Essentials of Statistics and Economics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Thomson

作者:David R. Anderson

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2008

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780324681871

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Economics
• Data Analysis
• Econometrics
• Quantitative Methods
• Social Sciences
• Business
• Finance
• Probability
• Regression Analysis

好的，以下是一本名为《Essentials of Statistics and Economics》的书籍的详细简介，内容将聚焦于统计学和经济学的核心概念，涵盖范围广泛，旨在为读者提供坚实的基础。 --- 《现代经济分析与统计推断：理论、方法与应用》 本书简介 在当今复杂多变的全球经济环境中，理解经济现象背后的驱动力以及如何利用数据进行科学决策，已成为各行各业专业人士的必备技能。《现代经济分析与统计推断：理论、方法与应用》一书，正是为满足这一需求而精心编写的综合性教材。它系统地整合了经济学理论框架与现代统计推断方法，旨在为读者构建一个既有深度又具广度的知识体系。本书不仅关注经典理论的阐述，更强调其实际应用与数据驱动的分析能力培养。 第一部分：经济学基础理论与微观经济分析 本书的开篇部分将深入浅出地回顾和巩固经济学的基础原理。我们首先探讨稀缺性、选择与激励的经济学核心命题，并在此基础上构建起个体决策的微观基础。 消费者行为理论部分，我们将详尽分析偏好、效用最大化问题，引入无差异曲线和预算约束的几何分析，并延伸至期望效用理论在风险和不确定性下的应用。读者将掌握如何从个体偏好推导出需求函数，并理解边际替代率和价格变化的经济含义。 生产者行为与市场结构是本部分的关键内容。我们将分析成本函数的构成（固定成本、可变成本、边际成本），探讨利润最大化原则，并详细考察不同市场结构下的企业定价与产出决策。从完全竞争市场到垄断、寡头垄断（包括古诺模型和伯特兰德模型），我们详细分析了市场力量对效率和福利的影响。此外，本书还引入了信息经济学的基础概念，如信息不对称、逆向选择和道德风险，这些是理解现代市场失灵的关键。 第二部分：宏观经济学与政策分析 宏观经济学部分将视角从个体扩展到整体经济体，重点分析经济增长、商业周期、通货膨胀与失业等核心议题。 国民收入核算与经济增长将从国内生产总值（GDP）的核算入手，建立起宏观经济的恒等式框架。随后，我们将深入研究新古典增长模型（如索洛模型），分析技术进步、储蓄率和人口增长对长期经济增长轨迹的决定性作用。 商业周期与总供给/总需求模型是理解短期波动的核心。本书将详细讲解凯恩斯主义消费函数、投资决策，并构建IS-LM模型来分析财政政策和货币政策在产品市场和货币市场上的作用机制。我们还将介绍更现代的动态随机一般均衡（DSGE）模型的思想基础，为读者理解前沿宏观研究做好铺垫。 通货膨胀与失业的分析将聚焦于菲利普斯曲线的演变，区分短期权衡与长期自然失率（NAIRU）的概念。本书将讨论货币政策的规则与目标，以及通胀预期在宏观经济动态中的核心地位。 第三部分：经济数据的描述性统计与概率基础 在深入统计推断之前，本书用扎实的篇幅回顾了数据处理和概率论的基础知识，为后续的计量经济学分析打下坚实的基础。 数据类型与描述性统计部分，我们涵盖了定性数据与定量数据的处理方法。重点介绍集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）的度量，以及如何使用直方图、散点图、箱线图等工具进行数据可视化，从而初步洞察数据的结构特征。 概率论与随机变量是推断统计的基石。我们将系统讲解概率的基本公理、条件概率和贝叶斯定理。随后，详细阐述离散型（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如均匀分布、指数分布），并着重介绍正态分布及其在经济学中的广泛应用。最后，本书引入了大数定律和中心极限定理，这是从样本推断总体的理论依据。 第四部分：统计推断与回归分析的核心方法 本书的统计推断部分，是连接理论与实际应用的关键桥梁。我们将聚焦于如何基于样本信息对经济现象进行量化估计和假设检验。 参数估计是推断的核心。我们首先介绍点估计的概念，并详细推导矩估计法（MOM）和最大似然估计法（MLE）的原理和应用。随后，重点讲解区间估计（置信区间）的构建，使读者能理解估计结果的精确度和可靠性。 假设检验部分，我们将系统介绍零假设与备择假设的设定、检验统计量的构建（如t检验、F检验、卡方检验），以及P值在决策过程中的作用。我们将讨论I类错误和II类错误的权衡，强调统计显著性与经济显著性的区别。 一元线性回归模型（OLS）是计量经济学的起点。本书将对OLS的推导过程进行详尽的数学论证，重点分析高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov Theorem）的假设条件及其重要性。读者将学会如何解释回归系数、进行显著性检验，并理解模型的拟合优度（R-squared）。 多元线性回归模型的分析是更贴近现实的工具。我们将探讨多重共线性、异方差性（Heteroskedasticity）和自相关（Autocorrelation）等常见问题的识别与处理方法，例如使用稳健标准误（Robust Standard Errors）。此外，本书还专门开辟章节讨论虚拟变量（Dummy Variables）的应用，用以分析分类效应。 第五部分：时间序列与面板数据分析进阶 现代经济数据往往具有时间和截面结构。本部分将引入处理这些复杂数据结构的专门工具。 时间序列分析部分，我们首先介绍时间序列数据的特性（如平稳性、自相关性）。我们将探讨自回归移动平均模型（ARMA）及其扩展形式（ARIMA），用于描述和预测经济变量的动态变化。重点会放在单位根检验和协整（Cointegration）的概念上，这对于研究长期经济关系至关重要。 面板数据（Panel Data）分析是微观计量经济学的前沿工具。本书将详细对比混合回归模型、固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）的优劣与适用场景。通过对比，读者将理解如何有效控制不可观测的个体异质性，从而得出更可靠的因果推断。 总结 《现代经济分析与统计推断：理论、方法与应用》力求成为一部跨越传统学科界限的参考书。它不仅为经济学和统计学专业的学生提供了严谨的理论基础，更为金融分析师、政策制定者和市场研究人员提供了将复杂数据转化为深刻洞察的实用工具。通过对理论的深刻理解和对统计方法的熟练掌握，读者将能够在经济决策中更加自信和精确地前行。

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