Practical Econometrics：Data Collection, Analysis, and Application pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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While many software packages are potentially available to readers, we focus on Microsoft Excel and Stata. We do so because Microsoft Excel (1) is relatively easy to use; (2) is available on almost every computer to which a student will have access, including those of their future employers; and (3) helps solidify the intuition underlying the econometric tools being introduced through the manner by which many calculations are performed. While true, because Microsoft Excel is limited in its ability to perform more advanced econometric analysis, in the concluding chapters of the text, we rely on calculations performed in Stata because it is not only the most user-friendly more advanced statistical package but because it also offers a reasonably priced version that is available to students. To steepen the learning curve associated with learning to work with what is likely a new statistical package, we provide a comprehensive description of Stata commands in Appendix B that includes the commands necessary to perform all of the calculations introduced in the text.

好的，以下是一份关于一本名为《Practical Econometrics: Data Collection, Analysis, and Application》的图书的详细介绍。 --- 图书名称：《计量经济学实践：数据收集、分析与应用》 图书简介 本书旨在为经济学、金融学、商业分析以及社会科学等领域的学生、研究人员和专业人士提供一套全面而实用的计量经济学学习指南。它不仅深入浅出地介绍了计量经济学的核心理论框架，更侧重于将这些理论应用于真实世界的数据集，强调实践操作能力和数据分析的实际流程。 内容结构与特色 本书的结构设计旨在引导读者从基础概念逐步过渡到高级分析技术，确保学习路径的连贯性和实用性。全书内容围绕“数据收集、分析与应用”这一核心主线展开，涵盖了从数据准备到模型解释的完整实践周期。 第一部分：计量经济学基础与数据准备 本部分为后续的深入分析奠定坚实的基础。我们首先回顾了基本的统计学概念，包括概率论、统计推断和假设检验，这些是理解计量模型的基础工具。 经典线性回归模型（OLS）的深入解析： 详细阐述了OLS模型的假设、估计过程以及其性质。重点讨论了高斯-马尔可夫定理及其在实际应用中的意义。书中通过丰富的实例展示如何构建、估计和解释简单的线性回归模型。 多重回归分析： 扩展到包含多个解释变量的模型，详细分析了多重共线性、异方差性和自相关性等常见问题，并介绍了应对这些问题的标准方法，如广义最小二乘法（GLS）。 数据质量与预处理： 强调了“垃圾进，垃圾出”的原则。本章详细介绍了如何从各种来源（如官方统计机构、网络爬虫、调查数据）收集和整理数据，包括数据清洗、缺失值处理、异常值识别与处理、变量转换（如对数、哑变量）等关键步骤。这部分内容借鉴了实际项目中的经验教训。 第二部分：超越OLS——模型扩展与诊断 在掌握了基础OLS之后，本书引导读者探索更复杂的现实情境，并学会诊断模型设定的合理性。 模型设定误差与非线性关系： 探讨了函数形式的选择（线性、对数-线性、二次形式等），以及如何利用残差分析来检验模型设定是否恰当。引入了模型选择标准（如AIC和BIC）来指导最佳模型结构的确立。 虚拟变量与交互效应： 详细讲解了如何利用虚拟变量来捕捉定性信息（如性别、地域差异）和交互项来考察变量间作用方式的改变，这对政策评估和市场细分至关重要。 时间序列数据的处理： 鉴于金融和宏观经济数据多为时间序列，本章专门辟出详细篇幅介绍时间序列的特性，包括平稳性检验（如ADF检验）、趋势与季节性分解。引入了自回归（AR）、移动平均（MA）以及自回归移动平均（ARMA）模型，并教授如何使用Box-Jenkins方法进行建模和预测。 第三部分：高级主题与前沿应用 本部分聚焦于计量经济学中更具挑战性但也更具实践价值的领域，特别是因果推断。 工具变量（IV）与内生性问题： 深入探讨了遗漏变量偏误、测量误差和同步性导致的内生性问题。重点讲解了工具变量法的原理、如何选择有效的工具变量，以及两阶段最小二乘法（2SLS）的操作流程。 面板数据分析： 面对具有个体和时间维度的数据，本书详细介绍了固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的估计与选择（Hausman检验），展示了如何有效控制个体异质性和时间效应，从而获得更精确的估计结果。 离散选择模型： 针对依赖于概率而非连续值的因变量（如是否购买、是否失业），本书系统介绍了Logit和Probit模型，并讨论了它们在市场营销和劳动经济学中的应用。 第四部分：软件应用与实证项目指导 本书最大的特色在于其强烈的实践导向。我们不局限于理论的阐述，而是将重点放在如何使用主流统计软件（如R、Python或Stata）来执行分析。 软件环境搭建与基础操作： 提供清晰的软件安装和数据导入指南。 代码示例与练习： 书中每章的关键模型和技术都配有完整的、可复现的代码示例，并提供相应的练习数据集，鼓励读者动手操作。 实证案例分析： 穿插了多个来自不同经济领域的详细案例研究，涵盖了教育回报率估计、房价预测、消费行为分析等，完整展示了从提出研究问题到撰写实证报告的全过程。 目标读者 本书适合以下人群： 1. 经济学、金融学、统计学及相关专业本科高年级和研究生。 2. 需要将计量模型应用于工作中的数据分析师、市场研究员和政策分析师。 3. 希望通过实际动手掌握计量经济学技能，并能独立完成实证研究的自学者。 通过本书的学习，读者将不仅掌握计量经济学的理论精髓，更能形成一套严谨的、可操作的数据分析思维框架，为未来的学术研究和职业发展打下坚实的基础。

作者简介

Christiana E. Hilmer

　　现职：San Diego State University

Michael J. Hilmer

　　现职：San Diego State University

PART I: THE BASICS
Ch 1 An Introduction to Econometrics and Statistical Inference
Ch 2 Collection and Management of Data
Ch 3 Summary Statistics

PART II: LINEAR REGRESSION ANALYSIS
Ch 4 Simple Linear Regression
Ch 5 Hypothesis Testing in Linear Regression Analysis
Ch 6 Multiple Linear Regression Analysis
Ch 7 Qualitative Variables and Nonlinearities in Multiple Linear Regression Analysis
Ch 8 Model Selection in Multiple Linear Regression Analysis

PART III: VIOLATIONS OF ASSUMPTIONS
Ch 9 Heteroskedasticity
Ch10 Time Series Analysis
Ch11 Autocorrelation

PART IV: ADVANCED TOPICS IN ECONOMETRICS
Ch12 Limited Dependent Variables
Ch13 Panel Data
Ch14 Instrumental Variables for Simultaneous Equations, Endogenous Independent Variables, and Measurement Error
Ch15 Quantile Regression, Count Data, Sample Selection Bias, and Quasi-Experimental Methods
Ch16 How to Conduct and Write-Up and Empirical Research Project
APPENDIXES A Data Collection
APPENDIXES B Stata Commands
APPENDIXES C Statistical Tables

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對計量經濟學一直有點敬而遠之，總覺得它太理論化、太數學化了，不太敢碰。但是，《實用計量經濟學：資料蒐集、分析與應用》這本書的標題聽起來就比較平易近人。「實用」這個詞，讓我覺得它可能比較貼近一般人的需求，而不是專門寫給學術界人士看的。我特別希望這本書在「分析」的部分，能夠有比較詳盡的說明。在台灣，很多時候我們手上已經有一些數據，但不知道該如何下手進行分析，或是分析的結果總是讓人難以理解。我希望能透過這本書，學到一些比較直觀、容易理解的分析方法，而不是一堆複雜的統計公式。例如，如何選擇合適的統計模型，如何解讀模型的結果，以及如何將分析結果轉化為有用的洞見。我也很期待書中能介紹一些常用的計量軟體，例如R、Python，或是Stata，並提供一些範例程式碼，讓我可以實際操作，加深對分析方法的理解。

评分☆☆☆☆☆

最近在台灣的職場上，數據分析的能力越來越被重視，無論是哪個行業，似乎都離不開數據。而計量經濟學，作為一種強大的數據分析工具，當然是許多人學習的重點。當我看到《實用計量經濟學：資料蒐集、分析與應用》這本書時，就覺得它好像是為我們這種想要學以致用的人量身打造的。書名中提到的「資料蒐集」、「分析」和「應用」這三個關鍵字，都觸及到實際操作的環節。尤其是在「資料蒐集」這塊，台灣很多企業在做決策時，都會面臨資料不足或是資料品質不佳的問題。我希望這本書能夠提供一些具體的建議，像是如何從各種公開管道獲取資料，如何設計問卷來蒐集使用者行為數據，甚至是如何處理缺失值、異常值等資料清理的技巧。如果能有不同類型的資料蒐集方法的比較和說明，那就更好了。畢竟，好的資料是成功分析的基石。

评分☆☆☆☆☆

看到《實用計量經濟學：資料蒐集、分析與應用》這本書，我的第一個反應是，這聽起來就像是課堂上沒學到的東西的補強。在台灣的教育體系中，我們常常學到很多計量經濟學的理論和模型，但對於如何將這些知識應用到實際的商業情境中，卻常常感到迷惘。這本書名中的「應用」二字，特別吸引我。我希望它能提供一些具體的範例，展示如何運用計量經濟學的方法來解決真實世界的問題。例如，在台灣的金融業，如何利用計量模型來評估風險，或是如何預測市場的波動。在電子商務領域，如何分析消費者行為，制定更有效的行銷策略。如果書中能探討一些台灣本地的案例，那就更好了，這樣我能更容易理解和應用。總之，我期待這本書能幫助我將理論知識與實際工作連結起來，讓計量經濟學不再是遙不可及的學術象牙塔，而是能幫助我解決實際問題的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，計量經濟學之所以難，很大一部分在於它跟現實世界脫節的感覺。課本上教的那些模型，雖然在學術上很有價值，但真正拿到工作中應用時，卻常常發現跟實際情況有很大的落差。所以，當我看到《實用計量經濟學：資料蒐集、分析與應用》這本書時，第一個想法就是，它會不會真的把「應用」這件事擺在前面？在台灣，很多企業現在都越來越重視數據驅動決策，無論是行銷、產品開發、還是營運優化，都需要運用到計量經濟學的工具。我尤其關注「應用」的部分，希望這本書能提供一些實際案例，展示如何運用計量方法來解決具體的商業問題。例如，如何透過迴歸分析來預測產品銷量，或是如何用時間序列模型來預測股價走勢，甚至是如何利用因果推論的方法來評估行銷活動的效果。如果書中有提到不同產業的實際應用案例，那就更好了，這樣我可以更容易找到與我自身工作相關的內容，並从中學習到寶貴的經驗。畢竟，學計量經濟學最終的目的還是要能運用在實際工作上，為公司創造價值。

评分☆☆☆☆☆

最近在書店翻到這本《實用計量經濟學：資料蒐集、分析與應用》，光是書名就讓我覺得很親切，畢竟在台灣唸書的時候，計量經濟學絕對是讓人又愛又恨的科目。看到「資料蒐集、分析與應用」這幾個字，就覺得這本書應該會比較貼近實際操作，而不是只停留在理論的推導。我對資料蒐集的部分特別有興趣，因為在做研究或是工作專案的時候，很多時候光是找到乾淨、符合研究需求的資料就已經耗費了大量的時間和精力，甚至有時候會因為資料的限制而影響了研究的方向。這本書如果能提供一些實用的資料蒐集管道、資料清理的技巧，或是針對不同類型研究建議適合的資料來源，那就太棒了。像是我們在做市場調查、產業分析時，常常需要搜集大量的問卷資料、公開報告，或是從政府統計數據庫抓取資訊。如何確保資料的品質，避免偏差，都是很關鍵的一步。我也很期待書中能分享一些關於如何有效地進行問卷設計，或是如何利用網路爬蟲等技術來蒐集非結構化資料的經驗。總之，我希望這本書能給予我在資料蒐集方面更具體的指導，讓我在面對實際問題時，能夠更有信心和效率。