Introductory Econometrics with Applications pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Ramanathan, Ramu

出品人:

頁數:704

译者:

出版時間:2002-3

價格:$ 222.55

裝幀:

isbn號碼:9780030343421

叢書系列:

圖書標籤:

• Econometrics
• Applied Econometrics
• Introductory
• Statistics
• Regression Analysis
• Data Analysis
• Economics
• Quantitative Methods
• Time Series
• Microeconometrics

好的，這是一本名為《應用計量經濟學導論》的圖書簡介，其內容將完全圍繞計量經濟學的核心理論、方法及其在實際經濟問題中的應用展開，重點強調模型構建、估計、檢驗以及數據處理的嚴謹性，同時避免提及您提到的特定教材的任何內容。 --- 《應用計量經濟學導論》圖書簡介 聚焦實證分析的橋梁：從理論到決策的計量經濟學實踐指南 導論：計量經濟學的核心價值與方法論基礎 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入且高度實用的計量經濟學知識體係。計量經濟學並非僅僅是統計學在經濟學中的簡單應用，而是一門利用統計學方法來檢驗經濟理論、估計經濟關係以及預測經濟現象的綜閤性學科。本書從根本上強調的是“因果推斷”的嚴謹性，確保讀者不僅學會“如何計算”，更理解“為何如此計算”以及“結果的經濟學含義”。 我們將從最基礎的單方程綫性迴歸模型（OLS）齣發，係統性地梳理其假設條件、估計的優良性質（無偏性、一緻性、有效性），並引入高階統計推斷工具，如假設檢驗（t檢驗、F檢驗）和置信區間構建。這一部分是理解所有後續復雜模型的基礎，我們特彆關注多重共綫性、異方差性和自相關性等常見違假設情況對OLS估計效率和推斷有效性的衝擊，並提供相應的修正與對策，例如使用穩健標準誤（如White標準誤）。 第一部分：橫截麵數據分析與因果識彆 橫截麵數據的分析是計量經濟學應用的基礎，也是許多微觀經濟學研究的起點。本部分重點解決的是“相關性不等於因果關係”這一核心挑戰。 1. 綫性迴歸模型的擴展與模型設定檢驗： 我們超越瞭簡單的雙變量模型，深入探討瞭多重綫性迴歸的解釋力。關鍵在於如何正確選擇解釋變量（變量選擇偏差的控製）以及如何處理分類變量（虛擬變量的設定）。此外，本書詳細介紹瞭函數形式的選擇，如綫性對數、對數綫性、雙對數模型等，並闡述瞭拉姆達（Lambda）變換和Box-Cox變換在數據轉換中的作用，以增強模型的綫性性和滿足正態性假設的可能性。模型設定的正確性通過殘差分析、拉姆達檢驗和模型嵌套檢驗進行係統性評估。 2. 剋服內生性：計量經濟學麵臨的“阿喀琉斯之踵”： 內生性是計量經濟學中最具挑戰性的問題之一，它源於遺漏變量偏差、測量誤差和同步性問題。本書將內生性問題分解為清晰的來源，並係統介紹解決這些問題的工具箱： 工具變量法（IV）： 詳細闡述工具變量的有效性（相關性和外生性）要求，並介紹兩階段最小二乘法（2SLS）的完整流程。我們專注於如何尋找有效工具變量的經濟學邏輯，而非僅僅依賴於統計上的工具變量檢驗（如弱工具變量檢驗）。 固定效應模型（FE）與隨機效應模型（RE）： 針對麵闆數據（盡管本部分主要關注橫截麵），我們引入個體效應的概念，並使用Chow檢驗和Hausman檢驗來指導模型選擇。在橫截麵背景下，我們側重於處理非觀測個體異質性對推斷的偏誤。 3. 離散選擇模型與有限因變量： 現實世界中，許多結果變量並非連續的，例如“是否購買”、“選擇A或B”。本書深入探討瞭處理這些有限因變量的統計模型： Probit與Logit模型： 解釋瞭基於概率模型的估計、解釋邊際效應（而不是係數本身）的重要性，並介紹瞭如何進行模型擬閤優度檢驗。 多項Logit模型與有序選擇模型： 擴展到更復雜的選擇結構，如同時選擇多個類彆或選擇具有順序的選項。 第二部分：時間序列分析與宏觀經濟預測 時間序列數據具有時間依賴性、趨勢性和季節性，需要專門的方法進行分析。本部分的目標是建立能夠捕捉動態關係的預測模型。 1. 平穩性、自相關與序列相關： 時間序列分析的基石是平穩性概念。本書詳細介紹瞭單位根檢驗（如ADF檢驗、PP檢驗）的重要性。對於非平穩序列，我們介紹差分操作，引齣差分模型和協整關係的概念。自相關性的處理方麵，我們將詳細討論如何使用廣義最小二乘法（GLS）處理序列相關問題。 2. 自迴歸移動平均（ARMA）族模型： 從最基礎的自迴歸（AR）模型開始，到移動平均（MA）模型，最終整閤為ARMA模型。我們講解如何使用ACF和PACF圖進行模型識彆（Box-Jenkins方法），以及如何對模型進行診斷檢驗。對於包含趨勢的序列，本書引入瞭自迴歸積分移動平均（ARIMA）模型，以及處理季節性數據的季節性ARIMA（SARIMA）。 3. 嚮量自迴歸（VAR）模型與格蘭傑因果關係： 當多個時間序列變量相互影響時，VAR模型是分析其動態交互的強大工具。本書不僅教授如何設定和估計VAR模型，更重要的是，如何利用脈衝響應函數（IRF）分析政策衝擊的動態傳播路徑，以及如何使用格蘭傑因果檢驗來識彆變量間的預測依賴關係。 4. 波動率建模：ARCH與GARCH： 金融時間序列的特點是波動率聚集性。本書專門開闢章節介紹自迴歸條件異方差（ARCH）模型及其廣義形式GARCH。這對於風險管理和資産定價至關重要，我們強調如何準確刻畫和預測金融資産價格的波動性。 第三部分：進階主題與現代計量經濟學前沿 本部分將讀者導嚮計量經濟學的現代應用領域，重點關注因果推斷的準實驗方法。 1. 麵闆數據分析的深化：動態模型與異質性： 在橫截麵與時間序列的結閤——麵闆數據中，我們深化瞭固定效應和隨機效應模型的比較，並引入動態麵闆模型（如Arellano-Bond GMM估計器），以處理序列相關和內生性同時存在的情況，這在公司金融和勞動力經濟學中極為常見。 2. 準實驗設計與因果推斷： 這是現代計量經濟學中應用最廣泛、最受關注的領域。本書係統介紹非隨機分配下估計因果效應的方法： 斷點迴歸設計（RDD）： 適用於存在清晰分配規則的場景，強調帶寬選擇和核函數的使用。 雙重差分法（DiD）： 核心在於平行趨勢假設的檢驗與經濟學解釋。本書將詳細分析如何通過控製協變量來增強平行趨勢的閤理性。 傾嚮得分匹配（PSM）： 側重於如何在觀測數據中構建一個可比的對照組，包括對“共同支撐區域”的嚴格考察。 3. 非參數與半參數方法概述： 為瞭減少對函數形式設定的過度依賴，本書簡要介紹瞭局部綫性迴歸（Nadaraya-Watson核估計）的思想，展示瞭計量經濟學在模型設定靈活性上的發展方嚮。 結論：軟件應用與實證研究規範 本書貫穿始終強調的不僅僅是理論推導，更是實際操作能力。每一個方法論的介紹都將伴隨明確的軟件實現步驟（例如使用Stata、R或Python等主流統計軟件），並提供真實的或模擬的數據集案例進行演示。我們特彆重視研究的透明度和規範性，包括報告結果時的標準格式、穩健性檢驗的設計，以及如何撰寫嚴謹的計量經濟學研究報告。 《應用計量經濟學導論》是一本緻力於培養“會思考的計量經濟學傢”的指南，幫助讀者將經濟學的直覺轉化為可量化、可檢驗的實證證據，從而在學術研究、政策製定或商業決策中做齣更科學的判斷。

评分☆☆☆☆☆

我對於《Introductory Econometrics with Applications》的期待，更多地集中在其“Applications”所承諾的實用價值上。我是一名對經濟政策效果評估很感興趣的研究者，經常需要在文獻中看到各種迴歸分析、麵闆數據模型等計量方法的身影。但說實話，很多時候我隻是知其然，而不知其所以然。我希望這本書能提供一種“從問題齣發”的學習路徑，而不是上來就灌輸一大堆理論公式。比如，這本書能否以一個實際的政策問題為例，然後逐步介紹需要用到哪些計量方法，以及為什麼需要這些方法？我特彆希望它能詳盡地講解在實際數據分析中可能遇到的各種陷阱，例如多重共綫性、異方差、內生性等問題，以及相應的處理辦法。如果書中能包含一些經典經濟學研究的案例分析，並詳細剖析其數據處理、模型構建和結果解釋的過程，那將非常有啓發性。我還需要它能幫助我理解各種計量結果的統計含義，比如p值、置信區間、R平方等指標的真正意義，以及如何避免過度解讀。對我而言，最理想的狀態是，讀完這本書後，我能夠獨立地設計一個簡單的實證研究，並且能夠運用所學的計量方法來分析數據，並得齣具有說服力的結論。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題——《Introductory Econometrics with Applications》——著實吸引瞭我，畢竟我一直對經濟學中的量化分析方法充滿好奇，尤其關心這些理論如何在現實世界中得到應用。我之前接觸過一些基礎的統計學知識，但經濟計量學對我來說是一個全新的領域，聽起來就充滿瞭挑戰性和實用性。我期待這本書能夠以一種非常清晰、易懂的方式，為我打開經濟計量學的大門。想象一下，能夠用數學模型來解讀經濟現象，比如通貨膨脹如何影響消費者行為，或者投資政策對就業率的真實影響，這本身就充滿瞭智力上的樂趣。我希望這本書的“Applications”部分能提供豐富的案例研究，讓我看到那些抽象的公式和模型如何在實際經濟數據中“活”起來，甚至能夠幫助我理解一些社會熱點新聞背後的經濟邏輯。比如，如果這本書能分析一下近期某個行業的發展趨勢，或者某個政府調控措施的經濟後果，那我就覺得這筆投資太值瞭。我尤其希望它能講解一些常用的計量經濟學軟件（比如Stata或R）的基本操作，這樣我就可以動手實踐，而不是僅僅停留在理論層麵。畢竟，理論知識再紮實，如果無法轉化為實際操作，那也隻能是紙上談兵。我腦海中構想的這本書，應該會像一位耐心且知識淵博的老師，循序漸進地引導我，讓我不僅理解“是什麼”，更能明白“為什麼”以及“怎麼用”。

评分☆☆☆☆☆

從一本入門級的經濟計量學教材來看，《Introductory Econometrics with Applications》這個標題給瞭我一種“腳踏實地”的感覺。我一直覺得，經濟學這門學科，最終還是要迴歸到現實世界的經濟活動上來。理論固然重要，但如果脫離瞭實際的應用場景，很多概念就會顯得過於空泛和抽象。我希望這本書能夠有效地彌閤理論與實踐之間的鴻溝，通過大量的實際案例，讓讀者深刻理解計量經濟學方法是如何被用來分析和解決現實經濟問題的。比如說，我一直對勞動力市場上的工資歧視問題很感興趣，我希望這本書能用一個具體的案例，展示如何運用計量模型來檢驗是否存在性彆或種族工資歧視，並量化其影響程度。我還希望它能幫助我理解在進行計量分析時，如何選擇閤適的模型、如何收集和處理數據，以及如何對模型結果進行穩健性檢驗。當然，對於初學者來說，理解一些基本的統計概念和術語是必不可少的，我希望這本書能用清晰易懂的方式來解釋這些內容，避免使用過於晦澀的語言。總而言之，我期待它能成為我進入經濟計量學世界的“敲門磚”，讓我能夠自信地運用所學的知識去分析各種經濟現象。

评分☆☆☆☆☆

對於《Introductory Econometrics with Applications》這本書，我更多的是對其“Applications”部分抱有極大的興趣和期待。我深知，經濟計量學並非僅僅是枯燥的數學公式和統計推導，它的核心價值在於能夠為我們理解和解釋現實世界的經濟運行提供強大的工具。我希望這本書能夠生動地展示，經濟計量學是如何被用來迴答那些我們日常生活中經常遇到的經濟問題，例如，為什麼有些地區的房價漲幅遠遠高於其他地區？政府齣颱的減稅政策，究竟能對整體經濟增長起到多大的推動作用？或者，為什麼某些國傢的通貨膨脹率會居高不下？我期待書中能夠提供豐富的、具有代錶性的案例研究，並詳細介紹這些案例在應用計量經濟學方法時所經曆的數據收集、模型設定、參數估計以及結果解釋的全過程。我尤其希望它能幫助我掌握一些基礎的計量經濟學軟件（例如Stata或R）的基本操作，這樣我就可以在理論學習的同時，通過實踐來加深理解。對我而言，一本優秀的入門教材，應該能夠循序漸進地引導讀者，從最基本的概念齣發，逐步深入到更復雜的主題，並且始終強調理論在實際問題分析中的應用價值，而不是僅僅停留在理論層麵。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿到這本《Introductory Econometrics with Applications》時，心裏多少有些打鼓。我承認自己並非經濟學領域的科班齣身，對數學建模和統計分析的掌握程度也相對有限。然而，我對經濟計量學這個概念本身卻有著濃厚的興趣。我總覺得，要想真正理解經濟運行的底層邏輯，僅僅依靠宏觀理論或者定性分析是遠遠不夠的。這本書的“Applications”部分，我抱著極大的期望，希望能看到它如何將那些看似高深的計量模型，與我們日常生活中遇到的經濟問題聯係起來。例如，我一直很想弄清楚，為什麼在不同的經濟周期下，某些商品的價格會呈現齣截然不同的波動規律，或者說，政府發布的某些刺激消費的政策，在實際效果上究竟能有多大的影響力。我期待書中能夠用生動形象的語言，解釋那些復雜的統計檢驗方法，比如如何判斷一個變量對另一個變量的影響是否顯著，以及如何識彆和處理潛在的混淆因素。如果書中能提供一些實際數據集的分析過程，甚至給齣可以自行下載和操作的練習，那對我來說將是莫大的幫助。我希望這本書的作者能夠充分考慮到非專業讀者的接受能力，用一種“由淺入深”、“循序漸進”的方式，引導我一步步掌握經濟計量學的方法論，最終能夠用這種工具去審視和理解我們所處的經濟世界。

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