计量经济学 2/e pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书特色

　　本教课书主要在三个方面与其他课本有所区别。第一，我们将现实世界的问题和资料与理论的发展做结合，并认真地处理实证分析结果的重大发现。第二，我们选取的内容反映了现代理论和实际的进展。第三，我们提供与应用相配合的理论和假设。本书的目的是教导学生成为一名老练的计量经济学消费者，并试着从与基础课程相配合的数学程度上做到这一点。

　　本教课书有一系列在帮助学生理解、掌握并应用这些重要想法的教学特。引言章节提供现实世界的背景和动机，也提供后续讨论的简化路径图。要术语是黑体字，定义在每章的内文中，「重要概念」重新描述主要概。专栏文章提供令人感兴趣且与主题有关的实例，并突显利用教课书中讨的方法或概念对现实世界的研究。每一章结论可以帮助你回顾本章所涵盖主要内容。「复习观念」中的问题确认学生对主要内容的理解，「习题」深学生对本章介绍的概念和方法的了解，「实证习题」能让学生利用所学的知识回答现实世界的实证问题。「参考文献」指出进一步深入学习的资料，附录提供了统计表格。

计量经济学前沿：模型、方法与应用 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的计量经济学知识体系。我们摒弃了对基础概念的冗余赘述，直接聚焦于现代计量经济学研究的核心领域——从经典模型的拓展到前沿计量方法的精妙运用，以及这些工具在解决复杂现实经济问题中的实证效能。 第一部分：模型结构与估计的深化 本部分将视角从基础的线性回归模型（OLS）转向更加贴合现实复杂性的结构性问题，重点探讨模型设定的精细化与估计方法的稳健性。 1. 面板数据模型的精细化处理 (Advanced Panel Data Techniques) 我们将超越传统的固定效应（FE）与随机效应（RE）模型的简单对比。重点深入探讨高维固定效应模型的估计效率，特别是“大N，小T”和“小N，大T”结构下的估计挑战与解决方案。此外，面板数据中常见的序列相关性、异方差性以及跨截面依赖性的处理将详述如 FGLS (Feasible Generalized Least Squares) 在处理这些问题时的局限与优势。我们将引入 动态面板模型（Dynamic Panel Models） 的最新进展，深入剖析 系统 GMM (System GMM) 估计器，包括其对滞后变量的内生性处理机制、最优滞后项选择的 Sargan/Hansen 检验 的深度解读，以及如何识别和处理序列相关性（$AR(1)$ 或 $AR(2)$）的严格要求。 2. 截断、删失与选择性样本的计量 (Models with Censored and Truncated Data) 现实世界中，许多经济变量的观测受到特定条件的限制。本章将详细阐述 Tobit 模型 的局限性及其在存在样本选择偏差时的不可靠性。我们将引入 Heckman 两阶段模型 的现代修正版，重点讨论 样本选择模型（Sample Selection Models） 的识别条件，以及如何通过构建选择修正项（Inverse Mills Ratio）来保证估计的一致性。对于不可观测的分类变量（如参与或不参与某项政策），我们将深入探讨 Probit/Logit 模型 的估计与解释，特别是 边际效应（Margimal Effects） 的计算方法，区分平均边际效应（AME）与特定个体边际效应（ME at specific points）。 3. 非线性与半参数方法的引入 (Nonlinear and Semiparametric Approaches) 当参数模型假设过于严格时，半参数方法提供了必要的灵活性。我们将介绍 局部多项式回归 (Local Polynomial Regression) 在处理平滑度假设而非严格函数形式假设时的应用，重点在于带宽（Bandwidth）的选择准则——如何在偏差（Bias）与方差（Variance）之间进行最优权衡。对于高度非线性的估计问题，非线性最小二乘法（NLS） 的优化算法（如Gauss-Newton, Levenberg-Marquardt）将被详细介绍，并探讨其收敛性问题。 第二部分：因果推断与处理效应估计 (Causal Inference and Treatment Effects) 本部分是现代计量经济学的核心战场，旨在从相关性中分离出可靠的因果效应，专注于工具变量、断点回归和双重差分方法的精妙运用和严格检验。 4. 工具变量法的再审视与深化 (Revisiting and Deepening Instrumental Variables) 超越基础的 两阶段最小二乘法（2SLS），本章将聚焦于处理弱工具变量（Weak Instruments）和工具变量异质性的挑战。我们将详细分析 C-statistic 和 LM 检验 在弱工具变量诊断中的应用。在异质性处理效应的背景下，我们将深入探讨 局部平均处理效应（LATE） 的概念，以及如何利用 二值工具变量（Binary IV） 来估计 LATE。此外，广义矩估计（GMM） 作为处理工具变量过多的情况下的最优估计方法，其优势和渐近性质将被详细论述。 5. 断点回归设计的精益求精 (Refining Regression Discontinuity Designs - RDD) RDD 因其接近随机实验的特性，在实证研究中占据重要地位。我们将区分 清晰断点回归（Sharp RDD） 和 模糊断点回归（Fuzzy RDD），并重点分析 局部线性回归（Local Linear Regression） 在 RDD 中的应用，而非简单的多项式拟合。带宽选择是 RDD 的关键，我们将引入 最优带宽选择准则（如 Imbens-Kalyanaraman 准则），并讨论如何通过安慰剂检验（Placebo Tests）和稳健性检验（Robustness Checks）来强化研究结论。 6. 差分中的差分（DID）的高级应用与挑战 (Advanced Applications and Challenges in Difference-in-Differences) DID 的核心在于平行趋势假设的验证。我们将详细阐述如何通过 事件研究法（Event Study Methodology） 来检验该假设，并探讨在存在异质性处理效应时，标准 DID 估计量的偏差来源。针对 多期 DID 设计，我们将引入 Sun and Abraham (2020) 等最新文献中提出的 未加权 DID 估计量，并讨论如何避免因时间变化的协变量引入的内生性。此外，合成控制法（Synthetic Control Method, SCM） 作为处理单体案例或少数单位干预的有力工具，其权重构建过程和效果评估的统计推断方法将被深入剖析。 第三部分：时间序列与高频数据分析 (Time Series and High-Frequency Analysis) 本部分关注数据随时间动态演化的建模需求，并引入现代金融和宏观经济学中常用的高频数据处理技术。 7. 非平稳性与协整模型的深入探讨 (Non-stationarity and Cointegration) 我们将从 单位根检验（Unit Root Tests） 的局限性（如对序列相关性的敏感性）出发，转而关注 协整关系（Cointegration） 的检验和估计。重点介绍 Engle-Granger 两步法 的效率问题，并深入讲解 Johansen 检验 在确定协整秩（Cointegrating Rank）方面的优势。对于协整关系的存在，我们将详细阐述 向量误差修正模型（VECM） 的结构，以及如何从中提取短期动态和长期均衡关系。 8. 高维时间序列与波动率建模 (High-Dimensional Time Series and Volatility Modeling) 在处理大量宏观经济或金融时间序列时，向量自回归（VAR）模型 复杂度迅速增加。本章将介绍 因子模型（Factor Models） 在处理高维序列中的降维作用，如 动态因子模型（DFM） 的估计。在金融计量领域，我们将重点分析 ARCH/GARCH 模型的扩展，包括 EGARCH, GJR-GARCH 等用于捕捉波动率不对称效应的模型。同时，对于高频金融数据，随机波动率模型（Stochastic Volatility Models） 和 高频市场微观结构 中的有效估计方法也将被引入。 第四部分：方法论的严谨性与推断 (Methodological Rigor and Inference) 本部分强调计量估计结果的可信度与推断的正确性，这是区别于简单拟合与真正科学研究的关键。 9. 内生性与因果识别的终极挑战 (The Ultimate Challenge: Endogeneity and Causal Identification) 本章是对因果推断的系统性总结与提升。我们将详细梳理内生性（遗漏变量、测量误差、反向因果）的来源，并系统性地比较 工具变量、断点回归、DID 等方法的适用场景和内在限制。重点讨论 广义合成控制法 (Synthetic Control Extensions) 在处理异质性干预效果时的优势。此外，我们将探讨 “双重稳健估计”（Double Robust Estimation） 的原理，即在模型选择存在误设时仍能保持一致性的估计策略。 10. 现代统计推断与Bootstrap方法 (Modern Statistical Inference and Resampling Techniques) 传统的标准误和显著性检验在存在异质性或序列相关性时往往是不可靠的。本章将侧重于 重采样方法（Resampling Methods）。详细介绍 Bootstrap 方法（包括经典、块状 Bootstrap 以及其在面板数据和时间序列中的特定应用）。我们将讨论如何构建更稳健的置信区间，以及在进行异质性处理效应估计时，如何使用 聚类标准误（Clustered Standard Errors） 来修正推理过程中的依赖性问题。对于估计量的渐近性质，我们将引入 中心极限定理（CLT） 在非标准环境下的推广，确保读者对检验结果的统计基础有清醒认识。 本书的特点在于其极强的应用导向和对最新计量技术的前瞻性覆盖，旨在培养读者批判性地选择、应用和解释复杂计量模型的专业能力。

第一章　单一自变数的线性回归
第二章　单一自变数之回归：假设检定与信赖区间
第三章　多元自变数的线性回归
第四章　多元回归的假设检定与信赖区间
第五章　非线性回归函数
第六章　根据多元回归来评估研究
第七章　具有追踪资料的回归
第八章　二元应变数回归
第九章　工具变数回归
第十章　实验和准实验
第十一章　时间序列回归和预测导论
第十二章　估计动态因果效应
第十三章　时间序列回归的其他主题
第十四章　简单线性回归理论
第十五章　多元回归理论

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老實說，我一直對计量经济学抱持著既好奇又卻步的態度。大學時期接觸過一些相關課程，但那時候總覺得公式太多、理論太抽象，很難與實際生活連結。後來離開校園，在工作中偶爾會接觸到一些經濟數據分析，才意識到计量经济学的重要性。市面上這類型的書其實不少，但真的能讓人覺得「豁然開朗」的，卻寥寥無幾。《计量经济学 2/e》這本書，聽說在內容的組織和表達方式上做了很大的突破，特別是在如何讓讀者更容易理解複雜的統計概念這一塊。我非常期待它能提供一個更符合台灣讀者習慣的學習框架，例如，將一些常見的統計模型，透過台灣本土的產業案例，像是半導體產業的發展、傳統產業的轉型、或是新興服務業的興起，來進行生動的詮釋。我希望它能引導我從「為什麼」開始，而不是僅僅告訴我「怎麼做」，讓我真正理解背後邏輯，進而能夠靈活運用到台灣的經濟情境分析中。

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喔，這本《计量经济学 2/e》啊，聽說風評不錯，我最近也正好在考慮要不要入手。身為一個在台灣唸書、工作多年的學生（或是說，曾經的學生啦），對這類型的教科書其實多少有點心得。市面上這類型的書其實不少，但真正能夠把那些複雜的統計模型、迴歸分析講得清晰易懂，又不會太過枯燥乏味的，真的不多。我之前看過一些學長姐推薦的書，有些光是看目錄就覺得頭很大，公式多到爆炸，理論講得天花亂墜，結果實際應用時還是霧煞煞。所以，我特別在意這本書的編排方式。如果它能夠從基本的概念開始，循序漸進，用一些貼近生活，或是台灣產業發展的實例來輔助說明，那肯定會大大的加分。畢竟，學經濟學，尤其是在台灣這個高度依賴國際貿易、又有著獨特產業結構的環境裡，如果能學到一套真正能幫助我們理解台灣經濟脈動的工具，那學習的動力就會截然不同。我希望它不是那種只會講理論，卻無法連結實際的書，而是能夠讓我們在學習過程中，不斷地思考「這個模型能解釋我們身邊的哪些經濟現象？」、「這個方法可以幫助我們做出什麼樣的預測？」。畢竟，經濟學最終是要服務於實際的，不是嗎？

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這次看到《计量经济学 2/e》這本書，真的讓我對计量经济学這個領域又燃起了新的希望！坦白說，我之前接觸過的幾本相關書籍，總讓我感覺像是在面對一座座高不可攀的學術高峰，裡面的公式和推導常常讓我望而卻步，很多時候我只能死記硬背，卻無法真正理解其背後的邏輯。這次，《计量经济学 2/e》的出現，聽說在內容的編排上做了很大的革新，尤其是在闡述複雜概念時，更加強調了直觀的理解和實際的應用。身為一個對台灣經濟發展充滿好奇心，卻又常常被理論嚇退的讀者，我非常期待它能提供一個更平易近人的學習路徑。我希望這本書能夠透過清晰的圖表、生動的案例，甚至是模擬操作的範例，幫助我們這些非統計科班出身的讀者，也能夠輕鬆入門，並且逐步掌握计量经济学的精髓。畢竟，我們生活在台灣，每天都在接觸各種經濟新聞和數據，如果能學會一套分析這些資訊的方法，豈不是一件非常有成就感的事情嗎？我尤其關注它在處理像是台灣獨特的產業鏈問題、房價變動、或是勞動力市場分析時，是否能提供具體的模型和方法，讓我們這些關心台灣經濟議題的讀者，能有更深入的洞察。

评分☆☆☆☆☆

作為一個在台灣社會打滾多年的平凡上班族，我一直渴望能更深入地理解我們周遭的經濟動態，而不是只能被動地接受新聞報導。《计量经济学 2/e》這本書，聽說在編排與內容呈現上，有別於以往制式的教科書模式，更加注重實務應用與概念的直觀理解，這讓我相當感興趣。我過去嘗試閱讀過一些類似的書籍，但往往因為過於學術化或公式化的呈現方式，讓我難以持續。我特別希望這本《计量经济学 2/e》能夠透過貼近台灣讀者生活經驗的例子，例如，分析台灣的房價趨勢、薪資結構、消費習慣的改變，或是特定產業（如半導體、觀光、餐飲業）的供需關係等，將抽象的计量经济学概念具體化。我期待它能提供一套實用的分析工具，讓我在解讀經濟新聞、理解財經政策時，能有更深刻的見解，而不只是停留在表面。如果這本書能讓我擺脫「霧裡看花」的狀態，真正學會如何運用计量经济学來理解台灣經濟的脈絡，那我絕對會大力推薦。

评分☆☆☆☆☆

我的藏書裡一直有個缺口，就是一本真正能夠讓我「學懂」计量经济学的书。《计量经济学 2/e》的出現，據說填補了這個缺口。我之前嘗試過幾本，有的太學術，有的又太簡化，總之就是找不到一個剛剛好的平衡點。我最怕的就是那種看完了一堆公式，還是不知道這些公式到底在幹什麼的感覺，那種挫敗感真的太強烈了。聽說這一版的《计量经济学 2/e》在編排上做了很大的調整，尤其是在圖解和實際案例的呈現上，我非常期待。畢竟，我們在台灣，周遭的環境充滿了各種經濟現象，從日常生活的小事到國家的重大政策，背後都牽涉到複雜的經濟學原理。如果這本書能把這些看似遙遠的理論，透過生動的語言和台灣本土的實例（像是台灣的科技產業、中小企業的經營困境、或是觀光產業的發展等），變得觸手可及，那就太棒了。我希望它不只是一本教科書，更像是一位循循善誘的老師，能夠引導我們一步一步地探索计量经济学的奧秘，並且學會如何運用這些知識來分析和理解我們所處的台灣社會。