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出版者:Wiley

作者:R. Carter Hill

出品人:

页数:402

译者:

出版时间:2000-11-09

价格:USD 118.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471331841

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 统计学
• 计量经济学
• 本科
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列
• 面板数据
• 因果推断
• 模型
• 数据分析

《计量经济学导论》 本书旨在为本科生提供计量经济学坚实的基础。计量经济学是经济学研究中不可或缺的工具，它将经济理论与实际数据相结合，通过统计方法来检验经济假设、估计经济关系、预测经济行为并评估经济政策。理解和运用计量经济学，是深入洞察经济运行机制、分析复杂经济问题并做出明智决策的关键。 本书内容涵盖了计量经济学的核心概念和常用模型。我们将从最基本的工具——线性回归模型开始，逐步深入探讨其理论基础、假设条件以及在实际应用中的挑战。 简单线性回归： 我们将详细介绍简单线性回归模型，即只考虑一个自变量对因变量影响的情况。这包括理解回归方程的意义、系数的解释，以及如何利用最小二乘法（OLS）来估计回归系数。您将学习如何评估模型的拟合优度，例如通过决定系数（R-squared）来衡量模型解释变量的能力。此外，我们还会深入探讨OLS估计量的统计性质，包括其无偏性、有效性和一致性，并解释这些性质对我们解释和使用回归结果的重要性。 多元线性回归： 随后，我们将把分析的范围扩展到多元线性回归模型，即考虑多个自变量对因变量的影响。这使得我们能够更全面地控制其他因素的影响，更准确地识别特定变量的边际效应。您将学习如何解释多个回归系数，并理解在模型中包含额外变量的潜在好处和风险。 假设检验与置信区间： 为了能够严谨地验证经济理论和政策假设，本书将重点介绍统计推断的核心工具：假设检验和置信区间。您将学习如何构建和解释t检验、F检验等统计检验，以判断回归系数是否显著异于零，以及整个模型的解释力是否显著。同时，置信区间将帮助您理解估计系数的不确定性范围，从而做出更稳健的结论。 多重共线性： 在多元回归模型中，自变量之间可能存在高度相关性，即多重共线性问题。本书将详细阐述多重共线性的成因、其对OLS估计量的影响，以及诊断和处理多重共线性问题的方法，例如改进模型设定、收集更多数据或使用岭回归等技术。 异方差性： 异方差性是指误差项的方差随着某个或某些自变量的变化而变化。这将违反OLS模型的一个重要假设，导致估计量的效率降低，且标准误计算错误。本书将深入探讨异方差性的来源、检测方法（如图示法、Breusch-Pagan检验、White检验）以及处理方法，包括异方差稳健标准误（Robust Standard Errors）和加权最小二乘法（WLS）。 序列相关性（自相关）： 在时间序列数据中，误差项可能与其自身在不同时间点的值相关，即序列相关性。这将同样影响OLS估计量的效率和标准误的有效性。本书将解释序列相关性的成因（如遗漏变量、模型误设），介绍检测序列相关性的方法（如Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验），并提供处理序列相关性的技术，如广义差分法（Generalized Differencing）或使用修正的OLS（如Newey-West标准误）。 虚拟变量： 许多经济现象涉及定性信息，例如性别、地区、政策类别等。本书将介绍虚拟变量（Dummy Variables）的使用，它们可以将定性信息转化为定量形式，纳入回归模型进行分析。您将学习如何创建和解释虚拟变量，以及如何使用它们来分析分类变量对因变量的影响，或者检验结构性突变。 模型选择： 在构建计量经济学模型时，选择正确的变量和模型形式至关重要。本书将讨论模型选择的原则和常用方法，包括考虑经济理论、统计显著性、模型拟合优度以及信息准则（如AIC、BIC）等。 工具变量法（IV）： 当模型中存在内生性问题时，例如回归方程的某个自变量与误差项相关（如遗漏变量、测量误差、同时性），OLS估计量将不再无偏且一致。本书将介绍工具变量法（Instrumental Variables, IV）作为解决内生性问题的一种重要方法。您将学习如何识别和寻找有效的工具变量，以及如何估计IV模型，例如两阶段最小二乘法（2SLS）。 面板数据模型： 面板数据是指在一段时间内对多个经济主体（如个人、家庭、公司或国家）进行观察的数据。面板数据结合了横截面数据和时间序列数据的优点，能够提供更丰富的信息并控制不可观测的异质性。本书将介绍面板数据模型的基本形式，包括固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model），并阐述它们在处理个体异质性方面的优势。 本书的编写风格注重清晰易懂，力求使没有经济学或统计学背景的读者也能循序渐进地掌握计量经济学的基本原理和应用。每个概念的讲解都辅以直观的解释和例子，并引导读者理解这些工具如何在实际经济学研究中发挥作用。通过对这些核心概念的深入学习，读者将能够独立进行基本的计量经济学分析，批判性地评估现有研究，并为进一步学习更高级的计量经济学方法奠定坚实的基础。本书不仅是一本教科书，更是一本引导您进入经济数据分析世界的实用指南。

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这本书在我的经济学课程中绝对是一把利器。当我第一次拿到这本《Undergraduate Econometrics》时，说实话，我有点望而生畏。计量经济学这个词本身就自带一种神秘的光环，总让人觉得与复杂的公式和抽象的模型为伍。然而，这本书以一种令人惊讶的清晰度和条理性，一点点地解开了我的顾虑。开篇并没有直接抛出艰涩的理论，而是从最基础的经济学问题出发，比如“如何衡量一个政策的效果？”、“是什么驱动了股票市场的波动？”等等，然后自然而然地引出计量经济学在解决这些问题中的核心作用。作者在解释每一个概念时，都力求通俗易懂，大量运用生活中的例子，比如分析家庭消费支出与收入的关系，或是研究教育年限对工资收入的影响。这些接地气的例子，让抽象的统计方法变得生动起来，不再是冷冰冰的数学推导。更重要的是，书中对于模型构建和解释的步骤讲解得非常详尽，从假设的提出，到数据的收集，再到模型的估计和检验，都清晰地展示了研究的逻辑流程。每一个步骤都有相应的案例分析，甚至在某些章节还会穿插一些R语言或Stata的初步操作指导，这对于我们这些初学者来说，无疑是雪中送炭，能够让我们在理论学习的同时，也具备一定的实践能力。我尤其欣赏书中在讨论多重共线性、异方差等常见问题时，并没有回避其复杂性，而是用一种循序渐进的方式，先阐述问题的本质，再介绍相应的诊断方法和修正技术，并附带具体的案例说明，使得我们在遇到类似问题时，能够有章可循，不至于手足无措。总而言之，这本书为我打开了计量经济学的大门，让我感受到这个学科的魅力和实用性。

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这本书就像是一本计量经济学的“说明书”，清晰、详尽、易于操作。当我第一次接触《Undergraduate Econometrics》时，就被它清晰的结构和流畅的叙事风格所吸引。它能够将复杂的计量经济学理论，分解成易于理解的模块，并一步步引导读者掌握。书中对回归分析的讲解，堪称教科书级别的细致。从简单线性回归到多元回归，每一个模型的建立过程、参数的解释，以及统计推断，都讲解得非常到位。作者特别强调了对回归系数的经济学解释，这对于我们这些初学者来说，是至关重要的，它让我们明白，统计结果并非仅仅是数字，而是需要融入经济学理论进行解读。书中在讨论模型假设时，也非常严谨，详细阐述了线性假设、误差项的同方差和独立性等关键假设，并提供了多种诊断方法来检测这些假设是否被违反。例如，在检测异方差性时，书中列举了图示法、怀特检验、布洛施-佩根检验等多种方法，并详细解释了每种方法的原理和适用场景，这让我能够根据具体情况选择最合适的方法。此外，书中对模型选择的讨论也很有价值，它介绍了信息准则（如AIC, BIC）以及调整R方等选择标准，并指导我们如何在理论意义和统计显著性之间做出权衡。尤其值得一提的是，书中还穿插了一些关于数据处理和可视化的小技巧，虽然不是本书的重点，但这些实用性的信息对于我们进行实际操作非常有帮助，能够让我们在掌握理论的同时，也能快速上手。总而言之，这本书为我提供了一个扎实的计量经济学基础，让我能够更加自信地投入到经济学研究中。

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这本书对于想要深入理解经济学理论，并将其应用于实际研究的本科生来说，绝对是不可多得的宝藏。《Undergraduate Econometrics》在内容编排上，既保持了学术的严谨性，又兼顾了初学者的接受能力。它没有那种让人望而却步的门槛，而是以一种循序渐进的方式，逐步引导我们掌握计量经济学的核心概念和方法。我尤其欣赏书中在引入每一个新的统计模型或方法时，都会先提供一个清晰的经济学背景，说明这个模型要解决的经济学问题，以及为什么需要这样的模型。例如，在讲解时间序列分析时，书中并没有立刻抛出ARIMA模型，而是先讨论了经济数据随时间波动的特性，以及预测未来趋势的重要性，然后才逐步引出自回归（AR）和移动平均（MA）模型，以及它们的结合。这种清晰的逻辑线索，让我能够更好地理解不同模型之间的联系和区别，以及它们各自的适用范围。书中对于统计检验的讲解，也做得非常出色。它不仅详细解释了p值、t统计量、F统计量等概念的含义，还深入讨论了如何正确解读检验结果，以及在实际应用中需要注意的陷阱。例如，在讨论多重共线性问题时，书中明确指出了仅仅看相关系数是不够的，还需要结合方差膨胀因子（VIF）等指标，并提供了相应的处理方法，这让我能够避免在实际研究中犯下低级错误。此外，书中对模型诊断的重视程度也令人印象深刻，它鼓励读者不仅仅满足于模型估计的结果，更要仔细检查模型的假设条件是否满足，并提供了相应的工具和方法来识别和处理模型可能存在的问题，这大大提升了我们研究的可靠性。

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在我学习计量经济学的过程中，《Undergraduate Econometrics》扮演了一个至关重要的角色，它以一种非常系统和深入的方式，为我打下了坚实的学科基础。这本书最大的亮点在于其对理论概念的深入挖掘和清晰阐释。作者并没有停留在表面，而是深入到每一个统计原理的核心，并用直观的语言来解释其背后的数学逻辑。例如，在解释最大似然估计（MLE）时，书中并没有仅仅给出公式，而是详细讲解了似然函数的概念，以及如何通过最大化这个函数来找到最“可能”的参数值，并配以图示说明，让我能够深刻理解MLE的思想。书中对假设检验的讲解也极具启发性，它不仅阐述了原假设和备择假设的设定，以及如何通过检验统计量来做出决策，更深入地讨论了第一类错误和第二类错误的概念，以及如何在实际研究中平衡这两种错误。这种对统计推断细节的关注，让我能够更准确地理解和运用假设检验，避免做出错误的结论。此外，书中在处理一些复杂的计量经济学问题时，比如内生性问题，也展现了其高超的教学艺术。它并不是简单地罗列解决方案，而是先从经济学角度阐述内生性的产生原因，然后系统介绍工具变量法、差分法等处理方法，并结合实例说明这些方法的优势和局限性。这种对问题根源的追溯和对方法的全面介绍，让我能够举一反三，触类旁通。这本书给我最大的感受是，它不仅仅是在传授知识，更是在培养一种严谨的研究思维和解决问题的能力，让我能够自信地面对更复杂的计量经济学挑战。

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这是一本真正能够激发你对经济学研究兴趣的教材。当我翻开《Undergraduate Econometrics》时，就被它严谨又不失活泼的叙事风格所吸引。它没有像许多同类书籍那样，一开始就堆砌公式和证明，而是更侧重于引导读者理解计量经济学作为一种科学研究方法的精髓。作者巧妙地将历史上的经典计量经济学研究案例融入教材，比如弗里德曼关于持久收入假说的研究，或者经济学家们如何利用自然实验来评估公共政策的有效性。通过这些案例，我们能够直观地感受到计量经济学在回答重要经济学问题时所扮演的关键角色。书中对理论概念的阐释，也极具洞察力，它不会仅仅停留于定义和公式，而是深入剖析每个模型背后的逻辑假设，以及这些假设在现实世界中的适用性。例如，在讲解OLS回归时，作者不仅详细说明了最小二乘法的原理，还深入讨论了其关键的“高斯-马尔可夫条件”，并结合生动的例子解释了违反这些条件会带来什么后果。这种对理论精髓的把握，以及对潜在问题的预警，无疑大大增强了我们对模型理解的深度和批判性思维能力。书中对统计推断的讲解也十分到位，从置信区间到假设检验，每一个步骤的引入都非常自然，并且通过大量的图表和实际数据演示，让这些统计概念不再枯燥。我特别喜欢书中在介绍一些高级主题时，比如面板数据和工具变量法，会先从一个实际需要解决的问题出发，再引出相应的计量方法，这种“问题驱动”的学习方式，让学习过程更有方向感和目的性。这本书让我明白了，计量经济学不仅仅是一套工具，更是一种思考经济世界的方式。

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