計量經濟學(上) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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　　本書解決瞭模型估計與經濟理論的整閤問題，書中的諸多經濟案例旨在使讀者理解計量經濟模型建立的過程，包括經濟模型的建立、估計、檢定及使用經濟模型進行預測和政策評價的全部過程。

　　透過對模型建立過程的討論，提高瞭讀者對經濟問題進行數量化研究與分析的能力。並對於一些抽象模型及其條件的含義總能恰到好處地給齣形象的解釋和經濟背景，使讀者得到明確的直觀感覺，特彆是書中有關計量經濟學專題的討論案例包羅萬象，涉及到經濟、金融，社會學等諸多領域，使不同專業領域學習者亦可通過自己感興趣的內容感受經濟模型的建立過程，從中獲益。

計量經濟學(下) 本書涵蓋瞭計量經濟學領域中更為深入和前沿的專題，是構建和應用復雜計量模型的關鍵指南。 本書旨在為讀者提供堅實的理論基礎和實用的技能，以應對當代經濟分析中遇到的各種復雜挑戰。我們將超越基礎的OLS迴歸分析，深入探討時間序列分析、麵闆數據方法、離散選擇模型以及非綫性模型的處理。 第一部分：高級迴歸技術與模型設定 本部分重點關注標準綫性模型假設的放鬆與修正。 第四章：異方差性與自相關性的處理 在實際數據分析中，誤差項的獨立性和同方差性假設往往難以滿足。本章將係統地探討異方差性 (Heteroskedasticity) 的後果、檢驗方法（如懷特檢驗、BPG檢驗）以及修正策略。我們將詳細闡述廣義最小二乘法（GLS）及其在處理異方差性時的優越性，並介紹穩健標準誤（White Correction）的實際應用。 隨後，我們將深入研究自相關性 (Autocorrelation)，特彆是在時間序列數據中。我們將分析自相關對估計量效率和推斷有效性的影響，並介紹Durbin-Watson檢驗、Breusch-Godfrey檢驗等關鍵工具。修正方法將涵蓋科剋倫-奧剋（Cochrane-Orcutt）程序和Prais-Winsten估計等，以確保時間序列迴歸的有效性。 第五章：聯立方程模型與內生性問題 經濟理論中的許多關係是相互依賴的，例如供給和需求。本章的核心在於處理內生性 (Endogeneity) 問題，即解釋變量與誤差項相關。內生性可能源於遺漏變量偏誤、測量誤差或更重要的——反嚮因果關係 (Simultaneity)。 我們將詳細介紹解決內生性問題的核心技術：工具變量法 (Instrumental Variables, IV)。這包括對有效工具變量的選擇標準（相關性和外生性），以及兩階段最小二乘法（2SLS）的精確推導和操作步驟。本章還將涉及GMM（廣義矩估計）在識彆和估計復雜聯立係統中的應用，為處理更加復雜的結構方程提供理論支撐。 第六章：麵闆數據計量經濟學 麵闆數據（Panel Data）結閤瞭時間和截麵信息，是分析異質性（Heterogeneity）的強大工具。本章將係統地介紹麵闆模型的結構和估計方法。 首先，我們將區分混閤OLS模型 (Pooled OLS) 與考慮個體效應的模型。核心內容將集中於如何處理個體特有效應 (Individual-specific Effects)。我們將詳細比較固定效應模型 (Fixed Effects, FE) 和隨機效應模型 (Random Effects, RE) 的理論基礎、估計方法（如Within Transformation）以及如何使用豪斯曼檢驗 (Hausman Test) 來選擇閤適的模型。本章還將涵蓋動態麵闆模型，重點介紹差分GMM (Difference GMM) 和係統GMM (System GMM)，用於解決解釋變量與模型中過去誤差項相關的動態內生性問題。 第二部分：時間序列分析的深化 時間序列數據的核心挑戰在於其序列依賴性和非平穩性。本部分將係統地引導讀者掌握處理和預測此類數據的工具。 第七章：平穩性與單位根檢驗 時間序列分析的基石是平穩性 (Stationarity) 的概念。本章將嚴格定義嚴謹和平穩性，並解釋非平穩性（如隨機遊走）對迴歸分析的破壞性影響。我們將深入探討單位根檢驗 (Unit Root Tests)，包括ADF檢驗、PP檢驗以及更具穩健性的KPSS檢驗，指導讀者如何判斷序列的存有性。 第八章：協整與誤差修正模型 當兩個或多個非平穩序列（I(1)）以一種長期穩定的方式共同運動時，它們之間可能存在協整關係 (Cointegration)。本章將從理論層麵解析格蘭傑（Granger）的協整概念，並介紹檢驗協整關係的恩格爾-格蘭傑兩步法 (Engle-Granger Two-Step Method) 和約翰森檢驗 (Johansen Procedure)。 協整關係的存在意味著短期動態與長期均衡之間存在聯係。我們將詳細推導並應用誤差修正模型 (Error Correction Model, ECM)，該模型能夠同時捕捉變量的短期調整路徑和長期均衡關係，是宏觀經濟學和金融時間序列分析的核心工具。 第九章：嚮量自迴歸模型與格蘭傑因果關係 當多個時間序列變量相互影響時，嚮量自迴歸模型（VAR）成為分析多變量動態係統的首選框架。本章將講解如何設定、估計和分析VAR模型。我們將討論信息準則（如AIC、BIC）在確定模型滯後階數中的作用，以及如何通過脈衝響應函數（IRF）來追蹤一個變量對另一個變量衝擊的動態影響路徑。 此外，本章還將迴顧和深化格蘭傑因果關係檢驗 (Granger Causality Test)，解釋其在判斷變量間預測關係上的局限性與有效性。 第三部分：離散與有限被解釋變量模型 現實中許多被解釋變量並非連續變量，如選擇、發生或計數。本部分專注於處理這類有限因變量。 第十章：離散選擇模型 當被解釋變量是二元變量（是/否，發生/未發生）時，標準的綫性概率模型（LPM）存在嚴重缺陷（如預測概率超齣[0, 1]區間）。本章將詳細介紹Logit模型和Probit模型，它們基於不同的纍積分布函數假設。我們將深入比較二者的係數解釋（邊際效應的計算）、模型擬閤優度（如僞R方）以及預測性能。 對於多於兩種選擇的情況，我們將引入多項式Logit模型和有序Logit/Probit模型，指導讀者根據因變量的特性選擇最閤適的模型結構。 第十一章：計數數據與刪失數據模型 當因變量是計數數據（如專利數、事故次數）時，泊鬆迴歸是標準起點。本章將討論泊鬆模型的局限性，特彆是當數據存在過度分散 (Overdispersion) 現象時，並介紹更穩健的負二項迴歸模型 (Negative Binomial Regression)。 此外，我們將處理刪失數據 (Censored Data)，例如Tobit模型在處理“零值”或預算約束數據時的應用，解釋其如何提供比OLS更一緻的估計。 第四部分：高級話題與前沿模型 本部分將觸及計量經濟學的前沿應用和方法論的深化。 第十二章：非參數與半參數方法簡介 隨著計算能力的增強，非參數方法因其對分布假設的依賴性低而受到青睞。本章將簡要介紹局部綫性迴歸 (LOESS) 和核迴歸 (Kernel Regression) 的基本思想，用於估計迴歸函數的形狀。此外，我們將探討半參數模型 (Semiparametric Models)，如半參數分位數迴歸 (Quantile Regression)，它能更全麵地描述條件分布（而不僅僅是條件均值），是處理異方差性和異常值問題的強大工具。 第十三章：模型設定檢驗與診斷 一個計量模型的有效性嚴重依賴於其設定的正確性。本章將係統梳理模型設定的診斷工具。我們將迴顧設定檢驗 (Specification Tests)，包括迴歸的殘差分析（如殘差的正態性、序列獨立性檢驗）。核心內容將放在模型設定檢驗 (Misspecification Tests)，如Ramsey的RESET檢驗，以及如何利用信息準則進行模型選擇和簡化。本章強調從“如何構建模型”到“如何驗證模型”的嚴謹轉變。 通過對這些高級主題的係統學習，讀者將能夠熟練運用先進的計量工具，對復雜的經濟現象進行嚴格的實證檢驗和前瞻性的預測分析，為高階的學術研究和精細的政策評估打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠解釋經濟現象背後原因的工具充滿好奇，而《計量經濟學(上)》這本書簡直就是我期待已久的那把鑰匙。它的敘述方式非常流暢，不像我之前看過的某些教材那樣生硬死闆，而是像一位經驗豐富的老師，耐心地引導你一步步地理解復雜的概念。書中對於統計學原理的引入，也做得非常恰當，不是簡單地羅列公式，而是解釋瞭這些原理在經濟學研究中的實際應用。比如，在介紹迴歸分析的時候，作者花瞭大量的篇幅去講解如何識彆和處理模型中的異方差和自相關問題，這些看似技術性的細節，卻直接關係到我們研究結果的可靠性。我尤其喜歡書中提供的那些實際案例，它們都來自於真實的經濟研究，讓我能夠清晰地看到，那些抽象的統計方法是如何被用來解決現實中的經濟難題的。書中對因果推斷的探討，也讓我耳目一新，讓我意識到，在經濟學研究中，我們不僅僅是尋找相關性，更重要的是去建立因果關係。這一點對於理解政策效果、評估項目可行性等方麵都至關重要。讀這本書的過程中，我感覺自己不僅僅是在學習知識，更是在學習一種思維方式，一種科學嚴謹地分析和解決經濟問題的思維方式。它讓我對經濟學研究的深度和廣度有瞭更深的體會，也讓我對未來在這個領域的探索充滿瞭期待。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直像一本通往新世界的大門！讀這本書之前，我對經濟學領域的研究方法一直感到模糊，總覺得那些模型和理論離實際生活太遙遠。但《計量經濟學(上)》以一種非常係統且深入淺齣的方式，一點點地剖開瞭經濟學研究的“幕後”。它沒有直接灌輸枯燥的概念，而是通過大量的案例分析，讓我看到瞭理論是如何被用來解釋現實世界中的經濟現象的。舉個例子，書中關於通貨膨脹的討論，不僅僅是簡單地告訴你通脹的定義，而是詳細地展示瞭如何通過收集數據、構建模型、檢驗假設來量化通脹的影響，以及研究不同因素（比如貨幣供應量、財政政策等）與通脹之間的關係。這種“從問題齣發，到方法落地，再到結果解讀”的邏輯鏈條，讓我茅塞頓開。我之前總覺得經濟學傢們做齣來的預測，要麼過於樂觀，要麼過於悲觀，但這本書讓我理解瞭這些預測背後嚴謹的研究過程。它也強調瞭數據的重要性，讓我意識到沒有紮實的數據支撐，再宏大的理論也隻是空中樓閣。更重要的是，這本書讓我開始思考，原來經濟學研究並不是神秘的象牙塔學問，而是與我們日常生活息息相關的工具。我開始在新聞裏看到經濟數據時，會不由自主地去琢磨它背後的可能含義，甚至會嘗試用書中講到的方法去分析一些簡單的經濟現象。這本書真的讓我對經濟學研究的方法論有瞭全新的認識，也激發瞭我進一步深入學習的興趣。

评分☆☆☆☆☆

作為一個對經濟學理論的實證檢驗過程感到睏惑的學生，《計量經濟學(上)》這本書可以說是及時雨。它係統地梳理瞭計量經濟學研究的整個流程，從問題提齣、理論構建、數據收集、模型選擇，到結果解釋和政策建議，每一步都講解得非常詳細。我特彆欣賞書中對於“模型設定”這一環節的深入講解，它不僅僅是教你如何選擇一個統計模型，更重要的是讓你理解為什麼要在特定的經濟問題下選擇特定的模型，以及不同模型在解釋力、效率和穩健性方麵的優劣。書中通過大量的圖錶和數據示例，直觀地展示瞭這些概念。例如，在講解 OLS（普通最小二乘法）迴歸時，作者不僅解釋瞭其原理，還分析瞭它在實際應用中可能遇到的各種挑戰，比如多重共綫性、遺漏變量偏誤等，並給齣瞭相應的處理方法。這讓我明白，計量經濟學不僅僅是數學公式的堆砌，更是一門關於如何科學地從數據中提取信息、驗證理論、指導實踐的藝術。讀完這本書，我感覺自己對如何設計經濟學研究、如何解讀經濟研究報告有瞭更清晰的認識，也對未來獨立進行實證研究充滿信心。它讓我看到瞭計量經濟學在連接理論與現實之間的關鍵作用。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常吸引人，不像我之前讀過的很多學術書籍那樣枯燥乏味，而是充滿瞭啓發性和思考性。它用一種非常生動的方式，將計量經濟學這個看似高深莫測的領域，變得易於理解和掌握。我尤其喜歡書中關於“假設檢驗”的講解，它不僅僅是教會我如何計算p值，更重要的是讓我理解瞭假設檢驗的邏輯，以及它在經濟學研究中如何幫助我們區分偶然性和真實效應。書中通過一些精心設計的例子，展示瞭如何利用數據來檢驗經濟學理論，比如檢驗某種政策是否真的能提高經濟增長，或者某種因素是否真的會對消費産生顯著影響。這些例子都非常貼近實際，讓我能夠更直觀地理解計量經濟學方法的應用。此外，這本書還強調瞭研究的嚴謹性和客觀性，讓我意識到，在進行經濟學研究時，必須時刻保持批判性思維，避免主觀臆斷。它讓我明白，計量經濟學不僅僅是工具，更是一種科學精神。通過閱讀這本書，我感覺自己對經濟學研究的理解上升到瞭一個新的層麵，也對如何運用計量經濟學來分析經濟問題有瞭更深的認識。

评分☆☆☆☆☆

《計量經濟學(上)》這本書為我打開瞭經濟學研究的一扇新大門，讓我看到瞭理論與實踐之間是如何被巧妙連接起來的。它深入淺齣地講解瞭計量經濟學中一些最核心的概念和方法，比如變量的度量、模型的構建、參數的估計以及模型的檢驗等。我特彆欣賞書中對於“誤差項”的處理方式，它不僅僅是被當作一個數學上的“噪音”，而是被看作是影響結果的各種未觀測因素的綜閤體現，這讓我對經濟現象的復雜性有瞭更深刻的理解。書中對於“數據處理”的講解也非常實用，它詳細介紹瞭如何收集、清洗和整理經濟數據，以及在數據處理過程中需要注意的一些陷阱。這讓我意識到，高質量的數據是進行有效計量經濟學研究的基礎。這本書也讓我開始重新審視經濟學中的一些常見論斷，不再是簡單地接受，而是嘗試去思考它們背後的實證依據，以及可能存在的局限性。讀完這本書，我感覺自己對經濟學研究的“科學性”有瞭更深的認識，也對未來如何利用計量經濟學來解決實際經濟問題有瞭更清晰的思路。這本書無疑是我在經濟學學習道路上的一份寶貴財富。