計量經濟分析(下) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 計量經濟學
• 經濟學
• 統計學
• 迴歸分析
• 時間序列分析
• 模型構建
• 數據分析
• 經濟計量模型
• 實證分析
• 金融經濟學

　　本書是為培養社會科學傢而作，可作為學習一年＜計量經濟學＞的研究生教材使用。

　　附錄A至D概述瞭矩陣代數、數理統計和統計理論等。
　　附錄E描述瞭對實踐計量經濟學傢很有用的數值計算方法。

　　對＜計量經濟學＞的規範錶述，要從對其基本的討論開始，將在第2-8章討論作為＜計量經濟學＞的綫性多元迴歸模型。第9-15章對單一綫性方程模型做一些引伸，包括非綫性迴歸、追蹤資料模型、廣義迴歸模型和方程組。

　　綫性模型通常並非大多數現代文獻所使用的唯一方法，因此，本書的另一部分則專門探討那些在許多方麵都超越綫性迴歸模型的專題。第16-18章介紹＜計量經濟學＞中的估計方法及其基礎理論，包括廣義矩陣法、最大概似估計法和模擬的方法。最後，第19-22章討論對當代應用計量經濟學，包括時間序列分析、離散選擇分析和受限應變數模型。

好的，這是一份關於《計量經濟分析（下）》的圖書簡介，旨在詳細介紹本書可能涵蓋的內容範圍，但不涉及具體已齣版或預期的《計量經濟分析（下）》中的具體知識點。 --- 《高級計量經濟學：模型、方法與前沿應用》 圖書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且與時俱進的計量經濟學高級教程。在現代經濟學研究與實踐中，計量經濟學已成為連接理論模型與實際數據分析的核心橋梁。本書側重於探討那些在基礎計量經濟學課程中通常僅作介紹或未涉及的復雜模型、前沿估計技術以及在實際應用中遇到的關鍵挑戰。 第一部分：超越經典綫性模型的局限 本部分聚焦於對經典綫性迴歸模型（CLRM）假設失效或不適用情況下的處理方法。我們認識到，現實世界中的數據往往存在異方差性、自相關性、異質性以及模型設定誤差等問題，這些都會嚴重影響估計結果的有效性和一緻性。 異方差性與穩健標準誤： 詳細闡述瞭廣義最小二乘法（GLS）的原理及其在處理異方差時的優勢。更重要的是，本書深入介紹瞭White和Huber-White穩健標準誤的計算原理，並討論瞭如何利用這些工具在存在異方差的情況下進行有效的假設檢驗，而無需對誤差項的具體結構做齣強行假設。 時間序列的動態性與非平穩性： 現代經濟數據，尤其是宏觀經濟和金融數據，本質上是時間序列。本章將從時間序列的平穩性檢驗（如Augmented Dickey-Fuller檢驗）入手，係統介紹差分、對數差分等處理非平穩序列的方法。隨後，本書將深入探討協整關係（Cointegration）的概念及其檢驗（如Engle-Granger兩步法和Johansen檢驗），這對於分析長期均衡關係至關重要。此外，誤差修正模型（ECM）作為連接短期動態調整與長期均衡的工具，也將得到詳盡的闡述。 序列相關與廣義最小二乘法： 討論瞭序列相關對OLS估計量的影響，並詳細推導瞭Cochrane-Orcutt和Prais-Winsten等修正方法背後的邏輯。對於更為復雜的空間或時間序列相關結構，本書將引入廣義最小二乘法（GLS）作為通用解決方案。 第二部分：高級微觀計量經濟學：因果推斷的藝術 因果關係推斷是現代應用經濟學的核心追求。僅僅觀察到變量之間的相關性是遠遠不夠的，本書緻力於提供工具來識彆和估計真正的因果效應，即便在存在混雜變量（Confounds）和選擇偏差（Selection Bias）的情況下。 工具變量（IV）法與GMM： 當解釋變量與誤差項存在內生性（Endogeneity）時，OLS估計會産生偏誤。本章將深入剖析工具變量法的核心思想，包括兩階段最小二乘法（2SLS）的實施步驟。重點將放在工具變量的有效性（即相關性和外生性）檢驗上，並引入更為靈活的廣義矩估計（GMM）框架，該框架能夠處理工具變量數量多於內生變量的“過度識彆”情況。 麵闆數據模型的高級應用： 麵闆數據因其同時包含時間和個體維度，提供瞭控製不可觀測異質性的強大能力。本書將超越固定效應（FE）和隨機效應（RE）模型的初級介紹，重點討論動態麵闆模型，如Arellano-Bond廣義差分GMM估計器，該方法專門用於處理模型中包含被解釋變量滯後項時産生的內生性問題。 準實驗方法與因果識彆： 隨著政策評估需求的增長，準實驗方法（Quasi-Experimental Methods）成為主流。本書將係統介紹並對比斷點迴歸設計（RDD）、雙重差分法（DiD）以及傾嚮得分匹配（PSM）。對於RDD，我們將探討清晰斷點與模糊斷點（Fuzzy RDD）的處理；對於DiD，則會詳細討論平行趨勢假設的檢驗與穩健性檢查。 第三部分：非標準模型的估計與推斷 現實中的許多經濟現象無法用正態分布的連續變量來描述。本部分探討瞭處理離散選擇模型、有限因變量模型以及非參數方法的專門技術。 有限因變量模型： 針對二元選擇（如是/否決策）、多元選擇和計數數據，本書深入講解Logit、Probit模型，並探討它們在概率預測和邊際效應計算上的細微差彆。對於計數數據（如申請專利次數、交易次數），泊鬆迴歸和負二項迴歸的適用性及模型選擇標準將被詳細分析。 模型設定檢驗與選擇： 穩健的計量分析需要對模型的設定進行持續的質疑。本書將介紹如RESET檢驗、嵌套模型與非嵌套模型（如Davidson-MacKinnon檢驗）的選擇準則（AIC、BIC、HQIC），幫助研究者在理論與擬閤優度之間找到最佳平衡點。 非參數與半參數方法： 承認模型設定偏差的風險，本書引入瞭非參數估計方法，如局部加權迴歸（LOWESS/LOESS），以及在半參數模型（如部分綫性模型）中的應用，展示瞭如何在不預設函數形式的情況下，從數據中提取信息。 第四部分：前沿主題與計算實踐 本部分麵嚮那些希望將計量知識應用於前沿研究或進行大規模數據分析的讀者。 高維數據與維度縮減： 麵對包含數百甚至數韆個解釋變量的“大數據”問題，本書將介紹因子模型（Factor Models）和主成分分析（PCA）在維度縮減中的作用，以及它們如何應用於宏觀經濟預測（如因子增強的VAR模型）。 貝葉斯計量經濟學導論： 介紹貝葉斯統計推斷的基本框架，包括先驗信息的設定、MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡洛）方法的應用。與頻繁派方法相比，貝葉斯方法在處理小樣本問題、整閤專傢知識以及模型比較方麵展現齣獨特的優勢。 計算實現與軟件應用： 本書的理論推導將輔以在主流計量軟件（如Stata、R或Python）中的實際操作指導。重點展示如何高效地實現復雜的估計過程，例如GMM估計器的編程，以及進行大規模模擬（Simulation）以驗證估計量的小樣本特性。 本書的撰寫風格力求嚴謹且富有啓發性，通過大量的經濟學實例和計算練習，幫助讀者不僅理解“如何做”，更能洞察“為何要這樣做”以及各種方法的內在權衡。它旨在成為研究生、研究人員以及高級數據分析師手中不可或缺的工具書。

评分☆☆☆☆☆

拿到《計量經濟分析(下)》這本書，我最直觀的感受就是它的“厚重感”，這並非指它的實體重量，而是指其內容的深度和廣度。這本書涵蓋瞭計量經濟學領域許多前沿的研究方法和理論，對於那些希望在學術研究上有所建樹的同學來說，簡直是必備的參考書。作者在講解過程中，邏輯清晰，層層深入，尤其是在處理模型異方差、自相關等問題時，書中提供的各種檢驗方法和糾正策略，都非常實用。我記得有一個關於房地産市場供需分析的章節，作者詳細介紹瞭如何利用工具變量法來處理供給和需求同時內生的難題，這個章節讓我豁然開朗，解決瞭我在實際數據分析中遇到的一個重要難題。書中的參考文獻和對經典文獻的引用，也為我進一步深入學習提供瞭寶貴的綫索。我感覺，通過這本書，我不僅僅是學會瞭計量方法，更是培養瞭一種嚴謹的研究態度和批判性思維，這對於我未來的學術生涯有著深遠的影響。

评分☆☆☆☆☆

《計量經濟分析(下)》這本書，對我而言，更像是一場思維的洗禮。在閱讀之前，我一直覺得計量經濟學隻是冷冰冰的公式和數據，缺乏人情味。但這本書卻用一種非常人性化的方式，將復雜的經濟現象與量化分析緊密聯係起來。它不僅僅教我如何運用工具，更重要的是，它教會我如何思考，如何用嚴謹的邏輯去分析和解釋經濟問題。書中關於麵闆數據模型的部分，讓我印象深刻。作者通過分析不同國傢在不同時期的人均GDP增長，生動地展示瞭如何利用麵闆數據來控製個體效應和時間效應，從而得到更準確的結論。這讓我明白瞭，數據背後隱藏著的是真實的世界，而計量經濟學就是揭示這些秘密的鑰匙。而且，這本書的排版設計也很人性化，關鍵概念和公式都得到瞭清晰的突齣，方便我隨時查閱和復習。我感覺，通過這本書，我不再是被動地接受知識，而是主動地參與到知識的構建過程中，這是一種非常愉悅的學習體驗。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，這本《計量經濟分析(下)》在我的學習生涯中扮演瞭非常重要的角色。在接觸這本書之前，我對計量經濟學的一些高級方法總是感到望而卻步，覺得它們過於理論化，難以掌握。但是，這本書的齣現徹底改變瞭我的看法。它以一種非常係統的方式，層層遞進地介紹瞭各種計量模型，從理論推導到實際應用，講解得非常清晰。尤其是關於因果推斷的部分，書中提供瞭多種實證研究的案例，讓我能夠理解如何在復雜的現實世界中識彆和量化因果關係。例如，作者在分析教育對收入的影響時，就詳細介紹瞭如何利用雙重差分法來解決內生性問題，這個章節我反復閱讀瞭好幾遍，受益匪淺。書中的圖錶和公式也運用得恰到好處，既能形象地展示數據特徵，又能清晰地呈現模型結構，使得學習過程更加直觀。我尤其欣賞作者在處理大數據和復雜模型時的嚴謹態度，這讓我深刻體會到計量經濟學研究的科學性和可靠性。讀完這本書，我感覺自己在進行實證研究時更有信心瞭，也更懂得如何去批判性地看待各種經濟研究的結果。

评分☆☆☆☆☆

這本《計量經濟分析(下)》在我看來，簡直是經濟學學習者的一座寶藏。我當初選擇它，純粹是因為之前讀瞭上冊，感覺受益匪淺，對經濟學中的量化分析有瞭全新的認識。下冊的內容更是讓我愛不釋手，它深入淺齣地講解瞭許多我之前一直覺得抽象的概念，比如時間序列分析、麵闆數據模型等等。每次閱讀，都感覺像是打開瞭一扇新世界的大門。作者在講解時，總是能將復雜的理論與實際案例相結閤，讓我不再覺得枯燥乏味，而是能夠真正理解這些工具在現實世界中的應用。比如，在講到非綫性模型時，作者並沒有直接給齣公式，而是通過分析不同行業的定價策略、市場份額的變化等真實世界的例子，來引齣非綫性模型的需求，這使得我能夠更直觀地感受到理論的強大之處。而且，書中提供的例題和習題也恰到好處，既能檢驗我是否理解瞭知識點，又能讓我通過練習加深印象。我特彆喜歡其中一個關於宏觀經濟波動的分析，作者運用時間序列模型，將不同經濟指標之間的聯動關係解釋得清清楚楚，這讓我對經濟周期的理解上升到瞭一個全新的高度。總而言之，這本書不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的老師，帶領我在計量經濟學的海洋中不斷探索和前行。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我當初選擇《計量經濟分析(下)》，很大程度上是因為我的導師強烈推薦。他曾說過，這本書是理解現代計量經濟學研究的基石。當我翻開它的時候，我立刻被其嚴謹的邏輯和清晰的思路所吸引。書中對各個計量模型，特彆是那些在學術界廣泛應用的模型，比如GARCH模型、嚮量自迴歸模型（VAR）等，都進行瞭深入細緻的講解。作者在闡述每個模型時，不僅給齣瞭詳細的數學推導，還結閤瞭大量的實際案例，讓我能夠看到這些理論在解決現實經濟問題中的強大威力。我記得其中有一個關於金融市場波動的章節，作者運用GARCH模型來解釋資産收益率的波動性聚類現象，這個分析讓我對金融風險管理有瞭更深刻的理解。而且，書中的語言風格非常專業且富有洞察力，即使是麵對一些復雜的概念，也能被解釋得明明白白。我尤其喜歡作者在討論模型選擇和模型檢驗時所提齣的建議，這些經驗性的指導對於初學者來說彌足珍貴。閱讀這本書，就像是在接受一位資深學者的悉心指導，讓我能夠快速建立起計量經濟學的研究框架。