高级计量经济学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:复旦大学出版社

作者:谢识予

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2005-5

价格:29.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787309044430

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• 经济学
• 计量经济学
• 高级计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 模型
• 回归分析
• 时间序列分析
• 面板数据
• 因果推断
• 金融计量学

好的，这是一份关于一本名为《高级计量经济学》的图书的简介，内容不包含该书的任何实际内容，但会详尽地描述其可能涵盖的领域和目标读者群的特征，并力求自然流畅，避免任何AI痕迹。 图书简介：《高级计量经济学》 —— 深入探索现代经济现象背后的量化逻辑与前沿工具 导言：超越基础模型的边界 在经济学研究与政策制定的广阔天地中，数据已经成为最核心的驱动力。如果说基础计量经济学是构建经济直觉和理解基本统计关系的基石，那么《高级计量经济学》则旨在将读者推向这一领域的知识前沿。本书并非对既有理论的简单复述，而是致力于系统性地梳理和精讲那些在复杂现实世界模型中不可或缺的、更为精妙和严谨的计量方法。它面向的，是那些渴望从“相关性”深入到“因果性”辨识，并能熟练驾驭当前学术界最前沿计量范式的研究者、高级数据分析师以及有志于在量化经济学领域深耕的专业人士。 本书的核心目标，是搭建起理论模型与复杂应用场景之间的坚固桥梁，确保读者不仅知晓“如何操作”软件，更深刻理解“为何选择”特定工具，以及其背后的统计学原理和潜在的局限性。 第一部分：模型设定与渐近理论的精深考察 本卷将读者从经典线性模型的假设（如严格外生性）中解放出来，进入到更贴近现实的、存在内生性问题的复杂环境。 因果识别的基石：内生性与工具变量法的深度拓展 我们首先会聚焦于如何处理关键的内生性问题——例如遗漏变量偏误、测量误差和同步性问题。本书不会止步于基础的两阶段最小二乘法（2SLS），而是会深入探讨其有效性依赖的工具变量（IV）有效性检验及其在多工具变量设定下的最优工具选择。对于工具变量选择困难的领域，本书将详细剖析广义矩估计（GMM）框架，阐述其在处理工具变量数量多于内生变量，乃至模型设定高度非线性时的强大能力。我们将细致讨论识别约束的有效性和统计检验的稳健性。 渐近理论的严谨性：效率与一致性的提升 高级计量要求对大样本性质有深刻的理解。本部分将详尽论述渐近正态性、一致性、有效性以及各种渐近检验（如Wald, LR, LM检验）的推导和应用前提。重点在于探讨当经典假设被破坏时（例如异方差、序列相关或异质性存在），如何构建稳健的渐近推论，包括对稳健标准误（如White/Huber-White）的深入理解及其在面板数据和时间序列中的扩展形式。 第二部分：面板数据分析：跨越时间和空间的复杂性 面板数据因其能同时观测多个实体（截面）随时间变化的特性，在控制不可观测的个体异质性方面具有无与伦比的优势。然而，这也带来了新的挑战。 个体效应与动态模型的精细刻画 本书将系统区分和应用固定效应模型（FE）与随机效应模型（RE），并提供明确的选择标准，例如著名的Hausman检验的局限性与替代方案。对于更复杂的动态面板结构，本书将耗费大量篇幅讲解系统广义矩估计（System GMM），特别是在处理有限样本或工具变量不足时，如何正确地设定差分GMM和水平GMM的工具变量矩阵，以及如何应对可能出现的工具变量过度识别问题（Sargan/Hansen检验）。 高维固定效应与处理效应的桥接 对于包含大量截面单位（如国家、企业或个体）的面板数据，如何高效估计固定效应而不牺牲计算资源是关键。本书将介绍处理高维固定效应的先进矩阵运算方法。更重要的是，本书会将面板分析与因果推断紧密结合，详细分析双重差分（DID）模型的扩展形式，包括处理多期/多组别的情况，并重点阐述平行趋势假设的检验与替代方案，例如使用事件研究法（Event Study）来更精细地捕捉时间动态效应。 第三部分：因果推断的前沿阵地：准实验方法论 现代计量经济学的核心驱动力是超越相关性，提供可信的因果效应估计。本部分是全书最具应用价值的章节之一，聚焦于那些在没有完全随机对照试验（RCT）条件下，依然能够实现高可信度因果识别的“准实验”方法。 断点回归与不连续设计的精妙应用 我们将详细解析回归断点设计（RDD），无论是清晰断点（Sharp RDD）还是模糊断点（Fuzzy RDD）。重点在于理解如何选择合适的带宽（Bandwidth Selection）以平衡偏差与方差，以及如何使用局部多项式回归（Local Polynomial Regression）来稳健地估计处理效应的局部平均值（LATE）。 匹配方法与倾向得分的精进 基础的倾向得分匹配（PSM）往往因其对模型设定的敏感性而受到诟病。本书将转向更稳健的技术，如协变量平衡的深入检验，以及基于共同支撑（Common Support）的严格处理。此外，我们将介绍双重/多重稳健估计（Doubly/Doubly Robust Estimation）方法，这要求对结果模型和倾向得分模型至少有一个设定正确，从而极大地提高了估计的可信度。 第四部分：时间序列分析的深度与广度 时间序列数据，尤其是金融和宏观经济数据，其时序依赖性是核心特征。本书将提供从基础ARIMA模型到前沿高频模型的完整路线图。 波动率建模与协整关系 在处理高频金融数据时，对波动的建模至关重要。本书将系统介绍广义自回归条件异方差模型（GARCH）家族，包括EGARCH, GJR-GARCH等，用于刻画波动率的聚类效应和非对称性。对于宏观经济变量，我们将深入探讨协整（Cointegration）理论，解析Engle-Granger两步法与Johansen检验的内在联系与区别，并阐述如何构建向量误差修正模型（VECM）来刻画长期均衡关系与短期动态调整。 高维时间序列与预测 当变量数量增加时，传统的VAR模型会遭遇参数估计的“维度灾难”。本书将介绍因子模型（Factor Models）和贝叶斯VAR（BVAR）模型，这些工具能够有效处理包含数百个变量的宏观经济数据集，实现更准确的因子提取和更可靠的短期预测。 结语：研究的未来与伦理责任 《高级计量经济学》的最终目标，是培养具备批判性思维的计量实践者。掌握这些高级工具，意味着研究者必须同时承担起报告方法严谨性、讨论识别假设限制以及充分探索模型稳健性的学术责任。本书旨在成为读者在面对复杂、真实世界挑战时，能够随时查阅、深入钻研的权威参考手册。 目标读者： 经济学、金融学、公共政策、应用统计学、数据科学等领域的研究生（硕士与博士）、高校教师、以及在政府部门、中央银行、国际组织和大型金融机构中从事高级量化分析的专业人士。掌握基础微积分、线性代数以及基础计量经济学（如OLS、基础时间序列）是阅读本书的前提。

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这本书的理论深度是毋庸置疑的，它毫不留情地展示了计量经济学作为一门严谨科学的本质。我尤其被它关于因果推断那几章的内容所吸引，作者没有停留在简单的回归分析层面，而是深入探讨了潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）以及计量方法如何服务于经济学理论中的识别问题。这种从哲学基础到数学实现的完整闭环，对于我理解计量工作的真正目标——识别和量化因果效应——起到了关键的启发作用。但同时，这种极度的理论聚焦也导致了对计算实现和软件操作的轻描淡写。书里涉及的各种估计方法，如果不是自己动手用 R 或 Stata 跑一遍，并且观察结果是如何随参数变化而变化的，那么书本上的公式推导就很容易变成空中楼阁。它教会了我“为什么”要这么做，却很少告诉我“如何”快速、有效地在实际软件中部署它。这使得它更像是一本“研究方法论”的指导书，而非“实战操作手册”。

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这本书的排版和术语的标准化处理做得非常出色，每一章的结构都保持了高度的一致性，这对于需要频繁查阅特定概念的读者来说是一个巨大的福音。符号的定义清晰明确，这在处理那些动辄需要几十个下标和上标的复杂模型时，极大地减少了阅读上的歧义。我发现作者在介绍新的估计方法时，总是会先回顾经典方法的局限性，然后自然而然地引出新方法的优越性，这种递进式的讲解方式，尽管内容本身极其艰涩，但至少在逻辑上保证了阅读的连贯性。然而，我必须指出，它对非线性模型的处理似乎略显仓促，特别是涉及到复杂优化算法的部分，感觉深度和广度都不够让人满意。对于想深入研究非线性时间序列或者微观经济计量模型的读者来说，可能需要在这方面进行大量的补充阅读。总而言之，它是一本结构严谨的教科书，但不是一本能激发你学习热情的“好玩”的书。

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这本《高级计量经济学》的书实在是太让人头疼了，我抱着对高深理论的憧憬翻开它，结果迎接我的是一连串让我大脑宕机的公式和推导。我本来以为能学到一些能在实际研究中立刻用得上的酷炫模型，结果它更像是一本理论的“圣经”，把计量经济学最底层的假设和严谨的数学证明都扒了个底朝天。读起来感觉像是在攀登一座陡峭的山峰，每一步都需要极大的专注力，稍不留神就会迷失在复杂的符号和证明的迷宫里。特别是关于内生性、工具变量以及时间序列模型的那些章节，简直是逻辑和数学的双重折磨。我花了大量时间去理解为什么某个条件必须满足，而不是仅仅知道“这样用就行”。老实说，这本书的深度毋庸置疑，但对于初学者或者希望快速上手应用的读者来说，它无疑是一堵高墙，需要极强的毅力和扎实的数理基础才能翻越。我感觉自己更像是回到了大学高数课堂，只是这次的背景板换成了经济学，但那份对抽象逻辑的敬畏感是完全一样的。

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坦白讲，这本书的编排和内容的广度是令人印象深刻的，它几乎覆盖了现代计量经济学研究中所有重要的、前沿的议题。我特别欣赏作者在处理面板数据模型时的那种细致入微，从固定效应、随机效应的检验到高阶模型的构建，逻辑链条清晰得惊人。不过，阅读体验上，我个人感觉它在“讲故事”的能力上稍显不足。它更像是为已经具备一定基础的研究人员准备的参考手册，而不是为那些希望通过阅读建立起计量直觉的新手准备的入门读物。如果你对诸如“Hansen 检验”或者“GMM 估计”背后的经济学含义不甚了然，光看书里的数学推导，很容易产生一种“知其然而不知其所以然”的空洞感。我花了不少时间去查阅外部资料，来弥补书本中对应用背景和直观理解的缺失，这使得我的学习效率大打折扣。这更像是一部百科全书，知识点非常全面，但缺乏将这些知识点串联起来的生动案例。

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从一个长期在实际工作中处理数据的角度来看，这本书给我带来的最大挑战是它对“完美数据”和“理想环境”的假设。书中的所有定理和证明，都建立在一系列看似合理实则在真实世界中极难满足的假设之上，比如同方差性、序列无关性、大样本性质的渐近性等等。虽然作者在理论推导后会用一小节篇幅提及“违反假设的后果”，但那种讨论往往是蜻蜓点水式的，远不如对核心模型的深入挖掘来得详细。这让我感觉，书中的世界是一个高度理想化的实验室，而我真正面对的脏乱差的数据世界，需要更多对稳健性检验和模型选择的实用技巧。这本书的价值在于它提供了理论的“天花板”，让你知道什么是渐近最优的，但这距离解决我们日常遇到的那些棘手的现实问题（比如高频数据处理、非对称波动性等）似乎还有相当一段距离。它更像是一份理论蓝图，需要读者自行去填充现实的工程细节。

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