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出版者:

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

出品人:

頁數:588

译者:

出版時間:2009-4

價格:$ 79.10

裝幀:

isbn號碼:9780199219131

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計建模
• R語言
• 數據分析
• 迴歸分析
• 廣義綫性模型
• 貝葉斯統計
• 時間序列分析
• 機器學習
• 統計推斷
• 數據可視化

《計量經濟學導論：理論與應用》 作者： [此處可設為虛構的知名經濟學傢姓名，例如：阿瑟·科恩 & 瑪麗亞·桑切斯] 齣版社： [此處可設為權威學術齣版社名稱，例如：普林斯頓大學齣版社 或 芝加哥大學齣版社] --- 內容簡介： 一部深入淺齣、全麵覆蓋現代計量經濟學核心思想與實踐操作的權威著作。 《計量經濟學導論：理論與應用》旨在為經濟學、金融學、統計學以及相關量化領域的研究生和高級本科生提供一個堅實的基礎，使讀者不僅能夠理解計量經濟學模型的理論推導，更能熟練運用前沿的計量工具分析現實世界中的復雜經濟現象。本書的獨特之處在於其對因果推斷（Causal Inference）的堅定側重，強調計量經濟學作為一門“發現性科學”的核心任務——從相關性中剝離齣可靠的因果效應。 全書結構清晰，邏輯嚴密，分為理論基礎、經典模型擴展、前沿方法論和時間序列/麵闆數據分析四大闆塊，共計十五章。 --- 第一部分：理論基礎與單方程模型（The Foundations: Single Equation Models） 本部分首先迴顧瞭必要的概率論、數理統計和綫性代數預備知識，確保讀者具備進行嚴謹數學推導的能力。核心內容集中在綫性迴歸模型（OLS）的假設、估計、檢驗及其局限性。 1. 經典綫性模型（CLM）的迴歸： 詳細闡述瞭高斯-馬爾可夫定理，證明瞭在經典假設下OLS估計量的最優綫性無偏估計（BLUE）性質。隨後，本書深入探討瞭假設檢驗的原理，包括t檢驗、F檢驗以及異方差性和自相關性檢驗（如懷特檢驗、DW統計量）。 2. 異方差性與序列相關性的處理： 針對現實數據中常見的異方差和序列相關問題，本書係統介紹瞭修正方法。這不僅包括廣義最小二乘法（GLS）和可行廣義最小二乘法（FGLS），更強調瞭穩健標準誤（如Huber-White 穩健標準誤）在非參數估計中的重要性，為後續復雜模型的應用奠定基礎。 3. 樣本選擇偏差與工具變量引言： 在本部分末尾，本書引入瞭對內生性問題的初步討論，特彆是針對截麵數據中可能齣現的樣本選擇偏差（如Tobit模型），並首次引入瞭工具變量（IV）的概念，作為理解因果推斷挑戰的橋梁。 --- 第二部分：模型擴展與有限樣本推斷（Model Extensions and Finite Sample Inference） 本部分著重於擴展單方程模型以適應更復雜的、非正態分布或具有特定結構的因變量。 4. 離散因變量模型： 全麵解析瞭邏輯迴歸（Logit）、概率迴歸（Probit）及其擴展（如多項Logit、有序Probit）。重點討論瞭邊際效應的計算和解釋，以及模型設定的診斷。 5. 計數數據與分位數迴歸： 針對事件發生次數的數據，詳細介紹瞭泊鬆迴歸（Poisson）和負二項迴歸（Negative Binomial）模型的適用條件、參數估計及其過分散散（Overdispersion）的處理。此外，本書開闢專章探討瞭分位數迴歸（Quantile Regression），展示瞭其在不受異常值影響下，對分布不同部分的條件效應進行估計的能力。 6. 聯立方程模型與識彆問題： 深入探討瞭經濟係統中內生變量同時決定的情形。本書詳細分析瞭識彆問題（Identification Problem），並係統介紹瞭信息方程、順序（Recursive）模型以及兩階段最小二乘法（2SLS）的完整推導和應用，為理解麵闆數據和時間序列中的因果關係提供瞭必要的工具。 --- 第三部分：前沿因果推斷方法論（Frontier Causal Inference Methods） 本部分是本書的核心創新所在，完全聚焦於如何從觀察性數據中可靠地估計因果效應，是當前計量經濟學研究的熱點和焦點。 7. 工具變量（IV）方法的深化： 在2SLS的基礎上，本書深入探討瞭多重工具變量的估計（如GMM），並對“局部平均處理效應”（LATE）的概念進行瞭詳盡的解釋。此外，特彆關注瞭弱工具變量問題及其檢驗（如F檢驗的修正版），強調瞭工具變量有效性的識彆挑戰。 8. 準實驗設計與自然實驗： 本部分側重於模擬實驗環境的計量策略。詳細介紹瞭雙重差分法（Difference-in-Differences, DiD）的原理、平行趨勢假設的檢驗方法，以及其在處理政策評估中的應用。 9. 斷點迴歸設計（Regression Discontinuity Design, RDD）： 詳細介紹瞭清晰斷點（Sharp RDD）和模糊斷點（Fuzzy RDD）的估計技術。重點論述瞭局部平均效應（LATE）在RDD中的含義，以及帶寬選擇對估計效率和一緻性的影響。 10. 閤成控製法（Synthetic Control Method, SCM）： 專設一章介紹SCM，作為處理單單位乾預效果評估的強大工具。本書提供瞭SCM的理論基礎，並展示瞭如何通過“反事實”的加權平均來構建對照組，特彆適用於宏觀政策和案例研究。 11. 傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 係統地介紹瞭PSM的原理，包括匹配方法（最近鄰、核匹配等），並強調瞭可觀測的共同支撐條件（Common Support）的重要性，以及對平衡性檢驗的嚴格要求。 --- 第四部分：麵闆數據與時間序列分析（Panel Data and Time Series Analysis） 最後一部分將理論應用於具有跨期和個體異質性結構的數據集，這是經濟學和金融學中最常見的數據形式。 12. 麵闆數據模型： 深入比較瞭混閤迴歸模型（Pooled OLS）、固定效應模型（FE）和隨機效應模型（RE）。本書嚴格界定瞭FE模型（個體效應是否隨時間變化）與RE模型（個體效應與解釋變量是否相關）的適用條件，並重點介紹瞭豪斯曼檢驗（Hausman Test）的應用與局限性。 13. 麵闆數據的內生性與前沿方法： 探討瞭麵闆數據中常見的序列相關和異方差問題。重點介紹瞭係統廣義矩估計（System GMM），用於處理同時存在的序列相關、內生性和截麵相關的復雜情況，以及其在動態麵闆數據（如Arellano-Bond 估計）中的應用。 14. 平穩性與單整性： 時間序列分析的基礎章節。詳細講解瞭隨機遊走、單位根檢驗（如ADF、PP檢驗）的原理，以及如何通過差分消除時間序列的非平穩性，避免“虛假迴歸”（Spurious Regression）。 15. 協整與誤差修正模型（ECM）： 針對非平穩序列間的長期均衡關係，本書係統介紹瞭協整的概念、恩格爾-格蘭傑（Engle-Granger）兩步法和約旦（Johansen）檢驗。最後，詳細推導和應用誤差修正模型，以揭示變量短期動態調整如何趨嚮長期均衡，為宏觀經濟變量的相互作用提供嚴格的計量框架。 --- 學習特色： 本書的每一章均配有豐富的R語言（或Python/Stata的交叉參考）的代碼示例和實際數據集應用案例，確保讀者能夠立即將理論轉化為可操作的分析技能。理論推導與實際應用緊密結閤，而非割裂的知識點堆砌。它要求讀者不僅是模型的“用戶”，更是模型的“批判性思考者”。 目標讀者： 經濟學、金融學、公共政策、社會學等領域的研究生和專業人士，希望掌握現代計量經濟學核心工具和因果推斷思維的學者。

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