Introductory Econometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:South-Western College Pub

作者:Jeffrey Wooldridge

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-07-13

价格:USD 203.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780324289787

丛书系列:

图书标签:

• econometrics
• 经济学
• 计量/数学/统计
• 经济
• 课本
• 计量
• 统计学
• economics
• 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

《经济计量学导论》—— 探索数据背后的经济规律 经济学不仅仅是理论的抽象，更是对现实世界中错综复杂经济现象的探寻与解读。从宏观经济的波动到微观个体的决策，从市场价格的变动到政策效果的评估，无不蕴含着海量的数据信息。然而，这些数据本身并不能直接揭示经济运行的内在逻辑。如何从这些纷繁复杂的数据中提取有价值的洞见，检验经济理论的有效性，预测未来的经济趋势，甚至量化政策的影响，这便是经济计量学所要解决的核心问题。 《经济计量学导论》旨在为读者提供一个系统而扎实的经济计量学入门框架。本书并非仅仅罗列枯燥的统计公式，而是将经济理论与统计方法巧妙地融合，通过清晰的讲解和丰富的实例，引导读者掌握运用计量经济学工具分析经济问题的能力。本书的核心目标是教会读者如何“思考”数据，如何将经济学中的“为什么”转化为可检验的“怎么样”，最终用数据说话，严谨地论证经济学命题。 本书内容梗概： 本书的结构设计循序渐进，从最基本的计量经济学概念出发，逐步深入到更为复杂和实际的应用。 第一部分：计量经济学基础 本部分将奠定读者理解后续内容的坚实基础。我们将从最核心的计量经济学模型——一元线性回归模型开始。在这里，读者将学习到如何建立一个简单的经济学模型，例如研究教育年限对工资的影响，并将其转化为一个可估计的计量模型。我们会详细介绍模型中的各个组成部分，如因变量、自变量、截距项和误差项，以及它们各自的经济学含义。 接下来，我们将深入探讨最小二乘法 (OLS)，这是估计回归模型参数的最基本、最核心的方法。我们会详细讲解 OLS 的原理，包括它如何最小化残差平方和来找到最佳拟合直线。同时，我们会详细推导 OLS 的估计量，并阐述其关键性质，如无偏性、一致性等。理解 OLS 的性质对于评估模型估计结果的可靠性至关重要。 除了估计模型，我们还会学习如何检验回归模型的假设。一个有效的回归模型需要满足一系列统计假设，例如误差项的同方差性、无自相关性等。本书将详细介绍如何通过各种统计检验（如 Durbin-Watson 检验、Breusch-Pagan 检验等）来诊断模型是否违反了这些假设，以及违反假设可能带来的后果。 第二部分：多元线性回归模型与回归诊断 经济现实中的现象往往是多因素共同作用的结果。因此，将单一自变量扩展到多个自变量的多元线性回归模型是必不可少的。本书将详细讲解如何构建和解释多元回归模型，例如研究教育年限、工作经验和行业类型如何共同影响工资。读者将学习到如何区分和解释多个自变量的系数，理解“控制其他变量”的含义，以及如何进行变量的选择。 在多元回归的框架下，我们还会重点关注回归诊断。随着模型复杂度的增加，模型失效的风险也随之升高。本书将详细介绍多种常见的模型问题，如： 多重共线性 (Multicollinearity)：当模型中的解释变量之间存在高度相关性时，会导致系数估计不稳定且难以解释。我们将介绍如何检测多重共线性，以及一些处理方法。 异方差性 (Heteroscedasticity)：当误差项的方差不恒定时，OLS 估计量虽然仍然无偏，但不再是最优的，并且标准误的计算会出错。本书将介绍异方差性的检测方法（如 White 检验）以及如何进行异方差可估计的最小二乘法 (HAC) 或加权最小二乘法 (WLS) 来修正。 自相关 (Autocorrelation)：在时间序列数据中，误差项之间可能存在相关性，这同样会影响 OLS 估计量的效率和推断的有效性。本书将介绍自相关的检测方法（如 Breusch-Godfrey 检验）和处理方法（如广义差分法）。 理解并掌握这些回归诊断技术，是建立稳健计量模型，避免得出错误结论的关键。 第三部分：处理非典型数据与模型改进 在实际的经济数据分析中，我们常常会遇到不符合标准线性回归模型的“非典型”数据。本书将引入一系列处理这些情况的计量方法。 虚拟变量 (Dummy Variables)：如何将分类变量（如性别、是否为某个地区）纳入回归模型？虚拟变量的应用将教会我们如何做到这一点，并解释虚拟变量的系数含义。 交互项 (Interaction Terms)：当两个解释变量的联合效应不能简单地由其各自的效应叠加得到时，我们需要引入交互项。本书将讲解交互项的构建与解释，例如研究教育年限对工资的影响是否会随着工作经验的增加而改变。 滞后变量模型 (Lagged Variables Models)：许多经济变量的当前值会受到过去值的影响，例如消费受前一期收入的影响。本书将介绍如何在模型中引入滞后变量，并解释不同滞后阶数的含义。 方程设定偏差 (Misspecification of Functional Form)：如果模型设定的函数形式不正确，例如本应为非线性的关系却被假设为线性，那么估计结果将是有偏的。本书将介绍一些常用的函数形式（如对数转换、二次项）以及模型设定检验的方法。 第四部分：定量评估政策与预测 经济计量学的核心价值之一在于其在政策评估和经济预测方面的应用。 政策评估： 政策的有效性是政府和经济学家们最关心的问题之一。本书将讲解如何利用计量经济学方法来量化政策的影响。例如，研究一项减税政策是否能有效刺激投资，或者一项教育改革是否能提高学生的学习成绩。我们会讨论在存在内生性等问题的环境下，如何设计和估计能够产生可信政策效应估计的模型。 经济预测： 预测未来的经济走向是宏观经济管理和微观企业决策的重要依据。本书将介绍如何利用已建立的计量模型进行预测，包括点预测和区间预测，以及如何评估预测的准确性。 第五部分：超越线性回归——探索其他计量工具 虽然线性回归是计量经济学的基石，但并非所有经济问题都能被简单地纳入线性框架。本书将简要介绍一些更高级的计量工具，为读者未来的深入学习打下基础。 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 估计量将是有偏的。本书将介绍工具变量法的基本思想，即寻找一个与内生解释变量相关但与误差项不相关的工具变量，来解决内生性问题。 面板数据模型 (Panel Data Models)：面板数据同时包含横截面和时间序列维度，能够提供更丰富的信息。本书将介绍面板数据模型的优势，以及固定效应模型和随机效应模型的应用。 有限因变量模型 (Limited Dependent Variable Models)：在许多情况下，因变量不是连续的，而是二值的（如是否购买某产品）、定序的（如满意度等级）或计数的（如购买次数）。本书将简要介绍 Logit/Probit 模型和 Poisson 模型等处理这类数据的工具。 本书的学习方法与特色： 《经济计量学导论》并非一本纯粹的理论书籍。为了更好地帮助读者掌握计量经济学，本书强调： 直观的解释： 避免过度抽象的数学推导，而是通过经济学直觉和类比来解释计量概念。 大量的实例： 每一个重要的概念和方法都配以具体的经济学案例，涵盖宏观经济、微观经济、劳动经济学、金融学等多个领域。这些案例都基于真实或具有现实意义的数据，让读者感受到计量经济学的实际应用价值。 逐步深入的练习： 每章都配有精心设计的习题，从概念理解到模型估计与解释，再到数据分析实践，帮助读者巩固所学知识。 对统计软件应用的引导（示例）： 虽然本书主要侧重于计量经济学理论和方法，但我们也会在讲解中穿插展示如何使用常见的统计软件（如 Stata、R、Python 等）来执行各种计量分析。这有助于读者将理论知识转化为实际操作能力。 谁适合阅读本书？ 本书适合所有对经济学感兴趣，希望深入理解经济现象背后规律的读者。包括： 经济学专业学生： 本书是经济学本科和研究生阶段学习计量经济学的理想入门教材。 金融学、市场营销、公共政策等相关专业学生： 这些专业的学生在工作中也需要运用计量方法分析数据，本书将为他们提供必要的工具。 研究人员和数据分析师： 无论是在学术界还是在业界，熟练掌握计量经济学都是进行数据驱动研究和决策的基础。 任何希望提升数据分析和量化推理能力的人士： 计量经济学提供了一种严谨的分析框架，有助于培养批判性思维和逻辑分析能力。 通过《经济计量学导论》，您将不再是被动地接受数据告诉您的一切，而是能够主动地与数据对话，揭示经济世界的奥秘，用严谨的科学方法去理解和解释这个日益复杂的世界。本书将开启您的数据探索之旅，让您成为一个更具洞察力的经济学思考者。

评分☆☆☆☆☆

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） ...  

评分☆☆☆☆☆

适合中级水平的书，是经济学领域较好的教材，但不是最好的教材，好的教材很多。其他学科的相关教材也很好。 第四版阉割了很多内容，国内的出版商无耻的很，而且字很小，印刷质量很一般。和国外的印刷质量比起来，差别太大。建议网上搜电子版的看或者买第三版。 建议先看一些入...  

评分☆☆☆☆☆

书本身当然是没问题的 但是要提示一下想买英文原版的人 这个引进版删除了附录A-D，其中很多内容我觉得还是挺重要的~ 其次，有的chapter可能前言比较长，出版社就删除了第一页，但这有时会导致该chapter第一个equation也顺带着被删除了，大家一定要留意。 至于第六版英文原版现...  

评分☆☆☆☆☆

分成上下册两本，纸质纯木浆制作，很白很光滑，是中文版的，美中不足就是后面的索引部分页码不对（因为是直接从英文版翻译过来的），不过还好吧，配合着英文版看就Perfect了，就是书比较贵。  

评分☆☆☆☆☆

这是一本老师和同学都极力推荐的书 可是自己硬是啃不动 一方面是大部头看着就觉得心里发毛 另一方面是数学功底的欠缺让自己看得实在吃力 学习计量看来还是得选择符合自己的方法 目前而言，做一个小研究，学会一种方法，这种散兵作战的方式还是比较合适的。 至于这本大部头，...

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题部分简直是对读者的智力侮辱。设计得极其乏味且缺乏实际操作性，完全是教科书式的、脱离实际案例的数值计算练习。举个例子，书中大量的练习要求读者手动计算一个只有三组观测值的回归方程的残差平方和，这在现代经济学分析中几乎是毫无意义的劳动。更令人不解的是，它几乎完全忽略了使用主流统计软件（如Stata、R或Python）进行实际操作的环节。作为一本“入门”教材，本应着重培养学生将理论模型应用于真实世界数据的能力，但这本书却停留在纸笔计算的远古阶段。我必须自己去网上寻找配套的真实数据集，并用软件来验证书中的概念，这大大增加了学习的额外负担，也使得学习过程变得枯燥乏味，完全丧失了实践的乐趣和必要的技能训练。

评分☆☆☆☆☆

作者在案例选择和数据应用的视角上显得极其狭隘和过时。全书引用的例子大多集中在宏观经济学的固定套路——通货膨胀与失业率的简单回归，或是GDP增长与投资率的关系。这些案例虽然经典，但缺乏时代感，与当前计量经济学研究热点（如因果推断、面板数据处理、微观计量应用）严重脱节。我期待看到更多关于政策评估、金融市场分析或行为经济学中的计量应用实例，这些才是当代经济学研究的前沿阵地。这本书给人的感觉就像是在翻阅一本二十年前的教材，对近年来计量方法论的重大进展（比如DID、断点回归等）轻描淡写，甚至完全避而不谈。这种保守的处理方式，使得读者在面对真实的研究问题时，会发现所学知识储备严重不足，无法跟上学术界的发展步伐。

评分☆☆☆☆☆

我对本书在理论深度上的处理感到非常失望。作者似乎试图用一种过于简化的、近乎肤浅的方式来介绍计量经济学的核心概念，结果导致了许多关键的直觉和背后的数学逻辑都被牺牲了。例如，在处理异方差性（Heteroskedasticity）时，讲解停留在了“存在问题，需要使用稳健标准误”的层面，但对于为什么会产生异方差，它对估计量效率的影响机制，以及不同修正方法（如WLS）的适用场景，书中几乎没有深入探讨。读完相关章节后，我感觉自己就像是学会了照着菜谱做一道菜，却完全不明白烹饪的基本原理。这种“知其然不知其所以然”的状态，对于希望建立扎实计量基础的读者来说是致命的。教材的职责是引导读者理解“为什么”，而不仅仅是告知“是什么”，这本书显然在这方面严重失分。

评分☆☆☆☆☆

这本《Introductory Econometrics》的排版设计简直是一场灾难。纸张的质感粗糙得让人怀疑是不是从旧货市场淘来的，油墨似乎总也干不透，翻页时总能闻到一股淡淡的化学气味，让人联想到一些廉价的印刷品。更别提封面那俗气的配色和过时的字体，完全没有一本严肃的经济学教材应有的庄重感。内页的图表和公式更是令人抓狂，线条模糊，数据点混在一起，有时候甚至需要借助放大镜才能分辨出那些变量是$X$还是$eta$。更要命的是，书中的排版逻辑混乱，章节之间的过渡生硬，仿佛是把几篇独立的讲义随意拼凑在一起。当你试图跟上作者的论证思路时，这种糟糕的物理呈现无疑是雪上加霜。我花了大量时间去适应这种阅读体验，但最终还是感到沮丧——毕竟，严肃的学习需要一个与之匹配的载体，而这本书显然没有做到这一点。它给人的感觉是，内容或许尚可，但制作方在“如何让读者阅读”这个问题上完全失职。

评分☆☆☆☆☆

关于计量经济学理论的推导过程，这本书的处理方式让人感到极其不连贯和跳跃。作者似乎预设了读者已经具备了扎实的线性代数和概率论基础，但对关键的推导步骤，比如证明OLS估计量的无偏性或渐近正态性时，常常是直接跳过了中间环节，或者用模糊不清的数学符号草草带过。例如，在涉及矩阵代数的部分，对$X'X$的逆矩阵的讨论可以突然转向，而读者甚至没有被清晰地告知矩阵的维度信息和具体含义。这种教学法极大地考验了读者的自学能力，对于那些希望真正理解统计推断底层逻辑的初学者而言，无疑是设置了重重障碍。我不得不频繁地查阅其他高等统计学教材来填补这些概念上的真空，这严重打断了阅读《Introductory Econometrics》的连贯性，使得学习效率大打折扣。

评分☆☆☆☆☆

比老师用的教材好不知道多少...

评分☆☆☆☆☆

随手一标 准备面试想拿出来看看 一翻OLS全是scalar notation 不禁老泪纵横顿感时光飞逝啊!

评分☆☆☆☆☆

古扎拉蒂的还是好一些。。。强烈建议看那一本教材。。。

评分☆☆☆☆☆

跟 Stock and Watson 那本一起用，初级的计量就完美掌握了。

评分☆☆☆☆☆

great intro, worth reading again