具体描述
《计量经济学》(第2版)在第一版的基础上新增实证分析事例：包括估计教育的经济收益、量化收入的性别差异、预测股票市场和模型化股票市场的波动；详细说明计量经济理论：核心的回归分析的章节从第一版的两章增加到本版的四章；增加高难度内容：具体包括非线性参数的回归函数，面板数据回归的聚类标准误差、弱工具变量的探测处理的详细说明、广义矩估计法的介绍等。
作者简介
詹姆斯·H.斯托克，加州大学伯克利分校经济学博士，曾任教于加州大学伯克利分校及哈佛大学肯尼迪政府学院。研究领域为经济计算方法、宏观经济预测、货币政策等，曾发表论文90项多篇，并出版若干其他专著。
目录信息
读后感
细读过本书第二版和第三版，这本书最大的一个特点是：不适合自学。 作者是计量领域的大牛，毫无疑问，上来略过很多过时的东西，直接把最有用的东西告诉读者（如不讲经典假设下OLS估计量的t统计量，直接讲异方差稳健的t统计量）。所以，作为初学者学这本教材，如果没有人的指导...
评分首先要说，这本书整体还是不错的，翻译的也还可以。 然而，就本科生使用该书学习初级计量来看，明显不如使用伍德里奇的《计量经济学导论：现代观点》一书。 我觉得其主要原因在于：初级计量经济学应该把70%的精力放在掌握回归分析（特别是多元回归分析）的思想和方法上，其...
评分讲述清晰，透彻。 覆盖的内容比伍德里奇的那本书稍微少一点，比如面板数据只讲了固定效应模型，没有讲随机效应模型；受限因变量中没有讲Tobit模型、truncated 和censored 模型。 但是所有的内容都讲清楚了，尤其是时间序列部分，比伍德里奇的书说的明白。 另外，这本书出了第二...
评分讲述清晰，透彻。 覆盖的内容比伍德里奇的那本书稍微少一点，比如面板数据只讲了固定效应模型，没有讲随机效应模型；受限因变量中没有讲Tobit模型、truncated 和censored 模型。 但是所有的内容都讲清楚了，尤其是时间序列部分，比伍德里奇的书说的明白。 另外，这本书出了第二...
评分讲述清晰，透彻。 覆盖的内容比伍德里奇的那本书稍微少一点，比如面板数据只讲了固定效应模型，没有讲随机效应模型；受限因变量中没有讲Tobit模型、truncated 和censored 模型。 但是所有的内容都讲清楚了，尤其是时间序列部分，比伍德里奇的书说的明白。 另外，这本书出了第二...
用户评价
这本书的阅读体验，更像是进行了一场精彩的思维体操。我发现自己过去处理数据时那种“拍脑袋”的倾向，正在被书中反复强调的“识别策略”所取代。作者在讲解工具变量（IV）法时，简直是一场精彩的侦探小说。他不是简单地给出公式，而是深入剖析了为什么在存在遗漏变量偏差时，直接回归会产生误导。然后，他引导读者去思考，在现实世界中，什么样的外生冲击可以作为一个有效的“工具”来‘攻击’内生变量。比如，他举例说明了利用地理位置的随机性来估计教育对收入的影响，这个思路的巧妙之处，在于它完美规避了“能力”这个无法观测的变量的干扰。这种将复杂的经济学难题转化为清晰的识别路径的论述方式，极大地提高了我的分析思维的严谨性。此外，对于面板数据模型的讲解，也远超我预期的深度。固定效应与随机效应的选择标准，作者用一个直观的“个体异质性”概念将其串联起来，让我不再是机械地套用公式，而是真正理解了每种模型背后的经济学假设。
评分这本书的封面设计简洁有力，那种深沉的藏青色调配上烫金的字体，拿在手里就有一种厚重感。我原本以为这会是一本枯燥的教科书，毕竟涉及“计量经济学”这个名字，总让人联想到密密麻麻的公式和复杂的数学推导。然而，打开第一页，我立刻被作者那种娓娓道来的叙事方式吸引住了。他没有急着抛出那些令人望而生畏的模型，而是从经济学思想史的宏大背景切入，像一位资深教授在为你描绘这门学科的诞生和演变。特别是关于“因果推断”那一章，作者用日常生活中的例子，比如吸烟与肺癌的关系，生动地解释了混淆变量和内生性问题。我记得他提到一个非常有趣的实验设计，通过对比不同年份出生的人群，来巧妙地分离出政策变化带来的真实影响。那种感觉就像是剥洋葱，一层层揭开数据背后的真相，让人在阅读过程中不断发出“原来如此”的感叹。整本书的结构编排非常人性化，理论的引入都伴随着具体的案例分析，确保即便是对统计学有一定基础但对经济学模型生疏的读者也能跟上节奏。这绝不是那种只会堆砌公式的死板教材，它更像是一本充满智慧的引导手册，教会你如何用严谨的科学方法去审视这个复杂的世界。
评分这本书的阅读体验，与其说是在学习一门技术，不如说是在接受一种批判性思维的训练。我特别喜欢作者在每一章末尾设置的“陷阱与挑战”部分。这些小节往往会提出一些看似合理的但实际上存在严重计量陷阱的分析方法，然后引导读者用学到的知识去批判这些错误。例如，他对比了混淆回归与中介效应分析的巨大差异，揭示了“相关性不等于因果性”的真正实践意义。这套书的语言风格非常成熟和自信，它不惧怕承认现有模型的局限性，甚至坦诚地探讨了那些尚未完美解决的计量难题，比如大数据环境下的高维模型处理等前沿问题。这使得读者在获得知识的同时，也培养了一种持续学习和对方法保持审慎态度的学术气质。总而言之，这本书不只是教你如何运行一个回归程序，它塑造的是你对因果关系认知的整个底层逻辑框架，是一次从“看数据”到“读数据”的深刻转变。
评分我拿到这本书的时候，正好在为一个复杂的市场调研项目焦头烂额。我们手里有一大堆看似相关，实则难以量化的消费者行为数据，部门里大家争论不休，每个人都坚持自己的“直觉判断”。坦白说，我对计量模型的理解一直停留在皮毛阶段，总觉得那些回归分析听起来唬人，但实际操作起来总觉得抓不住重点。这本书真正打动我的地方，在于它对“模型选择”和“稳健性检验”的强调。作者用了大量的篇幅来论证，一个“漂亮”的模型不一定是一个“好”的模型。他详细对比了不同估计方法的优缺点，比如，在面对异方差性问题时，传统的最小二乘法是如何失效的，以及加权最小二乘法或广义最小二乘法如何提供更可靠的推断。书中关于时间序列分析的部分，尤其对ARIMA模型的讲解，清晰到让人有一种豁然开朗的感觉。我清晰地记住了单位根检验的重要性，以及如何判断一个时间序列是否平稳。这本书不是教你如何炫技，而是教你如何做一个负责任的分析师，对自己的结论保持警惕和敬畏。它提供的工具箱里，每一样工具都有明确的适用范围和局限性，这才是专业精神的体现。
评分我是一个偏好实证研究的学者，过去常被一些过于理论化或模型过于简化的文献所困扰。这本书的价值在于它完美地架起了理论与实证之间的桥梁。它不是那种停留在纯粹的数学证明上的书籍，而是非常关注现实世界的数据挑战。尤其欣赏作者对“数据挖掘与预处理”的关注，这在很多教科书中是被轻描淡写带过的部分。他强调了数据质量对计量结果的决定性影响，比如如何处理异常值、缺失值，以及如何进行恰当的变量转换以满足模型假设。阅读到关于非线性模型和离散选择模型的部分时，我深感震撼。当我们处理的因变量是“是/否”或者“选择A/B/C”这类非连续数据时，线性回归的局限性暴露无遗。作者对Logit和Probit模型的详细解析，不仅涵盖了其数学形式，更重要的是，它教会了我如何解释边际效应，而不是简单地解读系数本身。这种对应用层面的深度挖掘，使得这本书对于任何想要进行高质量实证研究的人来说，都是一本不可或缺的工具书。
评分与伍德里奇的导论相比各有千秋，更偏应用，更问题导向。对潜在结果框架以及DID、RD等流行的准实验方法也有所涉及。
评分没看完，不适合统计出身的同学看，啰嗦
评分例子很不错，可惜整体太不数学了，很多地方反而讲得不清楚
评分浅显易懂的教材
评分浅显易懂是好的，例子太多文字就显得多余；另外感觉个别地方的数学基础不是特别严密，但总体上影响不大——毕竟不像理科那样追求精确和完美
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