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出版者:Palgrave Macmillan

作者:Dimitrios Asteriou

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:2007-05-15

价格:USD 35.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780230506404

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• 经济
• economics
• 金融·经济
• 计量经济学
• 应用计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 面板数据
• 因果推断
• 模型构建
• 数据分析

《经济计量模型：理论、方法与实践》 内容概述 本书旨在为读者提供一个全面而深入的经济计量模型学习体验，涵盖从基础概念到高级应用的各个方面。本书的核心目标是赋能读者掌握分析经济数据、理解经济现象背后规律的能力，并能够熟练运用经济计量工具解决实际经济问题。不同于仅侧重于理论推导或软件操作的教材，《经济计量模型：理论、方法与实践》力求将严谨的理论基础与贴合实际的应用场景相结合，引导读者建立起一套完整的经济计量思维体系。 本书首先从宏观经济学的基本模型入手，阐述经济变量之间的相互关系及其动态演变。我们将探讨古典经济学、新古典经济学以及新凯恩斯主义等主要经济学派对宏观经济变量的解释，并引入时间序列分析等方法来刻画经济波动的特征。随后，本书将深入浅出地介绍微观经济计量学的基本模型，包括消费者行为、生产者行为、市场均衡等。读者将学习如何通过构建和估计模型来量化这些微观主体的决策过程，以及这些决策如何影响整体经济运行。 在理论基础部分，本书将详细介绍各种重要的经济计量模型，包括但不限于： 线性回归模型： 这是经济计量分析的基石。我们将从最简单的简单线性回归开始，逐步过渡到多元线性回归。重点将放在理解模型假设、参数估计（普通最小二乘法 OLS）、假设检验、置信区间的构建以及模型优度评估（R方、调整R方）。同时，我们将详细讨论异方差、自相关、多重共线性等常见问题的诊断与处理方法。 时间序列模型： 经济数据往往具有时间依赖性，因此时间序列分析至关重要。本书将介绍平稳性、单位根检验、自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）以及自回归积分移动平均（ARIMA）模型。此外，我们还将探讨季节性ARIMA模型、向量自回归（VAR）模型以及协整分析，这些模型能够有效地捕捉经济变量的长期均衡关系和短期动态调整。 面板数据模型： 面板数据同时包含横截面和时间维度，能够提供更丰富的信息并控制未观测到的异质性。本书将详细讲解固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的理论基础、估计方法和适用条件。读者将学会如何利用面板数据模型来分析个体、企业或国家层面的经济行为。 离散选择模型： 当被解释变量是二元的（如是否购买某产品）或多分类的（如教育程度），传统的线性回归模型不再适用。本书将介绍逻辑回归（Logit）和概率回归（Probit）模型，以及多项逻辑回归模型，帮助读者分析这些离散选择背后的驱动因素。 工具变量法（IV）与内生性处理： 内生性是经济计量分析中的一个核心挑战，它可能导致OLS估计量有偏且不一致。本书将详细介绍工具变量法的原理，包括两阶段最小二乘法（2SLS）等估计方法，以及如何选择有效的工具变量。此外，我们还将探讨其他处理内生性的方法，如差分法、最大似然估计等。 联立方程模型： 许多经济现象并非由单一方程描述，而是存在相互依赖的方程系统。本书将介绍联立方程模型的识别问题、估计方法（如间接最小二乘法 ILS、二阶段最小二乘法 2SLS），并分析其在宏观经济模型和市场均衡分析中的应用。 非参数和半参数方法： 在某些情况下，模型的函数形式可能难以事先确定。本书将简要介绍一些非参数和半参数方法，为读者提供更灵活的数据分析工具。 在方法论层面，本书不仅关注理论推导，更强调方法的实际应用。我们将深入探讨： 模型设定与选择： 如何根据经济理论和数据特征来合理设定模型，避免模型误设。我们将介绍各种模型选择准则，如赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）、拉森准则等。 数据收集与处理： 强调高质量数据的重要性，介绍不同类型经济数据的特点（如截面数据、时间序列数据、面板数据、调查数据等），以及数据清洗、转换和预处理的常见技术。 模型估计与检验： 详细讲解不同模型估计方法的原理和优缺点，以及如何进行统计推断，包括假设检验、置信区间的解释等。 模型诊断与评估： 如何通过残差分析、异方差检验、自相关检验、多重共线性检验等手段来诊断模型的有效性，并根据评估结果进行模型修正。 预测与政策分析： 如何利用估计好的模型进行经济预测，并评估不同经济政策的潜在影响。 本书的实践部分将贯穿理论讲解，通过一系列精心设计的案例研究，展示经济计量模型在不同领域的应用。这些案例将覆盖： 宏观经济波动分析： 使用时间序列模型分析通货膨胀、失业率、GDP增长等宏观经济变量的动态关系，并预测未来走势。 金融市场分析： 应用计量模型分析股票价格、汇率、利率的变动，构建风险管理模型，评估资产定价模型。 微观经济行为研究： 利用回归模型和离散选择模型分析消费者的购买决策、家庭的储蓄行为、企业的投资策略等。 劳动力市场分析： 研究教育、经验、人口统计学特征对工资和就业的影响，评估劳动力市场政策的效果。 公共政策评估： 利用面板数据模型和因果推断方法评估教育、医疗、税收等公共政策对经济和社会结果的影响。 国际贸易与金融： 分析国际贸易模式、汇率决定因素以及国际资本流动的影响。 环境经济学： 运用计量模型分析环境污染与经济增长的关系，评估环境政策的经济成本与效益。 本书的特色还在于其清晰的逻辑结构和易于理解的语言。我们力求避免过于抽象的数学推导，而将重点放在概念的直观解释和方法的实际应用上。同时，书中将穿插大量图表和例题，帮助读者巩固理解。对于希望深入学习软件操作的读者，本书提供了关于主流经济计量软件（如Stata, R, EViews等）使用方法的指导性建议，但重点仍然是理论与方法的理解，软件只是实现这些方法的工具。 本书适合以下读者群体： 经济学、金融学、统计学等相关专业本科生和研究生： 为他们提供扎实的经济计量理论和实践基础。 经济分析师、金融从业人员、政策研究人员： 帮助他们提升数据分析能力，更有效地解决实际工作中的问题。 对经济现象和数据分析感兴趣的广大学习者： 引导他们掌握理解和分析经济数据的方法。 通过本书的学习，读者不仅能够掌握经济计量模型的理论和方法，更重要的是能够培养出一种严谨的、基于数据的经济分析思维。本书将为读者打开一扇通往量化经济世界的大门，使其能够更深刻地理解经济的运行规律，并为经济决策提供有力的支持。我们相信，掌握了经济计量学的精髓，就能在瞬息万变的经济环境中做出更明智的判断和选择。

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这本书的语言风格，初看之下可能略显“老派”，但细细品味后，会发现其中蕴含着一种老派的严谨和对学术传统的尊重。它很少使用网络流行语或者过于简化的表达，每一个术语的引入都伴随着清晰的定义和其在计量经济学发展历史中的定位。这对于想要建立坚实理论框架的人来说至关重要。我记得在阅读关于因果推断和准实验方法的章节时，作者对所有经典方法——如断点回归（RDD）、双重差分（DID）——的背景设定、适用条件以及潜在的内生性威胁，都进行了极其细致的辨析，而不是简单地罗列公式。它像是在跟你进行一场深入的学术对话，不断地提出质疑：“你确定你的政策冲击是外生的吗？”、“你的控制组真的和处理组一样吗？” 这种仿佛在耳边低语的拷问，使得我在阅读时不得不时刻保持警惕，确保自己的理解没有出现偏差。这极大地提高了阅读的效率，因为你不是被动接收信息，而是在主动参与知识的构建过程。

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我必须承认，这本书的阅读体验，尤其是在处理高阶主题时，要求读者投入相当的专注力。它绝不是那种可以让你在通勤路上随便翻翻的书籍。当我翻到关于内生性问题和工具变量法的章节时，我不得不放慢速度，甚至需要配合着纸笔来进行演算和推导。这本书的强项在于其对计量假设背后经济学直觉的坚持，它不会为了追求数学上的优雅而牺牲现实的可解释性。很多教科书在这里会草草带过，但这本书会深入剖析，比如，为什么某个特定的识别策略在特定的经济背景下会失效，以及如何通过更精妙的实验设计来规避这些陷阱。此外，这本书在软件应用方面的介绍，也做得非常务实。它没有局限于某一个特定的统计软件，而是更侧重于算法背后的原理，确保读者即便更换平台，也能迅速适应。对于我这种需要经常处理异方差、自相关等“脏数据”的实证工作者来说，这种“原理先行，工具辅助”的教学方式，简直是醍醐灌顶。它让我从一个“调参匠”的心态，逐渐转变为一个能够审视模型、并对结果负责的“研究者”。

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最让我印象深刻的是，这本书在处理“假设检验”这一核心议题时所展现出的细腻之处。它没有将p值视为圣杯，而是花费了不少篇幅去讨论统计显著性与经济显著性之间的巨大鸿沟。在多个案例中，作者都引导读者去思考，即使一个系数在统计上是显著的，它对实际经济现象的解释力到底有多大？这对于那些容易被统计软件输出结果“迷惑”的初学者来说，是一剂清醒剂。书中对于异质性影响（Heterogeneous Effects）的探讨也相当深入，尤其是在涉及分组回归和交互项构造时，处理得既规范又具有操作性。它教会我，一个好的计量分析，绝不应该满足于找到“平均效应”，而应该努力去探究“谁受到了怎样的影响”。总而言之，这本书的价值在于它提供了一种成熟的研究视角：将计量工具视为一把精密的刻刀，而不是一把万能的锤子，强调在应用每一种技术之前，必须深刻理解其背后的经济逻辑和统计约束。读完它，感觉自己对数据背后的故事有了更深一层的洞察力。

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与其他同类书籍相比，这本书在结构编排上展现出一种微妙的、近乎艺术性的平衡感。它巧妙地将那些枯燥的、纯粹的统计学基础穿插在那些引人入胜的经济学应用场景之中，使得学习过程中的挫败感大大降低。例如，在介绍极大似然估计（MLE）时，作者并没有直接抛出复杂的Log-Likelihood函数，而是先用一个简单的二元选择模型（如Logit或Probit）的背景，让你直观地感受到“最大化观察到数据的可能性”这一核心思想，然后再逐步引入数学工具。这种层层递进的讲解方式，极大地降低了初学者的门槛。我尤其欣赏它在“模型误设（Misspecification）”主题上的讨论，这往往是许多入门教材避重就轻的地方。这本书毫不避讳地指出，现实世界中的模型几乎都是误设的，关键在于如何量化这种误设带来的偏差，以及如何利用稳健性检验来构建更加可靠的结论。这种坦诚和深刻，让这本书的价值远超一本普通的参考书，更像是一部关于实证研究哲学的指南。

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这本书，坦白说，刚拿到手的时候，我还有点犹豫。封面设计得相当朴实，没有那种花哨的视觉冲击力，但内页的排版却出乎意料地清晰、严谨。我以前接触过一些计量经济学的教材，常常是概念堆砌，公式推导得让人云里雾里，读完一章感觉信息量爆炸却收获甚微。但这本书的处理方式明显不同，它似乎更注重“应用”二字，不仅仅停留在理论的构建，而是花了大量的篇幅去阐述如何将复杂的数学模型转化为实际可操作的、能解释现实问题的工具。尤其是关于面板数据分析和时间序列模型的部分，作者的处理逻辑非常顺畅，从基础假设的检验到模型选择的权衡，每一步都伴随着非常贴近现实的案例分析。我记得其中一个关于宏观经济波动的例子，作者没有直接给出结论，而是引导读者一步步去质疑数据本身的可靠性，以及模型设定的局限性，这种批判性的思维引导，对于一个希望真正掌握计量工具的人来说，是极其宝贵的财富。这本书的深度足够支撑研究生阶段的学习，同时，对于有一定基础想提升实战能力的行业人士来说，也绝对是一份扎实的参考手册。它不像某些经典教材那样高高在上，更像是一位耐心且经验丰富的导师，在你疑惑的关键节点提供清晰的指引。

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很好的计量经济学教材（偏重应用更多一点），需要初级计量经济学的基础。

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很好的计量经济学教材（偏重应用更多一点），需要初级计量经济学的基础。