Statistical Modelling in R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Aitkin, Murray/ Francis, Brian/ Hinde, John/ Darnell, Ross

出品人:

页数:588

译者:

出版时间:2009-4

价格:$ 79.10

装帧:

isbn号码:9780199219131

丛书系列:

图书标签:

• 统计建模
• R语言
• 数据分析
• 回归分析
• 广义线性模型
• 贝叶斯统计
• 时间序列分析
• 机器学习
• 统计推断
• 数据可视化

《计量经济学导论：理论与应用》 作者： [此处可设为虚构的知名经济学家姓名，例如：阿瑟·科恩 & 玛丽亚·桑切斯] 出版社： [此处可设为权威学术出版社名称，例如：普林斯顿大学出版社 或 芝加哥大学出版社] --- 内容简介： 一部深入浅出、全面覆盖现代计量经济学核心思想与实践操作的权威著作。 《计量经济学导论：理论与应用》旨在为经济学、金融学、统计学以及相关量化领域的研究生和高级本科生提供一个坚实的基础，使读者不仅能够理解计量经济学模型的理论推导，更能熟练运用前沿的计量工具分析现实世界中的复杂经济现象。本书的独特之处在于其对因果推断（Causal Inference）的坚定侧重，强调计量经济学作为一门“发现性科学”的核心任务——从相关性中剥离出可靠的因果效应。 全书结构清晰，逻辑严密，分为理论基础、经典模型扩展、前沿方法论和时间序列/面板数据分析四大板块，共计十五章。 --- 第一部分：理论基础与单方程模型（The Foundations: Single Equation Models） 本部分首先回顾了必要的概率论、数理统计和线性代数预备知识，确保读者具备进行严谨数学推导的能力。核心内容集中在线性回归模型（OLS）的假设、估计、检验及其局限性。 1. 经典线性模型（CLM）的回归： 详细阐述了高斯-马尔可夫定理，证明了在经典假设下OLS估计量的最优线性无偏估计（BLUE）性质。随后，本书深入探讨了假设检验的原理，包括t检验、F检验以及异方差性和自相关性检验（如怀特检验、DW统计量）。 2. 异方差性与序列相关性的处理： 针对现实数据中常见的异方差和序列相关问题，本书系统介绍了修正方法。这不仅包括广义最小二乘法（GLS）和可行广义最小二乘法（FGLS），更强调了稳健标准误（如Huber-White 稳健标准误）在非参数估计中的重要性，为后续复杂模型的应用奠定基础。 3. 样本选择偏差与工具变量引言： 在本部分末尾，本书引入了对内生性问题的初步讨论，特别是针对截面数据中可能出现的样本选择偏差（如Tobit模型），并首次引入了工具变量（IV）的概念，作为理解因果推断挑战的桥梁。 --- 第二部分：模型扩展与有限样本推断（Model Extensions and Finite Sample Inference） 本部分着重于扩展单方程模型以适应更复杂的、非正态分布或具有特定结构的因变量。 4. 离散因变量模型： 全面解析了逻辑回归（Logit）、概率回归（Probit）及其扩展（如多项Logit、有序Probit）。重点讨论了边际效应的计算和解释，以及模型设定的诊断。 5. 计数数据与分位数回归： 针对事件发生次数的数据，详细介绍了泊松回归（Poisson）和负二项回归（Negative Binomial）模型的适用条件、参数估计及其过分散散（Overdispersion）的处理。此外，本书开辟专章探讨了分位数回归（Quantile Regression），展示了其在不受异常值影响下，对分布不同部分的条件效应进行估计的能力。 6. 联立方程模型与识别问题： 深入探讨了经济系统中内生变量同时决定的情形。本书详细分析了识别问题（Identification Problem），并系统介绍了信息方程、顺序（Recursive）模型以及两阶段最小二乘法（2SLS）的完整推导和应用，为理解面板数据和时间序列中的因果关系提供了必要的工具。 --- 第三部分：前沿因果推断方法论（Frontier Causal Inference Methods） 本部分是本书的核心创新所在，完全聚焦于如何从观察性数据中可靠地估计因果效应，是当前计量经济学研究的热点和焦点。 7. 工具变量（IV）方法的深化： 在2SLS的基础上，本书深入探讨了多重工具变量的估计（如GMM），并对“局部平均处理效应”（LATE）的概念进行了详尽的解释。此外，特别关注了弱工具变量问题及其检验（如F检验的修正版），强调了工具变量有效性的识别挑战。 8. 准实验设计与自然实验： 本部分侧重于模拟实验环境的计量策略。详细介绍了双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）的原理、平行趋势假设的检验方法，以及其在处理政策评估中的应用。 9. 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）： 详细介绍了清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD）的估计技术。重点论述了局部平均效应（LATE）在RDD中的含义，以及带宽选择对估计效率和一致性的影响。 10. 合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）： 专设一章介绍SCM，作为处理单单位干预效果评估的强大工具。本书提供了SCM的理论基础，并展示了如何通过“反事实”的加权平均来构建对照组，特别适用于宏观政策和案例研究。 11. 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 系统地介绍了PSM的原理，包括匹配方法（最近邻、核匹配等），并强调了可观测的共同支撑条件（Common Support）的重要性，以及对平衡性检验的严格要求。 --- 第四部分：面板数据与时间序列分析（Panel Data and Time Series Analysis） 最后一部分将理论应用于具有跨期和个体异质性结构的数据集，这是经济学和金融学中最常见的数据形式。 12. 面板数据模型： 深入比较了混合回归模型（Pooled OLS）、固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）。本书严格界定了FE模型（个体效应是否随时间变化）与RE模型（个体效应与解释变量是否相关）的适用条件，并重点介绍了豪斯曼检验（Hausman Test）的应用与局限性。 13. 面板数据的内生性与前沿方法： 探讨了面板数据中常见的序列相关和异方差问题。重点介绍了系统广义矩估计（System GMM），用于处理同时存在的序列相关、内生性和截面相关的复杂情况，以及其在动态面板数据（如Arellano-Bond 估计）中的应用。 14. 平稳性与单整性： 时间序列分析的基础章节。详细讲解了随机游走、单位根检验（如ADF、PP检验）的原理，以及如何通过差分消除时间序列的非平稳性，避免“虚假回归”（Spurious Regression）。 15. 协整与误差修正模型（ECM）： 针对非平稳序列间的长期均衡关系，本书系统介绍了协整的概念、恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）两步法和约旦（Johansen）检验。最后，详细推导和应用误差修正模型，以揭示变量短期动态调整如何趋向长期均衡，为宏观经济变量的相互作用提供严格的计量框架。 --- 学习特色： 本书的每一章均配有丰富的R语言（或Python/Stata的交叉参考）的代码示例和实际数据集应用案例，确保读者能够立即将理论转化为可操作的分析技能。理论推导与实际应用紧密结合，而非割裂的知识点堆砌。它要求读者不仅是模型的“用户”，更是模型的“批判性思考者”。 目标读者： 经济学、金融学、公共政策、社会学等领域的研究生和专业人士，希望掌握现代计量经济学核心工具和因果推断思维的学者。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆