计量经济学学习指南与练习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:潘文卿

出品人:

页数:343

译者:

出版时间:2010-6

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787040302295

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经济学洞见：量化分析的基石与实践 在纷繁复杂的经济现象背后，隐藏着可被揭示的规律与联系。本书旨在带领读者踏上一段探索经济世界量化分析的旅程，从宏观的经济波动到微观的个体决策，从理论的构建到现实的应用，为读者提供一套严谨而实用的分析工具。我们并非仅仅罗列枯燥的公式与定理，而是力图展现计量经济学这门学科如何如同精密的测量仪器，帮助我们理解、解释甚至预测经济的运行轨迹。 经济学是一门研究稀缺资源如何有效配置的社会科学。然而，经济理论的抽象性常常使其与现实世界之间存在一定距离。计量经济学正是架起这座桥梁的学科，它将数学工具、统计方法与经济理论相结合，赋予经济理论以实证检验的能力。通过对真实经济数据的处理与分析，我们可以验证理论的有效性，量化经济变量之间的关系，并为政策制定提供科学依据。 本书的核心在于引导读者掌握一套解决经济问题的思维框架。我们将从最基础的经济模型出发，逐步深入到复杂的计量方法。从简单线性回归，到多重回归，再到时间序列分析、面板数据模型等，每一个章节都将建立在前一个章节的基础上，层层递进，确保读者能够逐步建立起扎实的计量经济学功底。我们相信，理解方法的内在逻辑比死记硬背公式更为重要，因此，在讲解过程中，我们将着重阐释各种计量方法的原理、假设条件以及适用场景。 理解数据：量化分析的血液 一切量化分析都离不开数据。本书将详细探讨经济数据的来源、类型、特点以及清洗与整理的方法。无论是宏观经济指标（如GDP、通货膨胀率、失业率），还是微观经济数据（如家庭消费支出、企业生产成本、股票价格），都蕴含着丰富的信息。我们将学习如何辨别不同类型数据的可靠性，如何处理缺失值、异常值，以及如何将原始数据转化为适合模型分析的格式。数据是经济分析的基石，只有理解并善于处理数据，才能进行有效的量化研究。 建立模型：理论与数据的对话 经济理论为我们提供了分析经济现象的逻辑框架。然而，理论本身往往是高度抽象的。计量经济学的作用是将这些抽象的理论转化为可检验的数学模型。本书将深入讲解如何根据经济理论构建计量模型，如何选择合适的变量，以及如何理解模型参数的经济含义。我们将从最简单的线性关系入手，例如，分析教育年限对工资收入的影响，或广告支出对销售额的影响。通过这些基础模型，读者可以体会到从理论假设到模型设定的过程。 统计推断：从样本到总体 经济学家研究的往往是整个经济体或某一类经济主体的行为，但我们通常只能获得有限的样本数据。因此，统计推断成为计量经济学的核心环节。本书将详细介绍统计推断的基本原理，包括点估计、区间估计以及假设检验。我们将学习如何利用样本信息来估计模型参数，并对这些估计的可靠性进行评估。例如，我们如何判断广告支出对销售额的影响是真实存在的，还是仅仅由于随机波动？假设检验将为我们提供科学的答案。 回归分析：量化关系的利器 回归分析是计量经济学中最常用、最核心的工具之一。本书将 devote 相当的篇幅来讲解回归分析的各个方面。从简单线性回归的原理、最小二乘法估计，到多重线性回归的估计、解释以及模型的评价（如R方、F检验），我们将一步步深入。更重要的是，我们将探讨回归模型中的各种常见问题，例如： 多重共线性： 当解释变量之间高度相关时，会对估计产生什么影响？如何检测和处理？ 异方差性： 当误差项的方差不是常数时，对估计和推断有何影响？如何进行修正？ 自相关： 在时间序列数据中，当误差项之间存在相关性时，会产生什么问题？如何识别和解决？ 内生性： 当解释变量与误差项相关时，会导致模型估计产生偏误。我们将介绍导致内生性的原因（如遗漏变量、测量误差、同期性），并探讨如何利用工具变量法等方法来解决内生性问题。 理解这些问题的根源与解决方法，是进行有效计量分析的关键。 时间序列分析：洞察经济的动态变化 经济现象往往随着时间而演变，许多经济变量（如股票价格、物价指数、利率）都具有时间序列数据的特性。本书将介绍时间序列分析的基本概念与常用模型。我们将学习如何分析时间序列数据的平稳性，如何建立自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）以及自回归积分移动平均（ARIMA）模型来描述和预测时间序列的行为。我们还将涉及向量自回归（VAR）模型，用于分析多个时间序列变量之间的动态关系，以及协整模型，用于研究长期均衡关系。 面板数据模型：跨越时间和空间的分析 面板数据是指同时包含横截面单位（如不同国家、不同公司）和时间维度的数据。面板数据模型能够充分利用数据的双重维度，提供比纯粹的横截面或时间序列模型更丰富的信息。本书将介绍固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model），并探讨它们的适用条件、估计方法以及如何进行模型选择。通过面板数据分析，我们可以更有效地控制个体异质性，研究政策效应的动态变化。 进阶主题与前沿应用 在打下坚实的基础之后，本书还将适当地介绍一些进阶的计量经济学主题，以帮助读者拓展视野。这可能包括： 联立方程模型： 当经济变量之间存在相互依赖的循环关系时，如何进行估计？ 离散选择模型： 如何分析选择离散结果（如是否购买某种产品、是否就业）的变量？例如，Logit模型和Probit模型。 生存分析： 如何分析事件发生的时间，例如，企业倒闭的时间，或者耐用品的使用寿命？ 因果推断的计量方法： 除了回归分析，我们还将关注如何通过更严谨的计量方法来识别经济变量之间的因果关系，例如，差分中差法（Difference-in-Differences）、断点回归（Regression Discontinuity Design）以及倾向得分匹配（Propensity Score Matching）。这些方法在政策评估和项目评估中尤为重要。 在讲解这些方法的过程中，我们将始终强调其实际应用。我们将通过真实的经济案例，展示如何运用这些计量工具来回答现实世界中的经济问题。例如，我们如何量化气候变化对农业产出的影响？如何评估教育政策对劳动力市场的影响？如何分析金融市场波动与实体经济之间的关系？ 学习的路径与方法 本书的编写宗旨是启发读者独立思考，而不是仅仅灌输知识。我们鼓励读者在学习过程中积极动手实践。书中的每一个模型、每一个方法，都将伴随清晰的步骤解释和易于理解的例子。我们并非要读者成为专业的统计学家，而是要培养他们具备用量化方法分析经济问题的能力。 我们建议读者在阅读过程中，可以尝试利用一些常用的统计软件（如Stata, R, Python等）来复现书中的例子，甚至尝试分析自己感兴趣的数据集。实践出真知，通过实际操作，才能真正内化计量经济学的知识，并将其转化为解决实际问题的强大武器。 计量经济学是一门充满魅力的学科，它连接着抽象的经济理论与鲜活的经济现实。掌握计量经济学，意味着我们能够更深刻地理解经济世界的运行逻辑，能够更科学地评估政策效果，并能更准确地预测未来的经济趋势。希望本书能够成为您在这条探索之路上的良师益友，助您在量化分析的海洋中扬帆远航，发现经济学背后隐藏的深刻洞见。

评分☆☆☆☆☆

本书和所配套的第三版《计量经济学》相比，印刷质量明显下降，很多地方有笔误，引用的术语等和教材似乎也不是一个体系的，甚至要怀疑是不是源于同一作者。如果教材的质量是100分，这本配套最多也就70分了。此外，关于时间序列那部分，本书和原书相比，一样不是很清晰。 ...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

说实话，学习计量经济学常常让人感觉像在攀登一座陡峭的山峰，理论的抽象性和公式的复杂性很容易让人望而却步。我个人更偏爱那种排版和结构都非常人性化的教材或指南。如果这本书的章节划分是遵循逻辑递进的顺序，比如从描述性统计开始，逐步过渡到线性模型，再到时间序列分析，并且在每个知识点之后都紧跟着几个精心设计的、难度递增的练习题，那就非常理想了。我特别看重练习题的质量——它不应该是那种只需要代入数字就能得出答案的简单计算，而应该要求读者进行批判性思考，比如让你自己选择合适的模型，并解释你选择的理由。如果它能包含一些真实的、来自不同国家或行业的案例数据来供读者操练，那无疑会大大提升学习的趣味性和实用性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题听起来像是那种能帮你理清思路的工具书，尤其对于计量经济学这种理论和实践交织的学科。我通常在找书的时候，会特别留意那些内容组织是否清晰，有没有足够多的实例来支撑那些抽象的公式。如果它真的像名字所暗示的那样，提供了一套系统的学习路径，并且附带了实战性的练习，那对自学者来说简直是福音。毕竟，光看理论堆砌是学不会的，关键在于动手操作。我希望这本书能像一个经验丰富的导师，能把我从基础的OLS推导一直带到更复杂的面板数据模型，而且在每一个环节都能告诉我“为什么”要这么做，而不是只告诉我“怎么做”。特别是那些关于模型设定的假设检验部分，如果能用非常直观的方式解释清楚，那绝对能大大降低学习的挫败感。想象一下，如果能通过这本书把R或者Stata的操作熟练起来，那就太棒了，这比单纯的纸上谈兵要有效得多。

评分☆☆☆☆☆

对于任何一个想在量化研究领域深耕的人来说，工具软件的使用是绕不开的一环。很多传统的教材在这方面显得力不从心，或者提供的代码是过时的。我希望这本《指南与练习》能够与时俱进，比如如果它能涵盖当下主流统计软件（如Python的statsmodels库或者R的tidyverse生态系统）的实际操作流程，并用清晰的代码块展示出来，那就太棒了。我最怕看到的是，理论讲得头头是道，但当你试图将这些知识映射到你自己的数据集上时，却找不到任何可操作的步骤或代码示例。一个好的学习伴侣应该能够展示如何从原始数据清理、缺失值处理，到模型估计、残差诊断，再到结果的可视化和报告撰写，形成一个完整的闭环。这不仅是关于“学对”知识，更是关于“做对”研究。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，计量经济学的学习过程，更像是一场与数据“搏斗”的经验积累。如果一本指南只是干巴巴地罗列定义和定理，那它提供的帮助是有限的。我期待这本书能提供一些“非标准”的见解，比如针对多重共线性、内生性这些经典难题，有没有提供一些更具洞察力的、超越教科书的标准处理方式？再比如，它是否探讨了诸如因果推断中更现代的方法，像是双重差分法（DID）或断点回归（RDD）的实际应用细节和潜在的识别性问题？如果这本书能引导读者思考“如果模型假设不成立，我的结论还稳不稳？”这种更深层次的问题，并提供相应的稳健性检验方法，那么它就不仅仅是一本“学习指南”，而更像是一份“研究者手册”。这种对细节和鲁棒性的关注，才是区分优秀读物和普通读物的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

我最近在看一本关于宏观经济模型的书，理论部分讲得深入，但一旦涉及到实际应用，比如如何用数据检验某个理论的有效性时，就感觉力不从心了。我期待的是那种能够架起理论与实务之间鸿沟的辅助读物。这类书最怕的就是为了凑篇幅而堆砌一些过于基础或者过于晦涩的数学推导，而忽略了实际操作中的“陷阱”。一个真正好的学习指南，应该会提前告诉我，当你遇到数据不平稳、异方差或者自相关这些问题时，应该采取哪些步骤去诊断和修正，而不是等到跑完回归模型才发现结果根本不可信。如果这本书能提供那种“实战经验总结”——比如某个著名经济学家在发表论文时是如何处理他们数据集中特有问题的——那就太有价值了。我关注的重点始终是，这本书能否让我从一个“知道公式的人”变成一个“能用模型解决问题的人”。

评分☆☆☆☆☆

本科教材，最近在读伍德里奇想起来这本书，读了伍德里奇你才知道这本书编写得有多么烂。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

完全看不懂啊，也听不懂啊。以至于对这书皮儿都有着深深的恐惧感

评分☆☆☆☆☆

配套练习

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本科教材，最近在读伍德里奇想起来这本书，读了伍德里奇你才知道这本书编写得有多么烂。