Time in Economics (Professor Dr. F. De Vries Lectures) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Greenwood Press Reprint

作者:George Lennox Sharman Shackle

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1983-06-08

价格:USD 57.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780313239694

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计量经济学：原理、方法与应用 本书聚焦于计量经济学这一现代经济学分析的基石。它并非专注于某一特定主题或教授的讲义系列，而是旨在为读者提供一个全面、深入且实用的计量经济学知识体系，涵盖从基础理论到前沿应用的广阔领域。 本书的构建旨在弥补理论介绍与实际操作之间的鸿沟。我们坚信，只有将严谨的数学推导与清晰的经济学直觉相结合，才能真正掌握计量经济学的精髓。因此，全书结构精心设计，逐步引导读者进入这个既具挑战性又极具回报的领域。 第一部分：计量经济学基础与经典线性模型 (Classical Linear Model, CLM) 本部分将奠定坚实的数学和统计学基础，这是理解后续所有高级主题的前提。 第一章：计量经济学导论与数据类型 本章首先界定计量经济学的范畴，阐述其在现代经济学研究中的核心地位——作为连接理论假设与现实数据的桥梁。我们将详细探讨经济数据的主要类型：时间序列数据（Time Series）、截面数据（Cross-Sectional Data）以及面板数据（Panel Data），并讨论每种数据结构在分析中所面临的独特挑战与适用场景。此外，本章还会回顾必要的概率论和数理统计知识，特别是关于估计量（Estimators）、假设检验（Hypothesis Testing）以及大样本性质（Asymptotic Properties）的基本概念。 第二章：简单线性回归模型 (Simple Linear Regression, SLR) 我们将从最基础的两个变量模型开始。重点在于理解最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的几何意义和代数推导。深入分析 OLS 估计量的性质，包括在线性无偏估计量（BLUE）框架下的高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov Theorem）。此外，我们将详细探讨模型设定的假设条件，以及如何利用 R-squared、t 检验和 F 检验对模型的拟合优度和系数显著性进行初步评估。 第三章：多元线性回归模型 (Multiple Linear Regression, MLR) 本章将模型扩展到包含多个解释变量的情况。重点讨论多重共线性（Multicollinearity）的识别、后果及其缓解措施。我们将详细阐述偏效应（Partial Effects）的解释，即如何从统计模型中准确分离出特定变量对被解释变量的独立影响。同时，我们将引入虚拟变量（Dummy Variables）的使用，展示如何将定性信息纳入回归分析，并讨论交互项（Interaction Terms）在捕捉变量间非线性关系中的重要性。 第四章：经典线性回归模型的违背假设与推论 这是模型稳健性分析的关键部分。我们将系统考察当 OLS 假设被破坏时（如异方差性 Heteroskedasticity、自相关 Autocorrelation）对估计量有效性的影响。对于异方差性，本章将详细介绍怀特检验（White Test）和怀特标准误（Robust Standard Errors）的使用；对于时间序列中的自相关问题，则会讨论 Durbin-Watson 检验和广义最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）作为解决方案。 第二部分：高级计量方法与模型扩展 在掌握了 CLM 的局限性后，本部分将引入更复杂的模型和技术来处理现实经济学中常见的非线性、非正态以及内生性问题。 第五章：时间序列分析入门 本章专门针对经济数据中普遍存在的序列依赖性进行深入剖析。首先介绍平稳性（Stationarity）的概念及其重要性，并讲解如何通过差分（Differencing）实现非平稳序列的平稳化。接着，我们将介绍自回归模型 (AR)、移动平均模型 (MA) 以及它们的组合模型 ARMA。重点在于如何使用 Box-Jenkins 方法识别、估计和诊断时间序列模型。 第六章：单位根检验与协整 (Unit Root Tests and Cointegration) 针对长期经济分析，本章处理非平稳序列之间的关系。详细介绍单位根检验，如 Augmented Dickey-Fuller (ADF) 检验。核心内容是协整理论，解释当多个非平稳序列存在长期均衡关系时，应使用 Engle-Granger 两步法或 Johansen 检验来建立误差修正模型（Error Correction Model, ECM），从而区分短期动态调整和长期均衡。 第七章：异方差性与序列相关的深入处理 本章扩展了第四章的内容。在异方差性方面，我们将探讨加权最小二乘法（WLS）以及半参数模型的应用。在自相关方面，我们将详细介绍 ARMA 误差项的 GLS 估计，并探讨更一般的异方差和自相关一致（HAC）标准误，例如 Newey-West 估计量，确保在大样本情况下推断的有效性。 第八章：面板数据模型 (Panel Data Models) 面板数据因其能够控制不可观测的个体异质性（Unobserved Heterogeneity）而在微观计量中占据核心地位。本章将对比分析混合 OLS (Pooled OLS)、固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）。重点讲解如何利用 Hausman 检验在 FE 和 RE 之间进行选择，以及如何处理面板数据中的序列相关和异方差问题。 第三部分：因果推断与内生性问题 现代计量经济学的核心目标往往是识别因果关系而非仅仅预测。本部分集中于解决内生性（Endogeneity）问题，这是实现可靠因果推断的关键障碍。 第九章：内生性的来源与影响 内生性是 OLS 估计量失效的主要原因之一。本章系统梳理内生性的三大来源：遗漏变量偏差（Omitted Variable Bias）、测量误差（Measurement Error）和同时性（Simultaneity）。通过严谨的数学推导，展示这些情况如何导致 OLS 估计量是有偏且不一致的。 第十章：工具变量法 (Instrumental Variables, IV) 与 2SLS 工具变量法是解决内生性问题的首选工具。本章详尽介绍 IV 估计量的原理，特别是两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）。重点分析“工具变量”的两个核心要求——相关性和外生性（或称排他性约束），并介绍如何检验工具变量的有效性（如弱工具变量检验）。 第十一章：超越线性模型：离散选择模型 经济学中的许多被解释变量是定性或有限制的。本章转向处理这类数据。我们将深入讲解线性概率模型（LPM）的局限性，并详细阐述 Logit 和 Probit 模型的原理、估计（极大似然估计 MLE）及其边际效应的计算与解释。此外，还将介绍计数数据（如泊松回归 Poisson Regression）的处理方法。 第十二章：非参数与半参数方法简介 为了避免对函数形式做出过多限制性假设，本章引入非参数和半参数方法。讨论核回归（Kernel Regression）的基本思想。重点介绍半参数模型，如部分线性模型（Partially Linear Models），以及在特定场景下如分位数回归（Quantile Regression）的优势——它能够提供关于条件分布整个范围的洞察，而非仅仅是均值。 第四部分：前沿应用与计量前沿 第十三章：因果推断的准实验方法 本章探讨在无法进行完美随机对照试验（RCT）的背景下，如何利用自然发生的“准实验”来识别因果效应。详细介绍双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）及其并行趋势假设的检验。随后，介绍断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）的原理，以及如何利用它在政策干预的边界上估计局部平均处理效应（LATE）。 第十四章：处理效应模型与倾向得分匹配 本章关注潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）。解释如何定义和估计平均处理效应（ATE）和局部平均处理效应（LATE）。重点讲解倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）技术，包括如何利用倾向得分控制混杂因素，以及如何进行敏感性分析来检验结果的稳健性。 第十五章：计量软件实践与报告规范 最后，本书强调实践操作。本章将指导读者熟悉主流计量软件（如 Stata, R, 或 Python 库）的基本操作。更重要的是，它会教授标准的计量研究报告规范，包括如何清晰地呈现模型设定、估计结果、稳健性检验，以及如何撰写具有说服力的计量研究结论。 本书的最终目标是培养读者批判性地评估经验证据的能力，使他们不仅能运行复杂的计量程序，更能深刻理解每个估计量背后的经济学意义和统计学局限性。

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这本书的封面设计实在太引人注目了，那种古典与现代交织的字体选择，配上深沉的色调，立刻就给人一种厚重而又引人思考的感觉。我拿起它的时候，第一印象就是它充满了学术的严谨性，仿佛能闻到那种油墨和纸张混合的独特气味。作为一个对经济学历史略有涉猎的读者，我立刻被这种视觉上的承诺所吸引。它不像那些充斥着花哨图表和简化模型的教科书，而是散发着一种经典文献的魅力。我期待它能在这些看似古老却又无比核心的经济学概念上，提供一种全新的、深入的视角。这种期待感是很实在的，毕竟，很多时候，我们对当代经济现象的困惑，往往根植于对过去理论框架的理解不足。因此，我对这本书的内容抱有极高的期许，希望它能带我进入一个更深邃的知识领域。

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我对这本书的价值判断，很大程度上基于它对经典理论的重新诠释能力。很多经济学著作都只是对现有知识的复述和总结，但真正有价值的著作，是能够提供新的“光照”角度，让老旧的理论焕发出新的生命力。我希望这本书能展现出这种洞察力，它不仅仅是梳理历史脉络，更重要的是，它能揭示在不同历史时期，这些理论是如何适应和解释当时社会经济背景的，以及它们在今天的局限性何在。如果作者能够巧妙地将这些历史性的语境融入分析，那么这本书的学术贡献将是巨大的。它不再是静态的知识陈列，而是一个动态的、不断与现实对话的知识体系。这种对历史深度的挖掘，是我最看重的部分。

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阅读体验上，这本书的排版布局无疑是经过精心设计的，字体大小和行距的平衡拿捏得恰到好处，即便是长时间沉浸其中，眼睛也不会感到过分的疲劳。这种对细节的关注，体现了出版方对严肃学术作品应有态度的尊重。我注意到，作者在处理复杂的数学模型和理论推导时，似乎有一种独特的叙事节奏感，他没有简单地堆砌公式，而是像一位经验丰富的导师，循序渐进地引导读者理解每个变量背后的经济学直觉。这种“讲故事”的能力在经济学著作中是相当难得的，很多时候，我们被公式的迷雾所困扰，恰恰是因为缺乏一个清晰的逻辑脉络来串联这些抽象的概念。这本书似乎成功地架起了理论与直觉之间的桥梁，让那些原本晦涩难懂的框架变得鲜活起来。

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这本书给我带来的最大感受是一种“重量感”，并非指页数上的厚重，而是内容深度的沉淀。它似乎拒绝了快速、肤浅的解释，而是坚持在每一个核心概念上进行彻底的剖析。这种对细节的执着，使得每一页文字都充满了信息密度，让人不得不放慢阅读速度，反复咀嚼其中的含义。这对于习惯了碎片化信息时代的读者来说，是一种挑战，但也是一种必要的“矫正”。我相信，只有这样深入骨髓的探索，才能真正培养出批判性的经济学思维，而不是满足于表面的概念记忆。这本书的价值，不在于它能告诉你“是什么”，而在于它能让你深刻理解“为什么是这样”，以及“它还能成为什么”。

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从一个渴望系统性学习的读者的角度来看，这本书的结构组织显得异常清晰且逻辑严密。章节之间的过渡自然流畅，仿佛作者心中早已有一张完整的知识地图，而我们读者只是沿着他规划好的路径行走。这种宏观的结构感对于构建一个扎实的知识体系至关重要。我发现，很多学术书籍在论证到关键转折点时，往往会显得突兀或缺乏必要的铺垫，导致读者在中途感到迷失。然而，这本书似乎没有这种问题，每深入一层，都能感受到前文的知识作为坚实的地基。这表明作者在构建整个知识体系时，是采取了一种自下而上、步步为营的策略，这对于需要构建复杂经济学思维框架的学习者来说，简直是福音。

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