Limited-Dependent and Qualitative Variables in Econometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:G. S. Maddala

出品人:

页数:414

译者:

出版时间:1986-6-27

价格:USD 44.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780521338257

丛书系列:

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计量经济学前沿：深入探索非线性与离散选择模型的理论与应用 在现代经济分析的宏大图景中，经济学家们不仅需要理解连续变量之间的线性关系，更需要驾驭那些能够精确捕捉现实世界复杂性的非线性与离散选择模型。本书《Limited-Dependent and Qualitative Variables in Econometrics》正是为了满足这一迫切需求而诞生的，它旨在为广大计量经济学研究者、应用经济学家以及相关领域的专业人士提供一本全面、深入且极具实践指导意义的参考指南。本书的出版，标志着在处理那些传统线性回归模型难以有效解释的经济现象方面，我们又向前迈进了一大步。 本书的核心内容聚焦于一类特殊的变量——受限因变量（Limited-Dependent Variables, LDVs）和定性因变量（Qualitative Variables）。这类变量的显著特征在于它们的取值范围受到限制（例如，非负、二元选择、多项选择等）或只能取离散的类别。在经济学的诸多领域，例如消费者行为、劳动力市场、金融投资、医疗健康、犯罪学以及环境经济学等，我们都频繁遭遇这类变量。未能正确处理这些变量的特性，将可能导致估计结果的偏差，进而影响政策制定与经济预测的有效性。 本书的结构设计严谨，逻辑清晰，从理论基础出发，逐步深入到模型构建、估计方法、推断统计以及模型诊断的各个环节。全书力求在概念的阐释、数学的推导以及实际应用的结合上达到高度的平衡。 第一部分：受限因变量模型的基石 本书的开篇，首先奠定了受限因变量模型坚实的理论基础。我们深入探讨了最基础但也最常见的受限因变量模型——Tobit模型。Tobit模型在处理被截尾（censored）或被截断（truncated）的因变量时展现出强大的能力。例如，在分析家庭的汽车支出时，由于许多家庭可能完全不购买汽车，其支出为零，这就构成了一个被截尾的变量；而在分析已决定接受高等教育的个体的收入时，由于样本本身已经排除了未接受高等教育的人群，这就构成了一个被截断的变量。本书详细阐述了Tobit模型的假设，包括其误差项的正态性和同方差性假设，并着重分析了这些假设在实际应用中的敏感性。我们不仅讨论了标准的Tobit模型，还涵盖了其变种，如混合Tobit模型（Mixed Tobit Model），该模型能够同时处理连续变量和离散选择，以及区间回归模型（Interval Regression Model），适用于因变量的观测值落在某个区间内的情况。 随后，本书将目光投向了投射模型（The Cragg's Model for Censored and Truncated Data）以及多重截尾模型（The Heckman's Sample Selection Model）。Heckman模型尤其重要，因为它提供了一种系统性的方法来解决样本选择偏差问题，这是在经济学研究中一个普遍存在且棘手的挑战。例如，在研究教育水平对工资的影响时，那些能够获得更高教育水平的个体可能本身就具有更高的潜在能力，这种选择性偏差如果不加以纠正，将夸大教育对工资的影响。本书详细解析了Heckman模型两步估计法和最大似然估计法的原理，并提供了克服估计困难的策略。 第二部分：定性因变量模型的深度探索 在掌握了受限因变量模型的核心概念后，本书的第二部分将重点转向了定性因变量模型。定性因变量模型用于分析那些只能取离散类别的因变量，例如是否购买某种产品（二元选择）、选择哪种交通方式（多项选择）等。 首当其冲的是Logit和Probit模型，这两类模型是处理二元选择问题（Binary Choice Models）的基石。本书深入剖析了Logit和Probit模型的概率函数（sigmoid函数和累积正态分布函数），以及如何解释模型系数的边际效应（Marginal Effects）。我们强调了在计算边际效应时区分“平均边际效应”（Average Marginal Effects, AME）和“在平均处的边际效应”（Marginal Effects at the Mean, MEM）的重要性。 在此基础上，本书进一步拓展到多项Logit模型（Multinomial Logit Model）和有序Logit/Probit模型（Ordered Logit/Probit Model）。多项Logit模型适用于因变量有三个或三个以上无序的类别选项，例如消费者选择购买的品牌。本书详细介绍了其假设，特别是“独立于无关选项的假设”（Independence of Irrelevant Alternatives, IIA），并探讨了如何检验和处理IIA假设失效的情况。有序Logit/Probit模型则适用于因变量的类别之间存在自然顺序关系，如满意度等级（非常满意、满意、一般、不满意）。本书阐述了如何设定截距项来捕捉类别间的阈值，以及如何解释模型参数。 第三部分：模型估计、推断与诊断 无论采用何种模型，准确的估计和可靠的统计推断是至关重要的。本书的第三部分将详细介绍这些关键技术。 在估计方法方面，本书不仅回顾了最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）作为处理这些非线性模型的核心方法，还深入探讨了其在不同模型下的具体实现。我们详细解释了对数似然函数（Log-Likelihood Function）的构建、梯度向量（Gradient Vector）和Hessian矩阵（Hessian Matrix）的计算，以及收敛条件的判断。对于一些模型，如Heckman选择模型，可能存在局部最优问题（Local Optima），本书也提供了相应的解决策略。 在统计推断方面，本书着重讲解了标准误的计算（Standard Error Calculation），包括一致性标准误（Consistent Standard Errors）在处理模型异方差或序列相关性时的重要性。我们详细讨论了似然比检验（Likelihood Ratio Test, LRT）、Wald检验和Lagrange Multiplier检验（也称为Score Test）在模型假设检验中的应用，以及如何根据不同的检验目的选择合适的统计量。 模型诊断是确保模型有效性的关键环节。本书 devotes substantial attention to 模型诊断，包括残差分析（Residual Analysis）在非线性模型中的特殊性，以及异方差检验（Heteroskedasticity Tests）和多重共线性诊断（Multicollinearity Diagnostics）的应用。此外，我们还探讨了模型拟合优度检验（Goodness-of-Fit Tests），例如Pseudo R-squared的概念及其局限性，以及如何通过样本外预测（Out-of-Sample Prediction）来评估模型的预测能力。 第四部分：高级主题与实践应用 为了进一步提升本书的实用价值，第四部分触及了一些更高级的主题，并穿插了丰富的实证案例。 本书探讨了面板数据中的受限因变量与定性因变量模型（Limited-Dependent and Qualitative Variables in Panel Data）。在面板数据环境下，既有跨时期的一致性，又有跨个体的时间序列，这使得模型估计和推断更加复杂。我们介绍了固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects）的Tobit模型、Logit/Probit模型，以及处理面板数据选择模型的方法。 此外，本书还讨论了生存分析（Survival Analysis）的相关模型，例如Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model），它在处理事件发生时间（如失业持续时间、产品使用寿命）这类受限因变量时非常有效。 为了让读者更好地掌握所学知识，本书提供了大量的实际案例分析，涵盖了宏观经济、微观经济、金融、市场营销、公共政策等多个领域。这些案例不仅仅是理论的简单应用，更包含了数据预处理、模型选择、结果解释、政策含义分析的完整流程。通过这些案例，读者可以亲身体验如何将复杂的计量模型应用于解决现实世界中的经济问题。 本书特色与价值 《Limited-Dependent and Qualitative Variables in Econometrics》的突出之处在于其： 理论严谨与应用并重： 既有深入的理论推导，又不乏贴近实际的案例分析，使读者能够融汇贯通。 模型覆盖广泛： 从基础的Tobit、Logit/Probit模型，到高级的面板数据模型和生存分析，几乎涵盖了该领域的主要模型。 方法论清晰： 对估计、推断和诊断方法进行了系统性的阐述，为读者提供了实用的操作指南。 语言流畅，逻辑性强： 避免了生硬的学术术语堆砌，以清晰易懂的语言和严谨的逻辑结构组织内容。 前沿性与经典性结合： 既包含了计量经济学领域最经典、最核心的模型，也涉及了近年来发展迅速的分析技术。 本书的出版，将极大地帮助读者理解和应用那些在现代经济学研究中不可或缺的工具。它不仅是学习这些模型理论和方法的优秀教材，更是计量经济学研究者在实际工作中不可或缺的参考手册。无论您是初学者，还是经验丰富的研究者，本书都将为您提供新的视角、更深入的理解和更强大的分析能力，助力您在经济研究领域取得更大的成就。

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从阅读体验的角度来看，这本书的深度和广度都达到了一个非常高的水准。它并非是一本轻松的读物，需要读者投入大量时间去消化其中的严密逻辑。书中对模型估计的渐近性质的讨论，虽然偏理论，但却是理解模型稳健性的基石。特别值得称赞的是，作者在探讨特定模型（比如Ordered Logit/Probit）时，不仅关注了标准假设下的解法，还对非线性和非正态性假设被违反后的稳健估计方法进行了探讨，这体现了作者对现实世界复杂性的深刻理解。对我而言，这本书最核心的贡献在于它帮助我系统地梳理了如何处理那些“不守规矩”的因变量——那些不是简单连续值的变量。无论是企业是否破产（二元）、消费者的品牌选择（多项）、还是家庭的保险购买次数（计数），这本书都提供了一套完整、自洽且经过严格检验的方法论工具箱。它强迫我跳出OLS的舒适区，去拥抱更贴合现实经济现象的复杂模型。这对于任何严肃的计量经济学研究者来说，都是一次知识的深度重构。

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对于一个偏爱应用经济学研究的读者来说，这本书的价值在于它提供了将复杂理论转化为可操作代码的桥梁。虽然书中没有直接嵌入R或Stata的代码块，但作者提供的每一个公式和每一步推导，都清晰地映射到了标准计量软件中的对应命令和选项上。例如，在讨论计数数据模型（如泊松回归和负二项回归）时，作者对过度离散（Overdispersion）问题的处理，明确指出了何时应该放弃泊松模型转向负二项模型，以及负二项模型的参数是如何被解释的，这避免了新手在使用这些模型时常见的误区。书中关于工具变量（IV）方法在有限因变量模型中应用的讨论也相当深入，特别是针对LPM（线性概率模型）和非线性模型中IV估计的比较，为我处理潜在的遗漏变量偏误提供了新的思路。总的来说，这本书像是带着你在实验室里亲手操作仪器一样，让你不仅知道“是什么”，更让你明白“为什么是这样”以及“如何才能用好它”。它要求读者有一定的基础，但回报是巨大的。

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翻阅这本书的时候，我最大的感受是其对“实用性”的深度挖掘。很多计量教材在讲到这些高级主题时，往往止步于理论公式的展示，留给读者的往往是“如何将这些理论应用于实际软件”的空白。然而，这本书在这方面做得极为出色。它不仅仅是枯燥的数学公式堆砌，而是真正地在教你如何“驾驭”这些模型。作者花了相当大的篇幅来讨论不同估计方法（如ML, IV, GMM）的选择标准，并深入探讨了模型检验的有效性。比如，在处理样本选择偏误（Sample Selection Bias）时，作者对Heckman两步法进行了非常细致的剖析，不仅解释了其内在逻辑，更重要的是，指出了其在样本量较小或存在异方差情况下的局限性，并提出了替代性的解决方案。这种对模型假设的警惕性贯穿全书，让读者时刻保持清醒的认识：任何计量模型都是对现实世界的简化，关键在于我们如何理解其局限。对于我个人而言，这本书极大地提升了我处理因果推断中内生性问题的能力，特别是涉及到那些无法直接观测的潜在结果时，书中的方法论指导提供了坚实的理论后盾。

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好的，这是一份以读者口吻撰写的、关于《Limited-Dependent and Qualitative Variables in Econometrics》的五段不同风格的评价： 这本书的封面设计简洁大气，初翻开来，我就被作者严谨的学术态度所吸引。它不是那种试图用花哨的图表来掩盖内容深度的教科书，而是扎扎实实地构建了一个关于处理非标准因变量模型的理论框架。我尤其欣赏作者在介绍Logit和Probit模型时所采用的渐进式教学法，从基础的二元选择模型出发，逐步过渡到多项选择模型和面板数据中的有限因变量模型。在每一个理论推导的背后，作者都清晰地阐述了其背后的经济学直觉，这对于我这样的实证研究者来说至关重要。例如，在讨论模型设定误差对估计结果的影响时，作者并没有停留在理论层面，而是通过一系列精心构造的模拟案例，直观地展示了不同设定假设下参数估计的偏差和效率损失。这使得我能更好地理解在实际操作中如何审慎地选择模型，并对结果的稳健性进行更深入的检验。书中的数学推导虽然严密，但配有详尽的文字解释，使得即便是面对复杂的MLE（极大似然估计）推导过程，也能保持清晰的思路，而不是被公式淹没。这本书无疑是计量经济学领域内，尤其是在处理非连续性或有限性因变量方面，不可或缺的参考手册。

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这本书的结构布局非常具有启发性，它似乎是按照一个研究项目从设想到落地的自然流程来组织的。起初，作者非常耐心地铺垫了经典线性回归模型在处理定性变量时的缺陷，这一部分为后续引入更复杂的非线性模型建立了必要的“动机”。随后，内容迅速转向了最常见的二元选择模型，并详尽地比较了Logit、Probit以及Tobit模型的适用场景和参数解释的差异。我特别欣赏作者在阐述边际效应计算时所采用的直观方式，这比单纯记住公式要有效得多。更进一步，作者没有满足于截面数据，而是巧妙地引入了面板数据结构，探讨了固定效应和随机效应模型在有限因变量下的应用，这对于分析追踪数据或时序截面数据的人来说，简直是及时雨。书中对于“离散响应变量的预测精度评估”那一章的论述也极具洞察力，它不局限于传统的准确率（Accuracy），而是深入讨论了灵敏度（Sensitivity）和特异度（Specificity）等指标在不同决策背景下的权重分配问题，让读者明白了评价一个定性预测模型的优劣，远比想象中复杂。

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