SAS 8.X经济统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京希望电子出版社

作者:樊欣 邵谦谦

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2003-3-1

价格:35.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787894980960

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 社会学
• SAS
• 经济统计
• 统计分析
• 计量经济学
• 数据分析
• SAS编程
• 经济模型
• 回归分析
• 时间序列
• 数据挖掘

好的，这是一本关于经济统计学的图书简介，聚焦于计量经济学、数据分析与现代统计方法在经济学领域的应用，完全不涉及“SAS 8.X经济统计”这本书的内容： --- 计量经济学与经济预测的现代方法：基于R与Python的实战指南 本书定位与核心价值 本教材/专著旨在为经济学、金融学、商业分析及相关量化领域的研究人员、高级本科生、研究生以及实践工作者，提供一套全面、深入且高度实用的计量经济学与现代统计分析框架。本书的重点在于理论的严谨性与实践的有效性的完美结合，强调利用当前主流的、开源且功能强大的编程环境——R和Python——来解决真实的经济学问题。 我们摒弃了传统教材中过多依赖特定商业软件（如旧版SAS）的局限性，转而拥抱现代数据科学工具的灵活性、可复现性和前沿性。本书的核心价值在于，它不仅教授“如何运行模型”，更侧重于解释“模型背后的经济学含义、统计学假设以及结果的稳健性检验”。 第一部分：计量经济学基础与经典模型重构 本部分将对计量经济学的基石进行系统梳理和现代化重构。我们首先回顾了普通最小二乘法（OLS）的理论基础，重点讨论了高斯-马尔可夫定理的条件、异方差性、自相关性的诊断与修正。 重点革新之处在于： 1. 软件环境切换： 所有的OLS回归、诊断图表的绘制与假设检验（如White检验、Breusch-Godfrey检验）均以R的`lm()`或`statsmodels`（Python）代码示例呈现，确保读者能立即上手。 2. 内生性问题深化： 对工具变量（IV）法和广义矩估计（GMM）进行了深入探讨。不仅讲解了2SLS的原理，还详细对比了不同工具变量选择策略在处理遗漏变量偏误和测量误差时的优劣，并使用Python的`linearmodels`库进行实际操作演示。 第二部分：面板数据与时间序列分析的进阶 随着数据获取能力的提升，面板数据和时间序列分析已成为经济研究的重中之重。 A. 面板数据模型 本书系统区分了固定效应模型（FE）、随机效应模型（RE）以及系统广义矩估计（System GMM）的应用场景。特别强调了Hausman检验的正确解读，以及在处理动态面板数据时（如Arellano-Bond估计）的必要性。针对宏观经济学和公司金融领域的复杂问题，我们详细阐述了如何处理截面依赖（Cross-Sectional Dependence）问题，推荐使用空间计量模型或Frees/Pesaran的CD检验。 B. 时间序列经济学 本章聚焦于宏观经济波动、金融市场预测。内容涵盖平稳性检验（ADF, KPSS）、协整关系（Cointegration）的检验与建模（Engle-Granger, Johansen检验）。 对于预测，本书侧重于向量自回归（VAR）模型的构建与应用，包括： 脉冲响应函数（IRF）：分析政策冲击在经济系统中的传导机制。 方差分解（FEVD）：量化不同冲击对预测误差的相对贡献。 结构化VAR（SVAR）：介绍Cholesky分解、递归识别和非递归识别的经济学动机与统计实施。 第三部分：因果推断与准实验设计 现代经济学研究的核心在于识别因果关系而非仅仅相关性。本书投入大量篇幅介绍强大的准实验方法。 1. 断点回归（RDD）： 详述了清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD）的识别策略，强调了带宽选择、鲁棒性检验（如Placebo Test）的重要性。R语言中的`rdd`包和Python中的相关实现被作为首选工具。 2. 双重差分法（DID）： 深入探讨了平行趋势假设的检验与维护，并引入了更现代、更具灵活性的多期DID模型（如Callaway & Sant’Anna, 2021的方法），以应对异质性处理效应（HTE）的挑战。 3. 倾向得分匹配（PSM）与合成控制法（SCM）： PSM部分侧重于协变量选择的经济学逻辑和检验，而SCM则作为处理“只有单个干预组”的宏观政策评估的强大工具进行详尽讲解，特别是其对权重选择的敏感性分析。 第四部分：高维数据与机器学习在经济预测中的应用 本部分旨在弥合传统计量经济学与现代数据科学之间的鸿沟，展示如何利用计算能力来处理大规模、高维度的数据集。 维度缩减技术： 介绍主成分分析（PCA）在处理大量宏观经济指标时的有效性。 正则化回归： 详细讲解LASSO、Ridge和Elastic Net在回归系数选择和防止过拟合中的作用，这对于处理因子模型和高维预测至关重要。 分类与回归树（CART）与集成学习： 探讨随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting, XGBoost）在预测经济衰退、企业破产等二元或连续结果变量时的性能优势，并讨论如何从这些“黑箱模型”中提取经济学洞察（如特征重要性）。 配套与特色 代码驱动： 全书所有示例均提供完整的、可复现的R和Python代码脚本。读者可以通过GitHub获取数据集和源代码。 案例丰富： 结合了劳动经济学（如最低工资的影响）、发展经济学（如援助项目评估）、公司金融（如高管薪酬效应）等领域的经典与前沿研究案例。 概念清晰： 复杂的统计推断和计量假设被分解为直观的步骤，配以图表解释，确保读者在掌握计算技能的同时，深化对模型识别的理解。 本书适合人群： 经济学、金融学、公共政策分析的硕士和博士研究生；希望将传统计量知识应用于现代数据分析的定量分析师；需要掌握前沿计量工具的学术研究人员。 ---

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