具体描述
本书是在作者为中央财经大学本科生讲授“计量经济学”所使用讲稿的基础上修订而成的。从20世纪80年代末期开设“计量经济学”课程，至今已有十多年。在此期间，随着本学科的不断发展，使用的讲稿经过多次修改，目标是：(1)使教学内容跟上计量经济学的最新发展，能够反映本领域科研和教学的最新成果；(2)尽量使教学内容适合于财经类专业学生学习计量经济学，使学生能更好地理解和领会计量经济学理论和方法的本质，并能学以致用。经过多年的教学实践，可以说，在这两个方面都取得了令人满意的进展。
全书共分八章。第一章，绪论；第二章，计量经济学的统计学基础；第三章，〖HK〗双变量 线性回 归模型；第四章，多元线性回归模型；第五章，模型的建立与估计中的问题及对策；第六章 ，动态经济模型：自回归模型和分布滞后模型；第七章，时间序列分析；第八章，联立方程 模型。
第一章是全书的概论，在介绍什么是计量经济学及其产生和发展的过程之后，用一个简单的例子展示了计量经济学方法解决问题的步骤，并讨论了计量经济学的应用领域和使用的软件工具。
第二章是对计量经济学所用到的统计学概念和方法的复习，这些概念和方法对理解本书后面 的内容是至关重要的。我在教学中发现学生学习的主要困难往往不是来自计量经济学本身， 而是因为对所用到的大量统计学概念和方法不熟或忘记了。尽管财经类专业学生都学过概率 论和数理统计，但要求学生回过头去将统计学课程全部复习一遍也是不现实的，即便学生这 样做 了，也往往事倍功半，不得要领。所以有必要安排这一章，目的是使有一定统计学基础的学 生能通过本章的阅读尽快将已经淡忘的知识拣回来，而不必将统计学课程全部复习一遍。
第三、四两章是对回归分析方法的介绍。第三章详尽介绍了双变量线性回归模型的概念和最 小二乘估计方法，以及用估计好的模型进行假设检验和预测的方法。第四章将双变量线性回 归模型的结果推广到多元线性回归模型的情形，理论推导借助矩阵代数这一强有力的工具。 西方国家早期的计量经济学本科教学中曾有尽量避开高等数学工具的倾向，这与其经济类学 生数学基础薄弱有关，这种倾向在最近已有所改变。我的教学实践表明，我国经济类学生的 高等数学和线性代数知识足以应付回归分析中的绝大部分推导和证明，因此在这两章中给 出了比较完整的理论推导和证明。当然，授课时不一定全部讲授，可留给有兴趣的学生课下 参考。
第五章讨论回归分析实践中经常碰到的问题和解决的途径，这些问题包括误设定、多重共线 性、异方差性和自相关。传统的方法是将它们分散在若干章节中讲授，本书将它们集 中在一起的好处是能加强学生对实践中可能碰到的问题的系统性认识，深入理解各类问题的 联系和区别。
第六章介绍两类常用的动态经济模型：自回归模型和分布滞后模型。这一章的内容安排基本 遵循传统方法，着重讨论了这两类模型的估计和应用。
第七章介绍时间序列分析。时间序列分析是近年来计量经济学研究取得高速发展的一个领域 ，以至于西方很多大学的经济系有了为研究生开设时间序列计量经济学课程的要求。为了跟上这个潮流，有必要在本科计量经济学教学中增加这方面内容的介绍。显然，要全面介绍时间序列计量经济学的内容，一章的篇幅是远远不够的。因此，本章着重介绍时间序列分析中用到的一些基本概念，包括非平稳性、单位根、协整等，以及相应的检验方法，使学生对这一领域的研究有一个初步的了解，为进一步的学习和研究打下基础。
第八章的内容也基本遵循传统安排，在介绍联立方程模型的概念和术语之后，讨论与联立方程模型有关的数学问题--识别问题，然后着重介绍联立方程模型的估计方法：单方程方法和系统估计方法，以及联立方程模型中最重要的一类模型--宏观计量经济模型。
每章教学内容之后，附有小结，小结是本章教学中主要内容的概括性总结。每章最后都附有习题。
作者简介
目录信息
第二章 计量经济分析的统计学基础
第三章 双变量线性回归模型
第四章 多元线性回归模型
第五章 模型的建立与估计中的问题及对策
第六章 动态经济模型：自回归模型和分布滞后模型
第七章 时间序列分析
第八章 联立方程模型
附录
参考文献
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读后感
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用户评价
从内容的组织和逻辑推进的角度来看，这本书的编排具有极强的递进性和系统性，它像是为一位具备一定基础的进阶学习者量身定制的进阶指南。它没有在最基础的描述性统计上浪费篇幅，而是假设读者已经对概率论和线性代数有基本的了解，直接切入到模型构建的核心环节。全书的知识体系搭建得犹如一座精心设计的阶梯，从基础的多元回归模型出发，稳步向上，依次引入时间序列分析、面板数据模型，直至更复杂的非线性模型和前沿的机器学习方法论。每向上一个台阶，前一个台阶的知识都会被巧妙地整合和深化。这种由浅入深、层层递进的结构，使得知识点之间的关联性非常强，读者可以清晰地看到不同方法论是如何相互补充和制约的。阅读体验上，它要求读者必须保持专注，因为如果某一处的推导没有跟上，后面的内容就会感觉有些吃力，但这恰恰也说明了其内容密度和逻辑严谨性，它在鼓励我们扎实地每一步都走稳走好。
评分这本书最让我感到惊喜的是它对前沿计算方法的包容性和前瞻性。在传统计量经济学书籍往往偏重于经典方法的阐述时，这本书却大刀阔斧地开辟了专门的章节来探讨现代计算统计学在经济分析中的应用。这包括对大数据处理技术的介绍，以及如何将诸如随机森林、梯度提升等机器学习算法有效地融入到因果推断的框架之中。作者并没有将这些新技术视为洪水猛兽，而是以一种审慎但开放的态度，探讨了它们在处理高维数据、解决模型设定误差方面的潜力与局限。更令人称赞的是，书中提供的所有高级模型的推导和仿真实验，都配有详尽的编程代码示例，并且这些代码是基于当前主流的统计软件环境编写的，这为希望紧跟技术发展趋势的研究人员提供了极大的便利。这本书无疑体现了作者对学科未来发展方向的深刻洞察力，它成功地架起了经典计量理论与未来数据科学工具之间的桥梁。
评分这本书的案例分析部分是其最闪光的一大亮点，其广度和深度都远远超出了我的预期。它并非局限于教科书上那些简单、被过度使用的标准数据集，而是引入了大量来自不同行业、不同国家和不同时间维度的真实世界数据。我特别欣赏作者在选取案例时所展现出的国际化视野，从发达经济体的金融市场波动到新兴市场的劳动力结构变迁，各种情境都被囊括其中。更重要的是，每当分析一个复杂模型的结果时，作者都会深入探讨其背后的经济学含义和社会影响，而不是仅仅停留在统计显著性水平的讨论上。例如，在关于政策评估的章节里，作者不仅展示了如何构建一个恰当的准实验设计，还详细讨论了在特定政策背景下，选择不同识别策略可能带来的伦理和实践层面的权衡。这种将技术操作与批判性思考紧密结合的分析模式，极大地提升了这本书的实战价值，它教的不仅仅是如何“做”分析，更是如何“思考”分析。
评分这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了简约的深蓝色调，配上烫金的书名，显得既专业又不失格调。拿在手里，分量感十足，能感受到出版社在纸张和印刷上的用心。内页的排版也十分考究，字体大小适中，行距处理得当，阅读起来非常舒适，即便是长时间沉浸其中，眼睛也不会感到疲劳。我尤其喜欢书中的图表展示方式，那些复杂的模型和数据流被巧妙地用图形化语言呈现出来，既直观又美观，这对于初学者来说，无疑是一大福音。当然，作为一本工具书，它的实用性是首要考量的。这本书的目录结构清晰明了，每一章的主题都界限分明，方便读者快速定位到自己感兴趣或需要回顾的部分。随书附带的光盘或在线资源包也很有价值，里面收录了大量的案例数据和软件操作指南，这使得理论学习与实际操作能够无缝衔接，大大提升了学习的效率和深度。总而言之，从外到内，这本书都展现出一种严谨且高水准的学术品味，让人在翻阅的过程中，就对即将接触到的知识内容产生了强烈的期待和尊重。
评分这本书的叙事风格非常独特，它没有采用那种高高在上、板着面孔的说教模式，反而更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导着我们走进一个充满挑战但又极其迷人的知识领域。作者在阐述一些深奥的理论概念时，总能找到恰到好处的日常类比，将抽象的数学语言“翻译”成我们能够理解的商业逻辑或社会现象。举个例子，在解释内生性问题时，作者没有直接堆砌复杂的统计学定义，而是通过一个关于“教育投入与未来收入”的有趣案例，将变量间的相互影响描绘得淋漓尽致，让我瞬间茅塞顿开。这种将枯燥理论生活化的能力，是很多专业书籍所欠缺的。此外，作者对历史脉络的梳理也做得非常到位，每当引入一个新的方法论时，总会简要回顾它是如何从前人的基础上发展和完善起来的，这让读者在学习新知的同时，也对整个学科的发展轨迹有了宏观的把握，避免了“只见树木不见森林”的窘境。这种既有深度又不失温度的写作手法，让阅读过程充满乐趣。
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