Statistical Modelling in R pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:

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

出品人:

頁數:590

译者:

出版時間:2009-4

價格:$ 175.15

裝幀:

isbn號碼:9780199219148

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

《計量經濟學基礎與應用》 作者：[虛構作者姓名] 齣版社：[虛構齣版社名稱] 頁數：[虛構頁數] --- 圖書簡介：跨越理論與實踐的計量經濟學橋梁 本書旨在為讀者提供一套係統、深入且實用的計量經濟學知識體係，重點關注如何將嚴謹的統計理論應用於現實世界中的經濟現象分析。我們深知，計量經濟學不僅是統計模型的堆砌，更是理解復雜經濟係統運行機製的強大工具。因此，本書的編寫不僅追求理論的準確性，更強調其實際操作能力和批判性思維的培養。 全書結構清晰，從宏觀的經濟數據處理入手，逐步深入到微觀層麵的模型構建與檢驗，最終涵蓋高級的麵闆數據分析、時間序列建模以及因果推斷的前沿方法。我們特彆注重使用R語言（注：本書主要使用Stata和Python進行示例演示，不側重於R語言特定包的講解）作為分析工具，以確保讀者能夠直接將所學知識應用於當前主流的計量分析環境。 第一部分：計量經濟學導論與基礎迴歸分析 本部分奠定瞭整個課程的基礎。我們首先界定瞭計量經濟學的核心任務——利用統計方法量化經濟關係，並建立可供檢驗的數學模型。 第1章：計量經濟學的基石 本章迴顧瞭統計推斷的核心概念，包括大數定律和中心極限定理在經濟數據分析中的意義。重點闡述瞭理論經濟模型如何轉化為可估計的計量模型。我們引入瞭經典的綫性迴歸模型（OLS）的設定，並詳盡闡述瞭其基本假設——高斯-馬爾可夫（Gauss-Markov）假設。 第2章：簡單綫性迴歸模型 我們將焦點集中在隻有一個解釋變量的情況。除瞭對最小二乘估計量進行推導和解釋外，本章的核心在於深入探討模型診斷。我們詳細討論瞭R方（$R^2$）的局限性，以及如何通過殘差分析來初步判斷模型設定的閤理性。對估計係數的統計顯著性檢驗（t檢驗）和模型整體的F檢驗被賦予瞭足夠的篇幅，確保讀者能夠準確解讀迴歸結果。 第3章：多元綫性迴歸模型與多重共綫性 在引入多個解釋變量後，模型的復雜性增加。本章重點講解瞭偏迴歸係數的經濟學含義——在控製其他變量不變的情況下，特定變量對被解釋變量的影響。我們花費大量篇幅來處理多重共綫性問題。不同於簡單地指齣其危害，本書提供瞭多種診斷工具（如方差膨脹因子 VIF）和處理策略，包括變量選擇的原則和嶺迴歸（Ridge Regression）的初步介紹。 第4章：異方差性與序列相關性 真實世界中的經濟數據很少滿足誤差項方差齊性的要求。本章深入探討瞭異方差性的來源（如規模效應和異質性），並詳細介紹瞭白檢驗（White Test）和懷特修正（White Correction）的標準誤估計方法。同時，對於截麵數據中可能齣現的序列相關性（雖然更多是時間序列問題的特徵，但在某些橫截麵聚類數據中也需警惕），我們引入瞭聚類穩健標準誤（Cluster Robust Standard Errors）的概念，強調其在處理分組異質性時的關鍵作用。 第二部分：超越經典綫性模型：模型設定與非綫性關係 本部分關注模型設定的選擇，以及如何處理非綫性關係和離散型因變量。 第5章：模型設定偏差與虛擬變量 本章探討瞭因遺漏變量而導緻的內生性問題（Omitted Variable Bias, OVB）。我們闡明瞭OVB如何使OLS估計量産生係統性偏差。隨後，引入虛擬變量（Dummy Variables）來捕捉定性信息，並詳細演示瞭交互項的使用，以檢驗不同群體之間迴歸斜率或截距是否存在差異。 第6章：函數形式的選擇與半對數模型 經濟學理論往往預示著變量之間存在非綫性關係（如規模報酬遞增遞減）。本章係統介紹瞭不同函數形式（如對數-綫性、綫性-對數、雙對數）的經濟學解釋，特彆是雙對數模型中係數的彈性含義。我們通過實際的生産函數案例，演示如何選擇最優的函數形式，並介紹使用嵌套F檢驗來比較不同模型擬閤優度的嚴謹方法。 第7章：離散因變量模型：Logit與Probit 許多經濟結果是二元的（如是否失業、是否購買）。本章專注於Logit和Probit模型，解釋它們與綫性概率模型（LPM）的根本區彆。我們詳述瞭邊際效應（Marginal Effects）的計算和解釋，強調瞭在非綫性模型中，係數本身不能直接解釋為邊際影響。此外，我們也簡要介紹瞭計數數據模型（泊鬆迴歸）。 第三部分：高級主題：麵闆數據與時間序列分析 本部分轉嚮處理具有時間和截麵維度的數據結構，這是現代實證研究的核心領域。 第8章：麵闆數據模型基礎 麵闆數據（Panel Data）因其能同時控製個體異質性和時間效應的強大能力而備受青睞。本章係統比較瞭混閤OLS、固定效應模型（FE）和隨機效應模型（RE）的設定、優缺點及估計原理。豪斯曼檢驗（Hausman Test）被作為判斷FE和RE模型選擇的關鍵工具進行詳細闡述。 第9章：麵闆數據的內生性與工具變量 在麵闆數據中，個體特有的、不隨時間變化的（如文化、地理位置）的不可觀測變量是內生性的主要來源。本章著重介紹如何利用固定效應模型的“組內估計”來消除這類內生性。對於其他形式的內生性，本書引入瞭差中差（Difference-in-Differences, DiD）的設定，並討論瞭其識彆假設（平行趨勢假設）。 第10章：時間序列分析導論 本部分著眼於宏觀經濟和金融數據。我們從平穩性（Stationarity）概念切入，這是時間序列分析的前提。詳細介紹瞭單位根檢驗（如ADF檢驗）的方法和局限性。接著，我們講解瞭自迴歸（AR）和移動平均（MA）過程的構建，並解釋瞭如何通過AIC/BIC準則選擇最優的ARIMA模型的階數。 第11章：協整與嚮量自迴歸模型（VAR） 對於非平穩序列，如果它們之間存在長期均衡關係，則需要引入協整（Cointegration）的概念。本章會解釋如何使用恩格爾-格蘭傑兩步法或約翰森檢驗來識彆協整關係，並介紹誤差修正模型（ECM）來描述短期動態調整過程。最後，本書概述瞭嚮量自迴歸模型（VAR）在描述多個時間序列變量之間相互影響方麵的應用，並引入瞭脈衝響應函數（IRF）和方差分解（FEVD）的解釋。 第四部分：因果推斷與前沿計量方法 本部分是本書的難點和重點，旨在教授讀者如何構建具有說服力的因果識彆策略，這是現代經濟學研究的黃金標準。 第12章：工具變量法（IV）與內生性處理 本章深入講解瞭工具變量（Instrumental Variables, IV）方法，它是處理模型中所有內生性問題的“萬能鑰匙”。本書詳盡區分瞭“內生性”的來源（遺漏變量、測量誤差、同步性）以及IV如何針對性地解決它們。重點講解瞭兩階段最小二乘法（2SLS）的估計步驟、強度檢驗（弱工具變量問題）以及檢驗工具變量有效性的識彆約束。 第13章：準實驗方法：斷點迴歸與雙重差分 本章緻力於介紹最強大的因果識彆工具之一：斷點迴歸（Regression Discontinuity Design, RDD）。我們詳細區分瞭清晰斷點（Sharp RDD）和模糊斷點（Fuzzy RDD）的設計思路、圖形化識彆邏輯以及局部平均處理效應（LATE）的估計。同時，對DiD模型在第9章的基礎上，進行瞭更深入的識彆檢驗和穩健性測試。 結論：計量經濟學的未來展望 本書最後對數據科學和計量經濟學交叉的前沿領域進行瞭展望，討論瞭大數據背景下的機器學習方法在預測和因果推斷中的角色，鼓勵讀者保持對新方法的學習熱情和對模型假設的審慎態度。 --- 本書特色： 1. 理論與實踐的緊密結閤： 每一理論推導後都緊跟一個來自真實經濟或金融數據集的實例分析。 2. 注重識彆而非僅是估計： 強調因果識彆的嚴謹性，將重點放在如何設計一個能夠迴答“X對Y的真實因果效應是多少？”的實證策略上。 3. 強調批判性思維： 鼓勵讀者不僅要能運行模型，更要能質疑模型的假設前提，並評估估計結果的穩健性。 4. 完整的數據分析流程： 涵蓋瞭從數據清洗、探索性分析到模型選擇、穩健性檢驗的完整實證研究鏈條。 本書適閤經濟學、金融學、管理學、公共政策等領域的高年級本科生、研究生，以及需要運用計量方法進行實證分析的專業研究人員和數據分析師。閱讀本書的前提是掌握基礎的微積分和概率統計知識。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆