The Practice of Econometric Theory pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Renfro, Charles G.

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:

价格:1213.00 元

装帧:

isbn号码:9783540755708

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Theoretical Econometrics
• Mathematical Economics
• Statistical Inference
• Econometric Modeling
• Time Series Analysis
• Regression Analysis
• Advanced Econometrics
• Quantitative Economics
• Economic Modeling

《计量经济学实践指南：从理论到应用的全面解析》 本书导读 本书旨在为读者提供一个全面而深入的计量经济学实践框架，重点关注理论概念如何转化为实际应用中的有效工具。我们摒弃了纯粹的理论推导，转而聚焦于统计软件的使用、模型构建的决策过程，以及结果的严谨解读。本书的结构设计，旨在引导读者跨越从基础线性模型到复杂面板数据分析的鸿沟，使读者不仅理解“为什么”要使用某种方法，更掌握“如何”以及“何时”应用这些方法。 第一部分：计量经济学基础与工具箱的构建 第一章：计量经济学的核心理念与现代计量环境 本章首先界定了计量经济学的核心任务：利用观测数据对经济理论进行量化验证和预测。我们将详细探讨经济学理论与统计推断之间的桥梁作用。重点讨论了当前大数据和高频数据背景下，传统计量假设所面临的挑战与应对策略。我们强调了数据的质量、变量选择的经济学合理性，以及模型设定的内生性问题是所有计量分析的基石。 关键内容： 经济学假设与计量模型的对应关系；观测数据与实验数据的区别；计量软件（如Stata, R, Python）的基本操作环境搭建与数据导入流程。 第二章：经典线性回归模型（OLS）的深度剖析 本章是全书的基石，对OLS回归的理论基础、关键假设（高斯-马尔可夫定理）及其违反后果进行了详尽的阐述。我们深入探讨了多重共线性、异方差性（Heteroskedasticity）和自相关（Autocorrelation）的识别、后果及修正方法，例如使用稳健标准误（Robust Standard Errors）和广义最小二乘法（GLS）。我们通过实际案例展示了在何种情况下，OLS估计量仍然是无偏的，但在何种情况下其标准误的估计会产生误导。 关键内容： 理论推导中的矩估计量性质；异方差性的White检验与修正；时间序列数据中的自相关处理；模型诊断图表的实用解读。 第三章：模型设定、变量选择与函数形式的确定 一个准确的计量模型，其成功与否往往取决于变量的选择和函数形式的设定。本章致力于教授读者如何根据经济理论，而非仅仅统计显著性，来构建模型。我们详细比较了线性、对数-线性、对数-对数等常见函数形式对系数解释的影响。同时，引入了模型设定误差（Specification Error）的概念，并讨论了包括嵌套模型测试（如F检验）和非嵌套模型比较（如AIC/BIC准则）的实用技巧。 关键内容： 经济学理论指导下的变量包含与排除；虚拟变量（Dummy Variables）在截距和斜率上的应用；函数形式对边际效应解释的敏感性分析。 第二部分：解决因果推断中的核心挑战 第四章：内生性问题与工具变量（IV）方法 内生性是计量经济学中最具挑战性的问题之一，它直接威胁到我们从相关性推导出因果关系的尝试。本章系统地介绍了导致内生性的主要原因：遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias, OVB）、测量误差和同步性（Simultaneity）。我们将重点介绍工具变量（Instrumental Variables, IV）方法的理论框架，包括两阶段最小二乘法（2SLS）的操作步骤。至关重要的是，我们详述了如何检验工具变量的有效性，如弱工具变量（Weak Instruments）的识别及其对估计结果的冲击。 关键内容： 内生性的来源与识别；工具变量的“相关性”与“外生性”要求；森检验（Sargan/Hansen Test）的实际操作与解读。 第五章：面板数据模型的应用与优势 面板数据（Panel Data）结合了时间序列和截面数据信息，是分析个体异质性的强大工具。本章深入探讨了面板数据的优势，特别是其在控制不可观测的个体效应方面的能力。我们详细比较了混合OLS、固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）的适用场景。决策的关键在于Hausman检验，本书将指导读者如何准确地解释该检验结果，并选择最恰当的模型。 关键内容： 面板数据模型的结构性优势；固定效应模型的“组内”估计解释；随机效应模型的效率性与假设前提；动态面板模型（如Arellano-Bond GMM）的初步介绍。 第六章：横截面与时间序列中的前沿方法 本部分将视角扩展到处理特定数据结构的方法。在横截面数据方面，我们探讨了选择模型（Selection Models），例如Tobit模型，用于处理截断或受限因变量。在时间序列分析中，本书关注于非平稳性（Non-stationarity）的识别（如ADF检验），以及协整（Cointegration）的概念。我们强调了时间序列分析的重点在于预测的准确性和长期关系的稳定性，而非单一的因果推断。 关键内容： 样本选择偏误的修正；时间序列的平稳性与差分；格兰杰因果关系（Granger Causality）的检验标准；简单的时间序列预测模型的构建。 第三部分：模型扩展与实证策略的深化 第七章：离散选择模型与非线性回归 现实世界中，许多经济变量并非连续的。本章专注于处理因变量是二元（Binary）、计数（Count）或多类（Multinomial）的场景。我们将详细讲解Logit和Probit模型，重点阐述如何从系数转化为边际效应（Marginal Effects），这是理解非线性模型结果的关键。对于计数数据，我们将介绍泊松（Poisson）和负二项（Negative Binomial）回归，并讨论过度离散（Overdispersion）的处理。 关键内容： 概率模型中的边际效应计算与解释；模型拟合优度的评估（如Pseudo R-squared）；Logit与Probit模型的实际差异。 第八章：准实验设计：从理论到政策评估 在缺乏随机对照试验（RCT）的情况下，如何构建可靠的因果推断策略是现代应用计量学的核心。本章聚焦于“准实验”方法，它们旨在模拟随机分配的效果。我们将重点讲解断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）的实施细节，包括如何选择带宽（Bandwidth）和确定带宽内的数据权重。此外，还将介绍双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）在政策评估中的应用，特别是如何通过安慰剂检验和时间趋势的平行性假设来增强模型的稳健性。 关键内容： RDD中的分配变量和排序变量；DiD中的平行趋势假设的检验方法；双重差分法的稳健标准误处理。 第九章：报告、验证与批判性思维 实证研究的终点在于清晰、可重复的报告。本章指导读者如何构建一篇严谨的计量经济学报告，包括结果的呈现、模型的稳健性检验（Robustness Checks）和替代模型的比较。我们将强调透明度的重要性，并教授读者如何系统性地进行敏感性分析，例如更换内生性处理方法、改变模型设定或剔除异常值，以证明核心结论的可靠性。本书的最终目标是培养读者对任何计量结果保持批判性审视的思维习惯。 关键内容： 计量报告的标准格式与图表使用；结果的可重复性操作流程；对外部有效性的讨论；识别和报告分析的局限性。 --- 本书特色 实践导向： 每一理论讲解后都紧随软件操作实例，确保读者能立即动手操作。 决策流程清晰： 明确指出在不同数据结构和研究问题下，应遵循的诊断和模型选择流程图。 深入批判性： 不仅教授方法，更强调对核心假设的严格检验和对估计结果的审慎解读。

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