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☆☆☆☆☆

出版者:Pearson

作者:William H. Greene

出品人:

页数:1216

译者:

出版时间:2007-7-15

价格:GBP 58.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780135137406

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
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• 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

《计量经济学方法论：从理论到实践的系统解析》 本书并非聚焦于某一特定领域的计量经济学应用，而是致力于为读者构建一个全面、严谨的计量经济学理论框架，并在此基础上深入探讨其在实际研究中遇到的挑战与解决方案。我们将从计量经济学方法论的核心视角出发，系统性地梳理和解析这一学科的基石、工具和发展脉络，旨在帮助读者掌握独立进行计量经济学研究的必备知识和能力。 第一部分：计量经济学的基本原理与数据基础 本部分将首先奠定计量经济学研究的理论基石。我们将从经济学理论出发，阐述其与计量经济学之间密不可分的联系。经济学理论为计量经济学提供了研究的问题域、假设和预期，而计量经济学则提供了验证这些理论、量化经济关系、检验假设的工具和方法。我们将强调，一个扎实的经济学理论基础是进行有效计量分析的前提。 接着，我们将深入探讨计量经济学研究中数据的角色和重要性。数据是计量经济学分析的“燃料”，其质量和类型直接决定了研究的可靠性和有效性。我们将详细介绍不同类型的数据，包括横截面数据（Cross-sectional Data）、时间序列数据（Time Series Data）和面板数据（Panel Data）。对于每种数据类型，我们将分析其特点、适用场景以及在收集、整理和处理过程中可能遇到的问题。例如，横截面数据在特定时间点对不同个体或单位的观测，在研究个体差异方面具有优势，但也可能面临异质性问题；时间序列数据记录了某个经济变量随时间的变化，适用于分析动态关系和趋势，但需要注意自相关和异方差等问题；面板数据结合了横截面和时间序列的优点，能够同时观测个体和时间的动态变化，是当前计量研究中非常重要的数据类型，但其分析方法也更为复杂。 此外，我们还将讨论数据的来源、质量评估和预处理技术。从官方统计数据到调查数据，再到非结构化数据（如社交媒体数据、网络爬虫数据），我们将分析不同数据来源的可靠性、局限性以及如何进行适当的清洗、转换和整合，以确保数据能够满足计量分析的要求。异常值检测、缺失值处理、变量构造和尺度变换等都是本部分将要深入探讨的关键技术。 第二部分：经典计量经济学模型与基本估计方法 本部分将聚焦于计量经济学中最核心、最常用的模型和估计方法。我们将从最简单的模型——简单线性回归（Simple Linear Regression）开始，逐步过渡到多元线性回归（Multiple Linear Regression）。我们将详细讲解回归模型的假设条件（如高斯-马尔可夫假设），并分析违背这些假设时可能导致的后果，例如无偏性、一致性或有效性的丧失。 在介绍回归模型的同时，我们将系统阐述经典的估计方法，即普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）。我们将深入剖析OLS的原理，包括如何最小化残差平方和来估计模型参数。我们将推导OLS估计量的性质，证明其在满足高斯-马尔可夫假设下的最佳线性无偏估计（BLUE）性质。 然而，现实世界中的经济数据往往难以完全满足OLS的理想假设。因此，本部分将重点探讨如何识别和处理OLS模型中的常见问题。我们将详细介绍异方差（Heteroskedasticity）和自相关（Autocorrelation）的存在及其对OLS估计量和推断的影响。对于异方差，我们将介绍怀特检验（White Test）、布洛什-佩甘检验（Breusch-Pagan Test）等诊断方法，并探讨异方差稳健标准误（Heteroskedasticity-Robust Standard Errors）和加权最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）等处理方法。对于自相关，我们将介绍杜宾-沃森检验（Durbin-Watson Test）等诊断方法，并讨论广义最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）和迭代加权最小二乘法（Iterative WLS）等处理自相关的方法。 此外，我们还将触及多重共线性（Multicollinearity）的问题，分析其产生的原因、对估计结果的影响，以及如何通过察觉和（在一定程度上）缓解来改进模型。 第三部分：模型诊断、检验与模型选择 在估计完模型之后，如何评估模型的拟合优度、检验模型的有效性以及选择最合适的模型，是计量研究中至关重要的环节。本部分将对此进行系统阐述。 我们将深入讲解拟合优度指标，如决定系数（R-squared）和调整决定系数（Adjusted R-squared），并讨论它们各自的含义和局限性。决定系数衡量了自变量解释了因变量变异的比例，但它往往随着模型中变量的增加而增加，因此调整决定系数在模型比较时更为有用。 随后，我们将转向统计检验。我们将详细介绍t检验（t-test）和F检验（F-test）在回归模型中的应用，包括如何检验单个回归系数的显著性以及如何检验一组回归系数的联合显著性。我们将解释p值（p-value）的含义，以及如何基于p值来做出统计推断。 模型设定错误（Model Specification Error）是计量研究中一个普遍存在的问题。我们将探讨可能出现的模型设定错误，例如遗漏重要变量（Omitted Variable Bias）、包含不相关变量（Inclusion of Irrelevant Variables）、函数形式错误（Incorrect Functional Form）以及变量测量误差（Measurement Error）。对于每种错误，我们将分析其可能带来的偏误，并介绍相应的诊断方法和修正策略。例如，对于遗漏重要变量，我们将介绍残差图分析、引入代理变量（Proxy Variables）等方法；对于函数形式错误，我们将讨论多项式回归、对数变换、Box-Cox变换等方法。 最后，我们将讨论模型选择的标准和方法。在存在多个备选模型的情况下，如何科学地选择最优模型，将是本部分的重点。我们将介绍信息准则，如赤池信息准则（Akaike Information Criterion, AIC）和贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion, BIC），它们在权衡模型拟合优度和模型复杂度的基础上，为模型选择提供依据。此外，我们还将探讨交叉验证（Cross-validation）等更为通用的模型选择方法。 第四部分：超越经典：进阶计量模型与方法 随着计量经济学研究的深入，经典线性回归模型在处理更复杂的经济现象时显得力不从心。本部分将介绍一些更为先进和专门化的计量模型与方法，以应对现实研究中的挑战。 我们将首先探讨工具变量法（Instrumental Variables, IV）。当回归模型中存在内生性（Endogeneity）问题，例如回归变量与误差项相关时，OLS估计将产生偏误。我们将详细介绍内生性的来源（如遗漏变量、测量误差、 simultaneity），并深入讲解工具变量法的原理，包括如何寻找合适的工具变量，以及两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）等估计方法。我们将强调寻找有效工具变量的重要性，以及如何进行工具变量的识别和弱工具变量的检验。 随后，我们将引入有限因变量模型（Limited Dependent Variable Models）。在许多经济学研究中，因变量并非连续变量，而是二元的（如是否购买某种商品）、多选择的（如选择哪种交通工具）或计数型的（如家庭的孩子数量）。我们将介绍逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）和概率模型（Probit Model）用于处理二元因变量，以及多项选择模型（Multinomial Choice Models）和泊松回归（Poisson Regression）/负二项回归（Negative Binomial Regression）用于处理多选择和计数因变量。 接着，我们将讨论时间序列分析中的一些关键模型。我们将介绍自回归模型（Autoregressive Models, AR）、移动平均模型（Moving Average Models, MA）以及它们的组合——自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average Models, ARMA）和自回归积分移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Models, ARIMA）。我们将深入理解这些模型的结构、参数的估计与检验，以及它们在预测方面的应用。此外，我们还将初步接触向量自回归模型（Vector Autoregression, VAR），用于分析多个时间序列变量之间的动态相互关系。 最后，我们将触及面板数据模型（Panel Data Models）。我们将详细讲解固定效应模型（Fixed Effects Models）和随机效应模型（Random Effects Models）的原理、估计方法和适用场景。我们将讨论如何通过这两个模型来控制个体特异性且不随时间变化的因素，从而更有效地估计处理效应或个体效应。 第五部分：实证研究的伦理与前沿展望 计量经济学研究不仅是技术的应用，更包含着严谨的科学精神和伦理考量。本部分将从更宏观的视角审视计量经济学的实践。 我们将强调实证研究的透明性、可重复性和学术诚信。我们将讨论如何清晰地报告研究方法、数据来源、模型设定和结果，以便他人能够验证和重复研究。我们将探讨在研究过程中可能遇到的伦理困境，例如数据隐私、利益冲突以及研究结果的误读和滥用。 最后，我们将展望计量经济学研究的前沿领域。我们将简要介绍机器学习（Machine Learning）在计量经济学中的应用，例如用于预测、分类和高维数据分析。我们将探讨因果推断（Causal Inference）的最新进展，包括不完全匹配（Matching）、断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）和双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）等非实验性研究设计中的因果识别方法。我们还将提及文本计量经济学（Textual Econometrics）等新兴交叉领域，展示计量经济学在不断拓展其研究边界。 本书旨在为读者提供一个扎实的理论基础、一套系统的分析工具和一种严谨的研究方法论。通过对这些核心内容的深入学习和理解，读者将能够独立地进行计量经济学研究，解决现实经济问题，并为学术界和政策实践做出贡献。

评分☆☆☆☆☆

虽然是指定教材，但是我觉得这本书更适合当工具书。 需要哪部分的公式和模型马上翻查。 而且后面的什么chi-square，F test，T test之类的表格很齐全，比较适合随时用。 当教材，如果以前没有计量的基础，比如我，真的会痛不欲生。 如果可读性的话伍德里奇可能更适合人类阅读，...  

评分☆☆☆☆☆

每次看见这本书就想哭，买这书的时候我和理论计量基本没什么关系，只是专业上需要，买了本参考下。刚买来几乎后悔了，和当时任何国内教科书不一样，通篇完全基于矩阵…… 可能是造化弄人，天意使然，多少年后当重返研究生院，坐在理论计量经济学的课堂里，指定的教材居然还是...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量绝对是顶级的，纸张的触感非常细腻，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到特别疲劳。我尤其欣赏作者在处理复杂数学推导时的那种清晰度和条理性。那些原本在其他教材中常常令人困惑的矩阵运算和概率分布的推导过程，在这里被拆解得如同瑞士钟表的内部结构一般精妙。我记得有一次为一个特定的估计量一致性的证明卡住了好几天，几乎要放弃时，重新回到这本书的某个章节，作者用一种近乎禅意的笔触，寥寥数语就点破了那个逻辑上的盲区。那种豁然开朗的感觉，简直让人想对着书本击掌叫好。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的大师，耐心地在你耳边低语，引导你穿过迷雾。对于我这种习惯于在理论与实践之间反复横跳的学习者来说，书中穿插的那些经典案例的描述，虽然简略，却能瞬间将抽象的公式拉回到现实的经济情境中，这种连接感，是其他侧重纯理论的著作难以比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁有力，那种深邃的蓝色调一下子就抓住了我的眼球，让人感觉里面蕴含着某种严谨而又深奥的知识。我拿到手的时候，光是掂量一下重量，就能感觉到作者在内容上的厚度和广度。初翻目录，那些密密麻麻的专业术语就像是通往一个全新世界的地图，虽然有些望而生畏，但骨子里却藏着一种忍不住想要探索的冲动。我记得当时是在一个安静的咖啡馆里，点了一杯浓度很高的意式浓缩，翻开了第一章，那种试图理解每一个符号、每一个公式背后的逻辑推导的过程，简直比解开一个复杂的谜题还要令人着迷。它不像市面上很多流行的科普读物那样追求即时满足的愉悦感，而更像是一场需要耐心和毅力的马拉松。作者的叙事节奏非常沉稳，每一个概念的引入都经过了精心布局，确保读者在进入下一个更深层次的理论之前，已经牢牢掌握了基础。这种对教学严谨性的坚持，使得这本书在众多同类题材中显得尤为突出。它不是在“喂养”你知识，而是在教你如何自己去“捕猎”知识，这种思维方式的培养，远比记住几个模型更有价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对学术前沿非常敏感的人，总想知道最新的研究成果是如何建立在经典理论之上的。这本书在这方面做得极其出色，它在讲解核心模型的同时，总能巧妙地引出一些关于模型假设的局限性以及未来可能的研究方向的讨论。读完其中的某个章节后，我立刻就能感觉到自己对当前经济学界正在热议的那些前沿话题有了更深刻的理解基础。它没有停留在教科书的固有范畴内，而是将自己塑造成了一个承上启下的桥梁。我记得有一段关于时间序列模型的讨论，作者对协整概念的解释，简直是教科书级别的范例——既保证了数学的精确性，又兼顾了经济学直觉的培养。我将这本书带到了好几个国际会议上，发现许多同行在提到基础理论的参考书时，都会不约而同地指向类似的结构。这本书的影响力，已经超越了单纯的教学工具，它更像是这个领域知识体系的“骨架”，坚实而不可动摇。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的阅读体验并非一帆风顺，它对读者的预备知识有着相当高的要求。如果你只是抱着随便翻阅的心态来对待它，很可能会被其中密集的信息量和严苛的逻辑链条所击溃。我花了相当长的时间来回顾我大学时代那些被我遗忘的线性代数和微积分知识，才敢说自己真正进入了这本书的“门槛”。但正是这种挑战性，才让最终的收获显得如此珍贵。我特别欣赏作者在探讨模型设定误差和内生性问题时所展现出的那种批判性思维。他不是简单地罗列现有方法，而是深入剖析了每种方法的理论基础和潜在的适用边界。这种教人“质疑”的写作风格，培养了我避免盲目套用工具的习惯。每当我面对一个新的实证问题时，我都会下意识地回到这本书的某个框架中去审视，仿佛书中那位无形的导师又在身旁指导，这种内化过程，是任何短期培训都无法给予的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在于它构建了一个极其稳固的知识体系框架，让你在面对经济学数据和模型时，不再感到迷茫。它的深度和广度令人印象深刻，从最基础的OLS到更复杂的面板数据模型和非线性估计，都给予了足够的篇幅和详尽的推导。我最喜欢的是它在讨论工具变量（IV）方法时，那种对识别问题的执着追问，作者层层递进地展示了如何从理论上论证识别的有效性，而不是仅仅停留在“如何操作”的层面。这种对“为什么有效”的深刻探究，极大地提升了我对计量经济学作为一门科学的敬畏之心。它就像是一部史诗级的巨著，需要反复研读，每一次重读都会发现新的细节和更深层次的含义。对于任何一个严肃对待量化研究的学者或学生来说，这本书无疑是一笔值得投入大量时间和精力的宝贵财富，它奠定了扎实的理论基石，让后续的学习和研究都有处着力。

评分☆☆☆☆☆

计量中高级教材，显露出计量的无趣。

评分☆☆☆☆☆

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计量中高级教材，显露出计量的无趣。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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