简明经济统计与计量经济 (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787208016859

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《简明经济统计与计量经济 (平装)》是一本旨在为读者提供经济学研究中核心统计学方法和计量经济学基础理论的入门级教材。本书深入浅出地介绍了统计学在经济现象分析中的应用，以及计量经济学如何利用统计工具量化和检验经济理论。全书结构清晰，逻辑严谨，旨在帮助读者建立扎实的理论基础，并具备初步的实证分析能力。 第一部分：经济统计学基础 本部分为读者构建经济数据分析的基石。我们将从最基础的统计概念入手，逐步深入到更复杂的统计方法。 导论：统计学在经济学中的地位与作用 经济现象的复杂性与数据的重要性：经济活动千变万化，受多种因素影响，仅凭定性描述难以全面理解。数据是量化经济现象、揭示规律的窗口。 统计学作为描述和推断的工具：介绍统计学在收集、整理、分析和解释经济数据中的关键作用。 本书的目标读者与学习路径：明确本书适合哪些读者（如经济学专业学生、对经济数据分析感兴趣的研究者、政策制定者等），并规划一条循序渐进的学习路线。 第一章：数据的收集与描述 经济数据的种类：介绍不同类型的数据，如横截面数据（特定时间点不同经济体的观察）、时间序列数据（同一经济体在不同时间点的观察）和面板数据（结合了横截面和时间序列特征）。 抽样方法与调查设计：探讨如何科学地从总体中抽取样本，以确保样本的代表性，减少抽样误差。介绍简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等常见方法，以及问卷设计的基本原则。 数据的整理与汇总：讲解如何对原始数据进行清洗、归类和汇总。介绍频率分布表、相对频率分布表等方法。 集中趋势的度量：介绍均值、中位数、众数等指标，以及它们在经济数据分析中的含义和适用性。例如，如何用人均GDP衡量一个国家的生活水平，或用中位数工资来反映收入分配情况。 离散程度的度量：介绍极差、方差、标准差、变异系数等指标，用于衡量数据的波动性。例如，分析不同行业产出数据的波动性，以评估其稳定性。 图示数据的表达：强调图形在直观展示数据特征方面的作用。介绍直方图、条形图、折线图、饼图、散点图等，并举例说明它们在经济数据展示中的应用，如用折线图展示GDP增长趋势，用饼图展示产业结构。 第二章：概率论基础 随机事件与概率：引入概率的基本概念，以及随机事件在经济活动中的体现，如公司盈利概率、失业率波动等。 概率分布：介绍离散型和连续型随机变量的概率分布。重点介绍经济学中常用的概率分布，如二项分布（如产品合格率）、泊松分布（如突发事件发生次数）、正态分布（许多经济变量近似服从正态分布，如身高、收入等）以及指数分布（如设备故障间隔时间）。 期望与方差：讲解概率分布的期望（平均值）和方差（离散程度），并阐述它们在风险评估和投资决策中的意义。 第三章：统计推断基础 参数估计：介绍点估计和区间估计的概念。点估计提供对总体参数的单一最佳猜测，而区间估计则提供一个可能的数值范围，并给出置信水平。例如，估计总体平均收入的置信区间。 假设检验：讲解如何根据样本数据对总体参数的某个假设进行检验。介绍零假设和备择假设，以及P值、显著性水平等概念。举例说明如何检验一个新经济政策是否显著提高了就业率。 t分布、卡方分布和F分布：介绍这些在小样本或特定条件下统计推断中常用的分布，并解释它们在均值检验、方差检验和模型拟合检验中的应用。 第二部分：计量经济学入门 本部分将带领读者进入计量经济学的世界，学习如何利用统计方法来检验和量化经济理论。 第四章：简单线性回归模型 模型设定与假设：介绍简单线性回归模型 $Y = eta_0 + eta_1 X + u$ 的基本形式，其中 $Y$ 是被解释变量，$X$ 是解释变量，$eta_0$ 和 $eta_1$ 是模型参数， $u$ 是误差项。详细阐述OLS（普通最小二乘法）估计的基本假设，如线性关系、误差项的零均值、同方差性、无自相关性以及解释变量与误差项的独立性。 OLS估计方法：讲解如何通过最小化残差平方和来估计模型参数。推导 $hat{eta}_0$ 和 $hat{eta}_1$ 的计算公式。 参数的解释与检验：学习如何解释回归系数的经济含义，例如，解释收入对消费的影响系数。如何进行t检验来判断解释变量是否对被解释变量有显著影响。 模型拟合优度：介绍决定系数 $R^2$ 的含义，它衡量了模型对被解释变量变异性的解释程度。 实例应用：通过实际经济数据，如消费支出与收入的关系，演示简单线性回归模型的建立、估计和解释过程。 第五章：多元线性回归模型 模型设定：将模型扩展到包含多个解释变量的形式：$Y = eta_0 + eta_1 X_1 + eta_2 X_2 + ... + eta_k X_k + u$。 OLS估计与解释：讲解多元回归模型下OLS估计量的性质，以及如何解释各个回归系数的含义（在控制其他变量不变的情况下）。 模型的拟合优度：引入调整后的 $R^2$ （Adjusted $R^2$），解释其在比较包含不同数量解释变量的模型时的优势。 F检验：介绍F检验用于判断模型中所有解释变量整体上是否对被解释变量具有显著性。 虚拟变量：讲解如何将定性变量（如性别、区域、政策实施与否）引入回归模型。介绍虚拟变量陷阱（dummy variable trap）。 实例应用：分析影响房价的因素，如房屋面积、地理位置、房间数量等，构建多元回归模型进行实证分析。 第六章：回归模型的违背假设与处理 异方差性（Heteroskedasticity）：介绍异方差性的概念（误差项的方差不恒定），它会导致OLS估计量效率低下，并且标准误失效。讲解异方差性的检测方法（如Breusch-Pagan检验、White检验）以及处理方法（如加权最小二乘法WLS、稳健标准误）。 自相关性（Autocorrelation）：介绍自相关性的概念（误差项之间存在相关性），尤其常见于时间序列数据。它同样会导致OLS估计量的效率低下和标准误失效。讲解自相关性的检测方法（如Durbin-Watson检验）以及处理方法（如广义差分法GLS、Newey-West稳健标准误）。 多重共线性（Multicollinearity）：介绍多重共线性（解释变量之间存在高度线性相关性）对模型估计的影响（系数估计不稳定、标准误增大）。讲解检测方法（如相关系数矩阵、方差膨胀因子VIF）以及处理策略（如剔除变量、合并变量、收集更多数据）。 内生性（Endogeneity）：介绍内生性的概念（解释变量与误差项相关），它会导致OLS估计量有偏且不一致。常见的内生性来源包括遗漏变量、测量误差和同时性。讲解工具变量法（Instrumental Variables, IV）作为处理内生性的重要方法。 第七章：时间序列分析入门 平稳性（Stationarity）：介绍时间序列数据的平稳性概念，即序列的均值、方差和自协方差不随时间变化。平稳性是许多时间序列模型的基础。 自回归模型（AR）：介绍AR(p)模型，即当前值依赖于过去p个值。 移动平均模型（MA）：介绍MA(q)模型，即当前值依赖于过去的q个误差项。 自回归移动平均模型（ARMA）：结合AR和MA模型，构建ARMA(p,q)模型。 单位根检验（Unit Root Test）：讲解如何检验时间序列是否为非平稳序列（例如，Dickey-Fuller检验）。 协整（Cointegration）：介绍当两个或多个非平稳时间序列存在长期均衡关系时，它们可能具有协整性。 实例应用：对股票价格、通货膨胀率等时间序列数据进行分析，预测未来趋势。 第八章：模型选择与诊断 模型设定误差：讨论遗漏重要变量或引入不相关变量对模型估计的影响。 模型诊断检验：介绍残差分析、异方差检验、自相关检验、正态性检验等，用于评估模型的合理性。 信息准则：介绍AIC（Akaike Information Criterion）和BIC（Bayesian Information Criterion）等信息准则，用于在模型拟合度和复杂度之间进行权衡，选择最优模型。 本书在每一个章节都力求结合生动的经济学案例，帮助读者理解抽象的统计和计量概念。读者在学习过程中，将能够掌握如何从实际经济问题出发，选择合适的统计方法，收集和处理数据，建立和估计计量经济模型，并对结果进行严谨的解释和检验。最终目标是培养读者独立运用经济统计和计量经济学工具分析现实经济问题的能力。

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这本书的排版和校对工作显然是仓促完成的，充斥着各种低级错误，这极大地影响了阅读的流畅性，甚至可能误导初学者。我发现了好几处公式下标错误、希腊字母混用、甚至连参考文献的引文格式都混乱不堪。有时候，一个微小的符号错误就可能导致整个数学推导的意义发生颠覆。我不得不频繁地停下来，翻阅其他资料去核对这些似乎是低级失误的地方，这完全打断了我对复杂概念的连贯思考。一本严肃的学术工具书，最起码的专业严谨性都没有达到，这不仅是对读者的不尊重，更是对学术本身的怠慢。我严重怀疑这本书在出版前是否经过了严格的同行审阅和专业的校对流程。

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这本书的封面设计简直是一场灾难，那种老式的、带着点灰蒙蒙的色彩搭配，让我想起了大学时代那些塞在角落里积灰的教科书。我本来是想找一本内容新颖、排版现代的统计学入门读物的，结果被这个封面给劝退了好几次。打开内页，更是让人大失所望。字体选择偏小，行间距也处理得不够舒适，长时间阅读下来眼睛非常容易疲劳。更别提那些图表了，色彩单调，线条粗细不一，很多关键数据点都显得模糊不清，让人费了好大劲才能分辨出来。要不是因为工作需要，我真想直接把它扔回书架最底层。对于那些追求阅读体验，注重视觉感受的读者来说，这本书的外部包装和内部呈现方式绝对会成为一个巨大的障碍，让人提不起深入学习的兴趣。这完全不符合当前市场对专业书籍的审美要求，希望出版社能考虑一下设计上的革新。

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说实话，这本书的定价与其提供的知识密度严重不匹配。我对比了好几本市面上同样主题的经典著作，它们在内容深度上不相上下，但价格却比这本低了近三成。更令人费解的是，书中引用的一些统计软件的操作指南，明显是基于非常过时的版本，很多截图里的界面元素和现在的软件界面完全对不上号。这使得我在尝试将书中的理论操作转化为实际运算时，浪费了大量时间去适应这些过时的指令。电子版资源的链接也形同虚设，点进去要么是无效页面，要么就是要求付费下载更详细的习题解答，这让人感觉出版方在内容价值的体现上做得非常功利。对于预算有限的学生或者需要快速上手实践的专业人士来说，这本书的性价比实在太低了。

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这本书在覆盖经济统计的广度上确实下了一些功夫，从描述性统计到复杂的回归分析都有涉及，但这种广度是以牺牲深度为代价的。很多核心概念的阐述都停留在非常表层的、教科书式的定义，缺乏现代经济学研究中对这些工具的实际应用和批判性思考。比如，在讨论内生性问题时，只是简单地罗列了工具变量法等几种处理方式，但对于如何识别潜在的内生性来源，以及在特定经济情境下如何选择最合适的工具变量，这本书几乎没有深入探讨。这使得它更像是一本“合格”的期末考试复习资料，而不是一本能够指导读者进行前沿研究的“智囊书”。它能让你知道“是什么”，但绝不会告诉你“为什么”和“怎么办得更好”。

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我花了整整一个下午试图理解这本书里关于时间序列分析的那几个章节，结果感觉像是面对一堵由无数复杂公式和晦涩术语堆砌起来的墙。作者的行文逻辑似乎是假设读者已经完全掌握了高级数和概率论的全部知识，丝毫没有照顾到那些基础稍弱或者需要复习的读者。解释总是在关键转折点戛然而止，留下大片的空白让读者自行脑补，这对于一本自学参考书来说是致命的缺陷。举个例子，在介绍ARIMA模型时，对参数设定的直观意义描述极其匮乏，完全没有提供任何实际案例来帮助理解模型的适用场景和局限性。读完之后，我依然不清楚在面对一个真实的市场波动数据时，我究竟应该选择哪种模型，以及如何验证我的选择是否合理。这种“只讲理论不给指导”的写法，实在让人感到沮丧和无力。

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