计量经济学导论（上、下册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国人民大学出版社

作者:J.M.伍德里奇

出品人:

页数:937

译者:费剑平

出版时间:2007-10

价格:96.00元

装帧:

isbn号码:9787300085302

丛书系列:经济科学译丛

图书标签:

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《计量经济学导论：理论与应用》 本书是一套旨在为读者系统、深入地介绍计量经济学核心概念、方法与应用的两卷本著作。计量经济学作为经济学研究的重要工具，其核心在于利用统计学方法来检验经济理论、量化经济关系、预测经济走势，并为经济决策提供科学依据。本套丛书力求在理论严谨性的基础上，兼顾实际操作的可行性，帮助读者建立扎实的计量经济学知识体系，并掌握分析真实世界经济问题的能力。 上册：基础理论与模型 上册重点在于奠定坚实的理论基础，详细阐述计量经济学中最基本、最核心的概念与模型。 第一部分：计量经济学的基本概念与工具 引言： 介绍计量经济学的定义、研究对象、基本方法论以及其在现代经济学中的重要地位。我们将从历史的视角回顾计量经济学的发展历程，并勾勒出本书的整体框架。 经济数据的类型与收集： 详细讲解横截面数据、时间序列数据、面板数据以及混合数据等不同类型经济数据的特点、来源与潜在问题，并探讨数据收集与整理的基本原则。 概率论与数理统计回顾： 作为计量经济学的基础，我们将简要回顾概率论和数理统计中的关键概念，包括随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、大数定律、中心极限定理等，重点在于介绍与计量经济学模型分析直接相关的统计理论。 假设检验的基本原理： 深入讲解假设检验的逻辑框架、基本步骤、P值、显著性水平等概念，为后续的统计推断奠定基础。 第二部分：简单线性回归模型 普通最小二乘法（OLS）的推导与性质： 这是计量经济学中最基础也是最重要的方法。我们将详细推导OLS估计量的计算公式，并深入探讨其在满足一定假设条件下的优良统计性质，如无偏性、一致性、有效性（高斯-马尔可夫定理）。 模型设定与误差项假设： 讨论简单线性回归模型的基本设定，以及对误差项的经典假设，包括零均值、同方差、无自相关以及误差项与解释变量的独立性。 模型拟合优度与显著性检验： 介绍判定模型拟合优度的指标（如R方），以及对回归系数进行统计检验的方法，包括t检验和F检验，帮助读者判断模型的解释力和各个解释变量的统计显著性。 预测与置信区间： 讲解如何利用估计出的回归模型进行点预测和区间预测，以及如何构建回归系数和预测值的置信区间，评估预测的不确定性。 第三部分：多重线性回归模型 模型拓展与OLS估计： 将简单线性回归模型推广到多解释变量的情况，推导多重线性回归模型的OLS估计，并讨论其性质。 多重共线性问题： 详细分析多重共线性（解释变量之间高度相关）产生的原因、后果以及识别方法，并介绍处理多重共线性的常见策略。 模型设定误差与虚拟变量： 探讨模型设定不当（如遗漏重要变量、形式错误）可能带来的问题，以及如何使用虚拟变量来处理定性信息、趋势变量、季节性变量等。 异方差与自相关： 深入分析异方差（误差项方差不恒定）和自相关（误差项之间存在相关性）现象，讲解它们对OLS估计量的影响，并介绍处理异方差和自相关问题的常见方法（如加权最小二乘法、异方差-自相关一致性标准误）。 下册：进阶模型与应用 下册在前一册的基础上，进一步介绍更复杂、更实用的计量经济学模型，并结合具体案例展示其在不同经济领域的应用。 第四部分：特种回归模型 滞后模型（Lagged Models）： 介绍包含滞后解释变量或滞后被解释变量的模型，如分布滞后模型和自回归分布滞后模型，用于分析经济变量的动态关系和滞后效应。 模型选择与诊断： 探讨模型选择的标准（如信息准则AIC, BIC），以及各种模型诊断检验方法（如残差分析、LM检验等），帮助读者评估模型的有效性和稳健性。 工具变量法（Instrumental Variables, IV）： 解决内生性问题（即解释变量与误差项相关）的关键方法。详细介绍工具变量法的基本思想、识别条件、估计方法（如两阶段最小二乘法2SLS），并讨论其应用场景，如教育与收入、医疗支出与健康等。 联立方程模型（Simultaneous Equation Models）： 讲解当方程组中存在变量同时决定于彼此时，OLS估计量的失效，介绍识别问题，并介绍处理联立方程组的方法（如间接最小二乘法ILS、两阶段最小二乘法2SLS）。 第五部分：非线性模型与离散选择模型 非线性回归模型： 介绍一些基本的非线性回归模型，例如多项式回归，以及对模型进行线性化处理的方法。 时间序列模型基础： 引入时间序列分析的基本概念，如平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。介绍AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）模型，并初步探讨其估计与应用。 离散选择模型（Discrete Choice Models）： 针对被解释变量为定性变量（如二分类、多分类）的情况，介绍Logit模型和Probit模型，用于分析概率、预测分类结果，并讲解其估计与解释。 面板数据模型（Panel Data Models）： 深入探讨面板数据模型，包括固定效应模型（Fixed Effects）和随机效应模型（Random Effects），用于处理个体异质性和时间异质性，提高估计效率和解释力。 第六部分：计量经济学应用与实证分析 大数据与计量经济学： 简要介绍大数据时代对计量经济学研究提出的挑战与机遇，以及一些新兴的分析方法。 案例分析： 本部分将精选一系列贴近现实经济生活的案例，例如消费函数估计、生产函数分析、人力资本投资回报率测算、政策评估、金融市场分析等。通过这些案例，读者将有机会将书中所学的理论和方法应用于实际问题，掌握如何从原始数据出发，进行科学的计量经济学研究。 研究报告撰写与结果解读： 指导读者如何规范地撰写计量经济学研究报告，清晰地展示研究过程、模型结果，并做出合理解释和政策建议。 全书贯穿“理论-方法-应用”的学习路径，力求讲解清晰易懂，同时保持足够的严谨性。每章都配有适量的例题和练习题，以巩固所学知识。希望通过本书的学习，读者能够掌握计量经济学的基本工具，提升分析经济现象的定量能力，为进一步的经济学研究和实际工作打下坚实基础。

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Great book for elementary learners in econometrics. Introduces the basic concept of econometrics by intuitively describe the thinking process underlying the main idea of econometric models. Thoroughly covers basic cross-sectional methods, then provides a we...  

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其实主要内容就是Multiple Regression Analysis。内容经典，听说是国内许多经济系的课本。 理论性偏强，不够实用化。不过从另一方面来讲，范例讲的都比较明白。 强烈推荐附录里关于“如何做实证研究”的指南文章。完全是DIY研究的完整的to do list啊！以后做研究就照着这上面...  

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这是本非常漂亮的学术著作 读起来很愉悦 虽然在技术上不是很难 但对计量经济学的解说却非常到位 同时例子也非常丰富 如果能够认真看过两遍 作出合适的实证研究应该不是问题 　　 稍微指出一点瑕疵： 就是这本书在印刷上存在一定的错误 （非常少的地方存在翻译错误） ...  

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高年级本科、硕士水平的经典计量经济教材！这本书绝对可以用“漂亮”二字概括，费剑平翻译的也很好，错误极少。少量的印刷错误主要集中于附录，可在网上下载本书英文电子版加以对照。 针对本科水平而言（侧重应用研究），本书Ch1--10,Ch12--16都是必学章节，基本上...  

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首先，一定要看英文版，这本书最大的优点在于：案例丰富，经济意义描述清晰，让人不会陷入数学的谜团，知道“计量经济学”是一门“经济学”而不是“数学”！！！一般情况下，学完初级微观宏观就可以尝试看这本英文书。 最大的缺点在于：主体按照OLS估计，很少涉及MLE，GMM，但...  

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我一直对如何用数据来解释经济现象充满好奇，而这套《计量经济学导论》可以说是开启了我计量经济学探索之旅的一扇大门。上册在概念的引入上做得非常出色，它并没有简单地堆砌理论，而是通过历史的演进和实际的例子，循序渐进地引导读者进入计量经济学的世界。我特别喜欢书中对于“相关不等于因果”这一核心概念的强调，这让我深刻认识到计量分析的精髓所在。作者在讲解假设检验时，也运用了很多生动形象的比喻，比如“陪审团的辩论”，这使得原本枯燥的统计概念变得容易理解。在处理多重共线性的问题时，书中不仅给出了诊断的方法，还提供了如何缓解和处理的建议，这对于实证研究者来说是极其宝贵的。而且，书中对于模型假设的讨论，也让我意识到每一个计量模型都有其固有的前提条件，只有在这些前提下，模型的解释才有意义。总而言之，这本书为我打下了坚实的基础，让我不再畏惧复杂的计量模型，而是能够以一种更自信、更严谨的态度去面对经济数据的分析。

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这本书着实让我眼前一亮，作为一个计量经济学领域的新手，我原本抱着试试看的心态来翻阅，但很快就被它清晰的逻辑和深入浅出的讲解所吸引。作者并没有一开始就抛出晦涩难懂的公式和理论，而是从最基础的概念入手，一步步构建起计量经济学的知识框架。举例的选取也非常贴合实际，我常常能从案例中找到共鸣，理解理论知识是如何在现实世界中发挥作用的。尤其让我印象深刻的是，书中在讲解一些核心概念时，会穿插一些历史背景和思想演进的介绍，这不仅让我对这些概念有了更深的理解，也让我感受到了计量经济学这门学科的魅力和发展过程。上册的结尾部分，对于回归分析的介绍，简直是教科书级别的，从模型设定到假设检验，再到异方差和自相关问题的处理，都讲解得条理清晰，并且提供了大量可以实践的例子。我花了很长时间来消化这部分内容，感觉自己对实证研究的信心有了显著提升。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的引导，让我学会如何用严谨的量化方法去分析经济现象，这对于我未来的学习和工作都将大有裨益。

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我必须说，这套《计量经济学导论》简直是我近年来读过最有价值的教材之一。它成功地在理论的严谨性和实践的可操作性之间找到了绝佳的平衡点。上册中关于因果推断的章节，给我带来了前所未有的启发。书中详细阐述了随机对照试验（RCT）、断点回归（RDD）、工具变量（IV）等方法，并且深入剖析了它们各自的适用场景、优势和局限性。作者在解释这些方法时，并没有停留在理论层面，而是大量引用了真实的经济学研究案例，这些案例不仅丰富了内容，更重要的是让我看到了计量工具在解决现实经济问题中的强大力量。例如，在讲解工具变量法时，书中对教育与收入关系的经典研究进行了细致的梳理，让我深刻理解了如何通过巧妙的工具变量来克服内生性问题。此外，书中对于模型误设的讨论也十分到位，提醒我在进行实证分析时要时刻保持警惕，避免得出错误的结论。总而言之，这本书不仅教授了“如何做”，更重要的是教会了“为何这样做”以及“如何避免犯错”，这对于任何想要深入理解和应用计量经济学的人来说，都是一本不可或缺的指南。

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不得不说，阅读这套《计量经济学导论》的过程，是一次令人心潮澎湃的学习旅程。下册中关于非线性模型和离散选择模型的章节，为我带来了全新的认识。作者在处理这些更复杂的模型时，依然保持了上册的严谨和清晰。他不仅详细介绍了Logit模型、Probit模型等离散选择模型，还深入探讨了它们在实际应用中的注意事项，比如如何解释系数以及如何处理多重共线性问题。书中对遗漏变量偏误和测量误差偏误的讨论，也让我受益匪浅。这些看似细微的问题，在实证研究中却可能导致截然不同的结论。作者通过具体的例子，生动地展示了这些偏误是如何产生的，以及如何通过合适的计量方法来加以规避。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些前沿的计量方法，比如因果推断中的双重差分法（DID）和倾向得分匹配法（PSM），这些内容让我看到了计量经济学在解决当今社会复杂问题上的巨大潜力。这本书不仅提供了理论知识，更重要的是培养了我独立思考和解决问题的能力，让我对未来的计量研究充满了期待。

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作为一名已经接触过一些基础统计学知识的学生，我一直在寻找一本能够将统计学理论与经济学实践紧密结合的书籍，而《计量经济学导论》恰好满足了我的需求。下册的内容对我来说尤其具有挑战性，但也因此收获颇丰。书中对于时间序列分析的讲解，简直是艺术。从ARIMA模型到VAR模型，每一个模型的建立、估计和检验都层层递进，环环相扣。作者对这些复杂模型的讲解，并没有让人望而却步，而是通过生动的语言和直观的图示，将抽象的数学概念变得触手可及。我尤其欣赏书中对模型诊断和模型选择的详细论述，这部分内容往往是其他教材所忽略的，但对于实际应用却至关重要。它教会了我如何去判断一个模型的好坏，如何选择最适合当前数据的模型。此外，书中对面板数据分析的介绍也为我打开了新的视野，让我认识到如何同时利用横截面数据和时间序列数据的优势来分析经济现象。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的导师，它引导我不断思考，不断探索，最终掌握计量经济学这门强大的分析工具。

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需要深入。

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这本书浪费我200m啊，丢了两本。。

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事實證明，考前突擊，適用中文教材，翻了一遍，安心許多（下學期我一定好好陪燕子姐姐！

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为了读而读

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为了读而读