Econometric Models and Economic Forecasts(4版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 計量經濟學
• 經濟預測
• 時間序列分析
• 迴歸分析
• 模型構建
• 經濟建模
• 統計學
• 數據分析
• 經濟學
• 第四版

　　1.First course in Econometrics in Economics Departments at better schools, also Economic/Business Forecasting. Statistics prerequisite but no calculus. Slightly higher level and more comprehensive than Gujarati Basic Econometrics (M-H, 1996) .

　　2.P-R covers more time series and forecasting. P-R coverage is a notch below Johnston-DiNardo (M-H, 97) and requires no matrix algebra.

好的，這是一份針對您提供的書名《計量經濟學模型與經濟預測（第四版）》之外的，關於另一本虛構的、專注於應用計量經濟學和時間序列分析的深度教材的詳細介紹。 --- 《現代計量經濟學：應用、檢驗與政策含義》 導言：從理論基石到前沿實踐 本書旨在為深入學習計量經濟學的學生和研究人員提供一個既紮實又麵嚮實踐的框架。我們深知，在當今復雜多變的經濟環境中，僅掌握標準綫性模型是遠遠不夠的。因此，本書將理論嚴謹性與對現實世界數據的處理能力緊密結閤，重點關注那些在現代宏觀經濟學、金融經濟學以及發展經濟學研究中不可或缺的高級技術。 本書的結構設計旨在引導讀者逐步超越基礎的最小二乘法（OLS）和經典假設檢驗，邁入一個需要處理異方差性、序列相關性、內生性、非平穩性和高頻數據挑戰的現代計量分析領域。我們不僅僅是介紹工具，更是探討如何在特定的經濟學背景下選擇、實施、驗證和解釋這些工具的意義。 第一部分：迴歸分析的深度拓展與診斷 本部分奠定現代迴歸分析的理論基礎，並引入解決經典假設被違反時所需的高級技術。 第一章：OLS的局限性與穩健估計 在迴顧瞭高斯-馬爾可夫定理的基本假設之後，我們將深入探討當這些假設不再成立時，標準的OLS估計量如何失效。重點分析異方差性的性質（如異方差性與異方差性對估計量效率和推斷的影響），並詳細介紹如何使用White穩健標準誤、Huber-White估計量以及聚類穩健標準誤來獲得正確的推斷。此外，本章還會觸及異方差性的建模，如使用FGLS（Feasible Generalized Least Squares）在已知異方差結構下的效率提升。 第二章：序列相關性與時間序列迴歸基礎 時間序列數據的核心挑戰在於觀測值之間的依賴性。本章將係統分析一階和高階自迴歸誤差模型（AR(p)）以及移動平均誤差模型（MA(q)）。我們將詳細闡述DW（Durbin-Watson）檢驗的局限性，並引入更具普適性的Breusch-Godfrey檢驗來檢驗高階序列相關性。針對序列相關性對OLS估計量的影響，我們不僅會使用Newey-West HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）估計量，還會探討使用Cochrane-Orcutt或Prais-Winsten迭代過程對模型進行修正的實際操作。 第三章：內生性、工具變量與因果推斷 這是本書最關鍵的部分之一，聚焦於計量經濟學在識彆因果關係中的核心挑戰。我們將深入探討內生性的三大來源：遺漏變量偏誤、測量誤差和同時性（Simultaneity）。隨後，本章將全麵介紹工具變量（Instrumental Variables, IV）方法，包括兩階段最小二乘法（2SLS）的理論推導和應用條件。我們將使用弱工具變量（Weak Instruments）的診斷方法（如Cragg-Donald 檢驗和LM 檢驗）來評估工具變量的有效性，並引入GMM（Generalized Method of Moments）作為IV方法的統一框架，尤其是在存在多個工具變量時。 第二部分：非平穩性、協整與高頻數據 本部分將計量經濟學的視野擴展到金融市場和宏觀經濟波動中常見的非平穩時間序列分析。 第四章：時間序列的平穩性與檢驗 對時間序列數據進行建模的前提是理解其長期行為。本章詳細闡述隨機遊走、確定性趨勢和隨機趨勢的概念區彆。我們將深入講解單位根檢驗，包括傳統的ADF（Augmented Dickey-Fuller）檢驗，並介紹在零假設下分布不同的KPSS檢驗，強調如何通過兩者互補來確定序列的真實性質。本章還將引入更穩健的檢驗方法，如Phillips-Perron (PP) 檢驗。 第五章：協整關係與長期均衡模型 當多個非平穩（I(1)）時間序列之間存在長期穩定關係時，即存在協整（Cointegration）。本章將介紹Engle-Granger雙變量協整檢驗。隨後，重點轉嚮Johansen檢驗，用於多變量係統中的協整秩的確定。在確認協整關係後，我們將構建嚮量誤差修正模型（VECM），該模型能同時捕獲短期動態調整和長期均衡關係，是進行宏觀經濟政策模擬的核心工具。 第六章：嚮量自迴歸（VAR）模型及其應用 VAR模型是描述一組相互依賴的時間序列變量之間動態關係的有力工具。本章從VAR模型的設定、最優滯後階數的選擇（基於AIC, BIC, HQIC準則）入手。核心內容包括：格蘭傑因果關係檢驗在VAR框架下的應用、脈衝響應函數（IRF）的計算與解釋，以及如何使用方差分解（Forecast Error Variance Decomposition）來量化不同衝擊對係統變量的相對貢獻。本章還會介紹結構化VAR（SVAR），通過施加識彆約束（如Cholesky分解或零約束）來分離經濟衝擊的結構性來源。 第三部分：高階模型與微觀經濟學的計量應用 本部分關注更具挑戰性的數據結構和模型設定，尤其關注麵闆數據和離散選擇模型。 第七章：麵闆數據模型與處理異質性 麵闆數據結閤瞭時間和截麵信息，提供瞭控製未觀測到的個體異質性的強大能力。本章詳細對比混閤OLS模型、固定效應（FE）模型和隨機效應（RE）模型。關鍵在於使用Hausman檢驗來選擇最閤適的模型。此外，我們將探討麵闆數據中可能齣現的序列相關性和異方差性，並介紹係統GMM（System GMM）在動態麵闆數據模型（如Arellano-Bond估計）中的應用，特彆是在處理遺漏變量和內生性問題時的優勢。 第八章：離散選擇模型與有限因變量 現實世界的許多經濟決策結果是有限的、二元的或計數的。本章係統介紹瞭二元選擇模型（如Logit和Probit），重點在於對這些模型的預測概率進行解釋，並區分邊際效應和平均偏效應。對於計數數據，我們將討論泊鬆迴歸及其修正模型負二項迴歸，用以處理過度離散（Overdispersion）問題。本章還將簡要介紹選擇模型中的樣本選擇偏誤及其修正方法。 結語：計量經濟學的倫理與未來方嚮 本書的最後一部分強調瞭計量研究的責任。我們不僅需要技術嫻熟，更需要對模型的選擇和結果的解釋持謹慎態度。本章將討論模型選擇的經濟學邏輯、結果的可重復性挑戰，並展望機器學習方法（如隨機森林和梯度提升）在經濟預測和因果推斷領域的新興作用。 --- 本書的特點在於其深度和廣度並重，強調應用中可能齣現的陷阱，並提供瞭大量的實際數據案例和配套的統計軟件（R或Python）代碼示例，確保讀者能夠將理論知識無縫遷移到實際研究工作中。

PART I: THE BASICS OF REGRESSION ANALYSIS
Ch 1 Introduction to the Regression Model
Ch 2 Elementary Statistics:A Review
Ch 3 The Two-Variable Regression Model
Ch 4 The Multiple Regresssion Model

PART II: SINGLE-EQUATION REGRESSION MODELS
Ch 5 Using the Multiple Regresssion Model
Ch 6 Serial Correlation and Heteroscedasticity
Ch 7 Instrumental Variables and Model Specification
Ch 8 Forecasting with a Single-Equation Regression Model
Ch 9 Single-Equation Estimation:Advanced Topics
Ch 10 Nonlinear and Maximum-Likelihood Estimation
Ch 11 Models of Qualitative Choice

PART III: MULTI-EQUATION MODELS
Ch 12 Simultaneous-Equation Estimation
Ch 13 Introduction to Simulation Models
Ch 14 Dynamic Behavior of Simulation Models

PART IV: TIME-SERIES MODELS
Ch 15 Smooothing and Extrapolation of Time Series
Ch 16 Properties of Stochastic Time Series
Ch 17 Linear Time-Series Models
Ch 18 Estimating and Forecasting with Time-Series Models
Ch 19 Application of Time-Series Models

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老實說，Econometric Models and Economic Forecasts(4版) 這本書，我當初買它的時候，是抱著一種“學完這本，至少在經濟學係裏，計量經濟學這塊兒就沒啥問題瞭”的決心。結果呢，它確實滿足瞭我的期望，甚至可以說是超齣瞭。這本書的編排邏輯非常清晰，它不是那種“想到哪兒寫到哪兒”的書，而是有一個非常嚴謹的知識體係。從最基本的統計概念，到各種迴歸模型，再到時間序列分析，最後觸及到模型診斷和預測，每一步都銜接得非常自然。我印象最深刻的是它關於“內生性”（endogeneity）的講解，這部分內容在很多計量經濟學的教科書中都寫得比較含糊，但這本書的闡述就非常到位，它不僅解釋瞭內生性的來源，還詳細介紹瞭如何通過工具變量法（instrumental variables）等方法來解決這個問題。這對於我們做一些實證研究，非常有幫助。而且，書中的例題和習題都設計得相當不錯，有些習題的難度適中，但能有效地鞏固當章的知識點，有些則需要我們動一番腦筋，去思考如何將所學的理論應用到更復雜的情況中。我記得我有一道關於麵闆數據（panel data）的習題，花瞭我一個下午的時間纔做齣來，但那種豁然開朗的感覺，真的非常棒。這本書在理論深度和應用廣度上都做得很好，它既有嚴謹的數學推導，又有貼近實際的經濟學應用。它不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的導師，在你迷茫的時候，指引你前進的方嚮。它教會我如何去思考經濟問題，如何去設計實證研究，以及如何去解釋研究結果。對於那些想要在計量經濟學領域有所建樹的同學來說，這本書絕對是不可多得的良師益友。

评分☆☆☆☆☆

Econometric Models and Economic Forecasts(4版) 這本書，對我來說，與其說是一本教科書，不如說是一位“嚴謹的老師”。我一直覺得，經濟學理論的價值，最終體現在它能否被用來解釋和預測現實世界的經濟現象。而這本書，正是幫助我實現這一目標的“利器”。它不僅僅介紹瞭各種計量模型，更重要的是，它教會瞭我如何去“運用”這些模型來解決實際問題。我尤其喜歡它在講解“模型選擇”（model selection）的邏輯。它會詳細解釋，為什麼我們需要對不同的模型進行比較，以及有哪些客觀的標準可以用來衡量模型的優劣。這讓我不再是隨意地選擇模型，而是能夠有理有據地做齣決策。而且，這本書在處理“預測”（forecasting）的部分，也給瞭我很大的啓發。它不僅僅介紹各種預測方法，更強調預測中的不確定性，以及如何去評估預測的準確性。這讓我認識到，經濟預測從來都不是一件簡單的事情，需要嚴謹的方法和審慎的態度。我記得我曾經在學習預測模型時，隻關注如何讓模型“擬閤”得更好，而忽略瞭預測的實際含義，後來就是通過閱讀這本書，纔認識到預測的本質以及如何評估預測的有效性。這本書的優點在於，它將理論與實踐完美地結閤，讓我們在學習知識的同時，也能掌握解決實際問題的能力。對於那些希望能夠利用計量經濟學來分析經濟問題、做齣科學預測的讀者來說，這本書絕對是值得反復研讀的經典之作。

评分☆☆☆☆☆

Econometric Models and Economic Forecasts(4版) 這本書，給我的感覺，就像是走進瞭一個充滿智慧的殿堂。我之前對經濟學的理解，大多停留在錶麵的現象，而這本書，就像是為我揭開瞭經濟運行的“底層邏輯”。它不僅僅是關於各種模型和公式，更重要的是，它教會瞭我如何去“構建”和“評估”一個經濟模型。我尤其喜歡它關於“模型識彆”（model identification）的討論。在學習一些聯立方程模型（simultaneous equation models）時，我常常會遇到識彆問題，而這本書的講解，就非常清晰地闡述瞭這個問題的重要性以及如何解決。它讓我明白，模型的建立不僅僅是數據擬閤，更需要理論的支撐和邏輯的嚴謹。而且，這本書在處理“數據處理”和“數據分析”的部分，也給瞭我很多啓發。它會告訴你，在進行計量分析之前，需要對數據進行哪些預處理，如何去發現數據中的潛在問題，以及如何選擇閤適的計量方法。這讓我覺得，計量經濟學是一個係統性的工程，從數據收集到模型構建，每一個環節都至關重要。我記得我曾經因為數據質量問題，導緻我的研究結果齣現偏差，後來就是通過閱讀這本書，纔瞭解到數據預處理的重要性。這本書的價值在於，它不僅僅教授瞭理論知識，更培養瞭我們嚴謹的研究態度和科學的分析方法。對於那些希望在經濟學領域有所建樹，並且能夠進行高質量實證研究的讀者來說，這本書絕對是不可多得的指南。

评分☆☆☆☆☆

Econometric Models and Economic Forecasts(4版) 這本書，對我而言，就像是打開瞭一扇通往更深層次經濟學理解的大門。我之前對經濟現象的理解，大多停留在比較宏觀的層麵，知道“是什麼”，但總覺得“為什麼”不夠透徹。這本書，尤其是它關於因果推斷（causal inference）的部分，讓我茅塞頓開。它不僅僅教你如何去描述變量之間的相關性，更重要的是，它教你如何去辨彆和量化變量之間的因果關係。這在經濟學研究中，絕對是核心的問題。書中對於各種計量方法的介紹，從最基礎的橫截麵數據分析，到復雜的麵闆數據模型和工具變量法，都講得非常係統和深入。我記得我花瞭很長時間去理解“安慰劑檢驗”（placebo test）和“平行趨勢假設”（parallel trends assumption），這兩個概念在評估政策效果時至關重要。作者通過大量的例子，讓我明白，在沒有進行隨機對照試驗的情況下，如何通過巧妙的計量方法來接近因果關係。這本書的強大之處在於，它不僅僅是理論的羅列，它更像是在傳授一種思維方式，一種嚴謹的、基於證據的分析方法。它鼓勵我們去質疑，去探索，去尋找數據背後真實的經濟邏輯。對於那些想要從事經濟學研究，或者對如何科學地分析經濟問題感興趣的讀者來說，這本書無疑是必讀的經典。它讓我覺得，計量經濟學不再是枯燥的數字遊戲，而是能夠幫助我們理解世界、解釋現象的強大工具。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，Econometric Models and Economic Forecasts(4版) 這本書，我最早接觸的時候，腦子裏閃過的念頭是“我真的能看懂嗎？”。畢竟，計量經濟學聽起來就不是那麼“平易近人”。但是，當我真正坐下來，一頁一頁地翻閱，我發現，我的擔心是多餘的。這本書的作者，真的非常用心。他沒有一開始就拋齣那些讓人眼花繚亂的公式，而是循序漸進，從最基本的一些統計概念開始講起，然後慢慢引入到迴歸分析。我最喜歡它在講解“擬閤優度”（goodness-of-fit）和“統計顯著性”（statistical significance）的時候，它會用很生動的比喻，讓你理解這些抽象概念的實際含義。比如，它會把迴歸模型比作是用一條直綫去“穿過”一堆散點，而擬閤優度就是衡量這條直綫“貼閤”得有多好。這種解釋，真的非常形象，讓我立刻就明白瞭。而且，這本書在處理“異常值”（outliers）和“模型診斷”（model diagnostics）的部分，也做得非常細緻。它會告訴我們，為什麼會齣現異常值，它們會對我們的結果産生什麼影響，以及有哪些方法可以識彆和處理它們。這讓我覺得，這本書不僅僅是教我們怎麼“建立”模型，更教我們如何“維護”和“評估”模型。我記得我曾經因為數據中的一些異常值，導緻我的迴歸結果變得非常奇怪，後來就是從這本書裏找到瞭解決的方法，學會瞭如何運用一些穩健迴歸（robust regression）的方法。這本書的優點在於，它非常注重實際操作中的細節，讓我們在學習理論的同時，也能掌握解決實際問題的技巧。

评分☆☆☆☆☆

Econometric Models and Economic Forecasts(4版) 這本書，對我來說，與其說是一本教材，不如說是一本“工具箱”。我之前對經濟學和統計學的理解，總是感覺隔瞭一層紗，無法真正觸碰到問題的本質。但是，這本書，就像是給我提供瞭一套非常完備的工具，讓我能夠去“解剖”經濟現象。我尤其喜歡它在講解“時間序列分析”（time series analysis）的部分。在這之前，我一直覺得，經濟數據是綫性的、獨立的，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它讓我瞭解到，很多經濟變量之間都存在著內在的時間聯係，比如，通貨膨脹率在今天的影響，可能會延續到明天。書中介紹的ARIMA模型、嚮量自迴歸模型（VAR）等等，都讓我大開眼界。我記得我曾經嘗試用簡單的迴歸模型去預測股票價格，結果慘不忍睹。後來學瞭時間序列分析，纔明白，股票價格的波動具有很強的時序特徵，需要用更專業的方法來處理。這本書不僅僅是教你“怎麼做”，更重要的是，它會告訴你“為什麼這麼做”，以及這樣做能帶來什麼樣的優勢。它對於模型選擇和模型檢驗的講解，也非常到位。它會教我們如何去比較不同的模型，如何判斷哪個模型更適閤我們的數據。這讓我覺得，計量經濟學不僅僅是數學公式的堆砌，更是一種科學的、嚴謹的決策過程。對於那些希望能夠利用數據來洞察經濟規律，並做齣科學預測的人來說，這本書絕對是寶貴的財富。

评分☆☆☆☆☆

這本書，Econometric Models and Economic Forecasts(4版)，我拿到手的時候，心裏其實是有點忐忑的。畢竟，提到計量經濟學，很多人第一個聯想到的就是那些密密麻麻的公式和抽象的概念，光是想到那些，就覺得腦袋要炸開瞭。但是，當你翻開這本書，你會發現，它並沒有像我想象中那樣冰冷和枯燥。作者的敘述方式，雖然專業，卻帶著一種引導性，他會一步一步地帶你走進這個看似復雜的領域。剛開始讀的時候，我常常需要放慢速度，對照著書中的例子，一遍一遍地去理解。尤其是那些關於迴歸分析的部分，從最基礎的OLS（普通最小二乘法）到後來更復雜的模型，感覺像是爬山一樣，每一步都得站穩腳跟。書中的圖錶和數據分析，都非常直觀，這對於我這種對數學公式不那麼敏感的人來說，簡直是救星。我記得有一次，為瞭弄懂一個關於異方差（heteroskedasticity）的概念，我來迴看瞭好幾遍，還上網搜瞭一些相關的解釋，但最終還是覺得書上的闡述最清晰，也最係統。而且，這本書的好處在於，它不僅僅是理論的堆砌，更重要的是，它教會瞭我們如何將這些理論應用到實際的經濟問題分析中。比如說，它會介紹如何利用計量模型來預測通貨膨脹率，或者分析某個政策對就業市場的影響。這些都是我們日常生活中經常會接觸到的經濟現象，通過這本書，我感覺自己好像獲得瞭一把鑰匙，能夠更深入地理解這些現象背後的邏輯。當然，這本書的難度還是有的，如果你是完全零基礎，可能需要一些時間來適應。但總體來說，它為想要深入瞭解經濟學背後統計分析方法的人，提供瞭一個非常紮實的基礎。我尤其喜歡它在講解每一個新概念時，都會引用一些現實中的經濟數據和案例，這讓抽象的理論變得鮮活起來，也更能激發我的學習興趣。

评分☆☆☆☆☆

我當初拿到Econometric Models and Economic Forecasts(4版) 這本書的時候，其實是抱著一種“硬著頭皮學”的心態。畢竟，計量經濟學在我看來，一直是學習路上的一個“攔路虎”。但是，當我開始閱讀，我發現，這本書並沒有像我想象中那樣難以理解。作者的敘述方式，雖然專業，但卻充滿瞭條理性和邏輯性。他會一步一步地引導你，從最基礎的概念開始，逐步深入到更復雜的模型。我尤其喜歡它在講解“模型診斷”（model diagnostics）的部分。在很多情況下，我們都容易忽略模型的診斷，而這本書則非常強調這一點的重要性。它會詳細介紹各種模型診斷的方法，比如檢驗殘差的獨立性、同方差性等，以及如何處理模型不滿足假設的情況。這讓我意識到，一個模型的有效性，不僅僅在於它的擬閤優度，更在於它是否能夠滿足統計上的基本假設。我記得我曾經在做研究時，模型結果看起來很不錯，但就是無法通過一些基本的檢驗，後來就是通過閱讀這本書，纔意識到模型可能存在問題，並學會瞭如何去解決。這本書的優點在於，它不僅傳授瞭計量經濟學的理論知識，更教會瞭我們如何去“批判性地”審視模型，如何去確保研究結果的可靠性。對於那些希望在經濟學領域打下堅實基礎，並能夠進行嚴謹科學研究的同學來說，這本書絕對是不可或缺的學習資料。

评分☆☆☆☆☆

拿到Econometric Models and Economic Forecasts(4版) 這本書的時候，我其實有些猶豫，因為我一直覺得計量經濟學是我的“軟肋”。但是，翻開書頁，我發現，它比我想象的要“友好”得多。作者的寫作風格，非常注重邏輯性和條理性。他不會一下子就把所有的概念和公式都拋給你，而是非常有耐心地，一步一步地引導你進入這個世界。我尤其喜歡它在講解“假設檢驗”（hypothesis testing）的過程。它會詳細解釋，為什麼我們需要進行假設檢驗，檢驗的步驟是什麼，以及如何解讀檢驗的結果。這種細緻入微的講解，讓我不再覺得統計學是那麼神秘莫測。而且，這本書對於“迴歸係數的解釋”也花瞭很多篇幅。它會告訴你，一個迴歸係數的實際經濟含義是什麼，它代錶瞭什麼，以及在解釋的時候需要注意哪些問題。這對於我們實際應用計量模型非常重要。我記得我曾經在寫一篇關於教育對收入影響的研究報告時，對迴歸係數的解釋就非常睏惑，後來就是通過閱讀這本書，纔理解瞭其中的精髓。這本書的優點在於，它不僅傳授瞭理論知識，更教會瞭我們如何去“思考”經濟問題，如何去“錶達”研究結果。它讓我覺得，計量經濟學不再是枯燥的理論，而是一種能夠幫助我們理解和解釋經濟現象的有力工具。對於那些希望在經濟學領域有更深入學習和研究的同學來說，這本書是必不可少的一本參考書。

评分☆☆☆☆☆

說實話，Econometric Models and Economic Forecasts(4版) 這本書，對我來說，就像是一場漫長的“打怪升級”。我一直覺得，計量經濟學這門課，很多時候就像是在跟數學的各種符號和證明“搏鬥”，稍不留神就會被它們打得“頭破血流”。但是，這本書的齣現，稍微改變瞭我的看法。它並沒有迴避那些復雜的數學推導，但是，它總是能用一種相對易懂的方式來呈現。我尤其欣賞作者在講解模型假設和檢驗的部分，他會詳細解釋為什麼這些假設很重要，如果這些假設不滿足，會對我們的分析結果産生什麼樣的影響，以及有哪些方法可以用來檢驗這些假設。這讓我覺得，計量經濟學不僅僅是“算數”，更是一種嚴謹的科學研究方法。書中對於模型誤設（model misspecification）的討論，也讓我受益匪淺。它提醒我們，模型隻是對現實的一種簡化，永遠都不可能完全捕捉現實的所有細節，因此，我們需要時刻警惕模型可能存在的錯誤，並學會如何去診斷和糾正這些錯誤。我記得我曾經在分析某個經濟數據時，模型擬閤度一直不高，後來讀到這本書關於模型診斷的部分，纔意識到可能是遺漏瞭重要的解釋變量，或者存在序列相關性。調整模型之後，結果就好瞭很多。這本書的優點在於，它教會我們如何“批判性地”看待計量模型，而不是盲目地相信它們。它鼓勵我們去理解模型的內在邏輯，去思考模型的局限性，並最終做齣更可靠的經濟預測和政策分析。對於我這種希望把理論知識轉化為實際應用能力的學生來說，這本書的價值是巨大的。