Hands-on Intermediate Econometrics Using R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Publishing Co Pte Ltd

作者:Hrishikesh D. Vinod

出品人:

页数:540

译者:

出版时间:2008-11-3

价格:GBP 93.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9789812818850

丛书系列:

图书标签:

• PhD
• Econometrics
• R
• Intermediate
• Statistics
• Data Analysis
• Regression
• Time Series
• Modeling
• Applied Econometrics
• Quantitative Methods
• Finance

计量经济学：从理论到实践的深度探索 图书名称：《计量经济学：从理论到实践的深度探索》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的计量经济学学习路径，重点在于理解核心理论框架、掌握实证分析方法，并通过大量的实际案例来巩固知识。我们超越了基础概念的介绍，致力于将读者培养成能够独立设计、执行和解释复杂经济学实证研究的专业人士。本书结构严谨，内容覆盖了从经典回归模型到前沿时间序列和面板数据分析的广阔领域，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 第一部分：计量经济学基础与经典回归模型 本部分为后续高级主题奠定坚实的基础。我们首先回顾概率论和数理统计的必要知识，确保读者对随机变量、抽样分布、大数定律和中心极限定理有清晰的认识。 第一章：计量经济学的核心概念与数据类型 本章界定了计量经济学的范畴及其在现代经济学研究中的地位。我们详细区分了横截面数据（Cross-Sectional Data）、时间序列数据（Time Series Data）和面板数据（Panel Data）的特点、挑战和适用场景。特别强调了数据收集、清理和初步描述性统计分析的重要性，这是任何实证研究的起点。 第二章：简单线性回归模型（SLR） 深入剖析了双变量回归模型，重点阐述了普通最小二乘法（OLS）的推导过程及其几何意义。我们详细讨论了高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov Theorem）及其五个核心假设（零条件均值、严格外生性、同方差性、无自相关、无完全多重共线性）。此外，本章详述了模型拟合优度（R-squared）、假设检验（t检验和F检验）的步骤，并探讨了异方差性对估计量的影响及处理方法（如加权最小二乘法 WLS）。 第三章：多元线性回归模型（MLR） 将模型扩展到包含多个解释变量的情况。本章核心内容是多重共线性（Multicollinearity）的诊断与缓解策略。我们详细分析了变量遗漏偏差（Omitted Variable Bias, OVB）如何违反零条件均值假设，以及如何通过理论指导来选择合适的模型结构。同时，本章也涵盖了虚拟变量（Dummy Variables）在回归分析中的应用，展示了如何使用虚拟变量来捕捉分类效应和结构性变化。 第二部分：推断、模型设定与非线性关系 在掌握了基础OLS之后，本部分转向了更具挑战性的设定问题，包括如何正确地设定模型形式以及如何处理样本选择偏差等内生性问题的前奏。 第四章：回归模型的假设检验与推断 本章专注于统计推断的实践。详细介绍了单边和双边假设检验的流程，包括P值、显著性水平的选择。更重要的是，我们探讨了在小样本情况下，参数估计的精确度如何依赖于对误差项分布的假设。我们还引入了对回归系数的置信区间估计，并演示了如何进行结构性断点检验（Chow Test）。 第五章：函数形式的选择与模型设定 经济理论往往无法明确指出变量之间的精确函数形式。本章系统地介绍了处理非线性关系的方法，包括对数转换（Log-Log, Log-Linear, Linear-Log模型）的解释及其在估计弹性方面的优势。我们深入探讨了二次项（Quadratic Terms）和交互项（Interaction Terms）在模型中的作用，特别是在解释调节效应（Moderation Effects）时的必要性。本章还涵盖了异方差性（Heteroskedasticity）的检验（如Breusch-Pagan检验）和使用稳健标准误（Robust Standard Errors）的必要性。 第六章：工具变量（IV）方法与内生性问题 内生性是横截面计量经济学中最核心的挑战之一。本章从内生性的根源——遗漏变量偏误、测量误差和同期性——开始讲解。随后，详细介绍了工具变量（Instrumental Variables, IV）估计量的理论基础。重点分析了工具变量的两个核心要求：相关性（Relevance）和外生性（Exogeneity）。通过两阶段最小二乘法（2SLS）的推导和应用，读者将学会如何处理具有内生性问题的模型，并掌握了过度识别约束检验（Sargan/Hansen Test）的原理。 第三部分：高级主题：时间序列与面板数据分析 现代经济学研究大量依赖于高频和长跨度数据。本部分将视角转向时间序列和面板数据，介绍处理时间维度相关性的专门技术。 第七章：时间序列数据的基本概念与平稳性 时间序列分析要求处理数据点之间的序列相关性。本章首先引入时间序列数据的独特特征，如自相关和异方差。核心内容聚焦于平稳性（Stationarity）的概念，这是许多时间序列模型的前提。我们详细讲解了单位根检验（Unit Root Tests），如ADF检验和PP检验，并解释了非平稳序列（如随机游走）的后果。 第八章：时间序列模型：ARIMA框架 本章构建了处理时间序列依赖性的经典工具。我们详细阐述了自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）及其组合模型（ARMA）。随后，引入差分（Differencing）的概念，构建了自回归积分移动平均模型（ARIMA）。此外，本章也涵盖了异方差性在时间序列中的表现，例如ARCH效应，并简要介绍了GARCH模型的应用。 第九章：面板数据模型的构建与估计 面板数据结合了时间和个体维度，提供了控制不可观测异质性的强大能力。本章首先对比了混合OLS模型（Pooled OLS）的局限性。随后，深入讲解了固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）。重点在于理解FE模型如何通过个体特定截距来消除不随时间变化的个体异质性。本章最后通过豪斯曼检验（Hausman Test）来指导读者在FE和RE之间做出恰当的选择。 第十章：微观计量应用：离散选择模型 许多经济学问题涉及非连续的结果变量，如是/否的决策（购买/不购买、就业/失业）。本章专门处理这类离散因变量模型。详细介绍了概率模型，包括线性概率模型（LPM）的缺陷。核心内容是逻辑斯回归（Logit）和概率单位模型（Probit）的估计、解释（边际效应的计算）以及模型的拟合优度评估。 结语与展望 全书最后总结了计量经济学实证研究的完整流程，从理论假设的建立、模型的选择与估计，到对结果的稳健性检验。本书强调的不仅仅是技术的掌握，更是对经济学理论与实证发现之间逻辑关系的深刻理解。通过贯穿全书的大量案例分析，读者将能够自信地运用所学知识解决真实的经济学问题，为进一步的学术研究或政策分析打下坚实的基础。

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