结构方程模型的原理与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国轻工业出版社

作者:邱皓政

出品人:

页数:452

译者:

出版时间:2009-2

价格:52.00元

装帧:平装

isbn号码:9787501967254

丛书系列:

图书标签:

• 结构方程
• 统计学
• 统计
• 心理学
• 研究方法
• 结构方程式模型
• 结构方程模型
• 社会学
• 结构方程模型
• 统计学
• 数据分析
• 应用研究
• 因果关系
• 模型拟合
• 心理测量
• 社会科学
• 定量研究
• 回归分析

《计量经济学原理与面板数据分析》图书简介 一、 内容聚焦与核心价值 本书旨在为读者提供一套系统、深入且实用的计量经济学理论框架与现代数据分析方法，特别是侧重于处理时间序列和截面数据融合的面板数据分析技术。不同于侧重于纯理论推导或特定软件操作的教材，本书致力于搭建计量经济学核心概念与复杂现实经济问题求解之间的桥梁。我们深知，在现代经济学研究和商业决策中，数据驱动的洞察力至关重要，而准确地从数据中识别因果关系和预测未来趋势，依赖于扎实的计量基础和恰当的模型选择。 核心价值在于： 帮助研究人员和高级分析师从“会跑回归”的初级阶段，迈入到“理解回归背后的经济学逻辑，并能根据数据特性选择最优估计方法”的高级阶段。 二、 结构与章节概览 全书分为四个主要部分，层层递进，确保知识体系的完整性和连贯性： 第一部分：计量经济学基础与经典线性模型（OLS的再审视） 本部分首先回顾了经济学模型设定的必要性、随机误差项的经济学解释，以及计量模型设定的基本假设。重点在于对经典线性回归模型（CLRM）的深入理解，而非简单介绍其公式。 随机变量与抽样分布： 强调理解异方差、自相关在实际应用中如何影响估计量的效率和推断的有效性。 高斯-马尔可夫定理的现实意义： 讨论在何种情况下，普通最小二乘法（OLS）仍然是最优线性无偏估计量（BLUE），以及当假设被打破时，我们必须转向何种工具。 模型设定的挑战： 详细讨论函数形式的选择（线性、对数线性、半对数）、滞后变量的引入，以及多重共线性的诊断与处理策略。 第二部分：超越线性——内生性与因果推断的挑战 这是本书区别于基础教材的关键部分，聚焦于处理经济学中最普遍、最棘手的挑战：内生性问题。本书将内生性分解为遗漏变量偏差、测量误差和同步性偏差（如反向因果关系），并系统介绍解决这些问题的工具。 内生性深度剖析： 详细阐述为什么内生性会导致OLS估计量的一致性失效，并给出具体的经济学案例。 工具变量法（IV）的精细化： 不仅介绍两阶段最小二乘法（2SLS），更着重讨论工具变量的有效性检验（如弱工具变量检验、过度识别约束检验）和单工具变量、多个工具变量的识别逻辑。 面板数据基础： 引入面板数据的优势，如其对未观测到的个体异质性的控制能力。介绍固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的推导与选择标准（如Hausman检验的经济学解释）。 第三部分：面板数据的高级分析技术 本部分完全专注于如何高效、稳健地利用面板数据来识别因果关系，尤其关注那些更接近随机实验的准实验方法。 动态面板模型： 针对存在滞后被解释变量的情况，详细介绍随机个体效应的动态模型，并深入讲解广义矩估计量（GMM）——包括系统GMM和差分GMM——的原理、操作步骤及其对工具变量（如差分GMM中的水平/差分变量）的要求。 异质性与交互效应： 探讨如何通过引入时间趋势的交互项和个体特征的交互项，来检验政策效应或关键变量对不同群体影响的差异性。 面板数据的异方差与自相关处理： 介绍如何使用聚类稳健标准误（Clustered Standard Errors）来应对同一单位内部观测值之间的相关性问题。 第四部分：时间序列分析基础与预测模型 本部分为希望进行宏观经济分析或金融时间序列预测的读者打下坚实基础。 平稳性与单位根检验： 强调非平稳性对回归分析的危害，并详细介绍ADF、PP检验的原理及实际应用中的注意事项。 自回归与移动平均模型（ARMA/ARIMA）： 讲解如何通过ACF和PACF图识别合适的模型结构，以及如何利用差分实现模型的平稳化。 协整关系（Cointegration）： 讨论两个或多个非平稳序列之间长期均衡关系的识别（Engle-Granger两步法与Johansen检验），以及向量自回归模型（VAR）在宏观经济脉冲响应分析中的应用。 三、 目标读者 本书适合以下群体： 1. 经济学、金融学、管理学、社会学等领域的研究生（硕士、博士），作为高级计量课程的参考教材，帮助其完成毕业论文或学术研究。 2. 政府统计部门、商业咨询公司、金融机构的数据分析师和研究人员，需要掌握处理复杂面板或时间序列数据的专业工具。 3. 希望深入理解计量模型的原理，而非仅仅停留在软件操作层面的计量经济学爱好者。 四、 本书的独特优势 本书的编写遵循“原理为基，应用为导”的原则，力求在严谨的数学推导和直观的经济学解释之间找到平衡点。 丰富的例证： 书中案例均来源于真实的经济学文献和数据，涉及劳动力市场、收入分配、区域发展、政策评估等多个领域，帮助读者理解“为什么选择这个模型”而非“如何代入数字”。 模型选择的决策树： 提供了清晰的流程图和决策指南，帮助读者面对新的数据集时，能够系统地诊断数据特征（有无异方差？是否存在序列相关？个体效应是固定的还是随机的？），并据此选择最恰当的估计方法。 侧重估计量的性质： 强调对估计量（系数）的“一致性”、“有效性”和“稳健性”的理解，这是区分一般统计分析和高水平计量研究的关键所在。 通过学习本书，读者将能够独立构建、估计、检验和解释复杂的面板和时间序列计量模型，从而为严谨的实证研究奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

非数理专业，但是毕业论文需要用这个研究方法。每章每节切入承接很温柔没错，但是一到讲到概念和原理依然很痛苦。需要不时地翻以前的统计学、概率论的教材。坚持一两个月以后好一些了 另外在这过程中似乎很容易迷失在理解的过程中：理解之后合上书，什么都不记得了。边看边画...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验是酣畅淋漓的，尤其是在处理那些复杂的实操问题时。我记得我之前在做一项关于组织承诺感的研究时，一直被中介效应和调节效应的模型构建搞得焦头烂额。市面上很多教材只是简单地告诉你如何设置“间接效应”的检验，但很少有人会深入剖析当样本量不足或者变量分布不符合正态假设时，应该优先选择Bootstrapping还是非参数检验的决策过程。这本书在这方面提供了非常实用的操作指南，它没有避开现实中的“脏数据”和“坏模型”，而是坦诚地讨论了如何进行敏感性分析和模型修正。其中关于测量模型（CFA）和结构模型（SEM）分离处理的章节，更是让我茅塞顿开。作者强调了“先确保测量的好，再谈结构的关系”这一基本原则，并通过几个高质量的案例展示了如何通过修正因子载荷、处理共线性问题来优化初始模型。这已经超出了纯粹的理论教学，更像是一位资深导师在手把手地传授“项目实战经验”。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的难度曲线是比较陡峭的，特别是当涉及到Mplus、AMOS等软件的语法细节时，对于初学者来说可能需要反复查阅和消化。不过，正是这种挑战性，保证了内容的深度和广度。我特别喜欢作者在案例选择上的用心。他没有使用那些已经被用滥的、过于理想化的“甲影响乙”的简单模型，而是引入了许多复杂的、包含更高阶交互作用和非线性关系的实际研究案例。比如，处理纵向数据的增长曲线模型（GCM）与SEM的结合，或者多层结构方程模型（MLSEM）在跨层研究中的应用，这些前沿且复杂的议题，作者都能用相对清晰的数学表述和直观的图解来呈现。这说明作者在编写此书时，考虑到了读者群体中，有一部分人已经是具备一定统计基础，正在寻求从基础SEM向更高级方法过渡的需求。这本书确实充当了一座非常坚实的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格非常独特，它在保持高度学术性的同时，却又带着一种近乎哲学的思辨色彩。与其他侧重于软件操作手册的教材不同，作者似乎更热衷于探讨“为什么”我们要使用结构方程模型，而不是“如何”在软件里点击按钮。书中有一段关于“可观测变量与不可观测变量之争”的讨论，让我印象极其深刻。作者引用了几位经典学者的观点，深入分析了心理学、社会学研究中构建潜在变量的必要性和其内在的哲学基础，这使得整个阅读过程不仅仅是技能的学习，更像是一次对科学建模理念的再审视。这种深度让我想起了某些高阶的计量经济学著作，它要求读者不仅要有操作能力，更要有对模型背后的因果推断逻辑有深刻的理解。对于那些想要深入研究，并且希望自己的研究能够达到国际期刊发表水准的读者来说，这种对基础假设和模型边界的探讨，是至关重要的“内功心法”。

评分☆☆☆☆☆

如果用一句话来概括这本书的价值，我会说它是一本“能让你在面对复杂数据结构时保持镇定和自信的工具书”。它不像市面上那些追求“快速上手”的书籍那样提供快速的“配方”，而是提供了一套完整的“厨房管理系统”。阅读完毕后，我感觉自己对于如何构建一个理论上站得住脚，实践中又能够稳定运行的研究模型，拥有了更强的掌控感。书中对于报告结果的规范性建议也极其有价值，从如何撰写方法学部分，到如何解释标准化系数和非标准化系数的差异，都有详细的指导，这对于提升论文的规范性和可读性有直接帮助。总而言之，这本书更像是一份系统的、可供长期参考的“方法论宝典”，而不是一次性的“速成指南”，对于严肃的研究者来说，它的投资回报率是极高的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当有意思，那种深沉的蓝色调和简洁的几何图形，让人一眼就能感受到其学术的严谨性。我最初是带着一种半信半疑的态度去接触它的，毕竟“原理与应用”这个组合听起来很容易流于表面或者过于晦涩难懂。然而，一旦翻开第一章，我就被作者那种抽丝剥茧的叙事方式深深吸引住了。他并没有一开始就抛出复杂的公式，而是从研究设计的基本逻辑入手，比如什么是潜在变量，我们为什么要用路径分析来验证一个模型。这种循序渐进的过程，对于我这种不是统计学科班出身，但又需要在工作中接触SEM的从业者来说，简直是及时雨。书中对每一个核心概念的解释都配有清晰的图示，那些复杂的模型路径图，在作者的笔下仿佛都变得活泼起来，每一个箭头、每一个变量的符号都有其明确的含义，不再是冷冰冰的数学符号堆砌。特别是关于模型拟合度的讨论部分，没有简单地罗列几个指标（如卡方值、RMSEA），而是深入探讨了不同指标背后的统计学假设和实际应用中的局限性，这点做得非常到位，体现了作者深厚的理论功底和丰富的实践经验。

评分☆☆☆☆☆

这个，要配一本LISEL语言手册看

评分☆☆☆☆☆

介绍详细简要，数理基础不好的文科生也能简要地掌握住模型构建的一些要点，amos、lisrel、mplus应有仅有，但是amos部分的报表解读过于简略，有一些小瑕疵可能会造成误解。

评分☆☆☆☆☆

这个，要配一本LISEL语言手册看

评分☆☆☆☆☆

几乎都是原理的介绍，缺乏实例。且以lisrel为主。

评分☆☆☆☆☆

原理为主，应用多以LISREL举例。