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出版者:Harper & Row

作者:Phoebus J Dhrymes

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1971-09

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780063561335

丛书系列:

图书标签:

• 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
• 数据分析
• 金融经济学

《经济计量方法：理论与实践》 本书深入探讨经济计量学的核心理论与前沿应用，旨在为读者构建一个扎实而全面的知识体系，以应对日益复杂的经济现实和数据挑战。作者从经济学理论的基石出发，循序渐进地引入计量经济学的基本概念和统计工具，确保读者在理解统计原理的同时，更能体会其在经济分析中的独特价值。 第一部分：理论基石 本部分内容涵盖了经济计量学赖以生存的理论基础。我们首先从回归分析的经典模型——简单线性回归入手，详细阐述了参数估计的原理（如最小二乘法）、假设检验的流程以及模型的解释与诊断。读者将学习如何评估回归系数的统计显著性、理解拟合优度指标（如R方）的含义，以及识别和处理潜在的违反正态性假设。 在此基础上，我们扩展到多元线性回归，探讨了多个解释变量同时纳入模型时可能遇到的问题，例如多重共线性。我们将深入分析多重共线性对参数估计的影响，并介绍处理此问题的各种技术，包括变量选择、岭回归等。此外，还详细讲解了定性变量（如虚拟变量）的引入及其在经济分析中的应用，例如分析政策效应、性别或区域差异等。 为了应对更广泛的经济现象，本书系统地介绍了异方差性和自相关性的检验与处理。异方差性，即误差项方差不恒定的情况，将通过多种诊断方法进行识别，并提供加权最小二乘法（WLS）等矫正方案。自相关性，即误差项之间存在线性依赖关系，是时间序列数据分析中常见的挑战。我们将深入讲解Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验等，并介绍广义最小二乘法（GLS）以及适用于存在自相关误差的模型的参数估计方法。 第二部分：进阶模型与专题 本部分将目光投向更为复杂和具体的经济计量模型，以及一些至关重要的经济学应用领域。 联立方程模型 (Simultaneous Equation Models)：在许多经济情境下，变量之间存在相互作用，形成联立方程系统。例如，供给和需求同时决定价格和数量。我们将详细介绍联立方程模型的识别问题（如何唯一确定方程的参数），并讲解两阶段最小二乘法（2SLS）和三阶段最小二乘法（3SLS）等估计方法，帮助读者理解并处理这类内生性问题。 面板数据模型 (Panel Data Models)：面板数据包含同一研究对象在不同时间点上的观测值，或不同研究对象在同一时间点上的观测值。这种数据结构提供了更丰富的信息，能够更好地控制未观测的个体效应和时间效应。本书将系统介绍固定效应模型（Fixed Effects Models）和随机效应模型（Random Effects Models）的理论与实证应用，并讲解如何根据数据特性选择合适的模型。 时间序列分析 (Time Series Analysis)：经济学研究中大量依赖时间序列数据，如GDP、通货膨胀率、失业率等。本部分将深入讲解时间序列数据的基本特征，如平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。我们将介绍AR、MA、ARMA、ARIMA模型，并讲解模型识别、估计和诊断的流程。此外，还将涉及单位根检验（如ADF检验、PP检验）在判断序列平稳性中的重要性，以及协整（Cointegration）概念在分析长期经济关系中的应用。 离散选择模型 (Discrete Choice Models)：当被解释变量是分类变量时（如购买/不购买、接受/拒绝），线性回归模型不再适用。本书将详细介绍Logit模型和Probit模型，解释其概率函数、参数估计（如最大似然估计）以及模型结果的解释。读者将学习如何使用这些模型来分析消费者行为、医疗选择、劳动力市场参与等经济问题。 工具变量法 (Instrumental Variables - IV)：当解释变量与误差项存在内生性（如遗漏变量、测量误差、同时性）时，最小二乘法估计的参数将是有偏的。本书将详细阐述工具变量法的基本原理，介绍如何寻找有效的工具变量，并讲解两阶段最小二乘法（2SLS）在IV估计中的应用。 第三部分：模型应用与前沿 在掌握了基本的理论和模型之后，本书将引导读者将所学知识应用于实际经济问题的分析，并触及一些经济计量学的最新发展。 模型选择与诊断：在实际研究中，选择合适的计量模型至关重要。本部分将讨论模型拟合优度的评价标准，介绍信息准则（如AIC, BIC）在模型选择中的作用，并强调模型诊断的重要性，包括残差分析、异方差检验、自相关检验等。 实证研究案例：通过一系列精心挑选的经济学实证研究案例，读者将有机会看到理论如何转化为实践。这些案例涵盖宏观经济分析、微观经济行为、金融市场等多个领域，旨在帮助读者理解如何将所学计量方法应用于解决真实的经济问题，并学习如何解读和批判性地评估实证研究的结论。 大数据与机器学习在经济计量学中的应用：随着大数据时代的到来，经济计量学也与机器学习等领域产生了深刻的融合。本部分将简要介绍一些新兴的计量技术，如因子模型、结构性变量模型、以及机器学习算法（如Lasso、Ridge回归、支持向量机、决策树）在经济预测、因果推断和政策评估中的潜力，为读者展示经济计量学未来的发展方向。 本书的目标不仅仅是传授技术，更是培养读者严谨的学术思维和解决经济问题的能力。通过理论的讲解、方法的阐释和案例的分析，我们希望读者能够独立地构建和运用计量经济学模型，从而更深入地理解经济世界，并为经济决策提供科学的依据。

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在阅读Econometrics的过程中，我最深的感受便是其知识体系的完整性和逻辑的严密性。这本书并非零散地罗列各种统计技术，而是将它们有机地串联起来，形成了一个完整的分析框架。作者在介绍每一个新的方法或模型时，都会先回顾前面所学到的知识，并解释新知识与旧知识之间的联系，这使得学习过程非常连贯，不易出现知识断层。例如，在讲解多重回归分析时，作者不仅仅介绍了如何进行估计和推断，还详细探讨了多重共线性、异方差、自相关等常见问题的产生原因、诊断方法以及解决策略。这些内容对于实际应用来说至关重要，因为真实世界的数据往往是“不完美”的，懂得如何处理这些“不完美”才能真正发挥经济计量方法的力量。书中对假设检验的讲解也做得尤为出色，从零假设和备择假设的设定，到检验统计量的选择，再到p值的解释，每一个环节都清晰明了，并且配以大量的计算示例，让读者能够亲手操作，加深理解。我尤其欣赏书中对模型选择和模型诊断的强调，作者反复提醒读者，模型的有效性取决于其能否真实地反映经济现象，并且需要不断地进行检验和修正。这种严谨的治学态度，也深深地影响了我的学习方式。它让我明白，学习经济计量学，不仅仅是记住公式和步骤，更重要的是理解其背后的经济学含义和统计学原理，并能在实践中灵活运用。

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在我看来，Econometrics这本书最成功的之处在于它能够激发读者的学习兴趣和研究热情。作者的写作风格积极向上，充满了鼓励。他并没有将经济计量学描绘成一门枯燥乏味的学科，而是将其呈现为一门充满魅力的、能够帮助我们理解世界的科学。书中不乏一些引人入胜的故事和趣闻，这些内容不仅增加了阅读的乐趣，也让读者对经济计量学的历史和发展有了更直观的认识。此外，作者还鼓励读者进行独立思考和创新，并在书中提供了一些开放性的问题和研究方向，激发读者将所学知识运用到自己的研究中。我常常会在阅读的过程中，产生许多新的想法和问题，并尝试去寻找答案。这本书不仅仅教授了我知识，更重要的是，它点燃了我对经济计量学的热情，让我渴望深入了解这个领域，并希望通过自己的努力，为经济学研究贡献一份力量。它是一本能够陪伴我不断成长、不断探索的优秀教材。

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Econometrics，这本书的名字本身就带着一种严谨和深邃的气息，仿佛预示着将要开启一段探索经济世界奥秘的旅程。初拿到它，我的内心是既期待又有些许畏惧的。期待的是，我希望能从这本书中获得理解经济现象背后的量化工具和方法，能够运用统计学原理去解读那些复杂的经济数据，从而对这个瞬息万变的经济世界有更清晰、更深刻的认识。畏惧的是，经济计量学并非易事，它融合了数学、统计学以及经济学理论，门槛着实不低。然而，当我翻开第一页，那清晰的排版、逻辑严谨的叙述，以及作者循序渐进的讲解方式，逐渐打消了我最初的顾虑。书中对基础概念的阐述，如变量、模型、估计量等，都做了详尽的解释，并且辅以大量的实例，这些实例并非凭空捏造，而是贴近现实生活，甚至能联系到一些我们日常接触到的经济新闻和现象，这让我感到非常亲切，仿佛作者就在身边，耐心地引导我一步步走进经济计量学的殿堂。书中的章节安排也十分合理，从最基本的回归分析开始，逐步深入到时间序列、面板数据等更复杂的模型。每一个新概念的引入，都伴随着清晰的数学推导和直观的图表解释，这极大地降低了学习的难度。我尤其喜欢作者在讲解过程中所使用的语言，既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的流畅性，不会让人感到枯燥乏味。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的引导，它教会我如何去分析问题、如何去构建模型、如何去检验假设，以及如何去解释结果。它让我意识到，经济计量学不仅仅是学术研究的工具，更是我们在日常生活中做出理性决策的重要依据。

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这本书的出版，无疑为经济学领域的研究者和爱好者提供了一份宝贵的参考。Econometrics在内容上的深度和广度都令人印象深刻。它不仅仅涵盖了经济计量学的核心内容，如线性回归、时间序列分析、面板数据模型等，还涉及了一些更为前沿和细分的主题，例如非参数计量经济学、贝叶斯计量经济学等。虽然我目前还未能完全掌握所有的高级主题，但仅仅是了解这些研究方向的存在，就已经极大地拓展了我的视野。作者在书中对每一种方法的介绍，都力求全面，不仅包括方法的原理和推导，还详细阐述了方法的优缺点、适用范围以及在实际应用中可能遇到的挑战。这种细致入微的讲解，使得读者能够对各种计量经济学方法有更深入的理解，并且能够根据具体的研究问题选择最合适的方法。书中的案例分析也同样精彩，作者选取了许多具有现实意义的经济问题，并用经济计量学的方法进行了深入剖析，这些案例不仅展示了经济计量学在解决实际问题中的强大能力，也为读者提供了宝贵的思路和启发。

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这本书的魅力在于它能够将复杂的理论转化为可操作的工具。Econometrics不仅仅是一本理论书，更是一本“实操指南”。作者在介绍每一个计量经济学方法时，都会详细说明其背后的数学原理，但绝不会让读者迷失在复杂的公式推导中。取而代之的是，他会用通俗易懂的语言解释这些原理的意义，并重点阐述它们在实际应用中的作用。书中提供的许多例子，都鼓励读者动手去计算，去验证。无论是使用统计软件进行回归分析，还是进行假设检验，书中的指导都非常详尽，即使是对计算机操作不太熟悉的人，也能很快上手。我尤其欣赏书中对EViews、Stata等常用统计软件的应用演示，这些演示能够帮助我将学到的理论知识快速地转化为实际操作能力。通过这些实践，我开始能够独立地收集、整理和分析经济数据，并尝试用经济计量的方法来解答自己感兴趣的经济问题。这本书让我深刻体会到，经济计量学并非高高在上的理论，而是能够解决实际问题的有力武器。它为我打开了一扇通往经济数据世界的大门，让我能够以一种全新的视角去理解和分析经济现象。

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Econometrics这本书给我的感觉就像是为经济学爱好者量身定做的一份“地图”。它不会直接告诉你目的地在哪里，而是告诉你如何一步步找到它。书中对于经济学基本概念的梳理，以及它们与计量经济学方法的结合，都做得非常到位。作者在讲解时，总会先从经济学理论出发，引出需要解决的问题，然后介绍相应的计量经济学工具。这种“理论-问题-工具”的教学模式，让我能够清晰地理解每一种计量经济学方法诞生的背景和意义。例如，在介绍工具变量法时，作者并没有直接跳到方法本身，而是先从内生性问题的经济学根源讲起，再引入工具变量的定义和作用，最后才讲解如何进行估计和检验。这种层层递进的讲解方式，使得学习过程更加顺畅，也更容易理解方法的精髓。书中的一些章节，例如关于因果推断的讨论，更是让我眼前一亮。在当今数据爆炸的时代，识别因果关系变得尤为重要，而这本书则提供了非常有价值的理论框架和方法论指导。它不仅教会我如何区分相关和因果，还提供了识别因果的多种技术。

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Econometrics这本书的语言风格是我非常欣赏的一点。作者的写作非常清晰、简洁，并且充满逻辑性。他善于用最少的文字表达最深刻的道理，避免了不必要的学术术语堆砌，让非专业人士也能理解。即使是复杂的数学概念，作者也能通过巧妙的比喻和生动的例子来解释，使得学习过程不再枯燥。例如，在讲解“自由度”这个概念时，作者并没有简单地给出公式，而是通过一个生动的类比，将抽象的统计概念变得具体可感。这种“润物细无声”的教学方式，让我感到非常舒适和高效。同时，作者在讲解过程中，也常常会穿插一些对经济计量学发展历史的介绍，以及对一些经典研究的点评，这使得这本书不仅仅是一本技术手册，更是一部关于经济计量学思想的演变史。我特别喜欢作者在书中提出的关于“模型越简单越好”的原则，这提醒我在追求模型复杂性和解释力的同时，也不能忽略模型的可解释性和简洁性。这种对学习的“度”的把握，对于初学者来说尤为重要。

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Econometrics这本书在实际应用上的指导性非常强。书中提供了大量的示例，这些示例不仅涉及了理论知识的运用，还涵盖了实际操作的细节。例如，在进行时间序列分析时，书中详细介绍了如何识别单位根、如何选择合适的滞后阶数、如何进行模型诊断等一系列步骤。这些指导非常具体，甚至包括了如何使用特定的软件命令来完成这些任务。我按照书中的步骤，尝试着去分析一些公开的经济数据，虽然刚开始会遇到一些困难，但通过对照书中的讲解和示例，我能够逐步解决问题，并最终得到有意义的结果。书中的一些案例，例如关于通货膨胀的预测、关于股票价格的波动分析等，都与现实生活息息相关，让我感受到了经济计量学在理解和预测经济现象方面的强大力量。这本书让我相信，只要掌握了正确的方法和工具，任何人都可以利用数据来探索经济世界的奥秘。

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在Econometrics这本书中，我感受到了一种对学术严谨性的极致追求。从模型设定到参数估计，再到假设检验和结果解释，每一步都充满了逻辑的严密性和科学的审慎。作者并没有满足于提供“拿来即用”的公式或代码，而是花费大量篇幅解释了这些公式和代码背后所蕴含的统计学原理和经济学假设。这使得读者不仅能够学会“怎么做”，更能理解“为什么这么做”。例如，在讲解最小二乘法的数学推导时，作者一步步地展示了如何通过优化目标函数来获得最优估计量，并详细解释了最小二乘法的基本假设，如无条件期望为零、同方差等。对于这些假设的违反，书中的讨论也极其深入，不仅分析了其原因，还提供了多种诊断和修正的方法。这种对细节的关注，以及对潜在问题的预警，让我深刻认识到经济计量学研究的复杂性和挑战性。同时，作者也鼓励读者保持对模型的质疑精神，并认识到任何模型都可能存在局限性。

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Econometrics这本书给我的最大启发在于，它让我看到了数据“说话”的力量。在过去，我对经济现象的理解往往停留在定性的描述层面，但这本书则赋予了我用定量方法去探索这些现象背后规律的能力。作者在书中精心挑选了大量具有代表性的案例，涵盖了宏观经济、微观经济、金融学等多个领域，并通过这些案例详细演示了经济计量模型是如何被构建、估计和解释的。例如，书中对消费函数的研究，从最简单的线性回归，到引入收入、财富、利率等多个解释变量，再到考虑消费的动态性，每一步都看得出作者对真实经济世界的细致观察和深刻理解。通过这些实例，我学会了如何将抽象的经济理论转化为可检验的数学模型，如何从实际数据中提取有用的信息，以及如何根据模型结果来评价经济理论的有效性。书中的图表使用也恰到好处，无论是散点图、回归线，还是残差图，都为理解模型和诊断问题提供了直观的帮助。更重要的是，作者在讲解中始终贯穿着一种批判性思维，鼓励读者不要盲目相信任何一个模型，而是要对其进行审慎的评估，并认识到任何模型都只是对现实的一种近似。这种审慎的态度，对于一个初学者来说，无疑是一种非常宝贵的财富。

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