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出版者:Prentice Hall

作者:Michael D. Intriligator

出品人:

页数:654

译者:

出版时间:1995-12-29

价格:USD 174.67

装帧:Paperback

isbn号码:9780132247757

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
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经济计量模型的理论、技术与实践：一本综合性导论 本书旨在为经济学、金融学、商业分析及相关量化领域的研究者、学生和从业者提供一个全面、深入且实用的经济计量模型构建、估计与应用的指南。它不仅仅是一本教科书，更是一本侧重于理论基础与前沿应用相结合的工具手册，旨在帮助读者跨越理论的门槛，掌握解决复杂经济问题的实际技能。 本书的结构设计遵循了从基础理论到高级专题的逻辑递进路线，确保读者能够建立坚实的计量经济学根基，并逐步接触到当前学术界和业界关注的热点领域。 --- 第一部分：计量经济学基础与经典线性模型 本部分为全书的理论基石，详细阐述了计量经济学的基本假设、数据结构和最核心的估计方法——普通最小二乘法（OLS）。我们着重于解释这些方法背后的统计学原理，以及它们在满足古典线性模型（CLM）假设条件下的优良性质。 第一章：计量经济学的基本框架与数据结构 本章首先界定计量经济学的核心任务：利用统计方法对经济理论进行量化检验和预测。我们将详细讨论不同类型的数据集（截面数据、时间序列数据、面板数据）的特征、优势与局限性。重点分析数据的收集、处理、清洗过程，以及经济变量（如通货膨胀、GDP、利率）的特定处理方式，例如对数线性化和滞后处理。 第二章：一元线性回归模型（SLR） SLR是理解所有多元模型的基础。本章深入探讨了随机误差项的性质，最小二乘估计量的推导及其无偏性、一致性和有效性。我们详细分析了估计量的抽样分布，并介绍了假设检验的流程，包括对回归系数的t检验和对模型整体显著性的F检验。此外，模型拟合优度（$R^2$）的解释及其局限性也将被详尽阐述。 第三章：多元线性回归模型（MLR） 将模型扩展到包含多个解释变量是计量经济学的常态。本章的核心在于理解多重共线性（Multicollinearity）的影响——它如何影响系数估计的精确度而非无偏性。我们探讨了变量选择的标准（如逐步回归、AIC/BIC），并详细介绍了虚拟变量（Dummy Variables）在处理分类信息时的应用，例如季节性效应或政策冲击的量化。 第四章：违反经典假设的后果与修正 本部分是实践应用的关键。当CLM的假设被违反时，OLS估计量会产生何种偏差？ 异方差性（Heteroskedasticity）： 我们不仅探讨了异方差性的检测方法（如Breusch-Pagan检验和White检验），更重要的是，我们将详细介绍如何使用稳健标准误（如White/Huber-White估计）来获得一致的推断统计量，以及广义最小二乘法（GLS）在已知异方差结构下的应用。 序列相关性（Autocorrelation）： 尤其在时间序列数据中，残差的自相关性是常见问题。本章解释了它对标准误估计的影响，并介绍了Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验，以及使用Cochrane-Orcutt或Praus-Winsten方法进行修正的必要性。 --- 第二部分：高级估计技术与内生性问题 本部分聚焦于处理更复杂的经济情景，特别是当解释变量与误差项存在关联时，即“内生性”问题。 第五章：工具变量（IV）与广义矩估计（GMM） 内生性是计量经济学中最具挑战性的问题之一，其根源包括遗漏变量偏误、测量误差和同时性。本章系统地介绍了工具变量（IV）方法的原理。我们将详细推导和应用两阶段最小二乘法（2SLS），并讨论如何选择有效的工具变量——即满足相关性和外生性要求的条件。在此基础上，我们引入了更具灵活性的广义矩估计（GMM），这是现代计量经济学中处理工具变量和过度识别问题的核心工具。 第六章：模型设定误差与函数形式选择 选择正确的函数形式（线性、对数、倒数等）对模型解释力的影响至关重要。本章探讨了设定错误（Misspecification）的后果。我们将重点介绍嵌套与非嵌套模型的检验方法，如嵌套模型的F检验和非嵌套模型的Davidson-MacKinnon J检验，帮助读者在理论指导下做出最佳模型选择。 第七章：面板数据模型 面板数据（Panel Data）结合了截面和时间维度，允许我们控制不随时间变化的个体异质性。本章详细对比了三种主要的估计策略： 1. 合并OLS（Pooled OLS）： 局限性分析。 2. 固定效应模型（Fixed Effects, FE）： 通过“去均值化”来吸收个体效应。 3. 随机效应模型（Random Effects, RE）： 考察个体效应与解释变量是否正交。 本章的重点在于使用豪斯曼检验（Hausman Test）来在FE和RE之间做出审慎的选择，并介绍了动态面板数据模型（如Arellano-Bond GMM估计）以处理滞后被解释变量作为解释变量时的内生性问题。 --- 第三部分：时间序列分析与预测模型 时间序列分析是理解宏观经济学和金融市场动态的关键。本部分专注于处理具有时间依赖性的数据。 第八章：单变量时间序列分析：平稳性与非平稳性 本章的核心是平稳性（Stationarity）的概念及其重要性。我们将介绍如何通过单位根检验（如ADF检验、PP检验）来识别非平稳序列。对于非平稳序列，我们引入了差分运算（Differencing）的概念。本章详述了自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）模型的结构、识别（ACF/PACF图）和估计方法。 第九章：整合模型与协整关系 当两个或多个非平稳时间序列之间存在长期、稳定的线性关系时，它们是协整的。本章详细阐述了格兰杰协整检验（Engle-Granger Two-Step Method）以及更强大的Johansen检验。对于协整系统，我们将介绍向量误差修正模型（VECM），它允许我们同时分析短期动态调整与长期均衡关系。 第十章：向量自回归（VAR）模型及其应用 VAR模型是分析多个相互依赖的时间序列系统（如利率、通胀和产出）的强大工具。本章将解释VAR模型的设定、估计和稳定性分析。重点应用包括： 1. 脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF）： 用来追踪一个变量的冲击如何随时间影响系统内所有变量的动态路径。 2. 方差分解（Forecast Error Variance Decomposition）： 量化不同变量对预测误差贡献的相对重要性。 3. 格兰杰因果关系检验： 检验一个变量的历史值对预测另一个变量的未来值是否有信息增量。 --- 第四部分：前沿计量模型与应用专题 本部分将读者引向现代计量经济学中处理非线性或特定结构问题的工具箱。 第十一章：离散选择模型 经济决策往往涉及二元或多元选择。本章深入探讨了用于建模概率结果的非线性模型： Logit模型与Probit模型： 详细解释了它们在估计概率而非连续变量时的差异，以及系数解释的边际效应计算方法。 多项Logit模型（Multinomial Logit）： 用于处理三个及以上互斥选择的场景。 第十二章：非线性时间序列：ARCH/GARCH模型 在金融计量中，条件异方差性（波动率集聚）是常态。本章专精于波动率建模。我们将介绍构建和估计自回归条件异方差模型（ARCH）和广义自回归条件异方差模型（GARCH），以及它们在高频金融数据分析和风险管理中的核心作用。 第十三章：模型诊断与模拟推断 一个优秀的计量分析不仅依赖于估计，更依赖于严格的诊断。本章涵盖了模型稳定性的检验（如递归残差检验），以及在复杂模型中，当标准渐近理论不适用时，使用模拟推断方法（如Bootstrap方法）进行稳健性检验的实际操作流程。 --- 本书的特色在于其对软件实现与实际案例的紧密结合。每章的理论阐述后，都附带有基于主流计量软件（如Stata/R）的经典案例演示，确保读者能够将学到的理论知识立即转化为可操作的分析技能。 通过对模型假设的审慎检验、对内生性问题的严格处理以及对模型结果的全面解释，本书致力于培养读者批判性地看待和应用经济计量模型的能力。

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这本书我刚拿到手，封面上那个略显复古的书名“Econometric Models, Techniques, and Applications”就让我有一种回归经典、钻研实用的感觉。我一直对经济学中的量化分析方法颇感兴趣，尤其是那些能够解释现实经济现象、预测未来趋势的工具。这本书的名字恰好切中了我的需求，它不仅仅是罗列了一堆模型和技术，更强调了“应用”二字，这让我对它能否真正帮助我理解和解决实际经济问题充满了期待。我翻看了目录，发现它涵盖了从基础的回归分析到更复杂的面板数据模型、时间序列模型，甚至还涉及了一些计量经济学的最新进展。这让我觉得这本书的覆盖面非常广，应该能满足我不同阶段的学习需求。我特别想了解的是，它在模型选择、模型诊断和结果解释方面会提供怎样的指导。毕竟，学好一个模型是一回事，但如何恰当地运用它去分析真实数据，从中提炼出有价值的经济洞察，才是更具挑战性也更有意义的。我希望这本书不仅仅是一本教科书，更能成为我探索经济世界、解决实际问题的得力助手。我迫不及待地想深入其中，去领略计量经济学的魅力，去掌握那些能够为我增添洞察力的强大工具。这本书的出版，对于所有渴望深入理解经济运行机制，并希望运用科学方法解决实际经济问题的读者来说，无疑是一份珍贵的礼物。它的专业性和实用性，在书名上就已彰显无遗，我期待它能带给我前所未有的学习体验和知识提升。

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在翻阅“Econometric Models, Techniques, and Applications”时，我首先被它严谨的逻辑结构和循序渐进的讲解方式所吸引。作者在开篇就为我们构建了一个清晰的学习路径，从最基础的经济学概念如何转化为可量化的数学模型，到如何选择合适的统计工具进行检验，再到如何解读和应用这些检验结果，每一个环节都衔接得恰到好处。我尤其欣赏的是，书中并没有简单地罗列公式和定理，而是花了大量的篇幅去解释每一个模型背后的经济学含义和逻辑。例如，在讲解 OLS（普通最小二乘法）时，作者不仅详细阐述了其数学原理，更深入地探讨了 OLS 原假设的经济学意义，以及当这些假设不满足时，会对经济解释产生怎样的影响。这种理论与实践相结合的讲解方式，极大地降低了计量经济学入门的门槛，也让我能够更加深刻地理解这些工具的本质。书中还穿插了大量的案例研究，这些案例都选取自真实的经济领域，例如消费函数的估计、生产函数的检验、宏观经济模型的构建等等。通过对这些案例的分析，我能够直观地感受到计量经济学在解决实际问题中的强大力量，并且能够学习到如何在实际操作中运用书中的理论和方法。这本书的语言风格也非常清晰流畅，即使对于初学者来说，也不会感到晦涩难懂。我非常有信心，通过这本书的学习，我能够建立起扎实的计量经济学基础，并具备运用这些知识解决实际经济问题的能力。

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“Econometric Models, Techniques, and Applications”这本书带给我的感受是，它不仅仅是一本知识的集合，更是一本思维的引导。作者在书中反复强调，计量经济学不是一套僵化的公式，而是一种分析经济现象的思维方式。它教会我如何从经济学理论出发，提炼出可检验的假设，如何根据数据的特点选择最合适的模型，以及如何批判性地解读模型的结果。我尤其欣赏书中关于因果推断的讨论，作者深入浅出地介绍了 IV（工具变量法）、DID（双重差分法）等因果推断技术，并结合生动的案例，说明了如何在实际研究中运用这些技术来识别和衡量真实的因果关系。这对于我理解经济政策的有效性、分析市场机制的运行等问题，具有极其重要的指导意义。书中还详细讲解了时间序列分析，包括 ARMA、GARCH 模型等，并展示了如何利用这些模型来预测经济变量的未来走势。这对于我在金融市场进行投资决策、分析经济周期波动等活动，提供了非常实用的工具和方法。总而言之，这本书不仅传授了我计量经济学的知识和技术，更重要的是，它塑造了我用量化思维分析和解决经济问题的能力。我感觉它是一本能够真正提升我研究能力和实践水平的宝贵财富。

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“Econometric Models, Techniques, and Applications”这本书对我来说，就像一位经验丰富的导师，在我探索计量经济学的道路上提供了无私的指导。它不仅仅是一本教科书，更是一种研究方法的启蒙。我非常欣赏书中对“技术”部分的详细阐述，作者并没有简单地罗列各种技术，而是深入解释了每一种技术背后的逻辑原理、适用条件以及局限性。例如，在讲解模型设定时，书中强调了“经济学理论先行”的原则，提醒我们不能脱离实际的经济背景去随意设定模型。同时，书中也提供了大量的实操指导，例如如何利用统计软件（如 Stata、EViews）来实现各种计量模型，如何进行数据清洗和预处理，如何解读和报告研究结果等。这对于我这样希望将理论知识转化为实践能力的读者来说，具有非常大的价值。书中穿插的案例研究也非常有深度，它们不仅仅是对模型应用的简单演示，更是对研究过程的完整展示，从问题的提出、理论的梳理、模型的设定、数据的分析到结果的解释，都进行了详细的阐述。我感觉这本书真正做到了“授人以渔”，它不仅教会了我计量经济学的知识，更重要的是，它教会了我如何成为一名独立的研究者，如何用科学的方法去分析和解决经济问题。

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“Econometric Models, Techniques, and Applications”这本书给我最深刻的印象是其对“应用”二字的极致追求。作者在书中不仅仅是介绍各种模型和技术，更着重于展示这些模型和技术是如何在真实的经济学研究中发挥作用的。我非常喜欢书中关于模型设定和检验的章节，作者强调了根据具体的研究问题和数据特点来选择合适的模型，并且详细介绍了各种模型诊断的方法，例如残差分析、异方差检验、序列相关检验等，以及如何根据诊断结果来修正模型。这让我意识到，计量经济学研究并非一成不变，而是需要根据实际情况灵活调整和优化。书中提供的案例研究也非常具有代表性，涵盖了微观经济学、宏观经济学以及金融经济学等多个领域，并且都进行了详尽的分析和解读，从研究思路、模型选择、数据处理到结果解释，都为我提供了宝贵的学习经验。我感觉这本书的编写风格非常接地气，它没有回避计量经济学研究中的复杂性和挑战性，而是以一种清晰、系统的方式将它们呈现出来，并提供切实可行的解决方案。这本书将帮助我建立起严谨的研究思维，并提升我的实证研究能力，让我能够更好地运用计量经济学来分析和解决现实中的经济问题。

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在阅读“Econometric Models, Techniques, and Applications”的过程中，我深刻体会到作者在梳理和呈现复杂计量经济学概念时的匠心独运。这本书并非简单堆砌知识点，而是构建了一个层次分明的知识体系，层层递进，引导读者逐步掌握核心概念。例如，在讲解异方差和自相关时，作者并没有立刻抛出复杂的处理方法，而是先从经济学角度解释了这些现象可能产生的原因，以及它们对 OLS 估计量的影响，然后再引入 GLS、HAC 等估计量，并详细说明了它们的适用条件和优劣。这种循序渐进的教学方法，使得原本枯燥的统计概念变得易于理解和记忆。我尤其赞赏书中对每一种计量模型和技术所进行的严谨的数学推导，并且都附带了清晰的解释，确保读者能够理解其背后的逻辑。同时，书中也并没有过度强调数学的严谨性而忽略了实际应用，而是通过大量的经济学案例，将这些数学工具与真实的经济现象紧密联系起来，让读者明白这些工具的价值所在。我感觉这本书的编写风格非常注重理论与实践的平衡，它既有深度，又具有广度，能够满足不同层次读者的学习需求。对于初学者而言，它可以打下坚实的基础；对于有一定基础的读者而言，它可以帮助他们深化理解、拓展知识面。我从中受益匪浅，对计量经济学领域的认识也达到了一个新的高度。

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我拿到“Econometric Models, Techniques, and Applications”这本书，就被它深厚的学术底蕴和丰富的实践案例所折服。书中涵盖的计量经济学方法非常全面，从基础的回归分析到高阶的非参数计量，应有尽有。我特别喜欢书中关于模型诊断和误差分析的章节，作者详细介绍了如何识别和处理多重共线性、异方差、序列相关等问题，并提供了各种实用的检验方法和修正策略。这对于保证计量模型结果的可靠性和有效性至关重要。书中的案例选择也非常经典，涵盖了经济学研究中的诸多重要议题，例如劳动力市场分析、消费行为研究、国际贸易模型等。通过对这些案例的深入剖析，我不仅学习了如何应用具体的计量模型，更重要的是，我学习了如何将经济学理论与实证研究有机地结合起来，如何在分析数据时保持严谨的逻辑和批判性的思维。我感觉这本书的编写风格非常注重细节，即使是最小的统计概念，作者也会给予清晰的解释和生动的类比，使得学习过程更加轻松和高效。这本书不仅能够帮助我掌握计量经济学的基本理论和方法，更能够引导我进行独立的研究，培养我发现和解决经济问题的能力。

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在翻阅“Econometric Models, Techniques, and Applications”这本书时，我感受到了作者在计量经济学领域深厚的功底和对知识传播的热忱。书中对计量经济学模型的介绍非常系统和全面，从基础的统计学原理出发，逐步引入各种复杂的计量模型，并详细阐述了它们的数学推导和经济学含义。我特别欣赏书中对“技术”的详细讲解，它不仅介绍了各种模型的具体形式，更深入地探讨了在实际应用中可能遇到的各种问题，以及如何利用各种统计技术来解决这些问题。例如，在讲解面板数据模型时，书中详细介绍了固定效应模型和随机效应模型的选择依据，以及如何在实践中进行检验。同时，书中也提供了大量精选的经济学案例，这些案例都来自于真实的经济研究，并且都进行了深入的分析和解读。通过对这些案例的学习，我不仅掌握了计量经济学的应用技巧，更重要的是，我学习到了如何将经济学理论与实证研究相结合，如何从数据中挖掘有价值的经济洞察。我感觉这本书的编写风格非常严谨而又富有启发性，它既能够帮助我扎实地掌握计量经济学的理论知识，又能够提升我进行独立研究的能力。这对于任何渴望深入理解经济运行机制并掌握量化分析工具的读者来说，都是一本不可多得的宝贵资源。

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当我拿到“Econometric Models, Techniques, and Applications”这本书时，就被它简洁而有力的书名所吸引，预示着它将是一本兼具理论深度和实践指导的著作。翻开书页，我惊喜地发现，它确实做到了这一点。书中对各种计量模型进行了系统性的介绍，从最基础的线性回归模型，到复杂的面板数据模型、时间序列模型，再到一些前沿的因果推断方法，几乎涵盖了计量经济学研究的各个方面。我尤其赞赏书中在模型讲解时，不仅给出了严谨的数学推导，更注重解释模型背后的经济学含义和统计学原理。例如，在讲解 GARCH 模型时，作者详细阐述了该模型在处理金融资产波动性方面的优势，并给出了具体的应用案例。书中还提供了大量的实证研究案例，这些案例都选自经济学研究中的经典问题，并且都进行了详细的分析和解读。这让我能够直观地感受到计量经济学在解决实际经济问题中的强大力量。我感觉这本书的编写风格非常注重逻辑性和条理性，知识点安排合理，过渡自然，使得学习过程非常顺畅。它不仅能够帮助我构建坚实的计量经济学理论基础，更能够提升我进行经济学实证研究的能力。

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“Econometric Models, Techniques, and Applications”这本书给我带来的最大惊喜在于它对“技术”的深入剖析和对“应用”的生动展示。它并没有止步于模型本身的介绍，而是花了相当大的篇幅去讲解如何在实践中选择、构建和检验这些模型。我特别喜欢书中关于模型选择的章节，作者详细介绍了 AIC、BIC 等信息准则的应用，以及如何通过调整 R 方、F 检验等统计量来评估模型的优劣。更重要的是，它还强调了经济学理论在模型选择中的指导作用，提醒我们不能仅仅依赖统计显著性，更要关注模型的经济学合理性。在“应用”方面，书中提供了非常丰富和多样的案例，涵盖了微观经济学、宏观经济学以及金融经济学等多个领域。例如，在讲解面板数据模型时，书中就通过分析企业生产效率的面板数据，演示了如何处理个体效应和时间效应，并对结果进行了深入的经济学解读。这种将复杂模型与具体案例相结合的方式，让抽象的理论变得更加生动和易于理解。我感觉这本书不仅是一本学习计量经济学理论的优秀教材，更是一本指导如何进行经济学实证研究的实用指南。它教会我如何将经济学理论转化为可检验的假设，如何选择合适的计量方法来检验这些假设，以及如何解释和应用检验结果，从而为经济决策提供科学依据。这本书的价值在于它真正做到了“学以致用”，让计量经济学不再是冰冷的公式，而是分析和解决经济问题的有力工具。

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