标的含义以及它们在不同模型评估场景下的适用性。 我特别学习到，如何通过比较不同模型的评估指标来选择最优模型，以及如何理解这些指标背后所反映的模型拟合程度和泛化能力。书中还强调了模型的稳健性检验，比如通过改变样本、改变模型设定或者使用不同的估计方法来验证研究结果是否具有一致性。这种严谨的评估过程，让我明白科学研究的严谨性体现在每一个细节中，而不仅仅是最终的结论。它让我能够更客观地评价自己的研究，并不断改进和优化模型，从而得出更具说服力的学术成果。

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在阅读关于数据预处理和管理的部分，我深刻体会到“垃圾进，垃圾出”的道理。这本书不仅仅是关于复杂的模型，它也强调了高质量数据的重要性，以及如何通过数据预处理来为后续的计量分析打下坚实的基础。作者详细介绍了数据清洗、缺失值处理、异常值检测以及变量转换等关键步骤。他提供的实操建议，比如如何使用编程语言来批量处理数据，以及如何选择合适的缺失值插补方法，都非常实用。 我尤其欣赏书中对于数据可视化在数据探索阶段的作用的强调。通过图表，我们可以更直观地发现数据中的模式、趋势和潜在的问题。书中提供了各种图表类型，比如散点图、箱线图、直方图等，并解释了它们各自的适用场景。这让我明白，数据预处理不仅仅是技术性的操作，更是一个需要洞察力和判断力的过程。只有经过精心的数据预处理，我们的计量模型才能更好地捕捉数据的真实特征，从而得出更可靠的分析结果。

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在学习面板数据分析的部分，我感觉自己仿佛获得了一种“上帝视角”，能够同时观察到个体在不同时间上的变化，以及不同个体之间在同一时间上的差异。之前我对数据的理解，要么是截面数据，要么是时间序列数据，总感觉缺少了些什么。这本书通过深入浅出的方式，向我展示了面板数据的强大之处。作者详细介绍了固定效应模型和随机效应模型，并对它们的假设、优缺点以及适用场景进行了清晰的比较。我特别理解了为什么在某些情况下，固定效应模型能够更好地控制个体特异性且不随时间变化的因素，从而获得更可靠的估计结果。 书中对面板数据模型进行估计和检验的部分，也让我受益匪浅。它不仅介绍了Pooled OLS（汇集最小二乘法）的局限性，还详细阐述了如何处理面板数据中的序列相关性和异方差性问题。作者通过实际案例，演示了如何使用不同的命令来估计面板数据模型，并对模型的显著性和拟合优度进行检验。我开始明白，为什么在研究跨国公司、地区经济差异或者不同家庭的消费行为时，面板数据分析能够提供更丰富、更准确的洞察。它让我能够更好地理解经济主体在时间和空间维度上的异质性，并挖掘出隐藏在数据背后的深层联系。

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我对变量选择和模型构建的论述，简直是为我这种渴望构建精确经济模型的研究者量身定做的。在过去，我常常为如何从大量的经济变量中挑选出那些真正影响目标变量的关键因素而苦恼。本书为我提供了系统的框架和实用的技巧。作者在介绍变量选择方法时，并没有简单地列出各种方法，而是详细解释了每种方法背后的逻辑，比如逐步回归、向前选择、向后剔除等，并分析了它们在不同情境下的优缺点。 更重要的是，书中强调了经济学理论在模型构建中的核心作用。它告诫我们，仅仅依靠统计显著性来选择变量是远远不够的，我们必须要有扎实的经济学理论作为支撑，来判断哪些变量在经济意义上是合理的，哪些关系是符合经济规律的。书中还深入探讨了模型的诊断和改进，比如对残差项的分析，以及如何处理异方差、自相关等问题。这让我明白，一个好的计量经济学模型，不仅仅是一个能够拟合数据的模型，更是一个能够经得起经济理论检验，并且能够提供有意义解释的模型。我对书中关于模型鲁棒性检验的介绍也印象深刻，这让我意识到，在得出结论之前，我们还需要对模型的稳健性进行充分的评估，以确保我们的研究结果不会因为模型选择或样本的偶然性而产生偏差。

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在处理非线性关系和分类变量的章节，我感觉像是获得了一套全新的“工具箱”，可以应对那些传统线性模型难以捕捉的复杂经济现象。我经常会遇到一些经济关系，它们并非简单的直线关系，而是呈现出复杂的曲线或者在某个点上发生突变。这本书通过对非线性回归模型，如多项式回归、对数线性模型以及非参数回归的详细介绍，为我打开了解决这些问题的新思路。作者并没有回避复杂的数学推导，而是以一种清晰易懂的方式，解释了这些模型的原理和适用场景。 我尤其对书中关于Logit和Probit模型的讲解印象深刻。这两种模型对于分析离散选择问题，比如消费者是否会购买某种产品，或者个体是否会失业，具有至关重要的作用。作者不仅解释了这些模型的估计方法，还详细阐述了边际效应的计算和解释，这让我能够更准确地理解自变量变化对概率的影响。书中还介绍了分类变量的处理方法，比如哑变量的设置和解释，这在分析包含性别、地区、行业等分类信息的数据时非常有用。这些工具的掌握，让我能够更全面、更深入地理解经济世界中各种变量之间的复杂互动关系。

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当然是极好的书，马马虎虎算翻过了，之后必然还要一直用

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