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出版者:McGraw-Hill Higher Education

作者:Damodar N Gujarati

出品人:

页数:1002

译者:

出版时间:2002-5-1

价格:GBP 105.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780072478525

丛书系列:

图书标签:

• 经济
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• Introductory Econometrics
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《经济计量学基础：理论、方法与实证应用》 本书深入浅出地阐述了经济计量学的基本原理、核心方法以及广泛的实证应用。经济计量学作为连接经济理论与经济数据的桥梁，其重要性不言而喻。本书旨在为读者提供一个扎实的理论框架，并辅以丰富的实例，帮助理解和掌握如何运用统计学工具来分析经济现象、检验经济理论，并为政策制定提供数据支持。 第一部分：经济计量学的基石 本部分将从最基础的概念入手，构建读者对经济计量学的初步认识。 经济计量学概述： 探讨经济计量学的定义、目标、研究内容以及它在经济学研究中的独特地位。我们将区分理论经济学、描述性统计以及经济计量学之间的区别，强调经济计量学是如何将抽象的经济理论转化为可检验的命题，并通过实证数据来验证或修正这些理论。我们将讨论经济计量学在微观经济学、宏观经济学、金融学、劳动经济学、环境经济学等众多分支领域的应用范畴。 经济数据的类型与特征： 详尽介绍经济计量学研究中常见的几种数据类型，包括横截面数据（Cross-sectional Data）、时间序列数据（Time Series Data）、面板数据（Panel Data）以及混合型数据（Pooled Data）。我们将分析每种数据类型的特点、优势与局限性，并指导读者如何根据研究问题选择合适的数据类型。同时，会讨论数据的质量问题，如遗漏值、异常值、测量误差等，并初步介绍数据预处理的重要性。 概率论与数理统计基础： 回顾并讲解与经济计量学密切相关的概率论和数理统计基本概念。这包括随机变量、概率分布（如正态分布、t分布、卡方分布、F分布）、期望值、方差、协方差、矩等。我们将重点阐述大数定律和中心极限定理，它们是统计推断的理论基础。同时，也会介绍点估计（如矩估计法、最大似然估计法）和区间估计的概念，为后续的假设检验和模型推断奠定基础。 古典线性回归模型（CLRM）： 这是经济计量学中最核心的模型。我们将详细推导和解释两变量线性回归模型，包括模型设定、参数估计（普通最小二乘法OLS）、参数的性质（无偏性、有效性）、拟合优度（R方）以及假设检验。随后，我们将模型推广到多元线性回归，讨论多个解释变量对因变量的影响，以及如何解释回归系数的含义。我们将深入分析OLS估计的BLUE（Best Linear Unbiased Estimator）性质，即在满足一系列经典假设的前提下，OLS估计是最优的线性无偏估计。 第二部分：古典线性回归模型的进一步分析 本部分将在CLRM的基础上，深入探讨模型的诊断、扩展与修正。 模型假定的检验与处理： CLRM的有效性高度依赖于其经典假定的满足。我们将系统性地介绍如何检验这些假定的违背，以及违背这些假定所带来的后果。 多重共线性（Multicollinearity）： 探讨解释变量之间高度相关的情况，分析其对参数估计的影响（方差增大，难以区分各变量的独立效应），并介绍检验方法（如方差膨胀因子VIF）和处理对策（如增加样本量、剔除变量、岭回归等）。 异方差性（Heteroskedasticity）： 研究误差项方差不恒定的情况，解释其对OLS估计效率的影响，以及如何进行检验（如White检验、Breusch-Pagan检验）。我们将介绍修正异方差性的方法，如加权最小二乘法（WLS）和稳健标准误（Robust Standard Errors）。 自相关（Autocorrelation）： 探讨误差项之间存在序列相关性，常见于时间序列数据。分析自相关对OLS估计量和标准误的影响，介绍检验方法（如Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验）和处理方法（如广义差分法、Cochrane-Orcutt方法）。 模型设定误差（Misspecification）： 讨论遗漏重要变量、引入不相关变量、函数形式选择不当等问题。介绍检验模型设定误差的方法（如RESET检验）和纠正措施。 虚拟变量（Dummy Variables）： 介绍如何将定性变量纳入回归模型。我们将讲解类型虚拟变量、交互虚拟变量以及分段虚拟变量的应用，展示如何利用虚拟变量捕捉季节性效应、政策变化、个体差异等因素的影响。 非线性回归模型： 讨论并非所有经济关系都是线性的。我们将介绍如何处理对参数线性但对变量非线性，或同时对参数和变量都非线性的模型。重点介绍对数变换（log-log, log-lin, lin-log模型）以及一些常用的非线性函数形式（如二次型、三次型）。 模型检验与选择： 介绍在多元回归模型中进行假设检验的各种方法，包括t检验、F检验，以及如何进行联合假设检验。讨论模型选择的原则，如经济意义、统计检验、样本外预测能力等，并介绍信息准则（如AIC、BIC）在模型选择中的作用。 第三部分：扩展的回归模型与高级主题 本部分将进一步拓展回归模型的应用范畴，介绍更复杂的计量模型和研究方法。 工具变量法（Instrumental Variables，IV）： 当回归模型中存在内生性问题（即解释变量与误差项相关）时，OLS估计将不再是无偏的。我们将详细讲解内生性的来源（如遗漏变量、测量误差、同时性）以及工具变量法的原理和应用。重点介绍两阶段最小二乘法（2SLS），并讨论寻找有效工具变量的重要性。 联立方程模型（Simultaneous Equation Models）： 经济系统往往由相互影响的方程组成。本书将介绍如何估计联立方程系统，包括识别问题（Identifiability）的解释，以及常用的估计方法，如间接最小二乘法（ILS）和两阶段最小二乘法（2SLS）。 时间序列计量经济学基础： 针对时间序列数据，我们将介绍一些关键的概念和模型。 平稳性（Stationarity）： 解释严平稳和弱平稳的概念，以及平稳性在时间序列分析中的重要性。 自回归模型（AR）与移动平均模型（MA）： 介绍AR(p)和MA(q)模型的结构、性质和参数估计。 自回归移动平均模型（ARMA）与自回归积分移动平均模型（ARIMA）： 讲解ARMA(p,q)模型的建模思想，以及ARIMA模型的应用，特别是如何处理非平稳时间序列。 单位根检验（Unit Root Tests）： 介绍单位根检验（如ADF检验、PP检验）用于判断时间序列是否平稳，以及单位根存在对模型估计和推断的影响。 协整（Cointegration）： 当两个或多个非平稳时间序列之间存在长期均衡关系时，它们就被认为是协整的。我们将介绍协整的概念、检验方法（如Engle-Granger检验、Johansen检验）以及协整方程的估计。 向量自回归模型（VAR）： 介绍VAR模型如何捕捉多个时间序列变量之间的动态相互关系，并用于脉冲响应分析和方差分解。 面板数据模型（Panel Data Models）： 结合了横截面和时间序列数据的优势。我们将介绍面板数据模型的优势，包括能控制未观测的异质性，提高估计效率。重点讲解固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model），以及如何根据数据的特性选择合适的模型，并介绍Fama-MacBeth回归等其他面板数据分析方法。 离散选择模型（Discrete Choice Models）： 当因变量是定性的（如选择某产品、是否失业等），传统的线性回归模型不再适用。我们将介绍二元选择模型，如Logit模型和Probit模型，讲解其概率函数、参数估计和边际效应的解释。 第四部分：计量经济学的实证应用与案例分析 本部分将通过具体的经济学研究案例，展示如何将前面学到的经济计量学理论和方法应用于实际问题。 案例研究： 选取不同领域的典型经济学研究，例如： 宏观经济学： 利用时间序列数据分析通货膨胀的决定因素，或估计货币政策对经济增长的影响。 微观经济学： 利用面板数据分析家庭消费行为，或使用离散选择模型研究教育对工资的影响。 金融学： 构建资产定价模型，或分析影响股票收益率的因素。 劳动经济学： 分析影响劳动力参与率的因素，或估计最低工资对就业的影响。 环境经济学： 评估环境政策的经济效益，或分析空气污染对健康的影响。 研究设计与数据分析流程： 引导读者完成一个完整的经济计量研究项目，包括： 明确研究问题与构建理论框架： 如何从经济理论出发，提出可检验的假设。 数据收集与处理： 如何获取可靠的数据，并进行必要的数据清洗和转换。 模型选择与估计： 根据研究问题和数据特点，选择恰当的计量模型。 结果解释与诊断： 如何解读回归系数、进行统计检验，并对模型进行诊断。 政策含义与局限性： 如何将研究结果转化为政策建议，并讨论研究的局限性。 总结与展望 本书的最后，将对经济计量学的主要内容进行回顾，并展望未来的发展趋势，如机器学习在计量经济学中的应用、大数据分析技术等。本书力求理论严谨，方法详实，实例丰富，旨在培养读者运用经济计量学工具分析和解决实际经济问题的能力，为他们在学术研究、政策分析和商业决策等方面打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

学习计量经济学，我使用的是这本教材。 我觉得这套教材写得很好，比起国内很多教材而言，出彩了许多。这套教材深入浅出的讲解了计量经济学中的很多原理，作为一个初学者而言很有用。下册的话比较适合研究生用，目前我是用不上了。 真的，很感谢这套教材，让我觉得大学里面很有...

评分☆☆☆☆☆

是不是所有的社会学科都企图通过数学形式的表达来向世人证明自己是门“科学”？ 反正我认识的经济学是这样。时间序列分析和博弈论领域就像青春期的孩子般积极活跃、急速成长，却离经邦济世越来越远。 数学的推演，模型的搭建真的有助于我们理解这个世界吗？ If sci...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

我是一个对数据分析充满热情，但数学背景相对薄弱的商业分析师，这本书简直是为我量身定制的救星。它对计量方法的介绍，侧重点完全放在了“如何应用”和“如何解读结果”上，而不是纠结于复杂的证明过程。尤其在时间序列分析这一章，它非常细致地介绍了ARIMA模型的识别、估计和诊断，每一个步骤都配有清晰的Stata（或其他常见软件）操作步骤和输出结果的解读指南。我立刻就能将书中学到的知识应用到我日常处理的销售预测任务中去。更让我惊喜的是，作者并未止步于基础的OLS，而是深入探讨了面板数据模型，特别是固定效应和随机效应模型的选择标准，以及异方差和自相关对估计结果的影响和修正方法。这本书的结构组织得极具逻辑性，每前进一步都建立在坚实的前续知识之上，让我感到每翻一页，我的工具箱里就多了一件趁手的兵器，可以更自信地去面对真实世界的数据挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常平实，简直就像是我的大学教授在课堂上娓娓道来。它巧妙地避开了那些晦涩难懂的数学符号堆砌，转而用大量生动、贴近现实的例子来阐释计量经济学的核心概念。比如，在讲解工具变量法时，作者并没有直接抛出复杂的代数模型，而是通过一个关于教育投资回报率的实际案例，一步步引导读者理解内生性问题的产生、工具变量的选择标准以及如何进行检验。这种“润物细无声”的教学方式，极大地降低了初学者的入门门槛。我特别欣赏它在章节末尾设置的“思考与练习”部分，那些问题往往不是简单的公式代入，而是要求我们对模型设定背后的经济学逻辑进行批判性反思，这对于培养真正的分析能力至关重要。阅读过程中，我感觉自己不是在啃一本教科书，而是在和一个经验丰富的经济学家进行深入的智力对话。它成功地将原本被认为枯燥的统计推断，转化为一门实用的、充满洞察力的科学工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏把握得非常老道，它仿佛知道读者什么时候会感到疲惫，什么时候需要一个提神醒脑的案例。它对面板数据和离散选择模型（如Logit和Probit）的处理尤为出色，这是很多入门教材会草草带过的地方。在讲解离散选择模型时，作者没有堆砌概率密度函数，而是通过分析一个关于个体是否选择购买某种服务的案例，详细比较了Logit和Probit模型在实际预测中的细微差异，并探讨了边际效应的计算和解释，这对于我们进行市场细分和消费者行为预测至关重要。此外，书中对因果推断框架的引入也显得非常前沿和实用，它为我们理解那些非实验性数据的局限性提供了坚实的理论基础。整本书的编排充满了教学智慧，就像一位资深导师在精心设计一条通往精通之路，每一步都踏实而有力，绝不浮躁。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我曾尝试过好几本计量经济学的教材，它们大多要么过于侧重理论的严谨性，让我在试图理解“为什么”的时候迷失在无穷的公式里；要么就是过于“应用导向”，只教你怎么按按钮出结果，却不告诉你结果错在哪里。这本书找到了一个近乎完美的平衡点。它对回归诊断的重视程度令人印象深刻。作者用整整一个章节的篇幅，详细剖析了多重共线性、异常值、异方差和序列相关的后果，并且提供了大量的图示来帮助我们“看见”这些问题在残差图上是如何表现的。这种对模型假设的审慎态度，是真正优秀计量工作者必备的素养。它教会我的不仅仅是如何跑回归，更是如何对每一个回归结果保持健康的怀疑精神，何时该信任它，何时该寻找替代方案。这种批判性思维的培养，远比掌握几个公式来得更有价值，它让我真正开始理解计量经济学作为一门“社会科学”的本质。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表设计值得称赞。作为一本侧重应用的教材，清晰的视觉辅助至关重要。它使用了大量高质量的散点图、残差图和QQ图，这些图表不仅仅是插图，它们是解释统计概念的有机组成部分。例如，在介绍异方差性时，作者展示了一组随着X值增大，残差点扩散范围明显增大的图例，这种直观感受远胜于抽象的文字描述。另外，书中的案例数据都非常贴合当代经济议题，从劳动力市场分析到宏观经济波动预测，选取的数据源既有历史深度又具备现实相关性。最让我欣慰的是，它对中介效应和调节效应的讨论，虽然没有深入到结构方程模型那么深奥，但已经足够让一个有经验的分析师构建出更复杂、更贴合现实的因果路径模型。这本书无疑是严肃且实用的，它成功地将计量经济学的理论深度与实际操作的广度完美地结合在了一起。

评分☆☆☆☆☆

人大的翻译版有很多错误

评分☆☆☆☆☆

我真的不行，太难了，要是再简单点就好了

评分☆☆☆☆☆

第二版

评分☆☆☆☆☆

Very detail, it is a excellent handbook for the econometric major students.

评分☆☆☆☆☆

人大的翻译版有很多错误