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

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 模型构建
• 数据分析
• 经济计量模型
• 实证分析
• 金融经济学

　　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。

好的，这是一份关于《计量经济分析（下）》的图书简介，旨在详细介绍本书可能涵盖的内容范围，但不涉及具体已出版或预期的《计量经济分析（下）》中的具体知识点。 --- 《高级计量经济学：模型、方法与前沿应用》 图书简介 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高级教程。在现代经济学研究与实践中，计量经济学已成为连接理论模型与实际数据分析的核心桥梁。本书侧重于探讨那些在基础计量经济学课程中通常仅作介绍或未涉及的复杂模型、前沿估计技术以及在实际应用中遇到的关键挑战。 第一部分：超越经典线性模型的局限 本部分聚焦于对经典线性回归模型（CLRM）假设失效或不适用情况下的处理方法。我们认识到，现实世界中的数据往往存在异方差性、自相关性、异质性以及模型设定误差等问题，这些都会严重影响估计结果的有效性和一致性。 异方差性与稳健标准误： 详细阐述了广义最小二乘法（GLS）的原理及其在处理异方差时的优势。更重要的是，本书深入介绍了White和Huber-White稳健标准误的计算原理，并讨论了如何利用这些工具在存在异方差的情况下进行有效的假设检验，而无需对误差项的具体结构做出强行假设。 时间序列的动态性与非平稳性： 现代经济数据，尤其是宏观经济和金融数据，本质上是时间序列。本章将从时间序列的平稳性检验（如Augmented Dickey-Fuller检验）入手，系统介绍差分、对数差分等处理非平稳序列的方法。随后，本书将深入探讨协整关系（Cointegration）的概念及其检验（如Engle-Granger两步法和Johansen检验），这对于分析长期均衡关系至关重要。此外，误差修正模型（ECM）作为连接短期动态调整与长期均衡的工具，也将得到详尽的阐述。 序列相关与广义最小二乘法： 讨论了序列相关对OLS估计量的影响，并详细推导了Cochrane-Orcutt和Prais-Winsten等修正方法背后的逻辑。对于更为复杂的空间或时间序列相关结构，本书将引入广义最小二乘法（GLS）作为通用解决方案。 第二部分：高级微观计量经济学：因果推断的艺术 因果关系推断是现代应用经济学的核心追求。仅仅观察到变量之间的相关性是远远不够的，本书致力于提供工具来识别和估计真正的因果效应，即便在存在混杂变量（Confounds）和选择偏差（Selection Bias）的情况下。 工具变量（IV）法与GMM： 当解释变量与误差项存在内生性（Endogeneity）时，OLS估计会产生偏误。本章将深入剖析工具变量法的核心思想，包括两阶段最小二乘法（2SLS）的实施步骤。重点将放在工具变量的有效性（即相关性和外生性）检验上，并引入更为灵活的广义矩估计（GMM）框架，该框架能够处理工具变量数量多于内生变量的“过度识别”情况。 面板数据模型的高级应用： 面板数据因其同时包含时间和个体维度，提供了控制不可观测异质性的强大能力。本书将超越固定效应（FE）和随机效应（RE）模型的初级介绍，重点讨论动态面板模型，如Arellano-Bond广义差分GMM估计器，该方法专门用于处理模型中包含被解释变量滞后项时产生的内生性问题。 准实验方法与因果识别： 随着政策评估需求的增长，准实验方法（Quasi-Experimental Methods）成为主流。本书将系统介绍并对比断点回归设计（RDD）、双重差分法（DiD）以及倾向得分匹配（PSM）。对于RDD，我们将探讨清晰断点与模糊断点（Fuzzy RDD）的处理；对于DiD，则会详细讨论平行趋势假设的检验与稳健性检查。 第三部分：非标准模型的估计与推断 现实中的许多经济现象无法用正态分布的连续变量来描述。本部分探讨了处理离散选择模型、有限因变量模型以及非参数方法的专门技术。 有限因变量模型： 针对二元选择（如是/否决策）、多元选择和计数数据，本书深入讲解Logit、Probit模型，并探讨它们在概率预测和边际效应计算上的细微差别。对于计数数据（如申请专利次数、交易次数），泊松回归和负二项回归的适用性及模型选择标准将被详细分析。 模型设定检验与选择： 稳健的计量分析需要对模型的设定进行持续的质疑。本书将介绍如RESET检验、嵌套模型与非嵌套模型（如Davidson-MacKinnon检验）的选择准则（AIC、BIC、HQIC），帮助研究者在理论与拟合优度之间找到最佳平衡点。 非参数与半参数方法： 承认模型设定偏差的风险，本书引入了非参数估计方法，如局部加权回归（LOWESS/LOESS），以及在半参数模型（如部分线性模型）中的应用，展示了如何在不预设函数形式的情况下，从数据中提取信息。 第四部分：前沿主题与计算实践 本部分面向那些希望将计量知识应用于前沿研究或进行大规模数据分析的读者。 高维数据与维度缩减： 面对包含数百甚至数千个解释变量的“大数据”问题，本书将介绍因子模型（Factor Models）和主成分分析（PCA）在维度缩减中的作用，以及它们如何应用于宏观经济预测（如因子增强的VAR模型）。 贝叶斯计量经济学导论： 介绍贝叶斯统计推断的基本框架，包括先验信息的设定、MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的应用。与频繁派方法相比，贝叶斯方法在处理小样本问题、整合专家知识以及模型比较方面展现出独特的优势。 计算实现与软件应用： 本书的理论推导将辅以在主流计量软件（如Stata、R或Python）中的实际操作指导。重点展示如何高效地实现复杂的估计过程，例如GMM估计器的编程，以及进行大规模模拟（Simulation）以验证估计量的小样本特性。 本书的撰写风格力求严谨且富有启发性，通过大量的经济学实例和计算练习，帮助读者不仅理解“如何做”，更能洞察“为何要这样做”以及各种方法的内在权衡。它旨在成为研究生、研究人员以及高级数据分析师手中不可或缺的工具书。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初选择《计量经济分析(下)》，很大程度上是因为我的导师强烈推荐。他曾说过，这本书是理解现代计量经济学研究的基石。当我翻开它的时候，我立刻被其严谨的逻辑和清晰的思路所吸引。书中对各个计量模型，特别是那些在学术界广泛应用的模型，比如GARCH模型、向量自回归模型（VAR）等，都进行了深入细致的讲解。作者在阐述每个模型时，不仅给出了详细的数学推导，还结合了大量的实际案例，让我能够看到这些理论在解决现实经济问题中的强大威力。我记得其中有一个关于金融市场波动的章节，作者运用GARCH模型来解释资产收益率的波动性聚类现象，这个分析让我对金融风险管理有了更深刻的理解。而且，书中的语言风格非常专业且富有洞察力，即使是面对一些复杂的概念，也能被解释得明明白白。我尤其喜欢作者在讨论模型选择和模型检验时所提出的建议，这些经验性的指导对于初学者来说弥足珍贵。阅读这本书，就像是在接受一位资深学者的悉心指导，让我能够快速建立起计量经济学的研究框架。

评分☆☆☆☆☆

这本《计量经济分析(下)》在我看来，简直是经济学学习者的一座宝藏。我当初选择它，纯粹是因为之前读了上册，感觉受益匪浅，对经济学中的量化分析有了全新的认识。下册的内容更是让我爱不释手，它深入浅出地讲解了许多我之前一直觉得抽象的概念，比如时间序列分析、面板数据模型等等。每次阅读，都感觉像是打开了一扇新世界的大门。作者在讲解时，总是能将复杂的理论与实际案例相结合，让我不再觉得枯燥乏味，而是能够真正理解这些工具在现实世界中的应用。比如，在讲到非线性模型时，作者并没有直接给出公式，而是通过分析不同行业的定价策略、市场份额的变化等真实世界的例子，来引出非线性模型的需求，这使得我能够更直观地感受到理论的强大之处。而且，书中提供的例题和习题也恰到好处，既能检验我是否理解了知识点，又能让我通过练习加深印象。我特别喜欢其中一个关于宏观经济波动的分析，作者运用时间序列模型，将不同经济指标之间的联动关系解释得清清楚楚，这让我对经济周期的理解上升到了一个全新的高度。总而言之，这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的老师，带领我在计量经济学的海洋中不断探索和前行。

评分☆☆☆☆☆

拿到《计量经济分析(下)》这本书，我最直观的感受就是它的“厚重感”，这并非指它的实体重量，而是指其内容的深度和广度。这本书涵盖了计量经济学领域许多前沿的研究方法和理论，对于那些希望在学术研究上有所建树的同学来说，简直是必备的参考书。作者在讲解过程中，逻辑清晰，层层深入，尤其是在处理模型异方差、自相关等问题时，书中提供的各种检验方法和纠正策略，都非常实用。我记得有一个关于房地产市场供需分析的章节，作者详细介绍了如何利用工具变量法来处理供给和需求同时内生的难题，这个章节让我豁然开朗，解决了我在实际数据分析中遇到的一个重要难题。书中的参考文献和对经典文献的引用，也为我进一步深入学习提供了宝贵的线索。我感觉，通过这本书，我不仅仅是学会了计量方法，更是培养了一种严谨的研究态度和批判性思维，这对于我未来的学术生涯有着深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本《计量经济分析(下)》在我的学习生涯中扮演了非常重要的角色。在接触这本书之前，我对计量经济学的一些高级方法总是感到望而却步，觉得它们过于理论化，难以掌握。但是，这本书的出现彻底改变了我的看法。它以一种非常系统的方式，层层递进地介绍了各种计量模型，从理论推导到实际应用，讲解得非常清晰。尤其是关于因果推断的部分，书中提供了多种实证研究的案例，让我能够理解如何在复杂的现实世界中识别和量化因果关系。例如，作者在分析教育对收入的影响时，就详细介绍了如何利用双重差分法来解决内生性问题，这个章节我反复阅读了好几遍，受益匪浅。书中的图表和公式也运用得恰到好处，既能形象地展示数据特征，又能清晰地呈现模型结构，使得学习过程更加直观。我尤其欣赏作者在处理大数据和复杂模型时的严谨态度，这让我深刻体会到计量经济学研究的科学性和可靠性。读完这本书，我感觉自己在进行实证研究时更有信心了，也更懂得如何去批判性地看待各种经济研究的结果。

评分☆☆☆☆☆

《计量经济分析(下)》这本书，对我而言，更像是一场思维的洗礼。在阅读之前，我一直觉得计量经济学只是冷冰冰的公式和数据，缺乏人情味。但这本书却用一种非常人性化的方式，将复杂的经济现象与量化分析紧密联系起来。它不仅仅教我如何运用工具，更重要的是，它教会我如何思考，如何用严谨的逻辑去分析和解释经济问题。书中关于面板数据模型的部分，让我印象深刻。作者通过分析不同国家在不同时期的人均GDP增长，生动地展示了如何利用面板数据来控制个体效应和时间效应，从而得到更准确的结论。这让我明白了，数据背后隐藏着的是真实的世界，而计量经济学就是揭示这些秘密的钥匙。而且，这本书的排版设计也很人性化，关键概念和公式都得到了清晰的突出，方便我随时查阅和复习。我感觉，通过这本书，我不再是被动地接受知识，而是主动地参与到知识的构建过程中，这是一种非常愉悦的学习体验。