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出版者:Springer

作者:Badi H. Baltagi

出品人:

页数:321

译者:

出版时间:1997-12-16

价格:USD 59.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540638964

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Solutions Manual
• Textbook
• Higher Education
• Academic
• Finance
• Statistics
• Quantitative Analysis
• Study Guide
• Economics

《计量经济学原理与应用》 内容概述 本书深入浅出地介绍了计量经济学的基本概念、核心理论和常用方法，旨在为读者构建一个扎实的计量经济学知识体系。我们从经济学研究中计量分析的必要性出发，逐步引导读者理解如何将经济理论与实际数据相结合，并通过统计学工具检验经济假设、量化经济关系、预测经济趋势。 第一部分：计量经济学基础 本部分将系统地介绍计量经济学研究的起点和方法论。 第一章：计量经济学导论 经济学研究中的定量分析：为何需要计量经济学？ 计量经济学模型的类型：经济模型、计量模型、统计模型。 计量经济学的基本步骤：模型设定、数据收集、参数估计、假设检验、预测与政策分析。 数据的类型与质量：横截面数据、时间序列数据、面板数据、混合数据。数据的可获得性、准确性和可靠性。 第二章：简单线性回归模型 模型设定：回归方程的含义、误差项的作用。 普通最小二乘法 (OLS)：原理、推导、假设和性质。 参数估计：估计量的性质（无偏性、一致性、有效性）。 拟合优度：决定系数 R² 的解释和局限性。 假设检验：t 检验、F 检验在单个和联合假设检验中的应用。 预测：点预测和区间预测。 第二部分：多重线性回归模型 本部分将扩展到更复杂的模型，以处理现实经济中多个变量相互影响的情况。 第三章：多重线性回归模型 模型设定：增加解释变量的影响。 OLS 估计：多重回归下的参数估计。 模型拟合优度：调整 R² 的意义。 假设检验：对单个和多个回归系数的检验。 变量选择：包含或排除变量的判断依据。 第四章：回归模型中的假设与违背 经典线性回归模型 (CLRM) 的关键假设。 多重共线性 (Multicollinearity)：定义、后果、检测与处理方法（如增加样本量、剔除变量、岭回归等）。 异方差性 (Heteroskedasticity)：定义、后果、检测（图示法、Breusch-Pagan 检验、White 检验）与处理方法（如加权最小二乘法 WLS、异方差稳健标准误 Robust Standard Errors）。 自相关 (Autocorrelation)：定义、后果、检测（图示法、Durbin-Watson 检验、Breusch-Godfrey 检验）与处理方法（如广义差分法 GLS、更正标准误）。 误差项的正态性假设：重要性、对估计量的影响、正态性检验。 第三部分：扩展的回归模型与方法 本部分将介绍一些在经济学研究中更常用、更专业的计量模型和技术。 第五章：虚拟变量 (Dummy Variables) 虚拟变量的引入：处理分类变量。 结构性断裂：虚拟变量的交互项。 季节性调整、趋势分析等应用。 第六章：内生性问题与工具变量法 内生性 (Endogeneity) 的来源：遗漏变量偏误、测量误差偏误、同步性偏误。 内生性对 OLS 估计量的影响：估计量的一致性问题。 工具变量法 (Instrumental Variables, IV)：原理、条件、识别、估计。 两阶段最小二乘法 (2SLS)：具体操作步骤。 第七章：模型设定问题 函数形式的选择：线性、对数、平方项、交互项等。 遗漏变量偏误与引入不相关变量的问题。 模型设定检验：RESET 检验。 第四部分：时间序列计量经济学 本部分专注于具有时间顺序的数据分析。 第八章：时间序列数据的基本概念 平稳性 (Stationarity)：严平稳与弱平稳。 自相关函数 (ACF) 与偏自相关函数 (PACF)：识别序列特征。 序列相关：AR(p)、MA(q)、ARMA(p,q) 模型。 第九章：时间序列模型的估计与检验 ARIMA 模型：原理、识别、估计、诊断。 单位根检验 (Unit Root Tests)：ADF 检验、PP 检验。 协整 (Cointegration)：长期均衡关系。 向量自回归 (VAR) 模型：多变量时间序列分析。 Granger 因果关系检验。 第五部分：面板数据模型 本部分介绍如何利用面板数据（即同时包含截面维度和时间维度的数据）进行分析。 第十章：面板数据模型 面板数据的优势：控制个体和时间效应。 固定效应模型 (Fixed Effects, FE)：处理不可观测的个体异质性。 随机效应模型 (Random Effects, RE)：假定个体效应与解释变量不相关。 Hausman 检验：选择 FE 还是 RE。 动态面板模型：包含滞后因变量的面板数据模型。 第六部分：其他重要主题 第十一章：选择模型 (Limited Dependent Variable Models) Logit 和 Probit 模型：处理二元选择变量（如是否购买）。 Tobit 模型：处理被限制的因变量（如只观察到非负值）。 第十二章：联立方程模型 (Simultaneous Equation Models) 经济模型的结构方程。 识别问题。 估计方法：间接最小二乘法 (ILS)、二阶段最小二乘法 (2SLS)。 本书在内容编排上循序渐进，从最基础的回归模型入手，逐步深入到更为复杂和实用的模型。理论讲解清晰，并辅以大量的经济学实例，帮助读者理解抽象的统计概念如何应用于分析真实的经济现象。通过学习本书，读者将能够熟练运用计量经济学工具，对经济数据进行分析、解释和预测，为进一步的经济研究和实际应用打下坚实基础。

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这本书的叙事风格非常独特，带着一种古典的、近乎学术辩论的腔调，这对于习惯了现代简洁风格教材的读者来说，可能需要一个适应过程。它不回避争议，反而把计量经济学发展史上的几次重大争论原原本本地呈现出来，比如关于工具变量的有效性判定，不同学派的观点碰撞，这让我感觉自己仿佛坐在了一场顶级的学术研讨会现场。对我个人而言，最大的收获在于对“识别问题”（Identification Problem）的深刻理解。很多时候，我们急于证明因果关系，却忽略了外生性假设的脆弱性。作者用大量的篇幅，通过对比实验设计（Difference-in-Differences, DID）和断点回归（Regression Discontinuity, RD）的内在逻辑，揭示了识别策略的精髓。这种深入骨髓的批判性思维训练，远比记住某个检验步骤本身更有价值。它迫使我重新审视我手上所有的数据集，思考我的识别策略是否真的站得住脚，而不是仅仅停留在“满足了软件运行要求”的层面。

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如果非要用一个词来概括这本著作的阅读体验，那就是“厚重”。它散发着一种经得起时间考验的学术气息，排版虽然略显传统，但内容组织却井井有条。特别值得称赞的是，它在介绍高级主题时，保留了足够的数学严谨性，同时又辅以大量的、高质量的图示来帮助理解直觉。例如，在讨论非线性模型的估计时，作者引入了迭代算法的收敛性分析，这在很多同级别教材中往往被一笔带过，但在这里却被细致地剖析。我发现自己经常需要拿起笔，在旁边的笔记本上重画那些复杂的函数图像，才能真正把握住偏导数和黑塞矩阵的意义。这种学习过程是缓慢的、需要投入精力的，但回报是巨大的。它不是一本可以“翻阅”的书，它要求你“啃食”，需要你投入时间和精力去消化那些精妙的数学构造，去理解每一个 $ ext{P-value}$ 背后隐藏的逻辑边界。对于立志于在理论前沿有所建树的人来说，这本参考书是无法绕过的里程碑。

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这本理论巨著的问世，无疑为计量经济学领域投下了一枚深水炸弹，其博大精深的内容足以让任何一个严肃的经济学研究者感到兴奋又敬畏。我花了整整一个周末的时间沉浸其中，试图梳理出作者那层层递进的逻辑架构。书中对于经典计量模型的假设条件、推断过程的严谨论证，简直是教科书级别的范本。特别是关于异方差和自相关的处理，作者并没有停留在简单的公式推导，而是深入探讨了不同估计量在面对这些“麻烦”时的效率差异和实际操作中的权衡取舍。这种对细节的极致追求，使得这本书超越了一般的参考手册，更像是一部方法论的圣经。读完前几章，我深刻体会到，理解计量经济学的核心，绝非仅仅是掌握几个回归命令那么简单，它要求我们对模型背后的统计学原理有近乎哲学的思考。那些晦涩难懂的渐近性质证明，虽然读起来像是在攀登珠穆朗玛峰，但每征服一个小节，都带来巨大的学术成就感。这本书无疑为我接下来的博士研究打下了坚实的基础，它让我有信心去审视那些被简化了的教材结论，直面那些更复杂、更贴近现实世界的数据挑战。

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我必须坦诚，这本书并非为初学者设计。如果你的计量基础还停留在OLS的初步应用阶段，直接接触这本书可能会感到挫败和不知所措，因为它假设读者已经对概率论、数理统计以及多元微积分有扎实的掌握。然而，对于那些已经积累了一定经验，渴望突破现有技能瓶颈的研究者来说，这本书简直是打开了一扇通往新世界的大门。我特别喜欢它对模型设定误差（Misspecification）的系统性讨论。作者没有只停留在“如果模型错误，估计量将是有偏的”这一简单结论上，而是深入分析了不同类型的设定误差（如遗漏变量、函数形式错误）如何影响系数估计量的一致性和有效性，并提供了诊断工具。这种“未雨绸缪”式的指导，让我对未来构建模型时更加谨慎和负责。这本书真正教会我的，是如何成为一个负责任的实证研究者——即永远对你的数据和模型假设保持高度的怀疑和批判精神，而不是盲目相信计算机吐出的数字。

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说实话，我最初抱有很大的期待，希望能找到一本能够快速提升实证技能的“速成宝典”，但很快我就发现自己错了。这本书的深度远远超出了“速查手册”的范畴，它更像是一份精妙的“学术地图”，引导你认识整个计量经济学知识体系的全貌，而不是直接把你空投到目的地。我尤其欣赏作者在处理面板数据模型时展现出的细腻笔触。从固定效应到随机效应的选择标准，再到动态面板（如GMM估计）的应用场景和潜在陷阱，阐述得极其清晰。我记得有一次在处理一个时间序列问题时陷入僵局，翻开这本书的对应章节，作者通过一个生动的宏观经济案例，巧妙地解释了协整关系的存在性检验为何如此重要，以及如果错误地使用了普通最小二乘法可能导致多么灾难性的推论偏差。这种理论与实践的紧密结合，使得原本枯燥的数学推导瞬间鲜活了起来。它不是那种读完就能立刻在Stata里敲出漂亮结果的书，它要求你必须停下来，思考为什么，而不是仅仅满足于“能跑出结果”。

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