具体描述
李子奈、潘文卿编著的《计量经济学（第4版高等 学校经济学类核心课程教材）》融计量经济学理论、方 法与应用为一体；以中级水平内容为主，适当吸收初 级和高级水平的内容；以经典线性模型为主，适当介 绍一些适用的非经典模型。全书形成了一个独具特色 的内容体系。
全书详细论述了经典的单方程计量经济学模型的 理论方法，适当介绍了现代时间序列计量经济学模型 和几类非经典截面数据模型的理论方法。在计量经济 学应用模型中，本书着重讨论了模型类型选择、模型 变量选择、模型函数关系设定和模型变量性质设定的 原则和方法。在详细介绍线性回归模型的数学过程的 基础上，各章的重点不是理论方法的数学推导与证明 ，而是对实际应用中出现的问题的处理，并尽可能与 中国的模型实例相结合。
本书既包含了由教育部经济学学科教学指导委员 会制定的高等学校经济学科本科计量经济学课程教学 基本要求的全部内容，又为学有余力者提供了进一步 学习的指南。该书适合于作为各类高等院校经济、管 理学科本科生的教材或教学参考书，也可供具有一定 数学、经济学和经济统计学基础的经济管理人员和研 究人员阅读和参考。
作者简介
李子奈，清华大学经管学院经济系教授。1970年获清华大学工程物理系学士，1981年获清华大学核能技术研究院硕士。主要讲授课程包括：计量经济学、高等计量经济学。
研究领域包括计量经济学理论、方法与应用，宏观经济模型与政策，“三农”问题。主持过多个国家自然科学基金、社会科学基金、科技部、财政部、教育部、国家开发银行等资助研究项目。在Journal of Econometrics， Frontiers of Economics in China等国际期刊和《中国社会科学》、《经济研究》、《管理世界》、《数量经济技术经济研究》、《经济学动态》、《世界经济》、《统计研究》、《财政研究》等国内期刊发表百余篇学术论文。曾获得国家、北京市、教育部等奖励10余项，其中包括：国家精品课程奖、北京市精品课程奖、高等教育国家级教学成果二等奖、北京市高等教育教学成果一等奖、教育部优秀教材一等奖、北京市高校教学名师奖、宝钢教育基金优秀教师奖等。
目前担任教育部经济学学科教学指导委员会委员、中国数量经济学会副理事长、北京经济学总会副会长。
潘文卿， 清华大学经管学院经济系副教授。1999年获中国人民大学经济学博士学位，1992年获兰州大学管理学硕士学位，1987年本科毕业于西北师范大学数学系。之后任教于兰州大学经济系，并于1999-2001年间任职于清华大学经济管理学院博士后工作站，2001年起任教于经济管理学院经济系至今。主要讲授课程包括：经济统计学、计量经济学、高级计量经济学、投入产出分析。
主持多项国家自然科学基金课题。在《中国社会科学》、《经济研究》、《数量经济技术经济研究》、《统计研究》、《系统工程理论与实践》等国内学术期刊上发表论文多篇。
目前担任中国数量经济学会理事以及中国投入产出研究学会副理事长。
目录信息
读后感
作者是国内计量经济学界的权威，本书可谓是呕心沥血的经典之作。本书有以下几个特点： 1、不光讲模型和方法本身，而是讲怎么设立模型、怎么选变量、怎么设定变量间的关系等一些非常基本的问题，这是本书和其他教材不一样的重要一点。尤其是最后一章，写得酣畅淋漓，读...
评分作者是国内计量经济学界的权威，本书可谓是呕心沥血的经典之作。本书有以下几个特点： 1、不光讲模型和方法本身，而是讲怎么设立模型、怎么选变量、怎么设定变量间的关系等一些非常基本的问题，这是本书和其他教材不一样的重要一点。尤其是最后一章，写得酣畅淋漓，读...
评分作者是国内计量经济学界的权威，本书可谓是呕心沥血的经典之作。本书有以下几个特点： 1、不光讲模型和方法本身，而是讲怎么设立模型、怎么选变量、怎么设定变量间的关系等一些非常基本的问题，这是本书和其他教材不一样的重要一点。尤其是最后一章，写得酣畅淋漓，读...
评分基本假定违背，主要包括： （1）随机干扰项序列存在异方差性 （2）序列相关性 （3）解释变量间存在多重共线性 （4）解释变量是随机变量且与随机干扰项相关 异方差：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。
评分作者是国内计量经济学界的权威，本书可谓是呕心沥血的经典之作。本书有以下几个特点： 1、不光讲模型和方法本身，而是讲怎么设立模型、怎么选变量、怎么设定变量间的关系等一些非常基本的问题，这是本书和其他教材不一样的重要一点。尤其是最后一章，写得酣畅淋漓，读...
用户评价
《计量经济学（第四版）》这本书，说实话，刚拿到手的时候，我对它的期望值并没有特别高，毕竟经济学这门学科，从本科到研究生，接触过的教材也算得上不少，我对它的“计量”部分更是带着一丝畏惧。然而，翻开第一页，我就被它严谨又不失条理的逻辑吸引了。作者并没有一开始就抛出枯燥的公式和推导，而是从经济学中最基本的问题出发，例如如何量化商品价格与需求量之间的关系，如何检验宏观经济政策的有效性等等，这些都是我日常学习和思考经济现象时会遇到的，也是我真正感兴趣的。这种“以终为始”的讲解方式，瞬间拉近了我与这门学科的距离。 我尤其欣赏作者在介绍基本概念时，那种循序渐进的铺陈。比如，在讲解 OLS（普通最小二乘法）时，作者先是用直观的图示，然后逐步引入数学模型，解释了为什么 OLS 是一个“最优”的估计方法，以及它的适用条件。更重要的是，它并没有停留在理论层面，而是大量引用了实际的经济数据和案例，比如分析美国的失业率如何随着经济周期波动，或者欧洲国家之间的通货膨胀差异是如何通过某些经济变量来解释的。这些真实的例子，让我深刻体会到计量经济学不仅仅是数学的工具箱，更是理解和分析现实世界经济运行的强大武器。 第四版的更新，我认为在理论深度和模型广度上都有了显著提升。我注意到书中对一些前沿的计量方法，比如面板数据分析（panel data analysis）和工具变量法（instrumental variable estimation）的介绍，都比我之前接触过的版本更加系统和细致。尤其是面板数据部分，作者不仅解释了其重要性，也详细介绍了如何处理横截面和时间序列数据的双重信息，以及在这种数据结构下如何识别因果关系。这对于我目前在研究中遇到的需要同时考虑个体差异和时间动态的问题，提供了非常有价值的思路和方法。 我特别喜欢书中关于模型选择和模型诊断的部分。很多时候，我们拿到数据，套用一个模型，得到结果就觉得万事大吉了。但这本书让我认识到，选择一个合适的模型，以及检验模型的有效性，是多么至关重要的一步。书中详细介绍了 R-squared, Adjusted R-squared, AIC, BIC 等模型拟合优度指标的含义和适用场景，更重要的是，它强调了残差分析的重要性，如何通过观察残差图来判断模型是否存在异方差、自相关等问题，以及如何根据诊断结果来改进模型。这让我觉得，计量经济学不仅是“建立模型”，更是“完善模型”的艺术。 这本书还有一个很棒的地方，就是它对经济学理论和计量方法之间的桥梁作用的强调。它并不是孤立地介绍统计工具，而是始终围绕着经济学中的基本问题展开。例如，在讨论内生性问题时，作者会首先从经济学理论的角度分析为什么会出现内生性，例如逆向因果关系、遗漏变量偏误等，然后再引出计量经济学中处理内生性的各种方法，如工具变量法、固定效应模型等。这种紧密的联系，让我能更清晰地理解计量经济学在检验经济学理论、指导经济决策中的独特价值。 在我看来，这本书对于想要深入理解经济现象背后的逻辑，并且能够运用定量方法来分析的读者来说，是一本不可多得的宝藏。它不仅仅是教材，更像是一位经验丰富的导师，耐心地引导读者一步步走近计量经济学的世界。从最初的对理论的懵懂，到对模型构建的犹豫，再到对数据分析的熟练，每一步都有它的陪伴和指导。我经常在遇到研究瓶颈时，翻阅其中的章节，总能获得新的启发和思路。 书中对假设检验的讲解也让我印象深刻。不仅仅是告诉你 P 值小于 0.05 就拒绝原假设，而是深入浅出地解释了假设检验的逻辑，犯第一类错误和第二类错误的含义，以及如何在不同的情境下权衡这两者。它还详细介绍了 t 检验、F 检验、卡方检验等常见的统计检验方法，并给出了在什么情况下应该使用哪种检验的指导。这让我对统计推断有了更深刻的理解，不再是机械地套用公式，而是能够理解其背后的统计原理。 值得一提的是，这本书在叙述风格上，虽然严谨，但并不枯燥。作者善于用生动的语言和形象的比喻来解释复杂的概念。比如，在讲解“外生性”时，他可能会用一个生活中的例子来类比，让读者一下子就明白这个抽象的概念。这种“接地气”的讲解方式，大大降低了计量经济学给人的“高冷”感，让更多非专业背景的读者也能够轻松入门。 我对这本书的一个重要感受是，它非常注重培养读者的独立思考能力。它不仅仅提供“答案”，更重要的是引导读者如何“寻找答案”。在提出一个问题后，它会鼓励读者思考可能的原因，然后介绍相应的计量方法来检验这些原因。这种启发式的教学方法，让我不再是被动地接受知识，而是主动地去探索和发现，这对我的学习效率和能力提升都起到了巨大的作用。 总的来说，《计量经济学（第四版）》这本书，在我眼中，不仅仅是一本学习计量经济学的工具书，它更是一种思维方式的启蒙。它教会我如何用严谨的逻辑去分析经济问题，如何用可靠的数据去验证经济理论，如何用科学的方法去指导经济实践。这本书的价值，远远超出了我最初的预期，它已经成为我学术研究和职业生涯中不可或缺的伙伴。
评分当我拿到《计量经济学（第四版）》这本书时，内心是既期待又有些忐忑的。我一直觉得计量经济学是经济学领域中最具挑战性的部分，它涉及到大量的数学推导和统计概念，总让人觉得难以驾驭。然而，当我翻开书页，一股严谨而又富有条理的学术气息扑面而来，瞬间打消了我最初的疑虑。 这本书的结构设计非常合理，它并没有一开始就抛出艰涩的理论，而是从最基础的经济学问题出发，例如“价格变动如何影响需求量？”“收入增加会带来多大的消费增长？”这些问题都是我们日常生活中经常会遇到的。作者通过引入变量、构建模型，来逐步引导我们理解如何用量化的方式来回答这些问题。这种“由浅入深”的学习路径，对于像我这样初学者来说，是极其友好的。 我尤其赞赏书中对“估计量（estimator）”的讲解。它并没有仅仅停留在给出公式，而是深入地解释了为什么需要估计量，以及我们如何评价一个估计量的好坏。书中详细介绍了“无偏性（unbiasedness）”、“有效性（efficiency）”等重要性质，并用直观的例子来解释这些概念的含义。这让我明白，计量经济学不仅仅是关于计算，更是关于如何获得可靠的、尽可能接近真实情况的估计。 第四版在模型假设和诊断方面的处理，我认为是其一大进步。在实际应用中，我们常常会遇到模型假设不被满足的情况，比如异方差、自相关等。这本书详细阐述了这些问题的成因、表现以及如何进行检验。更重要的是，它提供了针对这些问题的解决方案，比如异方差稳健标准误（heteroskedasticity-robust standard errors）和广义最小二乘法（generalized least squares）。这让我能够更自信地处理真实世界中的复杂数据。 书中对“因果推断”的探讨，是我认为最具有价值的部分之一。作者清晰地指出了相关性不等于因果性，并系统地介绍了识别因果效应的各种方法，包括随机对照试验、工具变量法、差分法等。他通过大量的案例分析，展示了这些方法在识别政策效应、检验经济理论等方面的应用。这让我深刻理解到，要在经济研究中得出有说服力的结论，必须超越表面上的相关性，去探寻深层次的因果机制。 总的来说，《计量经济学（第四版）》这本书，对我来说，不仅仅是一本学习工具，更是一种思维方式的培养。它教会我如何用严谨的逻辑去分析经济问题，如何用可靠的数据去验证经济理论，如何用科学的方法去指导经济实践。这本书的价值，远远超出了我的预期，它已经成为我学术研究和职业发展道路上不可或缺的重要参考。
评分在众多经济学书籍中，《计量经济学（第四版）》给我留下了最为深刻的印象。我一直认为，要真正理解经济学，就必须掌握量化的分析方法，而这本书正是提供了一条通往这一目标的康庄大道。 本书的结构设计非常人性化，它从最基本、最直观的经济学问题出发，例如“是什么因素决定了人们的消费水平？”“通货膨胀和失业率之间是否存在关系？”这些问题，都是我们日常生活中经常会关注的。作者并没有急于抛出复杂的公式，而是通过生动的案例和图示，引导读者逐步理解变量之间的相互作用，以及如何用数学模型来描述这种作用。 我特别欣赏书中关于“假设检验（hypothesis testing）”的讲解。它不仅仅是告诉你如何计算 P 值，而是深入地解释了假设检验的逻辑，以及犯第一类错误（Type I error）和第二类错误（Type II error）的含义。作者还详细介绍了如何在不同的研究场景下，选择合适的检验方法，以及如何解读检验结果。这让我对统计推断有了更清晰的认识，不再是机械地套用公式。 第四版在处理“时间序列数据（time series data）”方面的更新，我认为是非常及时和重要的。宏观经济变量的分析，往往离不开对时间序列数据的处理。书中详细介绍了 ARIMA 模型、向量自回归（VAR）模型等经典的时间序列模型，并探讨了如何利用这些模型来分析经济周期的波动、预测宏观经济变量等。这对于我理解宏观经济运行的规律，非常有帮助。 书中关于“模型诊断（model diagnostics）”的部分，也做得非常细致。作者强调，一个回归模型是否有效，不仅仅在于其统计显著性，更在于其假设是否得到满足。他详细介绍了如何通过残差分析、异方差检验、自相关检验等方法来诊断模型是否存在问题，并提供了相应的修正建议。这让我能够更审慎地对待模型结果，避免得出错误的结论。 总而言之，《计量经济学（第四版）》这本书，对我来说，不仅仅是一本学习工具，更是一种思维方式的启蒙。它教会我如何用严谨的逻辑去分析经济问题，如何用可靠的数据去验证经济理论，如何用科学的方法去指导经济实践。这本书的价值，远远超出了我最初的预期，它已经成为我学术研究和职业发展中不可或缺的重要参考。
评分《计量经济学（第四版）》这本书，在我阅读过的众多经济学教材中，无疑是一本非常杰出的作品。它以一种严谨而又富有条理的方式，将复杂的计量经济学理论呈现在读者面前，让我对这个学科有了全新的认识。 书的开篇，作者并没有急于进入抽象的数学推导，而是从一个非常贴近现实的经济问题出发，例如“广告支出是否真的能有效提升产品销量？”这个问题。通过引导我们思考如何用数据来回答这个问题，作者很自然地引入了变量、数据收集、模型构建等概念。这种“从问题出发，到方法解决”的学习路径，让我能够快速理解计量经济学的核心价值。 我尤其欣赏书中关于“遗漏变量偏误（omitted variable bias）”的讲解。它深入地解释了遗漏重要变量可能导致的估计偏差，以及如何在实际研究中尽量避免这种情况的发生。作者还提供了一些案例，说明遗漏变量是如何影响研究结论的，这让我深刻认识到模型设定的重要性。 第四版在处理“面板数据（panel data）”方面的讲解，我认为是非常及时和重要的。面板数据能够同时捕捉个体和时间维度上的信息，是分析经济现象的强大工具。书中详细介绍了固定效应模型和随机效应模型，并讨论了如何选择合适的模型，以及如何解释它们的估计结果。这对于我理解不同地区、不同时间下经济行为的差异，非常有帮助。 书中关于“结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）”的介绍，虽然篇幅不多，但足以让我感受到其强大的数据分析能力。作者简要介绍了 SEM 的原理和应用，并给出了一些简单的例子。这让我对 SEM 这种更复杂的统计模型有了初步的了解。 总而言之，《计量经济学（第四版）》这本书，对我来说，不仅仅是一本学习工具，更是一种思维方式的启蒙。它教会我如何用严谨的逻辑去分析经济问题，如何用可靠的数据去验证经济理论，如何用科学的方法去指导经济实践。这本书的价值，远远超出了我最初的预期，它已经成为我学术研究和职业发展中不可或缺的重要参考。
评分说实话，《计量经济学（第四版）》这本书，我是在一个偶然的机会下开始阅读的。在此之前，我对计量经济学一直怀有一种敬畏又好奇的心情，觉得它是一门既实用又极具挑战性的学科。而这本书，恰恰满足了我对计量经济学的全部想象。 书的开篇，作者并没有直接进入抽象的公式推导，而是从一个极其生活化的例子出发：“为什么有些人的收入比其他人高？”这个问题，立刻引起了我的兴趣。通过引导我们思考影响收入的各种因素，作者很自然地引入了变量的概念，并开始构建一个简单的回归模型来量化这些因素的影响。这种“从生活到理论”的讲解方式，让我能够轻松地进入计量经济学的世界。 我尤其欣赏书中关于“解释变量（explanatory variable）”和“被解释变量（explained variable）”的清晰界定。作者用生动形象的比喻，解释了它们之间的因果关系，以及在模型构建中的作用。同时，他还详细介绍了如何选择合适的解释变量，以及如何避免遗漏重要的解释变量，这对于建立一个有效模型至关重要。 第四版在处理“异方差（heteroskedasticity）”和“自相关（autocorrelation）”问题上的讲解，我认为是其一大亮点。在实际研究中，这两个问题非常常见，但处理起来却不那么容易。这本书详细阐述了它们的成因、表现以及如何进行检验，并提供了相应的修正方法，例如使用异方差稳健标准误或差分法。这让我能够更自信地应对真实世界中的复杂数据。 书中关于“面板数据模型（panel data models）”的介绍，对我来说，是极具价值的。面板数据能够同时捕捉个体和时间维度上的信息，是分析经济现象的强大工具。作者详细介绍了固定效应模型和随机效应模型，并讨论了如何选择合适的模型，以及如何解释它们的估计结果。这对于我理解不同地区、不同时间下经济行为的差异，非常有帮助。 总而言之，《计量经济学（第四版）》这本书，对我来说，不仅仅是一本学习工具，更是一种严谨的研究方法论。它教会我如何用量化的语言去描述经济现象，如何用统计的工具去检验经济假设，如何用批判的眼光去审视研究结果。这本书的价值，远远超出了我最初的预期，它已经成为我学术研究和职业发展中不可或缺的重要参考。
评分坦白说，《计量经济学（第四版）》这本书，我是在一个朋友的强烈推荐下才开始阅读的。在此之前，我接触过的计量经济学教材，要么是过于理论化，让我难以理解，要么是过于浅显，缺乏深度。然而，这本书却以一种极其严谨又不失生动的风格，彻底颠覆了我对计量经济学教材的认知。 书的开篇，作者就抛出了一个引人入胜的问题：“我们如何确定广告支出真的能增加产品销量？”这个问题，既贴近实际，又充满了研究的趣味性。通过引导读者思考这个问题，作者很自然地引入了计量经济学的核心——建立模型来量化变量之间的关系。这种“从具体到抽象”的讲解方式，让我能够快速抓住计量经济学的精髓。 我对书中关于“最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）”的讲解印象尤为深刻。虽然MLE在概念上相对复杂，但作者通过非常直观的类比和循序渐进的推导，将其讲得清晰易懂。他强调了MLE在处理非线性模型和复杂概率分布时的优势，并给出了一些实际应用案例，让我能够理解其在现代计量经济学中的重要地位。 第四版在处理“面板数据（panel data）”方面的深入探讨，让我眼前一亮。面板数据结合了截面数据和时间序列数据的特点，能够提供更丰富的信息，但也带来了新的挑战。这本书详细介绍了如何利用固定效应模型（fixed effects model）和随机效应模型（random effects model）来处理面板数据中的个体异质性，并讨论了如何检验这两种模型之间的选择。这对于我目前正在进行的研究，提供了非常有价值的指导。 书中关于“工具变量法（Instrumental Variable, IV）”的讲解，我认为是本书的精华之一。作者深刻分析了在存在内生性问题时，直接 OLS 估计的局限性，然后系统地介绍了 IV 方法的原理和应用。他详细阐述了工具变量的两个关键条件——相关性（relevance）和外生性（exogeneity），并分析了如何检验这些条件。这让我对如何识别因果关系有了更深层次的理解。 总而言之，《计量经济学（第四版）》这本书，对我来说，不仅仅是一本教材，更是一次思维的洗礼。它教会了我如何用严谨的科学方法去分析经济现象，如何用可靠的数据去验证经济理论，如何用审慎的态度去解读研究结果。这本书的价值，远远超出了我最初的预期，它已经成为我学术研究中不可或缺的伙伴。
评分翻开《计量经济学（第四版）》，我首先被它简洁清晰的封面设计所吸引，虽然是第四版，但整体风格一点也不显老旧，反而透露出一种历久弥新的专业感。我之前接触过一些计量经济学的教材，有的过于侧重数学推导，让我望而却步；有的则过于浅显，缺乏深度。而这本《计量经济学（第四版）》在这方面找到了一个绝佳的平衡点。它在保持学术严谨性的同时，又极大地考虑到了读者的接受程度，使得学习过程更加顺畅。 尤其是在介绍回归分析（regression analysis）的基本概念时，作者的处理方式非常到位。他并没有上来就丢出复杂的数学公式，而是从一个非常直观的经济学问题切入，比如“教育年限与工资水平之间存在怎样的关系？”这个问题。通过这种贴近生活、易于理解的例子，他逐步引导读者思考数据间的相关性，然后自然而然地过渡到线性回归模型。这种“从问题出发，到模型解决”的逻辑，对于我这样的初学者来说，简直是福音。 我特别赞赏书中关于模型假设的详细阐述。在计量经济学中，理解并掌握模型的各项假设，例如误差项的独立同分布、同方差性等，是进行有效推断的基础。这本书对这些假设的解释，不仅清晰明了，而且还通过图示和实际案例，生动地展示了当假设被违反时，可能出现的偏差以及后果。这让我深刻认识到，计量模型并非万能，它的有效性依赖于严格的假设前提，从而培养了我审慎运用计量工具的习惯。 第四版的更新，我注意到在处理时间序列数据（time series data）方面有了更深入的探讨。我一直对宏观经济变量的动态变化很感兴趣，比如通货膨胀的预测、GDP 增长的趋势分析等。这本书中关于 ARIMA 模型、协整（cointegration）等概念的介绍，都让我耳目一新。它不仅解释了这些模型的原理，还详细介绍了如何在实际中应用这些模型来分析经济数据，以及如何解读分析结果。这对于我目前在研究宏观经济波动时，提供了非常宝贵的理论指导。 书中的案例分析做得非常出色，我印象最深刻的是关于政策评估的章节。作者通过一些经典的经济学政策（例如最低工资标准、税收改革等）的案例，展示了如何运用计量经济学方法来评估这些政策的实际效果。他详细分析了在评估过程中可能遇到的各种挑战，比如反事实分析（counterfactual analysis）的困难，以及如何通过匹配法（matching methods）、双重差分法（difference-in-differences）等技术来尽量克服这些挑战。这让我看到了计量经济学在实际政策制定中的重要应用价值。 对于任何一个想要系统学习计量经济学，并且希望能够真正理解其精髓的读者来说，《计量经济学（第四版）》这本书都是一个非常不错的选择。它不仅仅是传授知识，更是培养一种严谨的、基于证据的经济分析思维。我常常在阅读过程中，会不自觉地将书中的概念和方法应用到我正在进行的个人研究中，发现解决了很多之前难以逾越的难题。 在模型诊断方面，这本书给出了非常详尽的指导。我之前常常在得到回归结果后，就急于得出结论，却忽略了对模型本身的检验。这本书让我认识到，残差分析、异方差检验、自相关检验等步骤是必不可少的。它详细讲解了各种诊断方法的原理，以及如何在统计软件（如 Stata, R）中进行操作，并提供了如何根据诊断结果来修正模型的建议。这让我对模型的可靠性有了更强的信心。 此外，作者在处理因果推断（causal inference）这一复杂议题时，也展现了高超的驾驭能力。他明确区分了相关性与因果性，并系统地介绍了多种识别因果关系的方法，从简单的回归分析，到更复杂的工具变量法、回归不连续设计（regression discontinuity design）等。他用清晰的语言解释了这些方法的逻辑和适用条件，让我对如何在观察性数据中挖掘因果关系有了更深的理解。 书中的语言风格也很值得称赞，虽然是学术著作，但并不显得晦涩难懂。作者善于运用生动的比喻和深入浅出的解释，将复杂的概念变得易于理解。例如，在解释“外生性”时，他可能会用一个类比来帮助读者理解，这种做法大大降低了学习的门槛，让计量经济学不再是少数人的“专属领域”。 总而言之，《计量经济学（第四版）》这本书，不仅仅是一本教科书，它更像是打开经济学研究大门的一把钥匙。它为我提供了一个坚实的理论基础，一套实用的分析工具，以及一种批判性的思维方式。我将这本书视为我学术旅程中一个重要的里程碑，并将持续从中汲取养分。
评分《计量经济学（第四版）》这本书，是我在研究生阶段学习的启蒙读物。在此之前，我对计量经济学一直抱有一种“望而生畏”的态度，觉得它充满了复杂的公式和难以理解的概念。然而，当我翻开这本书后，我的这种顾虑很快就被打消了。 书的开篇，作者并没有直接进入模型推导，而是从一个非常直观的问题入手：“是什么因素导致了人们的教育程度不同？”这个问题，不仅贴近我们的生活，也充满了研究的价值。通过引导读者思考影响教育程度的各种因素，作者很自然地引入了变量、数据收集和初步的数据分析等概念，为后续的模型构建打下了坚实的基础。 我尤其欣赏书中关于“估计量的性质（properties of estimators）”的讲解。它并没有仅仅停留在给出公式，而是深入地解释了为什么需要估计量，以及我们如何评价一个估计量的好坏。书中详细介绍了“一致性（consistency）”、“有效性（efficiency）”等重要性质，并用直观的例子来解释这些概念的含义。这让我明白，计量经济学不仅仅是关于计算，更是关于如何获得可靠的、尽可能接近真实情况的估计。 第四版在处理“工具变量法（Instrumental Variable, IV）”的讲解，我认为是其一大亮点。作者深刻分析了在存在内生性问题时，直接 OLS 估计的局限性，然后系统地介绍了 IV 方法的原理和应用。他详细阐述了工具变量的两个关键条件——相关性（relevance）和外生性（exogeneity），并分析了如何检验这些条件。这让我对如何识别因果关系有了更深层次的理解。 书中关于“广义矩估计（Generalized Method of Moments, GMM）”的介绍，虽然相对复杂，但作者的讲解依然清晰易懂。他强调了 GMM 在处理一般性矩条件时的灵活性，并给出了一些实际应用案例，让我能够理解其在现代计量经济学中的重要地位。 总而言之，《计量经济学（第四版）》这本书，对我来说，不仅仅是一本学习工具，更是一种严谨的研究方法论。它教会我如何用量化的语言去描述经济现象，如何用统计的工具去检验经济假设，如何用批判的眼光去审视研究结果。这本书的价值，远远超出了我最初的预期，它已经成为我学术研究和职业发展中不可或缺的重要参考。
评分当我第一次拿到《计量经济学（第四版）》的时候，并没有抱有多高的期望，毕竟我对经济学这个学科一直保持着一种谨慎的态度，而计量经济学更是被我视为一个“数学怪物”。然而，当我开始阅读这本书时，我发现我的担忧是多余的。作者以一种非常巧妙的方式，将看似枯燥的数学公式和经济学理论巧妙地结合在一起，呈现出一种引人入胜的学习体验。 书的开篇，作者并没有急于进入复杂的模型推导，而是从一些宏观经济现象出发，比如通货膨胀的成因、失业率的波动等，然后引导读者思考如何用量化的方法来解释这些现象。这种“问题导向”的学习方式，让我能够立刻感受到计量经济学在现实世界中的应用价值，也极大地激发了我进一步深入学习的兴趣。 我对书中关于“误差项”的讲解尤为印象深刻。在很多初学者看来，误差项可能只是模型中一个不太重要的“尾巴”。但这本书深刻地剖析了误差项的来源及其对估计结果的影响，详细介绍了如何检验误差项的假设，比如同方差性（homoskedasticity）和不存在自相关（autocorrelation）。作者通过大量的图示和实际案例，让我明白了理解和处理误差项的重要性，这对我后续的学习和研究都起到了至关重要的作用。 第四版在数据分析和实证研究方面的指导，我认为是其一大亮点。书中提供了很多关于如何使用常见的计量经济学软件（如 Stata, R）来进行数据处理、模型估计和结果解释的详细步骤。这对于我这样动手能力较弱的学习者来说，无疑是一份宝贵的“操作指南”。它让我能够将书本上的理论知识，真正地转化为实际操作能力，从而能够独立完成一些简单的实证分析。 书中关于“因果识别”的章节，我认为是本书的精华所在。作者并没有简单地罗列各种因果推断的方法，而是系统地梳理了因果关系与相关性之间的区别，以及在实证研究中我们为什么要追求因果关系。他详细介绍了如何通过实验设计（如随机对照试验）和准实验设计（如工具变量法、差分法）来识别因果效应。这让我深刻理解了，要真正理解经济现象，仅仅看到变量之间的相关性是远远不够的，必须找到能够证明因果关系的证据。 对我而言，这本书不仅仅是一本学术著作，更像是一位循循善诱的良师益友。它在我学习计量经济学的道路上，不断地给我以启发和指导。我常常在遇到研究瓶颈时，会翻阅其中的相关章节，总能找到解决问题的思路和方法。这本书让我明白，计量经济学并非是冷冰冰的数学公式的堆砌，而是充满智慧和洞见的经济分析工具。 书中的模型选择和模型诊断部分，处理得非常细致。作者强调，一个模型的好坏，不仅仅在于它的拟合优度，更在于它能否准确地反映经济的真实关系，以及它的假设是否得到满足。他详细介绍了各种模型选择准则（如 AIC, BIC），以及如何通过残差分析来诊断模型是否存在问题。这让我能够更审慎地对待模型结果，而不是盲目地相信统计上的显著性。 我非常欣赏作者在处理一些“灰色地带”的计量问题时，所展现出的严谨性和审慎性。例如，在讨论“内生性”问题时，他并没有提供一个“万能药”，而是详细分析了不同来源的内生性，并提供了多种处理方法，同时强调了每种方法的局限性。这种客观的态度，让我能够更清晰地认识到计量经济学研究的复杂性和挑战性。 书中的案例分析，挑选得非常有代表性，覆盖了微观经济学和宏观经济学中的许多重要问题。通过对这些案例的深入剖析，我能够更直观地理解抽象的计量方法是如何应用于解决实际经济问题的，也能够学习到研究者在实证分析中的一些“套路”和技巧。 总而言之，《计量经济学（第四版）》这本书，为我打开了一个全新的研究视角。它不仅传授了扎实的计量经济学知识，更重要的是培养了我严谨的科学思维和独立解决问题的能力。这本书是我学术道路上的一盏明灯，指引着我不断前进。
评分坦白说，《计量经济学（第四版）》这本书，我是在一个偶然的机会下开始阅读的。在此之前，我一直认为计量经济学是经济学中最枯燥、最难懂的部分。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。 书的开篇，作者并没有急于进入复杂的公式推导，而是从一个非常生活化的例子出发：“为什么有些国家比其他国家更富有？”这个问题，立刻勾起了我的兴趣。通过引导读者思考可能影响国家财富的各种因素，作者很自然地引入了变量的概念，并开始构建一个简单的回归模型来量化这些因素的影响。这种“从实际出发，到理论升华”的讲解方式，让我能够轻松地理解计量经济学的魅力。 我特别欣赏书中关于“多重共线性（multicollinearity）”的讲解。它深入地解释了多重共线性产生的原因、表现以及对估计结果的影响。作者强调，多重共线性并不会导致估计量无偏，但会增加估计量的方差，使得模型的解释能力下降。他还提供了一些处理多重共线性的方法，比如剔除变量或进行主成分分析。这让我能够更准确地判断模型是否存在问题。 第四版在“模型拟合优度（model fit）”的评估方面，做得非常出色。作者详细介绍了 R-squared、Adjusted R-squared、AIC、BIC 等常用的拟合优度指标，并分析了它们的优缺点以及适用场景。他强调，拟合优度并不是越高越好，而应该结合经济学理论和实际研究目的来综合判断。这让我能够更科学地评价模型的优劣。 书中关于“离群值（outliers）”的识别和处理，也是一个非常实用的部分。作者详细介绍了如何通过残差图和箱线图等方法来识别离群值，并讨论了不同的处理策略，比如剔除离群值、Winsorize 缩尾处理或使用稳健回归方法。这让我能够更准确地处理真实世界中可能存在的异常数据。 总而言之，《计量经济学（第四版）》这本书，对我来说，不仅仅是一本学习工具，更是一种严谨的研究方法论。它教会我如何用量化的语言去描述经济现象，如何用统计的工具去检验经济假设，如何用批判的眼光去审视研究结果。这本书的价值，远远超出了我最初的预期，它已经成为我学术研究和职业发展中不可或缺的重要参考。
评分很好很简略，喜欢
评分居然过了？居然过了？下学期重新做人
评分一刷读得有点迷糊，后面找机会重读
评分我本科还在B站仔细看了李子奈教授的课 还在评论里指导人家怎么学计量 真是令人害怕的狂妄????还是因为李子奈和陈强的书本质不难 读研立马被现实磨擦 分位数回归教我做人
评分很好很简略，喜欢
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