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☆☆☆☆☆

出版者:South-Western Educational Publishing

作者:Jeffrey M. Wooldridge

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-08-06

价格:USD 107.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780538850131

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• 经济学
• 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

《计量经济学导论》将为您揭开经济学研究中量化分析的奥秘，带您走进数据驱动的洞察世界。本书旨在为读者提供坚实的计量经济学理论基础和实用的应用技能，无论您是经济学专业的学生，还是对运用经济学工具解决现实问题充满兴趣的学者或从业者，都能从中受益。 本书从最基础的统计概念出发，逐步引导您理解回归分析的核心思想。您将学习如何构建和解释简单的线性回归模型，掌握估计模型参数的方法，并深入理解这些估计量的性质，例如无偏性、一致性和有效性。我们不仅会探讨理论，还会通过大量的经济学案例，让您直观地感受计量经济学在理解市场行为、评估政策效果、预测经济趋势等方面的强大力量。 随着您对基础概念的熟练掌握，本书将进一步拓展到多元线性回归模型。您将学习如何处理多个解释变量，理解多重共线性问题及其规避方法，并掌握如何进行模型选择和检验。这些技能是分析更复杂的经济现象所必需的。我们将详细讲解假设检验的原理和方法，包括 t 检验、F 检验以及各种诊断检验，帮助您判断模型的有效性和解释变量的重要性。 本书的一个重要特色是强调对模型假设的理解和违反时可能出现的问题。您将深入学习异方差、自相关、内生性等经典计量经济学问题，并掌握相应的检测方法和纠正策略。例如，在处理异方差时，我们将介绍加权最小二乘法（WLS）和稳健标准误，而在面对自相关时，您将学习如何使用广义最小二乘法（GLS）或差分法。对于更棘手的内生性问题，本书将详细阐述工具变量法（IV）的原理和应用，帮助您识别和处理模型中的因果关系问题。 除了经典的线性回归模型，本书还将触及一系列重要的扩展模型，以应对更广泛的经济数据类型和研究问题。您将学习如何处理二元选择模型，例如 Logit 和 Probit 模型，这对于理解消费者选择、企业决策等具有重要意义。对于面板数据，本书将详细介绍固定效应模型和随机效应模型的区别与联系，以及如何在面板数据中进行更有效的回归分析。此外，时间序列分析的入门内容也将包含在内，让您了解如何处理具有时间依赖性的经济数据，学习 ARMA 模型、单位根检验等基本概念。 本书不仅关注理论的严谨性，更注重实践操作。我们将引导您熟悉常用的计量经济学软件，例如 Stata、R 或 EViews，并通过实际数据操作来巩固所学知识。每章都配有丰富的例题和练习题，涵盖了从理论推导到数据分析的各个环节，帮助您将课堂知识转化为解决实际问题的能力。 通过学习《计量经济学导论》，您将能够： 理解经济学变量之间的量化关系： 掌握如何通过回归分析来估计和解释经济变量之间的关系强度和方向。 评估经济政策的有效性： 学习如何运用计量经济学方法，科学地评价政府政策或企业策略对经济结果的影响。 进行经济预测： 掌握构建和使用经济模型进行短期和长期经济预测的能力。 批判性地解读经济研究： 培养识别和评估现有经济研究中计量方法优劣的能力。 独立进行经济数据分析： 获得运用计量经济学软件和技术处理和分析经济数据的基本技能。 无论您未来的职业道路是学术研究、金融分析、市场调研、政府咨询还是企业管理，计量经济学都将是您不可或缺的工具箱。本书将为您打下坚实的计量经济学基础，点燃您探索经济世界中量化规律的热情，并赋予您用数据说话的强大能力。准备好迎接一场充满挑战和回报的学习旅程吧！

评分☆☆☆☆☆

适合中级水平的书，是经济学领域较好的教材，但不是最好的教材，好的教材很多。其他学科的相关教材也很好。 第四版阉割了很多内容，国内的出版商无耻的很，而且字很小，印刷质量很一般。和国外的印刷质量比起来，差别太大。建议网上搜电子版的看或者买第三版。 建议先看一些入...  

评分☆☆☆☆☆

题记 IV，也就是工具变量模型，是研究如何利用工具变量来解决模型中出现的随机解释变量问题，其是西方计量经济学最近一个较为热门的研究领域。这是我在英国读研时在学习IV时的随笔，用来聊以自慰。该随笔的灵感很大一部分来自于伍德里奇的《计量经济学导论》。由于写得非常浅薄...  

评分☆☆☆☆☆

分成上下册两本，纸质纯木浆制作，很白很光滑，是中文版的，美中不足就是后面的索引部分页码不对（因为是直接从英文版翻译过来的），不过还好吧，配合着英文版看就Perfect了，就是书比较贵。  

评分☆☆☆☆☆

人大版翻译的国外经典教材真难读，糟糕的翻译，似乎译者不是中国人，如此这般的书面表达真让人佩服，还存在很多错误，对人大的这套丛书失望透了。 再也不敢买人大翻译得书了。译者太不负责任了，不要因为翻译国外书不作为学术研究而急功近利，只为拿点翻译费。跟高鸿业花3年翻...  

评分☆☆☆☆☆

高年级本科、硕士水平的经典计量经济教材！这本书绝对可以用“漂亮”二字概括，费剑平翻译的也很好，错误极少。少量的印刷错误主要集中于附录，可在网上下载本书英文电子版加以对照。 针对本科水平而言（侧重应用研究），本书Ch1--10,Ch12--16都是必学章节，基本上...  

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是其对计量经济学“哲学”层面的探讨，这往往是其他入门级教材所忽视的。作者在多次论及因果推断时，都花篇幅讨论了“识别策略”的重要性，强调计量分析的最终目标是回答“是什么导致了什么”，而不是仅仅找到高相关性。他们对混淆变量、遗漏变量偏差等问题的讨论，都带着一种深刻的反思性，引导读者跳出单纯的统计框架，进入更宏观的经济学思维。例如，在讨论工具变量法时，书中不仅讲解了如何找到一个满足外生性要求的工具变量，还花费了大量篇幅讨论在实际操作中，如何通过经济学常识和制度背景来“论证”这个工具变量的合理性。这种对方法论严谨性的坚持，使得这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一篇关于如何进行负责任的经济研究的宣言。它塑造了一种健康的学术态度，教会我们谦逊地对待数据和结论，这对于任何希望在经济领域有所建树的人来说，都是比掌握特定公式更宝贵的东西。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常简洁，以一种经典的学术风格呈现，没有过多花哨的装饰。我最初拿起它，主要是因为它在课程大纲中被列为主要参考资料，带着一丝“不得不读”的心情。然而，一旦翻开第一页，那种预期中的枯燥感立刻烟消云散。作者的叙述方式异常流畅，仿佛在与一位经验丰富的导师进行一对一的讨论，而不是在啃一本厚重的教科书。特别是对于计量经济学中那些初学者常常感到困惑的概念，比如异方差性和自相关性，作者没有直接抛出复杂的数学公式，而是先用非常贴近现实的例子来阐释其发生的背景和经济意义。例如，在讨论内生性问题时，书中引入了对教育回报率的分析，详细剖析了为什么仅仅用受教育年限来衡量回报可能存在偏差，这种代入感极强。全书的章节安排也体现出一种精妙的平衡，理论基础的建立扎实而稳固，紧接着的实证应用环节则立刻将理论与实际数据分析联系起来，使得知识的吸收是一个螺旋上升的过程，而非简单的线性堆砌。对于一个希望真正理解计量而非仅仅会套用软件命令的读者来说，这种循序渐进的引导是无价的。

评分☆☆☆☆☆

从排版和可读性的角度来看，这本书绝对是同类书籍中的佼佼者。字体选择适中，段落间距合理，最重要的是，图表的质量非常高。很多时候，一张精心制作的图表胜过千言万语的文字描述，这本书深谙此道。在讲解时间序列模型，尤其是ARIMA模型的识别和估计部分，作者提供的单位根检验结果图和ACF/PACF图清晰到令人发指。我过去经常被那些细微的折线图搞得晕头转向，但这本书中的图例，无论是坐标轴的标记还是阴影区域的划分，都设计得极其考究，让人一眼就能捕捉到关键的统计信号。此外，书中的“关键概念回顾”小节设置得非常巧妙，它们不是简单的术语罗列，而是用精炼的语言总结了本章的核心思想，对于快速复习和临考前的突击非常有帮助。这种对细节的关注，体现了出版团队的专业素养，也极大地提升了读者的阅读体验，让长时间的阅读也不容易产生疲劳感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例研究部分，可以说是其灵魂所在，它成功地将计量经济学从一个抽象的工具箱，变成了一把解剖经济现象的精密手术刀。不同于其他教材中那些为了演示而演示的虚拟数据，这里的案例几乎都来源于经济学领域前沿或经典的研究成果。我特别欣赏作者在处理面板数据这一章时所采取的策略。他们没有满足于简单的固定效应或随机效应模型，而是深入探讨了双重差分（DiD）以及断点回归（RDD）的应用边界。例如，对最低工资提高对就业影响的分析，书中不仅展示了如何构建数据结构，更关键的是，它细致地对比了不同模型在处理潜在选择偏差时的优劣。这种实操层面的深度剖析，让我对“模型选择”这件事有了全新的认识——它不是一个静态的决定，而是一个基于经济理论和数据特征的动态权衡过程。我甚至按照书中的步骤，尝试在我的电脑上重跑了其中一个案例，发现自己对软件操作的理解也因此加深了不少，这简直是为那些想转入研究领域的学生量身定做的指南。

评分☆☆☆☆☆

我得承认，这本书的数学推导部分，初看之下确实有些让人望而生畏，公式符号密密麻麻，感觉像是回到了大学高数课堂。但是，深入阅读后我发现，作者在每一个关键推导步骤之后，都辅以详尽的文字解释，这才是它真正高明的地方。他们似乎预判到了读者会在哪里卡壳，并在那个节点提前设置好了“路标”。不像有些教材，推导完了就戛然而止，留下读者自己去琢磨公式的经济学含义。这本书的特色在于，它不仅告诉你“如何推导”，更重要的是告诉你“为什么这么推导”，以及“这个推导结果对我们解释现实世界意味着什么”。比如，在论证最小二乘估计量的无偏性时，作者会反复强调协方差矩阵的假设在现实世界中是如何被挑战的。这种对“意义”的强调，使得即便是那些对纯数学感到抗拒的读者，也能抓住其核心逻辑。说实话，很多时候，我直接跳过了那些复杂的矩阵代数，转而仔细研读旁边的“解读”部分，回头再去看公式，清晰度瞬间提高了好几个档次。

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