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

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　　本书解决了模型估计与经济理论的整合问题，书中的诸多经济案例旨在使读者理解计量经济模型建立的过程，包括经济模型的建立、估计、检定及使用经济模型进行预测和政策评价的全部过程。

　　透过对模型建立过程的讨论，提高了读者对经济问题进行数量化研究与分析的能力。并对于一些抽象模型及其条件的含义总能恰到好处地给出形象的解释和经济背景，使读者得到明确的直观感觉，特别是书中有关计量经济学专题的讨论案例包罗万象，涉及到经济、金融，社会学等诸多领域，使不同专业领域学习者亦可通过自己感兴趣的内容感受经济模型的建立过程，从中获益。

计量经济学(下) 本书涵盖了计量经济学领域中更为深入和前沿的专题，是构建和应用复杂计量模型的关键指南。 本书旨在为读者提供坚实的理论基础和实用的技能，以应对当代经济分析中遇到的各种复杂挑战。我们将超越基础的OLS回归分析，深入探讨时间序列分析、面板数据方法、离散选择模型以及非线性模型的处理。 第一部分：高级回归技术与模型设定 本部分重点关注标准线性模型假设的放松与修正。 第四章：异方差性与自相关性的处理 在实际数据分析中，误差项的独立性和同方差性假设往往难以满足。本章将系统地探讨异方差性 (Heteroskedasticity) 的后果、检验方法（如怀特检验、BPG检验）以及修正策略。我们将详细阐述广义最小二乘法（GLS）及其在处理异方差性时的优越性，并介绍稳健标准误（White Correction）的实际应用。 随后，我们将深入研究自相关性 (Autocorrelation)，特别是在时间序列数据中。我们将分析自相关对估计量效率和推断有效性的影响，并介绍Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验等关键工具。修正方法将涵盖科克伦-奥克（Cochrane-Orcutt）程序和Prais-Winsten估计等，以确保时间序列回归的有效性。 第五章：联立方程模型与内生性问题 经济理论中的许多关系是相互依赖的，例如供给和需求。本章的核心在于处理内生性 (Endogeneity) 问题，即解释变量与误差项相关。内生性可能源于遗漏变量偏误、测量误差或更重要的——反向因果关系 (Simultaneity)。 我们将详细介绍解决内生性问题的核心技术：工具变量法 (Instrumental Variables, IV)。这包括对有效工具变量的选择标准（相关性和外生性），以及两阶段最小二乘法（2SLS）的精确推导和操作步骤。本章还将涉及GMM（广义矩估计）在识别和估计复杂联立系统中的应用，为处理更加复杂的结构方程提供理论支撑。 第六章：面板数据计量经济学 面板数据（Panel Data）结合了时间和截面信息，是分析异质性（Heterogeneity）的强大工具。本章将系统地介绍面板模型的结构和估计方法。 首先，我们将区分混合OLS模型 (Pooled OLS) 与考虑个体效应的模型。核心内容将集中于如何处理个体特有效应 (Individual-specific Effects)。我们将详细比较固定效应模型 (Fixed Effects, FE) 和随机效应模型 (Random Effects, RE) 的理论基础、估计方法（如Within Transformation）以及如何使用豪斯曼检验 (Hausman Test) 来选择合适的模型。本章还将涵盖动态面板模型，重点介绍差分GMM (Difference GMM) 和系统GMM (System GMM)，用于解决解释变量与模型中过去误差项相关的动态内生性问题。 第二部分：时间序列分析的深化 时间序列数据的核心挑战在于其序列依赖性和非平稳性。本部分将系统地引导读者掌握处理和预测此类数据的工具。 第七章：平稳性与单位根检验 时间序列分析的基石是平稳性 (Stationarity) 的概念。本章将严格定义严谨和平稳性，并解释非平稳性（如随机游走）对回归分析的破坏性影响。我们将深入探讨单位根检验 (Unit Root Tests)，包括ADF检验、PP检验以及更具稳健性的KPSS检验，指导读者如何判断序列的存有性。 第八章：协整与误差修正模型 当两个或多个非平稳序列（I(1)）以一种长期稳定的方式共同运动时，它们之间可能存在协整关系 (Cointegration)。本章将从理论层面解析格兰杰（Granger）的协整概念，并介绍检验协整关系的恩格尔-格兰杰两步法 (Engle-Granger Two-Step Method) 和约翰森检验 (Johansen Procedure)。 协整关系的存在意味着短期动态与长期均衡之间存在联系。我们将详细推导并应用误差修正模型 (Error Correction Model, ECM)，该模型能够同时捕捉变量的短期调整路径和长期均衡关系，是宏观经济学和金融时间序列分析的核心工具。 第九章：向量自回归模型与格兰杰因果关系 当多个时间序列变量相互影响时，向量自回归模型（VAR）成为分析多变量动态系统的首选框架。本章将讲解如何设定、估计和分析VAR模型。我们将讨论信息准则（如AIC、BIC）在确定模型滞后阶数中的作用，以及如何通过脉冲响应函数（IRF）来追踪一个变量对另一个变量冲击的动态影响路径。 此外，本章还将回顾和深化格兰杰因果关系检验 (Granger Causality Test)，解释其在判断变量间预测关系上的局限性与有效性。 第三部分：离散与有限被解释变量模型 现实中许多被解释变量并非连续变量，如选择、发生或计数。本部分专注于处理这类有限因变量。 第十章：离散选择模型 当被解释变量是二元变量（是/否，发生/未发生）时，标准的线性概率模型（LPM）存在严重缺陷（如预测概率超出[0, 1]区间）。本章将详细介绍Logit模型和Probit模型，它们基于不同的累积分布函数假设。我们将深入比较二者的系数解释（边际效应的计算）、模型拟合优度（如伪R方）以及预测性能。 对于多于两种选择的情况，我们将引入多项式Logit模型和有序Logit/Probit模型，指导读者根据因变量的特性选择最合适的模型结构。 第十一章：计数数据与删失数据模型 当因变量是计数数据（如专利数、事故次数）时，泊松回归是标准起点。本章将讨论泊松模型的局限性，特别是当数据存在过度分散 (Overdispersion) 现象时，并介绍更稳健的负二项回归模型 (Negative Binomial Regression)。 此外，我们将处理删失数据 (Censored Data)，例如Tobit模型在处理“零值”或预算约束数据时的应用，解释其如何提供比OLS更一致的估计。 第四部分：高级话题与前沿模型 本部分将触及计量经济学的前沿应用和方法论的深化。 第十二章：非参数与半参数方法简介 随着计算能力的增强，非参数方法因其对分布假设的依赖性低而受到青睐。本章将简要介绍局部线性回归 (LOESS) 和核回归 (Kernel Regression) 的基本思想，用于估计回归函数的形状。此外，我们将探讨半参数模型 (Semiparametric Models)，如半参数分位数回归 (Quantile Regression)，它能更全面地描述条件分布（而不仅仅是条件均值），是处理异方差性和异常值问题的强大工具。 第十三章：模型设定检验与诊断 一个计量模型的有效性严重依赖于其设定的正确性。本章将系统梳理模型设定的诊断工具。我们将回顾设定检验 (Specification Tests)，包括回归的残差分析（如残差的正态性、序列独立性检验）。核心内容将放在模型设定检验 (Misspecification Tests)，如Ramsey的RESET检验，以及如何利用信息准则进行模型选择和简化。本章强调从“如何构建模型”到“如何验证模型”的严谨转变。 通过对这些高级主题的系统学习，读者将能够熟练运用先进的计量工具，对复杂的经济现象进行严格的实证检验和前瞻性的预测分析，为高阶的学术研究和精细的政策评估打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

《计量经济学(上)》这本书为我打开了经济学研究的一扇新大门，让我看到了理论与实践之间是如何被巧妙连接起来的。它深入浅出地讲解了计量经济学中一些最核心的概念和方法，比如变量的度量、模型的构建、参数的估计以及模型的检验等。我特别欣赏书中对于“误差项”的处理方式，它不仅仅是被当作一个数学上的“噪音”，而是被看作是影响结果的各种未观测因素的综合体现，这让我对经济现象的复杂性有了更深刻的理解。书中对于“数据处理”的讲解也非常实用，它详细介绍了如何收集、清洗和整理经济数据，以及在数据处理过程中需要注意的一些陷阱。这让我意识到，高质量的数据是进行有效计量经济学研究的基础。这本书也让我开始重新审视经济学中的一些常见论断，不再是简单地接受，而是尝试去思考它们背后的实证依据，以及可能存在的局限性。读完这本书，我感觉自己对经济学研究的“科学性”有了更深的认识，也对未来如何利用计量经济学来解决实际经济问题有了更清晰的思路。这本书无疑是我在经济学学习道路上的一份宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常吸引人，不像我之前读过的很多学术书籍那样枯燥乏味，而是充满了启发性和思考性。它用一种非常生动的方式，将计量经济学这个看似高深莫测的领域，变得易于理解和掌握。我尤其喜欢书中关于“假设检验”的讲解，它不仅仅是教会我如何计算p值，更重要的是让我理解了假设检验的逻辑，以及它在经济学研究中如何帮助我们区分偶然性和真实效应。书中通过一些精心设计的例子，展示了如何利用数据来检验经济学理论，比如检验某种政策是否真的能提高经济增长，或者某种因素是否真的会对消费产生显著影响。这些例子都非常贴近实际，让我能够更直观地理解计量经济学方法的应用。此外，这本书还强调了研究的严谨性和客观性，让我意识到，在进行经济学研究时，必须时刻保持批判性思维，避免主观臆断。它让我明白，计量经济学不仅仅是工具，更是一种科学精神。通过阅读这本书，我感觉自己对经济学研究的理解上升到了一个新的层面，也对如何运用计量经济学来分析经济问题有了更深的认识。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对经济学理论的实证检验过程感到困惑的学生，《计量经济学(上)》这本书可以说是及时雨。它系统地梳理了计量经济学研究的整个流程，从问题提出、理论构建、数据收集、模型选择，到结果解释和政策建议，每一步都讲解得非常详细。我特别欣赏书中对于“模型设定”这一环节的深入讲解，它不仅仅是教你如何选择一个统计模型，更重要的是让你理解为什么要在特定的经济问题下选择特定的模型，以及不同模型在解释力、效率和稳健性方面的优劣。书中通过大量的图表和数据示例，直观地展示了这些概念。例如，在讲解 OLS（普通最小二乘法）回归时，作者不仅解释了其原理，还分析了它在实际应用中可能遇到的各种挑战，比如多重共线性、遗漏变量偏误等，并给出了相应的处理方法。这让我明白，计量经济学不仅仅是数学公式的堆砌，更是一门关于如何科学地从数据中提取信息、验证理论、指导实践的艺术。读完这本书，我感觉自己对如何设计经济学研究、如何解读经济研究报告有了更清晰的认识，也对未来独立进行实证研究充满信心。它让我看到了计量经济学在连接理论与现实之间的关键作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直像一本通往新世界的大门！读这本书之前，我对经济学领域的研究方法一直感到模糊，总觉得那些模型和理论离实际生活太遥远。但《计量经济学(上)》以一种非常系统且深入浅出的方式，一点点地剖开了经济学研究的“幕后”。它没有直接灌输枯燥的概念，而是通过大量的案例分析，让我看到了理论是如何被用来解释现实世界中的经济现象的。举个例子，书中关于通货膨胀的讨论，不仅仅是简单地告诉你通胀的定义，而是详细地展示了如何通过收集数据、构建模型、检验假设来量化通胀的影响，以及研究不同因素（比如货币供应量、财政政策等）与通胀之间的关系。这种“从问题出发，到方法落地，再到结果解读”的逻辑链条，让我茅塞顿开。我之前总觉得经济学家们做出来的预测，要么过于乐观，要么过于悲观，但这本书让我理解了这些预测背后严谨的研究过程。它也强调了数据的重要性，让我意识到没有扎实的数据支撑，再宏大的理论也只是空中楼阁。更重要的是，这本书让我开始思考，原来经济学研究并不是神秘的象牙塔学问，而是与我们日常生活息息相关的工具。我开始在新闻里看到经济数据时，会不由自主地去琢磨它背后的可能含义，甚至会尝试用书中讲到的方法去分析一些简单的经济现象。这本书真的让我对经济学研究的方法论有了全新的认识，也激发了我进一步深入学习的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够解释经济现象背后原因的工具充满好奇，而《计量经济学(上)》这本书简直就是我期待已久的那把钥匙。它的叙述方式非常流畅，不像我之前看过的某些教材那样生硬死板，而是像一位经验丰富的老师，耐心地引导你一步步地理解复杂的概念。书中对于统计学原理的引入，也做得非常恰当，不是简单地罗列公式，而是解释了这些原理在经济学研究中的实际应用。比如，在介绍回归分析的时候，作者花了大量的篇幅去讲解如何识别和处理模型中的异方差和自相关问题，这些看似技术性的细节，却直接关系到我们研究结果的可靠性。我尤其喜欢书中提供的那些实际案例，它们都来自于真实的经济研究，让我能够清晰地看到，那些抽象的统计方法是如何被用来解决现实中的经济难题的。书中对因果推断的探讨，也让我耳目一新，让我意识到，在经济学研究中，我们不仅仅是寻找相关性，更重要的是去建立因果关系。这一点对于理解政策效果、评估项目可行性等方面都至关重要。读这本书的过程中，我感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在学习一种思维方式，一种科学严谨地分析和解决经济问题的思维方式。它让我对经济学研究的深度和广度有了更深的体会，也让我对未来在这个领域的探索充满了期待。