econometric analysis of panel data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9780471499374

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• 计量经济学
• 面板数据
• 时间序列
• 统计学
• 经济学
• 数据分析
• 回归分析
• 固定效应
• 随机效应
• 工具变量

《计量经济学：理论与实践的桥梁》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的计量经济学知识体系，涵盖了从基础理论到高级应用的各个方面。我们致力于搭建理论与实践之间的坚实桥梁，帮助读者理解经济现象背后的量化规律，并掌握运用计量工具分析真实世界经济问题的能力。 第一部分：计量经济学基础 本部分将带领读者踏入计量经济学的大门，理解其核心概念、研究方法以及在经济学研究中的重要性。 导论：计量经济学的范畴与方法论 计量经济学的定义、目标与研究内容。 经济学模型、计量经济学模型与经济统计模型的区别与联系。 计量经济学研究的基本步骤：经济理论推导、模型设定、数据收集、参数估计、模型检验、预测与政策分析。 因果关系与相关关系：理解计量经济学分析的核心挑战。 假说检验在计量经济学中的作用。 单方程模型：普通最小二乘法（OLS） 线性回归模型： 简单线性回归模型：模型设定、参数的经济含义、假设条件（高斯-马尔可夫定理）。 普通最小二乘法（OLS）估计：原理、性质（无偏性、一致性、有效性）。 参数估计的检验：t检验、F检验，理解统计显著性。 拟合优度：R²的含义与局限性。 多重线性回归模型：变量选择、多重共线性及其处理方法。 虚拟变量的运用：处理分类变量。 异方差性：成因、检验方法（怀特检验、布鲁什-帕甘检验）、处理方法（加权最小二乘法）。 序列相关性（自相关）：成因、检验方法（杜宾-沃森检验、布鲁什-戈弗雷检验）、处理方法（广义差分法）。 模型设定误差：遗漏重要变量、包含无关变量、函数形式错误等。 最大似然估计（MLE） 最大似然原理：原理、应用场景。 MLE与OLS的比较。 参数估计的检验：似然比检验（LR）、Wald检验、LM检验。 第二部分：高级计量经济学模型与技术 本部分将进一步拓展读者的视野，介绍更复杂、更具现实意义的计量经济学模型，以应对更广泛的经济学研究问题。 联立方程模型 联立方程系统的概念：内生变量与外生变量。 结构形式与约简形式。 参数估计的困难：内生性问题。 识别问题：阶条件、秩条件。 估计方法： 两阶段最小二乘法（2SLS）：原理、估计过程、性质。 三阶段最小二乘法（3SLS）：原理、优点。 限于信息的估计方法。 时间序列分析 平稳时间序列模型： 严平稳与协方差平稳。 自相关函数（ACF）与偏自相关函数（PACF）。 移动平均（MA）模型：MA(q)模型、性质。 自回归（AR）模型：AR(p)模型、平稳性条件、性质。 自回归移动平均（ARMA）模型：ARMA(p,q)模型、性质。 模型识别、估计与检验。 非平稳时间序列模型： 单位根检验：ADF检验、PP检验。 协整：概念、检验（恩格尔-格兰杰检验、约翰森检验）、应用。 向量自回归（VAR）模型：概念、应用（脉冲响应分析、方差分解）。 向量误差修正模型（VECM）：处理协整关系。 ARCH/GARCH模型： 异方差的自回归条件性（ARCH）：模型设定、原理。 广义自回归条件异方差（GARCH）模型：模型设定、优点。 ARCH/GARCH模型的应用：波动率预测、风险管理。 离散选择模型 二元选择模型： Logit模型：模型设定、概率解释、参数估计、边际效应。 Probit模型：模型设定、概率解释、参数估计、边际效应。 模型选择与检验。 多元选择模型： 多项Logit模型。 序数Logit/Probit模型。 嵌套Logit模型。 截断模型与删失模型 截断模型（Tobit模型）： 模型设定、参数估计、应用场景（如消费支出、就业决策）。 删失模型： Kaplan-Meier估计。 Cox比例风险模型。 第三部分：计量经济学在实际问题中的应用 本部分将通过具体的经济学领域案例，展示计量经济学理论和方法的实际应用价值，引导读者将所学知识转化为解决实际问题的能力。 微观计量经济学应用： 劳动经济学： 收入、就业、教育回报率的估计，劳动力供给与需求的分析。 消费者行为分析： 消费函数估计，需求弹性分析，耐用品选择模型。 公司金融与公司治理： 股利政策、资本结构、公司绩效的影响因素分析。 健康经济学： 健康支出、医疗服务需求、健康状况影响因素的研究。 教育经济学： 教育投资回报，教育与收入的关系，教育质量的衡量。 宏观计量经济学应用： 宏观经济预测： GDP增长、通货膨胀、失业率的预测模型。 货币政策与财政政策效应分析： 政策工具对经济变量的影响评估。 国际贸易与金融： 贸易模式分析，汇率决定模型，国际资本流动研究。 经济增长模型： 索洛模型、内生增长模型的实证检验。 应用案例分析（举例）： 教育对收入的影响： 利用OLS或工具变量法估计教育年限对工资的影响。 最低工资对就业的影响： 运用差分法或自然实验方法分析最低工资政策的就业效应。 广告支出对销售的影响： 构建时间序列模型或联立方程模型分析广告投入与产品销售额的关系。 影响居民消费的因素： 构建多重回归模型，并考虑内生性问题。 通货膨胀的预测： 应用ARIMA模型或GARCH模型进行预测。 本书特色： 理论与实践的深度融合： 详细阐述计量经济学模型背后的数学原理，并强调其在经济学研究中的实际应用。 案例丰富多样： 涵盖微观和宏观经济学的多个重要领域，通过真实案例展示计量方法的有效性。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级模型，帮助读者逐步构建完整的计量经济学知识体系。 强调模型诊断与检验： 关注模型的假设条件，教授读者如何识别和解决模型设定中的常见问题。 提供软件应用指导（可选）： 在线提供或章节中提及主流计量经济学软件（如Stata, R, EViews, Python）的基本操作与应用示例，帮助读者将理论转化为实践。 本书适合经济学、金融学、管理学、公共政策等相关专业的研究生、高年级本科生，以及对经济数据分析感兴趣的从业人员。通过系统学习本书，读者将能够独立进行严谨的经济学实证研究，深入理解经济现象，并为政策制定提供科学依据。

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我必须承认，这本书的阅读体验是充满挑战性的，尤其对于我这种偏向应用、对纯粹计量理论涉猎不深的读者来说。坦率地说，这本书的难度远超我最初的预期，它更像是一本研究生阶段的参考手册，而非为初学者准备的入门读物。在处理诸如动态面板数据模型（Dynamic Panel Data Models）时，例如Arellano-Bond或Blundell-Bond估计器，书中的理论阐述和证明过程，简直是令人望而生畏。我不得不经常停下来，拿出我的笔记本，对照着其他一些更基础的教材来反复消化那些关于工具变量选择和惯性矩（Moment Conditions）的细节。书里对模型的检验部分写得非常细致，特别是对Hausman检验的局限性分析，提出了许多令人深思的替代方案，比如基于Manski框架的检验方法。然而，这种深度也带来了高昂的门槛。如果读者不具备扎实的计量经济学基础，直接跳入这本书会感到寸步难行。比如，书中对面板数据中“平稳性”和“协整性”的讨论，其复杂程度已经接近宏观时间序列分析的范畴，对于只想进行横截面数据分析的读者来说，这些章节可能显得过于冗长和偏僻了。总的来说，它是一部工具箱，但里面的工具都非常精密且专业，需要使用者具备相当的技术知识才能安全有效地操作。

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这本书带给我最大的启发是关于“时间序列特性”在面板数据中的微妙作用。许多初学者会忽略面板数据中时间维度（$T$）的长度对估计效率的影响，但作者非常清晰地划分了$N$很大而$T$很小（$N gg T$）的“截面型面板”和$T$相对较大（$T$足够长或$N$和$T$都较大）的“大面板”之间的处理差异。特别是对于$N gg T$的情况，作者详细阐述了如何利用$N$的庞大数据量来克服小$T$带来的自相关和异方差估计不一致问题，并强调了依赖于$N$而非$T$的渐近理论的重要性。这种对数据维度敏感性的强调，极大地拓宽了我的视野。此外，书中对“面板数据中的因果推断”这一前沿领域的探讨也令人印象深刻。它不仅介绍了标准的固定效应模型，还深入讲解了双重差分（Difference-in-Differences, DiD）模型在面板设置下的扩展——即如何在存在个体效应和时间效应的情况下，更稳健地识别处理效应。作者通过多个案例演示了传统DiD在存在平行趋势假设被违反时的缺陷，并提出了诸如合成控制法（Synthetic Control Method）的面板数据版本等先进的因果识别技术。这本书真正做到了将经典计量理论与最新的前沿研究方法无缝对接。

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这本书最让我感到兴奋的一点，在于它对现实世界中数据挑战的关注，而不是沉溺于理想化的假设中。作者似乎深知，真实世界的数据很少是规整且“听话”的，充满了各种“脏乱差”的问题。例如，书中花了大量篇幅讨论了面板数据中常见的“遗漏变量偏差”（Omitted Variable Bias, OVB）在不同模型下的表现，并提供了如何通过中介效应检验（Mediation Analysis）和中介变量的引入来缓解这一问题的策略。更别提它对“截面相关性”（Cross-Sectional Dependence）的深入剖析了，这在处理全球化背景下的国家间数据时是一个避无可避的难题。作者不仅指出了问题的严重性，还细致介绍了Pesaran的CD检验、FGLS的修正方法，以及如何构建赤池信息准则（AIC）的面板数据版本来选择最优滞后项。这些内容给我提供了实实在在的“武器”去对抗我数据中遇到的那些棘手问题。我特别欣赏其中关于异质性（Heterogeneity）处理的章节，它系统地梳理了从简单的混合效应到更复杂的空间面板模型（Spatial Panel Models）的演变路径，使得我可以根据自己数据的特性，有条不紊地选择最合适的分析框架，而不是盲目地套用最流行的模型。

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从排版和组织结构上来看，《计量经济学面板数据分析》呈现出一种非常传统且严谨的学术风格，这对于追求知识体系完整性的读者来说是优点，但对于习惯了更现代、更视觉化教学方式的读者而言，可能就显得有些枯燥了。全书几乎没有穿插任何彩图或者流程图，主要依靠文字叙述和公式推导来构建知识体系。例如，介绍固定效应与随机效应的检验时，作者是完全通过数学不等式和极限理论来论证的，读者必须集中全部注意力才能跟上思路。虽然书中在每章末尾都附带了大量的练习题，这些习题的难度分布极不均衡，有些是简单的概念回顾，但后半部分的习题，特别是那些要求读者推导复杂估计量渐近性质的题目，几乎可以媲美博士资格考试的难度。不过，正是这种略显古板的深度，保证了其内容的权威性和持久性。它更像是图书馆里一本可以被反复查阅的工具书，而不是一本一次性读完的小说。如果你希望通过这本书学习如何用Stata或R快速跑出几个回归结果，那么你可能会感到失望；但如果你希望理解这些结果背后的所有理论根基和潜在的计量陷阱，那么这本书无疑是顶级的资源。

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这本《计量经济学面板数据分析》给我留下了非常深刻的印象。我记得当时挑选这本书时，主要是被它“面板数据”这个主题吸引，因为我手头的课题恰好涉及跨时间、跨个体的数据结构。翻开书后，我立刻感受到作者在理论深度和实操应用之间找到了一个绝佳的平衡点。书中的数学推导严谨到近乎苛刻，但每一个公式的引入都紧密联系着一个现实世界的经济学问题。比如，讲解固定效应模型（Fixed Effects Model）时，作者并没有仅仅停留在消除个体异质性的代数技巧上，而是深入剖析了这种模型背后的经济学假设——即个体特有的、不随时间变化的因素对结果变量的影响。这种深度剖析让初学者也能迅速理解为什么我们需要这种复杂的工具，而不是简单地把它当作一个黑箱子来使用。此外，作者对模型设定误差（Misspecification Error）的讨论极其详尽，这在很多入门教材中是相当罕见的。他们甚至花了专门的章节来讨论如何诊断序列相关和异方差在面板数据结构下的特殊表现形式，并给出了如FGLS（Feasible Generalized Least Squares）等进阶方法的详细步骤。整本书的逻辑脉络清晰，从最基础的 Pooled OLS 开始，逐步过渡到随机效应、广义矩估计（GMM），每一步的递进都像是在攀登一座精心设计的知识阶梯，让人欲罢不能。我尤其欣赏其对研究范式的强调，它不仅仅教你“如何做”回归，更重要的是教你“应该如何思考”你的数据和模型之间的关系。

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