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出版者:Cengage Learning

作者:Jeffrey M. Wooldridge

出品人:

页数:912

译者:

出版时间:2012-9-26

价格:USD 307.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781111531041

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• 计量经济学
• 社会科学
• 课本
• 院生时期
• 经济学
• 经济
• 大三
• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 面板数据
• 因果推断
• 模型构建
• 数据分析
• 经济计量模型

深入浅出：经济学研究的基石与前沿 经济学，作为一门研究人类如何在稀缺资源下进行选择的社会科学，其魅力在于能够解释我们周围形形色色的经济现象，并为政策制定提供科学依据。然而，经济学的理论构建并非空中楼阁，而是建立在一系列严谨的统计学工具和实证检验之上。这本书正是一扇通往经济学世界深处的大门，它将带您领略那些支撑起宏伟经济理论的坚实基石——计量经济学。 计量经济学，顾名思义，是经济学与统计学、数学的交叉学科。它不仅仅是理论的堆砌，更是将经济学理论转化为可供检验的假设，并通过现实世界的数据来检验这些假设的强大武器。本书旨在为读者构建一个清晰、系统的计量经济学知识框架，从最基础的概念出发，逐步深入到复杂的研究方法和前沿的应用领域。我们不追求晦涩难懂的数学推导，而是力求用直观的语言和丰富的案例，让您理解计量经济学思想的精髓，掌握其核心工具，并能够独立运用这些工具解决实际经济问题。 本书的基石：理解核心概念与工具 本书的开篇，我们将聚焦于计量经济学中最基本也是最重要的概念——回归分析。您将学习到，如何利用回归模型来量化变量之间的关系。例如，我们能否量化教育水平对收入的影响？储蓄率的变化是否会影响经济增长？通过简单的线性回归，您将能够初步建立这些关系的数学表达，并理解模型中各个参数的经济学含义。我们会详细介绍最小二乘法（OLS）的原理，解释为何它是估计模型参数最常用的方法，并深入探讨OLS估计量的性质，如无偏性、一致性和有效性。 然而，现实世界的数据往往并非完美。我们将引导您认识到OLS估计可能面临的挑战，例如，当误差项与解释变量存在相关性时，OLS估计量将产生偏差，这就是所谓的“内生性”问题。本书将系统地介绍处理内生性的各种方法，包括工具变量法（IV）、两阶段最小二乘法（2SLS）等。您将理解在什么情况下需要使用这些高级工具，以及它们是如何克服内生性带来的偏误，从而得到更可靠的估计结果。 除了回归分析，我们还将探讨其他重要的计量经济学工具。例如，定性变量（如性别、地区）在经济学研究中非常普遍，本书将详细介绍如何将这些定性信息纳入回归模型，例如使用虚拟变量（dummy variables）的技巧。此外，我们还将触及时间序列数据的特点，介绍自相关、异方差等问题，以及相应的处理方法，如广义最小二乘法（GLS）。这些工具将极大地拓展您分析数据的能力，使您能够处理更复杂、更贴近现实的数据集。 理论与实践的桥梁：案例研究与数据分析 理论的学习离不开实践的检验。本书最大的亮点在于其丰富的案例研究。我们精选了大量来自不同经济学分支的实际研究，涵盖微观经济学、宏观经济学、劳动经济学、发展经济学、金融经济学等多个领域。通过对这些真实研究的剖析，您将看到计量经济学工具是如何被巧妙地应用于解决各种有趣的经济学问题。 例如，在讨论教育与收入关系时，我们将分析一项研究，该研究利用了自然实验（如政策变化引起的教育机会变化）来解决教育投入与收入之间可能存在的内生性问题，从而更准确地估计教育对收入的真实影响。在宏观经济学部分，我们将考察如何利用时间序列模型来分析通货膨胀的驱动因素，或者评估货币政策对经济增长的影响。在劳动经济学中，我们将探讨如何利用回归模型分析工资与工作经验、行业、职位等因素的关系。 我们不仅仅呈现研究结果，更重要的是带领您一步步理解研究的整个过程：如何从经济学理论出发，提出可检验的假设；如何选择合适的数据集；如何构建计量模型；如何对估计结果进行解释和推断；以及如何评估研究的局限性。通过这些案例，您将逐渐培养起将经济学理论与数据分析相结合的“计量思维”。 数据分析的进阶：深入理解模型与方法 随着您对计量经济学基本工具的掌握，本书将引导您进入更深层次的探索。我们将深入探讨各种模型的假设条件，并分析当这些假设被违反时可能产生的后果。例如，多重共线性（multicollinearity）会如何影响回归系数的估计？同方差性（homoscedasticity）的违反（即异方差）会如何影响标准误的计算？理解这些问题的根源，将帮助您更审慎地选择模型和解释结果。 本书还将介绍一些更高级的计量模型，为您的研究提供更强大的工具箱。例如，面板数据（panel data）模型，能够同时利用个体（如家庭、公司）和时间维度的信息，从而更有效地估计变量之间的关系，并控制个体和时间上的不可观察因素。我们还会介绍离散选择模型（discrete choice models），如Logit和Probit模型，用于分析当被解释变量是分类变量时（如是否购买某种产品，是否找到工作）的情况。 此外，我们还将讨论模型选择的标准，如何从多个备选模型中选出最优的模型。例如，赤池信息量准则（AIC）和贝克信息量准则（BIC）等信息准则，将帮助您在拟合优度和模型复杂度之间取得平衡。我们还会强调统计显著性与经济显著性之间的区别，一个统计上显著的系数，不一定具有重要的经济学意义，反之亦然。 计量经济学在现代经济学中的地位与展望 本书的最后部分，我们将回顾计量经济学在现代经济学研究中的关键作用，并展望其未来的发展方向。计量经济学不仅是经济学研究的必备工具，更是推动经济学理论发展的强大引擎。许多新的经济学理论的提出，往往伴随着计量经济学方法的创新。 我们还将触及一些前沿的计量经济学方法，例如因果推断（causal inference）的最新进展。在经济学研究中，我们最关心的往往是变量之间的因果关系，而非简单的相关关系。本书将介绍如何利用更加精密的计量方法，如断点回归（regression discontinuity design, RDD）和双重差分法（difference-in-differences, DiD），来接近因果关系的估计。 本书的目标是培养您成为一名能够独立运用计量经济学知识进行严谨的经济学研究的学者或实践者。我们相信，通过对本书内容的学习，您将不仅能够理解经济学理论的精妙之处，更能掌握解读和创造经济学知识的强大能力，从而在经济学的广阔天地中，找到属于自己的探索之路。无论您是初学者，还是希望深化计量经济学知识的研究者，本书都将是您不可或缺的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

这是本非常漂亮的学术著作 读起来很愉悦 虽然在技术上不是很难 但对计量经济学的解说却非常到位 同时例子也非常丰富 如果能够认真看过两遍 作出合适的实证研究应该不是问题 　　 稍微指出一点瑕疵： 就是这本书在印刷上存在一定的错误 （非常少的地方存在翻译错误） ...  

评分☆☆☆☆☆

译者文字功底不行，文字很生硬，看得很蛋疼，前后两句话不知道有什么因果关系~ 远不如萨缪尔森那本经济学翻译得友好  

评分☆☆☆☆☆

这本书我只啃了6章和后面的appendixA-C，Research Method的这门课只这些内容。我本科没有学过计量经济学，统计学也等于没学过，所以RM这门课开的时候我等于听天书，开课时pro知道我非金融背景问我有没有学过计量经济学，我就知道这门课又是异常痛苦了。过完圣诞之后我才从图书...  

评分☆☆☆☆☆

这是本非常漂亮的学术著作 读起来很愉悦 虽然在技术上不是很难 但对计量经济学的解说却非常到位 同时例子也非常丰富 如果能够认真看过两遍 作出合适的实证研究应该不是问题 　　 稍微指出一点瑕疵： 就是这本书在印刷上存在一定的错误 （非常少的地方存在翻译错误） ...  

评分☆☆☆☆☆

高年级本科、硕士水平的经典计量经济教材！这本书绝对可以用“漂亮”二字概括，费剑平翻译的也很好，错误极少。少量的印刷错误主要集中于附录，可在网上下载本书英文电子版加以对照。 针对本科水平而言（侧重应用研究），本书Ch1--10,Ch12--16都是必学章节，基本上...  

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书时，我的期待值其实是挺高的，毕竟是领域内的“经典之作”，希望能一窥计量经济学的深层奥秘。这本书的行文风格非常严谨，简直可以称得上是教科书的典范——逻辑推导一丝不苟，每一步论证都像搭积木一样，精确无误。但是，这种严谨性也带来了一个副作用：它对读者的先备知识要求极高。如果你对代数和概率论只有模糊的印象，那么在阅读第三章和第四章时，你会感到寸步难行，很多地方需要频繁地查阅附录或者翻阅其他微积分书籍来辅助理解。我花了大量时间去啃那些关于大样本性质和渐近一致性的证明，说实话，过程相当煎熬，那种感觉就像是硬生生地把一堆看似无关的数学定理串联起来，以证明一个经济学假设的合理性。不过，一旦你成功地理解了这些底层逻辑，再去看那些高级的应用模型时，就会有一种豁然开朗的感觉，所有的操作都变得有据可循，不再是盲目的套用公式。这本书更像是一把精密的瑞士军刀，它教会你如何打磨刀刃，而不是直接告诉你如何去切开特定的东西。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，甚至可以说是有点沉闷，深蓝色的背景上印着简洁的白色宋体字，乍一看，很容易让人联想到那种严谨的、学术味十足的教科书。内页的纸张质感还算可以，不会反光得太厉害，长时间阅读下来眼睛的疲劳感减轻不少。我最初翻开它的时候，就被其中那些密密麻麻的数学公式和符号阵住了，心想这下可糟了，估计又要经历一场硬仗。不过，作者在讲解每一个核心概念时，都会非常耐心地铺垫，从最基本的统计学原理开始，逐步过渡到计量经济学的核心框架，这种循序渐进的引导方式，确实为我这样的初学者提供了极大的帮助。特别是关于工具变量法和面板数据模型那几章，作者没有直接抛出复杂的模型设定，而是先用几个贴近现实的经济学场景来阐述为什么需要这些工具，再引入数学表达，逻辑链条非常清晰，让人感觉即便公式很复杂，背后的思想逻辑也是可以把握住的。唯一的遗憾是，书中提供的案例数据多偏向于发达国家的宏观经济数据，对于我们这种更关注新兴市场和发展中国家具体情境的读者来说，偶尔会觉得有些“水土不服”，如果能增加更多全球视角的实证分析就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

从排版和装帧来看，这本书绝对是为课堂教学和深度研究者准备的。字体选择中规中矩，注释和参考文献的标注非常详尽，几乎每一条重要的论断后面都有可靠的出处引用，这对于需要进行学术追溯的学生来说，简直是福音。我个人最喜欢的是它在每章末尾设置的“拓展阅读”部分，虽然这些推荐的书籍和论文大多是更高级的计量专题，但它们为我指明了下一步学习的方向，避免了知识体系的断裂。相对而言，这本书在软件操作指导方面的篇幅略显不足。虽然它提到了Stata等软件的应用，但提供的代码示例比较基础，缺乏一些针对复杂模型的批量处理和自动化脚本的展示。对于习惯于通过编程来解决实际问题的读者来说，可能需要额外购买或者查阅与特定软件配套的指南。总的来说，它更侧重于理论的推导和概念的内化，而将实际操作的细节留给了读者自行探索，这或许是其作为一本“Introductory”教材的取舍吧。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是，它不是一本用来快速“速成”的工具书，而更像是一份需要时间去消化的营养餐。它不像市面上那些只关注回归结果解释的快餐读物，这本书花了大量的篇幅去解释“为什么”我们要做这些回归，以及这些回归结果背后的随机性是如何被控制的。对于那些希望在经济学研究中建立扎实基础的人来说，这本书的价值是无可替代的。它成功地将经济理论的直觉与严密的统计学工具桥接起来，使得读者能够真正理解“因果推断”的含义，而不是停留在计算相关系数的层面。我记得有一次在分析一个复杂的政策效应时，我回过头重读了关于“平行趋势假设”的那一小节，立刻就找到了自己分析中的逻辑漏洞。这种能够随时“回炉重造”基础知识的特性，正是这本教材最宝贵的财富。如果你期望的是一本能让你迅速跑出几张图表、写出几段摘要的入门书，你可能会觉得它有些“慢热”；但如果你追求的是对计量科学的深刻理解，那么这本书绝对值得你投入足够的时间和精力去钻研。

评分☆☆☆☆☆

这本书的翻译质量令人印象深刻，很少看到如此流畅且术语准确的译本。很多国内的教材在翻译国外概念时，总会在一些微妙的语境上出现偏差，但这本译者显然是科班出身，无论是对“内生性”、“异方差”还是更复杂的“GMM估计”的表述，都精准地把握了原著的精髓，避免了“欧化”表达带来的生硬感。我尤其欣赏书中在讨论模型假设失效后果时的那种坦诚。作者并没有试图掩盖计量方法的局限性，而是非常直接地指出了在现实数据中，哪些假设（比如随机扰动项的独立性）是多么容易被打破，以及打破之后，我们应该采取哪些补救措施，比如如何选择更稳健的标准误。这种“授人以渔”的教学思路，远比那种只展示完美案例的教材要来得实在。通过阅读，我深刻体会到，计量经济学更像是一门关于“如何处理不完美数据”的艺术，而非一门关于“如何建立完美模型”的科学。

评分☆☆☆☆☆

哭了，话多例子多公式也蛮多。感觉作者坐在身边一直在说话，读得费劲。

评分☆☆☆☆☆

例题不错，但是字实在是太密集了，原来恐怖的科目变得更加难读。

评分☆☆☆☆☆

有的地方不用数学也说不明白，还不如不讲；排版不行

评分☆☆☆☆☆

哭了，话多例子多公式也蛮多。感觉作者坐在身边一直在说话，读得费劲。

评分☆☆☆☆☆

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