计量经济分析(上) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　本书是为培养社会科学家而作，可作为学习一年＜计量经济学＞的研究生教材使用。

　　附录A至D概述了矩阵代数、数理统计和统计理论等。
　　附录E描述了对实践计量经济学家很有用的数值计算方法。

　　对＜计量经济学＞的规范表述，要从对其基本的讨论开始，将在第2-8章讨论作为＜计量经济学＞的线性多元回归模型。第9-15章对单一线性方程模型做一些引伸，包括非线性回归、追踪资料模型、广义回归模型和方程组。线性模型通常并非大多数现代文献所使用的唯一方法，因此，本书的另一部分则专门探讨那些在许多方面都超越线性回归模型的专题。第16-18章介绍＜计量经济学＞中的估计方法及其基础理论，包括广义矩阵法、最大概似估计法和模拟的方法。最后，第19-22章讨论对当代应用计量经济学，包括时间序列分析、离散选择分析和受限应变数模型。

计量经济分析（下）：高级主题与应用 图书简介 《计量经济分析（下）》是计量经济学领域一部深入、严谨的进阶教程，旨在承接基础计量知识，全面系统地探讨现代计量经济学中更为复杂和前沿的主题。本书聚焦于计量模型的拓展应用、高级估计方法的精妙之处，以及如何应对现实世界数据所固有的各种复杂性。对于渴望将计量经济学理论与实践技能提升至专业水平的研究人员、高级本科生、研究生和专业分析师而言，本书提供了不可或缺的工具箱和理论框架。 本书的结构设计旨在确保读者在掌握了时间序列、面板数据和截面数据基础分析之后，能够顺利过渡到需要更精细化工具的领域。全书内容涵盖了从因果推断的深度挖掘到高维数据处理的最新进展，力求在理论深度与实际操作性之间取得完美的平衡。 --- 第一部分：工具箱的深化——高级估计与推断 本部分着重于巩固和拓展读者在处理非标准数据结构和模型设定偏误方面的能力。 第1章：工具变量（IV）方法的精细化处理 虽然基础课程中介绍了工具变量的基本思想，但本章深入探讨了在实际应用中面临的挑战。我们首先系统回顾了检验工具变量有效性的必要条件（如排他性约束的检验思路），并详细阐述了弱工具变量问题的识别、后果及缓解策略，包括改良的有限样本估计量（如有限样本校正的2SLS）。随后，本书转向了更复杂的结构化模型中的IV应用，例如在处理多个内生变量时的间接最小二乘法（ILS）以及系统广义矩估计（System GMM）的理论基础与应用场景，特别是其在动态面板模型中的核心地位。 第2章：异方差与自相关的深入诊断与修正 本章超越了基础的异方差稳健标准误（HCCM）。我们首先探讨了异方差的结构性来源，并介绍了如何利用半参数方法（如非参数回归中的核估计）来估计异方差函数。在时间序列方面，本章详细分析了广义最小二乘法（GLS）在处理序列相关性时的优越性，并将其扩展到异方差和自相关一致估计（HAC）的实际构造，如Newey-West估计器的具体推导和应用边界。此外，对于异方差和序列相关性共存的情况，本书介绍了更稳健的混合估计策略。 第3章：极大似然估计（MLE）的泛化与非标准应用 本章对MLE进行了更深入的探讨，重点关注其在非线性模型中的应用，例如非线性回归模型和复杂概率模型的参数估计。我们详细推导了Fisher信息矩阵，并讨论了准极大似然估计（QMLE）在模型误设情况下的渐近性质（如Huber-White标准误的QMLE版本）。此外，对于涉及密度函数形状设定的模型，如混合分布模型，本章引入了期望最大化（EM）算法的详细步骤，并讨论了其收敛性和局部最优解的问题。 --- 第二部分：因果推断的现代前沿 本部分是全书的核心，专注于从相关性迈向可靠的因果推断，这是现代计量经济学的黄金标准。 第4章：面板数据模型的深度拓展 本章将面板数据分析提升到新的高度，从基础的固定效应和随机效应模型出发，转向解决更具挑战性的问题。重点讨论动态面板数据模型，特别是当个体效应与解释变量存在内生性时，如何使用Arellano-Bond、Blundell-Bond等GMM估计方法来获得一致估计。本章还细致区分了面板数据中的协变效应（Time-Varying Coefficients）和处理效应的异质性，并介绍了相应的估计技术。 第5章：准实验方法的精要 本书将大量篇幅用于介绍那些旨在模拟随机对照试验（RCT）环境的准实验方法。我们系统讲解了： 断点回归设计（RDD）：包括清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD）的估计，关键在于带宽（bandwidth）的选择与稳健性检验。 双重差分（DID）：深入分析DID模型的核心识别假设——平行趋势检验的各种现代替代方法（如基于事件研究的检验和基于安慰剂检验的方法），并探讨了多期DID的处理。 合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）：针对单主体或少数主体干预评估，本书详细介绍了SCM的构建逻辑、权重矩阵的优化过程，及其对权重选择敏感性的讨论。 第6章：回归不连续与因果推断的非参数视角 本章侧重于利用局部信息进行可靠的因果估计。我们详细阐述了局部线性回归（Local Linear Regression）在断点回归中的应用，强调了核函数选择对估计效率和偏差的影响。此外，本章还引入了工具变量在局部处理效应（LATE）估计中的应用，明确了仅在特定人群中识别因果效应的可能性和限制。 --- 第三部分：时间序列分析的高级模型 本部分为处理金融、宏观经济数据的专业工具提供了坚实的理论基础。 第7章：非线性时间序列与波动率建模 在经典ARMA/ARIMA模型的基础上，本章转向处理波动率聚集现象。我们详细推导了广义自回归条件异方差模型（GARCH）及其变体，如EGARCH（非对称效应）和GJR-GARCH（门限效应），并讨论了其在金融资产定价中的应用。此外，本章引入了随机波动率模型（Stochastic Volatility, SV），并介绍了使用卡尔曼滤波和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法对SV模型进行估计的实际操作流程。 第8章：协整与向量自回归（VAR）模型的深度应用 本章聚焦于多元时间序列的长期均衡关系。我们系统介绍了格兰杰因果关系检验的稳健方法，并深入探讨了协整关系的识别（如Johansen检验）及其在误差修正模型（VECM）中的应用。在VAR模型方面，本书不仅限于标准的VAR估计，还详述了结构化VAR（SVAR）的识别方法（包括短期Cholesky分解和长期约束），并引入了对宏观经济冲击进行脉冲响应分析和方差分解的严谨步骤。 --- 第四部分：前沿与跨界主题 本部分探讨了计量经济学在处理大数据和复杂结构数据时的最新发展方向。 第9章：半参数与非参数计量经济学 本章介绍了当模型函数形式不确定时如何进行估计。我们深入研究了核回归（Kernel Regression）的偏差-方差权衡，并讨论了局部线性估计器在处理边界效应方面的优势。此外，本章还将半参数思想应用于广义线性模型，如部分线性模型（PLM），展示了如何在保持模型灵活性的同时，保证部分参数估计的有效性。 第10章：高维模型与机器学习的交汇 面对解释变量数量远超样本量（$p gg N$）的高维情景，本章介绍了解决模型过拟合和变量选择的现代技术。重点介绍惩罚回归方法，如LASSO（L1正则化）和Ridge回归（L2正则化），并探讨了Elastic Net的结合优势。本章强调了这些方法在计量经济学中的应用逻辑，特别是如何利用它们进行稳健的因果效应筛选和预测，并讨论了DML（Double/Debiased Machine Learning）在处理高维混杂因子时的最新进展，确保因果效应估计的一致性。 --- 本书特点： 理论深度与应用广度兼备： 每个高级方法的介绍都伴随着严格的渐近推导和直观的经济学解释。 实证导向： 书中穿插了大量现实数据集的案例分析，指导读者如何将理论转化为可操作的Stata/R代码（代码思路清晰，不直接提供脚本，强调方法论）。 聚焦识别： 强调计量经济学的核心——识别策略。在介绍每一种估计方法时，都清晰界定了其所依赖的识别性假设，以及在何种环境下该方法能够获得一致性估计。 《计量经济分析（下）》是构建现代计量经济学分析师必备知识体系的关键一步。它将引领读者跨越基础的藩篱，真正进入复杂、前沿的学术研究和高水平的政策分析领域。

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翻开这本《计量经济分析（上）》，首先映入我的眼帘的是那一章节的标题，比如“回归分析的基本原理”或者“变量的设定与测量”。老实说，初看之下，这些标题就已经让我有点打退堂鼓了。我一直觉得经济学这东西，离我的日常生活有点远，虽然我天天都在关注新闻里的经济数据，但要让我深入去剖析这些数据背后的逻辑，那真是门外汉了。我印象中的计量经济学，可能就是一堆公式和图表，让人望而生畏。但这次，我决定给自己一个机会，也给这本书一个机会。我希望这本书能够颠覆我对计量经济学的刻板印象，让我看到它有趣的一面，或者至少，让我能够理解它之所以重要的原因。我特别希望能找到一些关于如何进行因果推断的内容，因为在很多时候，我们看到的经济现象可能是相关不等于因果，而我希望能够辨别其中的真相。比如，我很好奇，教育水平的提高到底在多大程度上能够影响一个人的收入？这本书能否给我一个清晰的框架来回答这样的问题？而且，我希望这本书的语言风格不会过于晦涩难懂，毕竟我不是科班出身，对数学也不是特别敏感。如果能有一些生动的例子，能够将抽象的概念具象化，那就更好了。我期待着它能够让我从一个旁观者变成一个能够理解和分析经济现象的“内行”。

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这套书（姑且这么称呼，因为我看的是“上”册，隐约感觉还有“下”册）在我书架上已经躺了有些日子了，每次拿起它，都有一种既熟悉又陌生的感觉。熟悉是因为我确实在某些公开场合、一些学术讲座或者专业论坛上听到过“计量经济学”这个词，也接触过一些应用统计软件，但具体到它内在的逻辑和方法论，却始终停留在模糊的层面。这次下定决心要好好啃一啃，主要是因为最近工作上遇到了一些瓶颈，感觉在数据分析和解释方面，我似乎缺少一套系统性的工具和思维方式。这本书从书名上看，就直奔主题，不含糊，这让我很欣赏。我期望它能像一位严谨的老师，一步步地引导我，从最基本的概念讲起，逐步深入到复杂的模型。我希望能理解那些模型背后的数学原理，但更重要的是，我希望能够理解如何将这些模型应用到实际问题中，并对结果进行合理解释。尤其是一些经济现象，比如通货膨胀、失业率的变化，或者是某个政策出台后的经济影响，如果我能用书中的方法去分析，那将是极大的进步。当然，我也知道这不会是一条平坦的道路，我已经在心里做好了准备，迎接那些复杂的公式和抽象的概念。我最担心的可能还是实操部分，希望书中的讲解不会过于理论化，而是能提供一些实际操作的指导，哪怕是伪代码或者案例分析，都能帮助我更好地理解。

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拿到《计量经济分析（上）》这本书，我脑海里浮现的更多是对自身能力的一种挑战。我一直对那些能够从海量数据中挖掘出规律、解释现象的分析师们充满敬意，而计量经济学无疑是他们手中一把锋利的武器。我希望通过阅读这本书，能够逐步掌握这把武器的使用方法。我尤其关注的是，书中会如何讲解模型选择的标准，以及如何评估模型的优劣。在现实世界中，经济现象错综复杂，影响因素众多，如何在一个复杂的模型中找到最优的解释，这本身就是一项巨大的挑战。我希望这本书能够提供一套清晰的评价体系，让我能够客观地判断一个模型的有效性和可靠性。同时，我也非常期待书中能够涉及一些经典案例的分析，比如对某个经济政策效果的评估，或者对某种市场行为的预测。通过学习这些案例，我希望能够将书本上的理论知识与实际应用场景联系起来，从而加深理解。当然，我也明白，理论学习和实践操作之间总会有差距，我希望这本书能够在我理论学习的基础上，为我指明进一步实践的方向，比如推荐一些常用的计量经济学软件，或者提供一些学习资源。

评分☆☆☆☆☆

我购买《计量经济分析（上）》的初衷，更多的是源于一种对知识的好奇心和对自身技能提升的期待。我总觉得，作为一个对经济发展和社会进步有所关注的个体，如果能够掌握一套系统的方法来分析经济现象，那将会极大地开阔我的视野，甚至可能在未来的职业发展中带来新的机遇。我希望这本书能够让我领略到计量经济学独特的魅力，它如何将抽象的经济理论与真实的经济数据巧妙地结合起来，从而得出富有洞察力的结论。我尤其期待书中能够深入讲解如何进行数据收集、清洗和预处理，因为我知道，数据的质量往往是分析结果准确性的基石。此外，我也希望能够了解不同计量经济学模型的优劣以及适用场景，比如，在研究消费行为时，应该选择哪种模型？在分析投资回报时，又该如何构建模型？书中是否会提供一些实用的建议，帮助我避免常见的分析误区？我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，而是能够真正赋能于我，让我能够独立地进行一些初步的经济数据分析，并且能够对分析结果进行有理有据的解释。我期待着，在读完这本书后，我能够用更加专业的视角去审视那些经济新闻和数据。

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说实话，拿起《计量经济分析（上）》这本书，我心里是带着一点点忐忑的。我过去对经济学的一些认知，更多的是从宏观新闻或者一些通俗读物中获得的碎片化信息，对于“计量”这两个字，总觉得充满了专业和技术性的门槛。我担心这本书会不会充斥着我难以理解的数学推导和统计术语，让我读起来倍感吃力。然而，我内心深处又有一种渴望，渴望能够更深入地理解经济世界的运行规律，不仅仅是表面上的数字波动，而是隐藏在这些数字背后的因果关系。我希望这本书能够为我打开一扇新的窗户，让我看到经济现象背后更深层次的逻辑。我特别希望能了解，如何通过数据来检验经济理论的有效性，以及如何构建模型来预测未来的经济趋势。书中是否会介绍一些常用的计量经济学模型，并且解释它们各自的适用范围和局限性？我希望这本书的讲解能够由浅入深，从最基础的概念入手，逐步引导读者进入更复杂的领域。而且，我更倾向于那种能够结合实际应用来讲解的著作，如果能够看到一些具体的案例分析，或者指导如何使用一些常用的统计软件进行数据分析，那就太棒了。