计量经济学学习指导与EViews应用指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:孙敬水 编

出品人:

页数:422

译者:

出版时间:2010-12

价格:42.00元

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isbn号码:9787302239819

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洞察经济运行的利器：计量经济学与EViews实战指南 本书旨在为广大读者提供一套全面而深入的计量经济学学习与实践体系。我们不仅系统梳理了计量经济学核心理论的脉络，更将这些理论与实际应用紧密结合，通过EViews这一强大的统计分析软件，带领读者一步步掌握如何从海量经济数据中提炼有价值的信息，洞察经济运行的内在规律。 第一部分：计量经济学理论基石——理解经济世界的逻辑 计量经济学是一门连接经济理论与现实世界的桥梁。本部分将从最基础的概念出发，逐步构建起坚实的理论框架。 回归分析的原理与应用： 回归分析是计量经济学的核心工具。我们将详细讲解线性回归模型的基本假设、参数估计方法（如普通最小二乘法OLS）、假设检验以及模型诊断。从简单线性回归到多元线性回归，再到带有虚拟变量的回归，我们会层层递进，帮助读者理解变量之间的数量关系。例如，我们将探讨如何构建模型来解释商品价格的变动，研究收入对消费支出的影响，或是分析教育水平与工资收入之间的关系。理解这些模型背后的逻辑，是运用计量方法解决实际问题的关键。 异方差与自相关： 在实际经济数据中，模型的基本假设往往会被打破。异方差（Heteroskedasticity）是指误差项的方差不恒定，而自相关（Autocorrelation）则指误差项之间存在序列相关性。这些问题都会影响OLS估计的有效性。本书将深入分析异方差和自相关的产生原因、检测方法（如White检验、Durbin-Watson检验）以及应对策略（如加权最小二乘法WLS、广义最小二乘法GLS、使用稳健标准误等）。掌握这些技术，能让我们在模型解释中更加审慎，避免得出误导性的结论。 多重共线性： 当解释变量之间存在高度相关时，就会出现多重共线性（Multicollinearity）。这将导致参数估计不稳定，标准误增大，模型的可解释性下降。我们将介绍多重共线性的诊断方法（如方差膨胀因子VIF），并探讨解决之道，如剔除变量、变量组合或增加样本量。理解多重共线性，有助于我们在构建模型时，审慎选择解释变量，确保模型的稳健性。 模型选择与设定： 如何选择最合适的模型来描述经济现象？本书将讨论模型设定（Model Specification）的重要性，包括选择正确的函数形式（如对数形式、平方项）、引入交互项以及考虑滞后效应。我们还将介绍信息准则（如AIC、BIC）在模型选择中的应用，帮助读者在简洁性与拟合度之间找到最佳平衡。 时间序列分析基础： 经济数据往往具有时间维度。本部分将引入时间序列分析的基本概念，如平稳性、单位根检验（ADF检验）、协整等。我们将介绍AR、MA、ARMA、ARIMA模型，并讲解如何运用这些模型来捕捉经济变量的时间依赖性，进行短期预测。例如，如何预测股票价格的未来走势，如何分析通货膨胀率的动态变化。 面板数据分析： 面板数据（Panel Data）结合了截面数据和时间序列数据的特点，能够更有效地控制个体效应和时间效应，提高估计效率。本书将详细讲解固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）的原理、估计与检验，以及如何利用EViews进行面板数据分析。这对于分析不同国家、不同行业或不同企业在不同时期的经济行为至关重要。 第二部分：EViews实战应用——将理论付诸实践 理论的价值在于应用。EViews作为一款功能强大且易于上手的计量经济学软件，是本书实践部分的重点。我们将通过大量实例，将抽象的理论转化为具体的 EViews 操作。 EViews入门与数据管理： 本章将引导读者熟悉EViews的工作界面，掌握数据的导入、导出、编辑、合并与清理等基本操作。无论您使用的是Excel、CSV还是其他格式的数据，都能在本章学会如何高效地将其导入EViews进行分析。数据的质量直接影响分析结果的可靠性，因此，我们特别强调数据预处理的重要性。 回归模型的估计与诊断： 在EViews中，如何快速估计OLS回归模型？如何进行假设检验、查看拟合优度（R-squared）、调整R-squared？我们将在EViews中一一演示，并讲解如何解读输出结果，识别潜在的模型问题。例如，当发现p值不显著时，我们应该如何调整模型？当R-squared很高但模型解释力不足时，又该如何分析？ 异方差与自相关的检验与处理： EViews提供了多种便捷的工具来检测异方差和自相关。本章将详细演示如何运行White检验、Breusch-Pagan检验、Durbin-Watson检验等，并讲解如何利用EViews的选项来估计异方差稳健的标准误，或进行修正后的OLS估计，确保模型结果的可靠性。 变量选择与模型比较： 在EViews中，如何有效地进行变量筛选，找到对因变量有显著影响的解释变量？我们将介绍逐步回归、向前选择、向后剔除等方法，并结合信息准则（AIC、BIC）来辅助模型选择。同时，讲解如何使用EViews的工具来比较不同模型，选择最优模型。 时间序列模型的建立与预测： 本章将重点介绍EViews在时间序列分析中的强大功能。我们将演示如何进行单位根检验，构建ARIMA模型，并进行短期预测。例如，如何利用历史数据预测未来一个季度的GDP增长率，如何预测下个月的CPI变化。我们还将讨论模型的残差分析，以评估预测的准确性。 面板数据模型的实现： EViews在面板数据分析方面也提供了丰富的工具。本章将指导读者如何在EViews中建立面板数据集，估计固定效应模型和随机效应模型，并进行Hausman检验来选择合适的模型。通过实例，我们将展示如何分析影响企业盈利能力的因素，或研究教育水平与收入水平在不同地区之间的关系。 格兰杰因果检验与协整分析： 对于时间序列数据，我们常常关心变量之间的因果关系。本章将介绍格兰杰因果检验（Granger Causality Test）的概念与EViews中的实现方法，帮助读者判断一个变量是否能“格兰杰引起”另一个变量。同时，我们将讲解协整（Cointegration）的概念，以及如何在EViews中进行Johansen检验，分析长期均衡关系。 更高级的应用（可选）： 根据读者的需求和兴趣，本书还可能涉及一些更高级的计量经济学模型和EViews的应用，例如： 联立方程模型： 当经济变量之间存在相互依赖关系时，需要使用联立方程模型。 非线性回归模型： 并非所有经济关系都可以用线性模型描述，我们将介绍一些非线性模型。 变量转换与构造： 如何在EViews中进行变量的对数转换、差分运算，或构造新的交互项。 模型评估与诊断工具： 深入解读EViews输出中的各种统计量，更全面地评估模型。 本书特色： 理论与实践的完美结合： 我们不仅讲解枯燥的数学公式，更注重将理论转化为实际可操作的步骤，让读者在解决实际问题的过程中加深对理论的理解。 EViews工具的精细化讲解： 对EViews的每一个重要功能，都进行了细致的介绍和演示，力求让读者能够熟练掌握软件的使用。 丰富的案例分析： 贯穿全书的案例都取材于真实的经济数据，力求贴近现实，让读者感受到计量经济学在分析经济现象中的强大力量。 循序渐进的学习路径： 内容安排由浅入深，适合不同背景的读者，无论是初学者还是有一定基础的读者，都能从中受益。 通过本书的学习，您将不再局限于宏观经济新闻的表面观察，而是能够深入理解经济运行的深层逻辑，利用严谨的科学方法，为个人投资决策、企业经营分析，乃至宏观经济政策研究提供强有力的支持。让我们一起，用计量经济学和EViews，解锁经济世界的奥秘！

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这本《计量经济学学习指导与EViews应用指南》的书简直是为我这种刚接触计量经济学的小白量身定做的“救命稻草”。我之前尝试读了几本厚重的教材，那些密密麻麻的公式和理论推导看得我头昏脑涨，根本不知道该如何将它们应用到实际的数据分析中去。这本书的结构安排非常人性化，它不是那种枯燥的理论堆砌，而是更像一个循序渐进的“实战演练手册”。我尤其喜欢它在介绍基本概念时，总是能紧密地结合EViews的操作界面来讲解，这样我就能立刻上手尝试，把抽象的知识点具象化。比如讲到时间序列分析，书里会详细拆解从数据导入到模型设定的每一步，甚至连常见错误都会提前预警。这种“理论+工具”结合的模式，极大地降低了我的入门门槛，让我第一次在面对复杂的数据集时，不再感到束手无策，而是充满了探索的乐趣。它真正做到了从“知其然”到“知其所以然”的过渡，为我打下了坚实的实操基础。

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这本书对于那些希望快速将计量知识转化为研究成果的人来说，无疑是一大福音。它最大的亮点在于其极强的实用导向性。我最欣赏的一点是，作者似乎非常了解学生或初级研究者在实际操作中会遇到的“痛点”。书中大量的案例分析，都来源于经济学、金融学等领域的真实问题背景，这使得我们学习的每一个方法都有了明确的应用场景。从简单的横截面数据回归，到更复杂的面板数据模型，再到向量自回归（VAR）等前沿技术，作者都安排了相应的EViews实现步骤。更重要的是，它对于模型设定的前提假设检验部分讲解得非常到位，不是一扫而过，而是反复强调“没有通过检验的模型是不可靠的”，这种严谨的态度，对于培养我们正确的计量思维至关重要。

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老实说，在翻开这本书之前，我对计量软件EViews的印象还停留在“一堆按钮和菜单”的阶段，完全不知如何驾驭。然而，这本书彻底改变了我的看法。它对EViews每一个核心功能的讲解都极其细致入微，那种详尽程度，感觉作者是手把手地带着读者在操作。它不仅仅是告诉你“点击这个菜单”，更重要的是解释了“点击这个菜单背后的计量学意义是什么”。例如，在进行多元回归分析时，书中关于异方差和自相关检验的章节，不仅展示了如何在EViews中运行各种诊断测试，还深入剖析了不同检验结果的解读标准，以及如何根据诊断结果选择合适的修正方法，例如使用HAC标准误等。这种深入浅出的讲解方式，让原本觉得晦涩难懂的计量诊断过程变得清晰明了，真正实现了工具使用的“可视化”和“可理解性”，极大地提升了我独立分析数据的信心。

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我是一名研究生，平日里对计量经济学的理论部分尚算熟悉，但总觉得在实际数据处理时，总是缺乏一种“一气呵成”的顺畅感。这本书恰好弥补了我的这一短板。它的章节安排很有逻辑性，从基础的数据预处理，到核心的OLS估计、再到高阶的非线性模型构建，每一步都衔接得非常自然。特别是关于面板数据模型的讨论，书中详细对比了固定效应（FE）和随机效应（RE）模型的选择依据和EViews操作，这方面的内容我之前在其他资料中很少见到如此清晰的对比。此外，书中的附录部分对EViews常用命令的汇总也极其实用，当我需要快速回顾某个特定操作时，无需翻遍整本书，直奔附录即可。这体现了作者在编撰时，充分考虑到了读者的查阅便利性和高频使用场景。

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坦率地说，市面上很多声称是“应用指南”的书，要么是软件操作说明书的堆砌，要么是理论知识的简单套用，很难找到一本能够真正桥接理论与实践的佳作。这本书给我的感觉是，作者不仅精通计量理论，更是EViews的资深用户。它对软件界面的细微调整、对数据输出结果的精确解读，都透露出丰富的实战经验。例如，书中对模型结果输出表的每一项指标（如$R^2$调整后、DW统计量、F统计量等）都有独到的解释角度，让读者明白这些数字背后隐藏的经济含义。这种深度解读能力，远超出了基础教程的范畴，它更像是一位经验丰富的导师，在指导你如何用最严谨、最高效的方式从数据中提取有价值的信息。对于希望提升数据分析硬实力的读者而言，这本书绝对是不可多得的资源。

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