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出版者:清华大学出版社

作者:William H.Greene

出品人:

页数:1004

译者:

出版时间:2001-1-1

价格:89.00元

装帧:

isbn号码:9787302047780

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《现代计量经济学导论：理论、方法与实践》 简介 在全球化浪潮席卷，经济数据爆炸式增长的今天，理解和驾驭复杂的经济现象，做出科学的决策，比以往任何时候都更加重要。《现代计量经济学导论：理论、方法与实践》是一部致力于为读者构建扎实计量经济学基础，并引导其深入实践应用的权威性著作。本书以严谨的学术态度，清晰的逻辑脉络，以及丰富的案例分析，旨在全面阐述计量经济学的核心理论，掌握前沿的研究方法，并将其灵活应用于解决现实经济问题。 本书的撰写，旨在填补当前市场上一部深度兼具广度、理论与实践并重的计量经济学教材的空白。我们深知，计量经济学作为连接经济理论与现实世界的桥梁，其重要性不言而喻。然而，不少读者在学习过程中，常常面临理论晦涩难懂、实践操作门槛过高、案例脱离实际等困境。为此，本书在内容设计上，力求打破理论与实践的隔阂，以一种更加系统、直观、且富有启发性的方式，引领读者走进计量经济学这座宏伟的殿堂。 核心内容与结构 《现代计量经济学导论：理论、方法与实践》全书共分为四个主要部分，循序渐进，层层递进，力求覆盖计量经济学的主要分支和关键技术。 第一部分：计量经济学基础与工具 本部分是全书的基石，旨在为读者打下坚实的理论和方法论基础。我们将从最基本的概念入手，逐步深入。 第一章：计量经济学导论：本章将界定计量经济学是什么，它研究什么，以及它在经济分析中的作用。我们将介绍计量经济学的历史发展，其与其他经济学分支的关系，以及学习计量经济学的重要意义。同时，我们会简要梳理本书的整体框架和学习路径，帮助读者建立宏观认识。 第二章：统计学基础回顾：计量经济学高度依赖统计学原理。本章将系统回顾概率论、数理统计中的核心概念，包括随机变量、概率分布（离散与连续）、期望、方差、协方差、相关系数、中心极限定理、参数估计（矩估计、最大似然估计）、假设检验（t检验、F检验、卡方检验）等。这些基础概念的扎实掌握，是后续理解计量模型的重要前提。 第三章：简单线性回归模型：作为计量经济学的核心模型，简单线性回归将得到详细阐述。我们将推导普通最小二乘法（OLS）估计量，讨论其基本假设（高斯-马尔可夫定理），并深入分析估计量的性质（无偏性、一致性、有效性）。本章还将讲解回归系数的显著性检验，拟合优度（R方）的含义，以及残差分析。我们将通过经典的经济学案例，如收入与消费的关系，来直观展示模型的使用。 第四章：多元线性回归模型：在简单线性回归的基础上，本章将拓展到多元线性回归。我们将讨论引入多个解释变量后的模型设定，OLS估计的推导与性质。重点分析多重共线性问题及其识别与处理方法，虚拟变量的引入与解释，以及交互项的应用。这将帮助读者理解如何构建更复杂、更贴近现实的经济模型。 第二部分：计量经济学模型的扩展与深化 在掌握了基础模型后，本部分将进一步拓展计量经济学的分析范畴，介绍更具挑战性和实用性的模型。 第五章：违背OLS基本假设的计量模型：在现实世界中，OLS模型的经典假设往往难以完全满足。本章将系统分析常见的违背假设情况，包括： 异方差性：成因、检验（如White检验、Breusch-Pagan检验）与处理（如加权最小二乘法WLS、异方差稳健标准误）。 自相关性：成因（尤其在时间序列数据中）、检验（如Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验）与处理（如Cochrane-Orcutt估计、Praxis-Winsten估计、广义差分法GLS）。 模型设定误差：遗漏重要变量、包含无关变量、函数形式选择不当等问题，以及对估计量的影响和处理建议。 第六章：联立方程模型：许多经济现象并非简单的因果关系，而是相互影响的。本章将介绍联立方程模型，包括内生性问题（如工具变量法IV）、识别问题（如秩条件、阶数条件）以及估计方法（如两阶段最小二乘法2SLS、三阶段最小二乘法3SLS）。我们将通过供需模型等经典例子，说明其应用。 第七章：面板数据模型：面板数据（即同时包含截面单位和时间维度的数据）能够提供比纯截面数据或纯时间序列数据更丰富的信息。本章将详细介绍固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE），分析其选择依据，以及估计与检验方法。我们将探讨面板数据在跨国比较、公司面板研究等领域的应用。 第八章：离散选择模型：当被解释变量为二元（或多元）定性变量时，线性回归模型不再适用。本章将重点介绍Logit模型和Probit模型，讲解其模型设定、最大似然估计、系数解释以及模型拟合优度评估。我们将通过消费者是否购买某种商品的模型，展示其应用。 第三部分：计量经济学前沿方法与技术 随着大数据时代的到来，计量经济学也涌现出许多新的方法和技术。本部分将聚焦于这些前沿领域。 第九章：时间序列分析基础：本章将引入时间序列数据特有的分析方法。我们将讲解平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF），以及ARMA、ARIMA模型的构建与应用。通过宏观经济数据，如GDP增长率、通货膨胀率等，来展示时间序列模型的预测能力。 第十章：非线性模型与机器学习在计量经济学中的应用：本章将拓展到非线性关系的刻画，如多项式回归、交互项的进一步应用。更重要的是，我们将介绍机器学习的一些常用算法（如决策树、随机森林、支持向量机SVM）如何被借鉴和应用于经济数据的分析，例如分类、预测和变量筛选。我们将强调其与传统计量方法的异同与互补性。 第十一章：因果推断方法：理解经济现象的因果关系是计量经济学的核心目标之一。本章将深入探讨多种因果推断方法，包括： 随机对照试验（RCT）：作为黄金标准，介绍其设计、实施和分析。 准实验方法：如断点回归（RDD）、工具变量法（IV）的更深层次应用、倾向得分匹配（PSM）、差分中的差分（DID）。我们将通过具体的政策评估、教育干预等案例，展示这些方法的强大威力。 第十二章：大数据与计量经济学：本章将探讨如何处理和分析海量、多样化的经济数据（如网络爬虫数据、社交媒体数据、高频交易数据）。我们将介绍一些常用的数据处理技术，以及如何将其与传统计量模型结合，例如文本分析在经济研究中的应用。 第四部分：计量经济学实践与案例分析 理论的学习最终是为了指导实践。《现代计量经济学导论》的第四部分将致力于将前面学到的知识付诸实践。 第十三章：计量软件介绍与基本操作：为了让读者能够独立完成计量分析，本章将介绍主流的计量经济学软件，如Stata、R、Python（基于statsmodels、pandas等库）的基本使用方法。我们将演示如何导入数据、进行描述性统计、运行回归模型、解释结果以及绘制图表。 第十四章：经典经济学问题的计量分析案例：本章将精选一系列具有代表性的经济学问题，并展示如何运用本书所学的计量方法进行分析。案例涵盖宏观经济政策评估、微观经济行为分析、金融市场研究、劳动力市场分析、教育经济学、健康经济学等多个领域。每个案例都将详细说明研究问题、数据来源、模型选择、实证结果以及政策含义。 第十五章：研究设计、论文写作与道德规范：本章将指导读者如何从一个经济问题出发，设计一个可行的计量研究，如何撰写一篇规范的计量经济学论文，包括引言、文献综述、模型设定、数据描述、实证结果、讨论与结论等环节。同时，我们将强调计量研究中的数据来源、报告结果、研究诚信等道德规范问题。 本书的特色与优势 体系完整，逻辑清晰：本书从基础理论出发，逐步深入，覆盖了计量经济学的核心内容和前沿进展，结构严谨，逻辑流畅。 理论与实践紧密结合：每一章节的理论讲解都辅以大量的经济学案例，并指导读者如何在实际操作中应用，真正做到学以致用。 强调因果推断：本书对因果推断方法给予了特别的重视，这在全球经济研究日益关注“为什么”的背景下尤为重要。 面向大数据时代：本书关注大数据分析方法在计量经济学中的应用，为读者在新时代下开展经济研究提供了指引。 语言通俗易懂，表述严谨：在保证学术严谨性的同时，力求语言生动、通俗，避免晦涩难懂的专业术语堆砌，便于不同背景的读者理解。 内置练习与思考题：每章末尾都设有精选的练习题和思考题，帮助读者巩固所学知识，激发进一步的探索。 适用读者 《现代计量经济学导论：理论、方法与实践》适合于： 高等院校经济、金融、管理、统计等专业的本科生和研究生：作为教材或参考书，能够帮助他们建立扎实的计量经济学功底。 经济研究者和从业人员：为他们在实际工作中应用计量方法提供有力的理论指导和技术支持。 对经济学和数据分析感兴趣的任何人士：本书将帮助他们理解经济现象背后的量化规律，提升数据分析能力。 通过《现代计量经济学导论：理论、方法与实践》，我们相信读者不仅能掌握计量经济学的理论工具，更能培养出解决实际经济问题的分析能力和研究视野，在瞬息万变的经济世界中，做出更明智、更科学的判断。

评分☆☆☆☆☆

每次看见这本书就想哭，买这书的时候我和理论计量基本没什么关系，只是专业上需要，买了本参考下。刚买来几乎后悔了，和当时任何国内教科书不一样，通篇完全基于矩阵…… 可能是造化弄人，天意使然，多少年后当重返研究生院，坐在理论计量经济学的课堂里，指定的教材居然还是...  

评分☆☆☆☆☆

虽然是指定教材，但是我觉得这本书更适合当工具书。 需要哪部分的公式和模型马上翻查。 而且后面的什么chi-square，F test，T test之类的表格很齐全，比较适合随时用。 当教材，如果以前没有计量的基础，比如我，真的会痛不欲生。 如果可读性的话伍德里奇可能更适合人类阅读，...  

评分☆☆☆☆☆

计量经济学教材的Bible啊 前半部分讲的不错，逻辑清晰，讲解明了。 后面到了专题部分，直接就成了个方法综述了，内容太多太散，不适合当教材用。 可以放在手头用于查阅计量各个专题的方法。  

评分☆☆☆☆☆

虽然是指定教材，但是我觉得这本书更适合当工具书。 需要哪部分的公式和模型马上翻查。 而且后面的什么chi-square，F test，T test之类的表格很齐全，比较适合随时用。 当教材，如果以前没有计量的基础，比如我，真的会痛不欲生。 如果可读性的话伍德里奇可能更适合人类阅读，...  

评分☆☆☆☆☆

虽然是指定教材，但是我觉得这本书更适合当工具书。 需要哪部分的公式和模型马上翻查。 而且后面的什么chi-square，F test，T test之类的表格很齐全，比较适合随时用。 当教材，如果以前没有计量的基础，比如我，真的会痛不欲生。 如果可读性的话伍德里奇可能更适合人类阅读，...  

评分☆☆☆☆☆

这本书在难度递进的处理上，可以说是做到了张弛有度，体现了高超的教学设计艺术。前几章的铺陈非常扎实，仿佛一个稳健的地基，确保读者对概率论、数理统计的基本功能够牢固掌握，没有丝毫的仓促感。然而，一旦进入到中高级主题，比如面板数据模型或者因果推断的进阶方法时，作者的笔锋突然变得犀利而紧凑，知识点密度陡增，需要读者投入极大的专注力去消化。这种先抑后扬的节奏感，使得学习曲线虽然陡峭，但又让人感觉到每向上攀登一步都是实实在在的收获，而不是被强行推上去的。对于我这种学习节奏相对固定的学习者而言，这种结构非常有帮助，它像一位耐心的向导，知道何时该放慢脚步讲解细节，又何时该催促你跟上时代的步伐。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这套教材时，我最大的感受是它在理论深度上的雕琢达到了令人惊叹的程度。它并没有停留在对基本模型的简单罗列和套用上，而是深入挖掘了每一个计量方法背后的统计学原理和经济学假设，让人不得不停下来思考，这个模型是如何从底层逻辑推导出来的。作者对于假设条件的探讨极为审慎，每当引入新的工具或检验方法时，都会伴随着对其适用范围、潜在缺陷的细致剖析，这对于培养读者批判性思维至关重要。我过去阅读的其他教材，往往对“黑箱”操作的解释略显敷衍，而这本书则不同，它坚持将“黑箱”打开，让你直面核心的数学推导和严密的逻辑链条。对于那些渴望真正掌握计量经济学“内功心法”而非仅仅学会跑软件命令的人来说，这本书无疑是打开了一扇通往更深层次理解的大门。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的例证和案例选择上展现出极强的时代感和现实关联性，这大大增强了学习的趣味性。它引用的经济学现象和数据背景都不是那些陈旧的、脱离实际的例子，而是紧密贴合当前全球经济热点或者社会关注焦点。比如在讨论时间序列模型时，它没有仅仅停留在ARIMA的教科书式应用，而是可能引入了对特定宏观经济指标波动的分析，这种“学以致用”的模式，极大地激发了我的探索欲。更重要的是，作者在处理这些案例时，不仅展示了如何得出结论，更着重展示了在实际数据处理过程中可能遇到的“脏数据”、模型设定误差等常见陷阱，这种坦诚的分享，比单纯的完美演示更具教育意义，让我感觉自己不是在和一个虚拟的理想世界对话，而是在和一位经验丰富的同行交流实战心得。

评分☆☆☆☆☆

从阅读体验来看，这本书的翻译质量堪称一流，这一点对于引进的教材来说至关重要。很多影印教材的痛点在于，原著的精彩论述因为蹩脚的翻译而大打折扣，甚至产生歧义。但在这本书中，无论是专业术语的准确对应，还是长难句的流畅重构，都体现了译者深厚的学术功底和对语言艺术的驾驭能力。那些原本在英文原著中可能需要反复咀嚼才能领会的微妙语境，在中文译本中被清晰地表达了出来，极大地降低了非母语读者的理解门槛。这种高水准的在地化处理，让原本可能高高在上的学术内容变得平易近人，使得我们能够更专注于经济学和计量方法的精髓，而不是被语言障碍所困扰。我庆幸能读到这样一个高质量的译本。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实吸引了我，拿到手里沉甸甸的，很有质感。尤其是封面那种低调又不失深沉的蓝色调，让人感觉这是一本需要认真对待的专业书籍。翻开内页，纸张的质量也相当不错，文字清晰，排版布局合理，即便是面对复杂的公式和图表，阅读起来也不会感到吃力。我特别喜欢它在章节开篇或者重要概念介绍时使用的那种留白处理，能让人在快速浏览时抓住重点，而不是被密密麻麻的文字淹没。那种严谨的学院派气息，从外到内都散发着一股“干货”的味道，让人对即将要学习的内容充满了期待，仿佛已经能预感到翻阅过程中会遇到多少需要反复琢磨的精彩论述。这不仅仅是一本教材，更像是一件值得收藏的学术工具。

评分☆☆☆☆☆

难道只有清华才影印吗。。。书很好可是章节太乱，坑的一逼

评分☆☆☆☆☆

难道只有清华才影印吗。。。书很好可是章节太乱，坑的一逼

评分☆☆☆☆☆

其实写的挺好的。略有逻辑混乱。当然也有可能是逻辑太超出理解范围了。

评分☆☆☆☆☆

难道只有清华才影印吗。。。书很好可是章节太乱，坑的一逼

评分☆☆☆☆☆

其实写的挺好的。略有逻辑混乱。当然也有可能是逻辑太超出理解范围了。