计量经济学软件EViews使用指南/21世纪数量经济学方法论与应用丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:南开大学出版社

作者:张晓峒

出品人:

页数:363 页

译者:

出版时间:2004-12

价格:20.0

装帧:平装

isbn号码:9787310019090

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经济学分析的利器：探索量化世界的无限可能 在瞬息万变的现代经济格局中，精准的洞察和严谨的分析能力是制胜的关键。本书并非一部枯燥的软件操作手册，而是为您打开一扇通往量化经济学前沿研究的明亮之门。我们旨在为您提供一套系统性的方法论框架，以及丰富多样的实操案例，引导您驾驭强大的计量经济学工具，深入理解经济运行的内在逻辑，并为解决现实经济问题提供坚实的定量支撑。 本书内容涵盖了计量经济学理论与实践的各个重要维度，旨在为不同背景的研究者、学生和实践者提供一套完整且深入的学习路径。我们将从基础的统计学原理出发，逐步深入到复杂的模型构建与检验，并重点关注这些方法在当代经济研究中的实际应用。 第一部分：理论基石与方法论导引 我们将首先为您夯实计量经济学分析的理论基础。这部分内容并非简单的公式堆砌，而是着力于阐释各类统计概念和经济模型背后的逻辑与直觉。您将学习到： 概率论与数理统计的核心概念： 理解随机变量、概率分布、期望、方差、协方差等基本统计概念，这是构建任何计量模型的前提。我们将着重强调这些概念在经济数据中的直观含义，例如，理解概率分布如何描述经济变量的不确定性，以及期望值如何代表经济决策的平均结果。 回归分析的深入剖析： 从最基础的简单线性回归开始，逐步深入到多元线性回归。我们将详细讲解普通最小二乘法（OLS）的原理、假设及其局限性。更重要的是，我们将探讨如何识别和处理回归分析中的常见问题，例如多重共线性、异方差和自相关。这些问题的存在会严重影响估计结果的可靠性，因此，掌握诊断和修正这些问题的技巧至关重要。 模型的选择与评估： 在实际分析中，我们往往需要面对多种可能的模型。本书将指导您如何根据经济理论、数据特征和分析目标来选择最合适的模型。同时，我们将介绍一系列模型评估指标，如R方、调整R方、AIC、BIC等，帮助您客观地判断模型的拟合优度与预测能力。 因果推断的进阶探讨： 在经济学研究中，我们最关心的是变量之间的因果关系，而非简单的相关性。因此，本书将重点介绍因果推断的基本思想，包括反事实分析、可观测变量和潜在结果框架。您将学习到如何通过各种研究设计和计量方法来接近因果关系，例如，我们将探讨工具变量法、断点回归设计、匹配法等经典且实用的因果推断技术。这些方法旨在最大程度地减少混淆偏误，使我们能够更准确地理解政策干预或经济冲击的真实效应。 第二部分：经典计量模型与现代发展 在扎实了理论基础后，我们将进入更具挑战性的计量模型领域。本书将系统介绍一系列在经济学研究中被广泛应用的模型，并揭示其内在的逻辑和应用场景。 时间序列分析的深度探索： 经济数据往往具有时间序列的特性，即不同时点的观测值之间存在依赖关系。本书将详细介绍时间序列分析的基本概念，包括平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。您将学习到如何构建和检验ARMA、ARIMA模型，用于描述和预测时间序列数据的动态行为。此外，我们将深入探讨单位根检验、协整分析等概念，这些是处理非平稳时间序列和发现长期均衡关系的基石。本书还将关注ARCH/GARCH模型，用于刻画经济变量的波动性聚集现象，这在金融计量经济学中尤为重要。 面板数据模型的强大威力： 面板数据结合了横截面和时间序列的特点，能够提供更丰富的信息并有效地控制个体和时间的固定效应。您将学习到如何利用固定效应模型（FEM）和随机效应模型（REM）来分析面板数据，并掌握如何进行模型选择。我们将重点展示面板数据模型在分析微观经济主体行为、区域经济差异以及政策评估等方面的优势。 离散选择模型的应用： 许多经济现象涉及二元或多元的选择，例如是否购买某种产品、是否选择某种职业等。本书将介绍Logit和Probit模型，用于分析这些离散选择行为，并展示如何解释模型的估计结果。您还将了解多项Logit模型和有序Logit模型，以应对更复杂的选择场景。 联立方程模型与结构性分析： 在经济系统中，许多变量之间存在相互影响、共同决定的关系。本书将介绍联立方程模型，用于刻画这种系统性的相互依赖关系，并探讨估计这些模型的常用方法，如两阶段最小二乘法（2SLS）。通过联立方程模型，我们可以更深入地理解经济变量之间的传导机制和政策的系统性影响。 非参数计量经济学入门： 随着大数据时代的到来，传统的参数模型在处理复杂关系时可能面临局限。本书将为您简要介绍非参数计量经济学的一些基本思想和方法，例如核密度估计和局部多项式回归。这些方法可以在不预设模型形式的情况下，从数据中发现潜在的模式和关系，为探索性数据分析和模型选择提供新的视角。 第三部分：实证研究与应用前沿 理论模型的构建与实际数据的分析紧密相连。本书的这一部分将聚焦于如何在真实的经济环境中应用计量经济学方法，解决实际问题。 数据处理与准备： 任何计量分析都始于高质量的数据。我们将指导您如何从各种来源收集经济数据，并进行必要的数据清洗、转换和整理工作。这包括处理缺失值、异常值，以及进行变量的标准化和变换等。 实证案例分析： 本书将穿插大量的具体实证案例，涵盖宏观经济、微观经济、金融经济、劳动经济、环境经济、国际经济等多个领域。例如，我们将分析通货膨胀的决定因素、影响消费行为的因素、金融市场风险的度量、劳动力市场供需的变化、环境政策的经济效应，以及国际贸易对经济增长的影响等。这些案例将帮助您理解如何将理论模型应用于实际问题，并解释分析结果的经济含义。 政策评估的计量方法： 政府政策的有效性是经济学研究的核心议题之一。本书将详细介绍各种用于政策评估的计量方法，包括但不限于：随机对照试验（RCT）、准实验设计（如双重差分法、断点回归设计）、倾向得分匹配法（PSM）等。这些方法旨在科学地衡量政策干预所产生的净效应。 现代计量方法在人工智能与大数据中的应用： 随着大数据和人工智能技术的飞速发展，计量经济学也在不断拓展其应用边界。我们将探讨如何运用计量方法来理解和预测机器学习模型的结果，以及如何结合大数据技术来构建更具解释力的经济模型。例如，我们可能会涉及文本分析在经济研究中的应用，或者利用大规模交易数据进行市场行为分析。 本书特色： 理论与实践的深度融合： 我们不仅讲解理论模型的原理，更注重展示其在解决实际经济问题中的应用。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到复杂模型，逐步引导读者掌握量化分析的核心技能。 丰富的实证案例： 大量的案例分析覆盖了经济学研究的各个领域，帮助读者更好地理解模型的实际运用。 注重直觉与逻辑： 尽量用清晰易懂的语言解释复杂的概念，强调理解而非死记硬背。 前沿方法的介绍： 关注计量经济学发展的最新动态，引入一些现代化的分析工具和思路。 本书的目标是使您不仅仅能够熟练操作某个计量经济学软件，更重要的是能够培养您独立思考、构建模型、解释结果、并最终为经济决策提供科学依据的能力。我们相信，通过本书的学习，您将能够更自信、更有效地驾驭量化分析的工具，在探索经济世界的过程中发现更多精彩。

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这本书最让我感到惊喜的一点是，它似乎考虑到了读者在使用软件过程中可能遇到的各种“非标准”情况，并给出了相应的解决方案，显示出作者丰富的实战经验。例如，在数据处理章节，它不仅涵盖了标准的数据清洗，还专门开辟了一个小节来讨论缺失值处理（插补方法的选择）和异常值对回归结果的敏感性分析。在进行稳健性检验的部分，作者展示了如何利用EViews的特定功能来运行多种替代模型（如换用不同的估计区间、加入控制变量组等），并对比结果的异同。这种对“鲁棒性”的关注，是严肃学术研究的基石，而很多教材为了简化篇幅往往会忽略这一环节。此外，书中对于软件常见报错的排查也给出了实用的建议，这比去网上搜索论坛帖子要高效得多。总体来看，这本书的编写者仿佛是一位资深的实战派计量分析师，他把自己在多年研究中踩过的“坑”和积累的“技巧”都毫无保留地倾囊相授，使得这本书真正成为了一个能陪伴读者从初级摸索到高级分析的得力助手。

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深入阅读后，我发现这本书的“方法论”层面的探讨比我想象中要深入得多，它不仅仅是停留在“如何点鼠标”的层面。在很多复杂的计量模型讨论中，作者花费了相当的笔墨去剖析模型的选择逻辑，这在同类软件教程中是比较少见的。例如，在讨论向量自回归（VAR）模型时，书中并没有急于展示如何运行VAR，而是先详细梳理了协整关系、格兰杰因果关系检验的理论前提，以及如何根据信息准则（AIC/SC）来确定最优滞后期。这种先建立理论框架，再演示工具应用的叙事方式，极大地提升了读者对模型的掌握程度。它似乎在有意引导读者建立一种批判性思维：软件只是工具，理解背后的经济学和统计学假设才是核心。对于那些试图将计量经济学应用于实证研究的读者来说，这本书的价值就不再仅仅是EViews的操作手册，而更像是一本“结合EViews工具的计量经济学应用方法论”的辅助教材。它强迫你思考，为什么这个检验是必要的，而不是机械地重复步骤，这点非常宝贵。

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这本书的排版和图文处理质量，说实话，超出了我对一本“使用指南”的预期。在技术类书籍中，图文的清晰度和布局往往是决定阅读体验的关键因素，因为很多操作的细节都依赖于截图的质量。很庆幸，这本指南在这方面做得非常到位。所有的屏幕截图都采用了高分辨率，关键的操作区域和菜单选项被清晰地用红框或箭头标记出来，即便是屏幕分辨率较低的用户也能一眼捕捉到重点。此外，章节之间的过渡非常平滑，不会出现那种硬生生的内容跳跃感。更值得称赞的是，它在必要之处引入了代码编辑器部分的内容，这对于想要从图形界面操作（GUI）进阶到脚本语言（Syntax）的用户来说至关重要。很多初级指南会完全回避代码编写，但本书在讲解完操作流程后，会同步给出相应的EViews代码片段，并对关键命令进行简要注释。这种兼顾新手和进阶读者的设计思路，使得这本书的生命周期被拉长了，它不仅仅是一本入门书，还能作为案头必备的速查手册，尤其是在处理复杂脚本逻辑时，翻阅代码示例部分能迅速定位问题所在。

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初次翻阅此书时，我最直观的感受是它的案例设置非常贴合现实中的经济现象，这一点极大地提升了阅读的趣味性和实用性。很多计量教材的例子往往抽象得令人乏味，让人感觉那些复杂的回归方程和检验结果都停留在纸面上，与真实世界的经济波动毫无关联。然而，这本书中的每一个案例，无论是关于通货膨胀的动态分析，还是关于金融市场波动的建模，都似乎能找到对应的宏观或微观背景。作者在讲解每一个功能模块时，都会紧密结合一个具体的实证问题来展开，而不是空泛地介绍EViews的某个按钮有什么功能。比如，在讨论面板数据模型时，书中不仅详细展示了固定效应和随机效应的选择过程（Hausman检验），还配了一个具体的跨国或跨省份的经济增长数据集作为演示。这种“理论—软件操作—经济解释”的闭环学习路径，让原本枯燥的软件学习过程变得生动起来。对于我这样需要将计量工具应用于论文研究的学生来说，这些现成的、经过验证的案例结构，无疑为我搭建自己的研究框架提供了极佳的蓝本和参考标准，省去了大量的摸索时间。

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这本号称“指南”的实体书，拿到手里沉甸甸的，感觉作者确实下了不少功夫打磨内容。光是看目录结构，就能体会到它试图覆盖的广度。它不像某些市面上流行的速成手册，只是草草带过几个基础命令，然后就戛然而止，留给读者一堆似懂非懂的困惑。相反，这本书的章节组织显得非常系统化，从最基础的软件界面识别、数据导入导出这些新手必须跨越的门槛开始，逐步深入到复杂的模型估计和诊断环节。我印象特别深的是关于时间序列分析那块的讲解，作者似乎并没有满足于仅仅罗列EViews的操作步骤，而是将背后的经济学原理和统计学假设穿插进去，这对于我这种希望知其所以然的学习者来说，简直是雪中送炭。很多教材只会告诉你“点这个菜单，输入这个代码”，但这本书更进一步地解释了为什么需要进行单位根检验，以及不同检验结果对后续建模选择的影响。阅读体验上，如果不是对软件有任何预先了解，初次接触可能需要一点耐心，毕竟内容密度不低，但只要坚持下来，那种茅塞顿开的感觉是替代不了的。它更像是一本配有详尽案例的工具书，而不是一本轻松的读物，但对于严肃的计量学习者而言，这种深度恰恰是其价值所在。

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非常好用的软件书

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学习Eviews软件很不错的书。

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学习Eviews软件很不错的书。

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为上本科生课程读过，自己不大用eviews作计量。

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其实挺一般