ECONOMETRIC MODELS AND ECONOMIC FORECASTS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:MCGRAW-HILL EDUCATION

作者:DANIEL L. RUBINFELD ROBERT S. PINDYCK

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1976-01-01

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070500952

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• 经济预测
• 时间序列分析
• 回归分析
• 模型构建
• 经济建模
• 统计学
• 数据分析
• 金融经济学
• 经济学

计量经济学与经济预测：理论、方法与实践 本书旨在提供一个全面而深入的计量经济学框架，专注于经济理论、模型构建、估计方法以及实际的经济预测应用。 本书内容涵盖了从基础的线性回归模型到复杂的时间序列分析、面板数据方法以及高级的非线性模型。我们力求在严谨的数学推导与直观的经济学解释之间取得平衡，确保读者不仅掌握技术工具，更能理解这些工具背后的经济学含义。 第一部分：计量经济学基础与线性模型 本部分为读者打下坚实的计量经济学基础，重点介绍描述和分析经济现象的数学工具。 第一章：经济数据与计量经济学的角色 本章首先探讨经济数据（截面数据、时间序列数据、面板数据）的特性、来源与局限性。随后，引入计量经济学的核心目标：检验经济理论、估计经济关系以及进行经济预测。我们将介绍统计推断的基本概念，包括参数估计、假设检验和置信区间，为后续的复杂模型奠定基础。 第二章：简单线性回归模型（OLS） 我们将详细阐述简单线性回归模型的假设（高斯-马尔可夫假设），并推导普通最小二乘法（OLS）估计量的性质，包括无偏性、一致性和有效性。本章侧重于OLS估计量的解释，以及如何使用$R^2$等指标评估模型的拟合优度。我们将通过具体的经济学案例，如消费函数和需求弹性估计，展示其应用。 第三章：多元线性回归模型 经济关系通常涉及多个自变量。本章扩展到多元回归模型，讨论多重共线性（Multicollinearity）的识别、后果及处理方法。我们将重点分析关键的统计检验，如$t$检验和$F$检验，并深入探讨模型设定误差（Specification Errors）——包括遗漏重要变量和包含不相关变量——对估计结果的影响。同时，引入虚拟变量（Dummy Variables）的使用，以处理分类信息和结构性变化。 第四章：异方差性与自相关：违反经典假设的后果与修正 经典线性回归模型的有效性依赖于误差项的同方差性（Homoskedasticity）和无序列相关性（No Autocorrelation）。本章深入探讨当这些假设被违反时的后果，即OLS估计量虽然仍是无偏的，但其标准误的估计不再有效。我们将介绍异方差性的检验方法（如怀特检验、BPG检验），并提供修正方案，例如使用加权最小二乘法（WLS）或稳健标准误（如Huber-White标准误）。对于时间序列数据，我们将分析序列相关的存在性（如Durbin-Watson检验）及其对估计效率的影响，并引入广义最小二乘法（GLS）作为解决方案。 第二部分：模型设定、函数形式与超越经典假设的工具 本部分关注如何更准确地选择函数形式，并介绍在特定经济环境下更优越的估计技术。 第五章：函数形式的选择与半对数模型 经济关系往往是非线性的。本章探讨如何选择适当的函数形式（如对数-水平、水平-对数、双对数模型）来线性化模型，并解释这些形式在经济学上对应的边际效应和弹性概念。我们将详细讨论半对数模型的解释，以及如何通过模型检验（如嵌套模型检验、非嵌套模型检验）来比较不同函数形式的优劣。 第六章：工具变量法（IV）与因果关系识别 在存在内生性问题（如遗漏变量偏误、测量误差、同步性/反向因果关系）时，OLS估计是有偏且不一致的。本章介绍工具变量（Instrumental Variables, IV）方法，这是识别因果关系的关键技术。我们将详细阐述工具变量的有效性条件，并讲解两阶段最小二乘法（2SLS）的估计步骤和应用场景，例如在需求函数估计中处理价格内生性的问题。 第七章：有限样本性质与效率：最大似然估计与广义矩估计 除了最小二乘法，本章引入更通用的估计原理。最大似然估计（MLE）在许多模型中提供了渐近最优的估计量，尤其适用于分布假设明确的模型。同时，我们将探讨广义矩估计（GMM）作为一种更为灵活的框架，它只需要矩条件（Moment Conditions）而非完整的分布假设，在处理工具变量和复杂结构模型时具有强大优势。 第三部分：时间序列计量经济学与经济预测 经济预测是计量经济学的核心应用领域。本部分聚焦于时间序列数据的特殊结构。 第八章：单变量时间序列模型：平稳性与ARMA/ARIMA建模 本章详细介绍时间序列数据的关键概念，如平稳性、单位根检验（如ADF检验）。我们将系统地介绍自回归（AR）、移动平均（MA）过程及其组合——自回归移动平均（ARMA）模型。随后，扩展到非平稳序列的处理，即差分和平稳化，推导出自回归积分移动平均（ARIMA）模型的构建和应用，并介绍模型识别（ACF/PACF图）和诊断。 第九章：向量自回归（VAR）模型与格兰杰因果关系 当多个时间序列变量相互影响时，向量自回归（VAR）模型成为分析宏观经济动态关联的有力工具。本章介绍VAR模型的构建、估计和稳定性分析。我们将重点讨论格兰杰因果关系检验在判断变量间是否存在预测关系中的作用，以及如何通过脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF）来分析系统对外部冲击的动态响应。此外，还将简要介绍结构化VAR（SVAR）在识别结构冲击中的应用。 第十章：协整、误差修正模型与长期关系 许多宏观经济变量（如收入与消费）在水平面上是非平稳的，但它们之间可能存在长期均衡关系，即协整关系。本章首先检验协整的存在性（如Johansen检验）。一旦发现协整，我们将构建误差修正模型（Error Correction Model, ECM），该模型能够同时捕捉变量间的短期动态调整和长期均衡关系，这对于短期预测和政策分析至关重要。 第十一章：条件异方差性与金融时间序列建模（ARCH/GARCH） 金融时间序列（如资产回报率）的一个显著特征是波动率集群现象，即误差项的方差随时间变化且具有序列相关性。本章引入对条件异方差性的建模，详细解释自回归条件异射（ARCH）模型和广义自回归条件异方差（GARCH）模型。我们将介绍如何估计GARCH族模型，并利用它们进行波动率预测，这对风险管理和资产定价具有直接意义。 第四部分：面板数据分析与高级主题 本部分涵盖处理面板数据的方法，以及对模型选择的深入探讨。 第十二章：面板数据模型：固定效应与随机效应 面板数据结合了时间和截面维度，提供了更丰富的信息和更强的控制能力。本章首先介绍面板数据的优势，随后深入分析固定效应（Fixed Effects, FE）模型和随机效应（Random Effects, RE）模型。我们将详细对比这两种模型，讨论选择（如Hausman检验），并解释如何利用FE模型控制不随时间变化的个体异质性，从而获得更可靠的因果估计。 第十三章：动态面板数据模型与系统GMM 当面板数据中包含滞后被解释变量时（即存在动态性），传统的FE和RE估计将是有偏的。本章介绍动态面板数据模型的挑战，并重点阐述Arellano-Bond提出的系统广义矩估计（System GMM）方法，该方法能够有效处理内生性、序列相关性以及个体效应，是分析增长方程和金融市场动态的基准工具。 第十四章：非线性模型的估计与预测比较 本章对前述方法的应用进行总结和延伸。我们将讨论Logit和Probit模型在处理离散选择变量时的应用，并介绍如何进行模型预测和分类性能评估。最后，本章将讨论在实际预测竞赛中，如何综合评估多个模型的预测准确性（如使用均方误差、平均绝对误差等指标），并探讨模型选择的原则，确保所选模型既具有统计效率又符合经济学逻辑。 全书通过丰富的实际案例和软件（如Stata/R/Python）的示例代码，确保理论与实践的紧密结合。 读者在完成本书学习后，将具备独立构建、估计、检验和应用现代计量经济学模型来解决复杂的经济学问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的深度绝对超出了我的预期。我原本以为它会停留在标准的多元回归分析层面，但深入到“经济预测”这个主题后，内容的广度和专业性立刻提升了一个档次。让我印象最深刻的是关于结构性模型和非结构性模型的对比讨论。作者对前沿的向量自回归（VAR）模型进行了详尽的阐述，不仅展示了其在宏观经济政策冲击分析中的强大威力，还非常坦诚地指出了其在长期预测中的固有缺陷，比如参数估计的过度依赖性和对先验信息的忽视。这种既展示工具的强大能力，又剖析其内在弱点的平衡视角，对于形成批判性思维至关重要。读完相关章节后，我开始反思过去在处理预测问题时，是不是过于迷信了某一种单一的模型框架。这本书真正教会我的，是工具箱要多样化，并且要根据具体问题选择最合适的“扳手”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远不止于教会你如何运行一个回归模型。它更像是一本关于“经济思维”的指南。我尤其喜欢作者在讨论宏观经济变量波动性建模时所展现出的洞察力。他不仅详细介绍了ARCH和GARCH族模型的数学结构，更重要的是，他将这些工具与金融市场的实际行为联系起来，解释了为什么资产收益率的波动性会集聚，这背后的经济学逻辑是什么。读到这一部分时，我仿佛能看到那些复杂的公式是如何映射到金融新闻头条上的市场恐慌和狂热。作者的写作风格在需要时非常技术化，但在解释宏观意义时又变得极富洞察力。这种在数学严谨性和经济直觉之间的完美切换，让这本书成为了我案头必备的参考书，每当我需要重新审视一个预测项目时，总能从中找到新的启示，深化对数据背后经济驱动力的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我们这种对经济数据处理和预测方法有深入兴趣的人量身定做的。作者在讲解那些复杂的计量经济学模型时，并没有采取那种枯燥的理论堆砌方式，而是非常注重实际应用的可操作性。我记得第一次接触到时间序列分析的部分时，那些关于自回归、移动平均模型的数学推导看得我有点头晕，但紧接着作者就用非常贴近现实的例子，比如通货膨胀率或者股票市场的波动性来解释这些模型的实际意义和局限性。这让我立刻明白，这不是一本纯粹的数学教科书，它真正想教的是如何用这些工具来剖析和预测真实世界的经济现象。尤其是关于模型设定的部分，作者强调了经济理论指导在选择模型结构中的关键作用，而不是盲目地进行统计检验，这一点非常深刻，让我意识到理论与实践的结合是多么重要。阅读过程中，我感觉自己仿佛不是在读一本教材，而是在跟随一位经验丰富的经济学家进行实地考察，每一步都有清晰的逻辑和详实的案例支撑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格非常严谨，但又透着一股对“预测不确定性”的深刻敬畏感。我特别欣赏作者在处理预测区间和概率预报时所采取的谨慎态度。在很多入门级的教材里，预测似乎总是一个确定性的结果，但本书明确指出，所有的经济预测本质上都是基于概率的推断，并且会随着预测期拉长而迅速恶化。作者没有回避异方差性、序列相关性等在实际数据中普遍存在的“脏问题”，而是提供了如何识别、量化以及在一定程度上控制这些问题的方法。比如，在讨论残差分析时，他不仅讲了检验方法，还探讨了当残差模型设定错误时，对预测区间估计会造成多大的偏差。这种对现实复杂性的坦然接受，使得整本书的结论更具说服力和实用价值，读起来让人感觉踏实，而不是被虚假的精确性所迷惑。

评分☆☆☆☆☆

对于初次接触计量经济学预测领域的读者来说，这本书的学习曲线可能会有些陡峭，但其提供的结构化学习路径是无与伦比的。它不是那种东拉西扯、什么都讲一点皮毛的泛泛之作。每一章的逻辑推进都像是精心设计的阶梯，前一章的知识点是下一章复杂模型的基石。特别是关于模型选择准则（如AIC、BIC）的介绍，作者不仅给出了公式，更重要的是解释了它们背后的权衡逻辑——在拟合优度和模型复杂性之间的取舍。我花了大量时间消化了其中关于“样本外”（Out-of-Sample）预测有效性检验的章节，它清晰地界定了理论模型与实际预测性能之间的鸿沟。这种深入浅出的讲解，让原本晦涩的统计概念变得可以触摸、可以理解，极大地提升了我对计量方法的信心。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆