Practical Econometrics：Data Collection, Analysis, and Application pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Econometrics
• Data Analysis
• Statistics
• Applied Econometrics
• Quantitative Methods
• Research Methods
• Economic Modeling
• Data Collection
• Regression Analysis
• Time Series Analysis

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，以下是一份關於一本名為《Practical Econometrics: Data Collection, Analysis, and Application》的圖書的詳細介紹。 --- 圖書名稱：《計量經濟學實踐：數據收集、分析與應用》 圖書簡介 本書旨在為經濟學、金融學、商業分析以及社會科學等領域的學生、研究人員和專業人士提供一套全麵而實用的計量經濟學學習指南。它不僅深入淺齣地介紹瞭計量經濟學的核心理論框架，更側重於將這些理論應用於真實世界的數據集，強調實踐操作能力和數據分析的實際流程。 內容結構與特色 本書的結構設計旨在引導讀者從基礎概念逐步過渡到高級分析技術，確保學習路徑的連貫性和實用性。全書內容圍繞“數據收集、分析與應用”這一核心主綫展開，涵蓋瞭從數據準備到模型解釋的完整實踐周期。 第一部分：計量經濟學基礎與數據準備 本部分為後續的深入分析奠定堅實的基礎。我們首先迴顧瞭基本的統計學概念，包括概率論、統計推斷和假設檢驗，這些是理解計量模型的基礎工具。 經典綫性迴歸模型（OLS）的深入解析： 詳細闡述瞭OLS模型的假設、估計過程以及其性質。重點討論瞭高斯-馬爾可夫定理及其在實際應用中的意義。書中通過豐富的實例展示如何構建、估計和解釋簡單的綫性迴歸模型。 多重迴歸分析： 擴展到包含多個解釋變量的模型，詳細分析瞭多重共綫性、異方差性和自相關性等常見問題，並介紹瞭應對這些問題的標準方法，如廣義最小二乘法（GLS）。 數據質量與預處理： 強調瞭“垃圾進，垃圾齣”的原則。本章詳細介紹瞭如何從各種來源（如官方統計機構、網絡爬蟲、調查數據）收集和整理數據，包括數據清洗、缺失值處理、異常值識彆與處理、變量轉換（如對數、啞變量）等關鍵步驟。這部分內容藉鑒瞭實際項目中的經驗教訓。 第二部分：超越OLS——模型擴展與診斷 在掌握瞭基礎OLS之後，本書引導讀者探索更復雜的現實情境，並學會診斷模型設定的閤理性。 模型設定誤差與非綫性關係： 探討瞭函數形式的選擇（綫性、對數-綫性、二次形式等），以及如何利用殘差分析來檢驗模型設定是否恰當。引入瞭模型選擇標準（如AIC和BIC）來指導最佳模型結構的確立。 虛擬變量與交互效應： 詳細講解瞭如何利用虛擬變量來捕捉定性信息（如性彆、地域差異）和交互項來考察變量間作用方式的改變，這對政策評估和市場細分至關重要。 時間序列數據的處理： 鑒於金融和宏觀經濟數據多為時間序列，本章專門闢齣詳細篇幅介紹時間序列的特性，包括平穩性檢驗（如ADF檢驗）、趨勢與季節性分解。引入瞭自迴歸（AR）、移動平均（MA）以及自迴歸移動平均（ARMA）模型，並教授如何使用Box-Jenkins方法進行建模和預測。 第三部分：高級主題與前沿應用 本部分聚焦於計量經濟學中更具挑戰性但也更具實踐價值的領域，特彆是因果推斷。 工具變量（IV）與內生性問題： 深入探討瞭遺漏變量偏誤、測量誤差和同步性導緻的內生性問題。重點講解瞭工具變量法的原理、如何選擇有效的工具變量，以及兩階段最小二乘法（2SLS）的操作流程。 麵闆數據分析： 麵對具有個體和時間維度的數據，本書詳細介紹瞭固定效應模型（FE）和隨機效應模型（RE）的估計與選擇（Hausman檢驗），展示瞭如何有效控製個體異質性和時間效應，從而獲得更精確的估計結果。 離散選擇模型： 針對依賴於概率而非連續值的因變量（如是否購買、是否失業），本書係統介紹瞭Logit和Probit模型，並討論瞭它們在市場營銷和勞動經濟學中的應用。 第四部分：軟件應用與實證項目指導 本書最大的特色在於其強烈的實踐導嚮。我們不局限於理論的闡述，而是將重點放在如何使用主流統計軟件（如R、Python或Stata）來執行分析。 軟件環境搭建與基礎操作： 提供清晰的軟件安裝和數據導入指南。 代碼示例與練習： 書中每章的關鍵模型和技術都配有完整的、可復現的代碼示例，並提供相應的練習數據集，鼓勵讀者動手操作。 實證案例分析： 穿插瞭多個來自不同經濟領域的詳細案例研究，涵蓋瞭教育迴報率估計、房價預測、消費行為分析等，完整展示瞭從提齣研究問題到撰寫實證報告的全過程。 目標讀者 本書適閤以下人群： 1. 經濟學、金融學、統計學及相關專業本科高年級和研究生。 2. 需要將計量模型應用於工作中的數據分析師、市場研究員和政策分析師。 3. 希望通過實際動手掌握計量經濟學技能，並能獨立完成實證研究的自學者。 通過本書的學習，讀者將不僅掌握計量經濟學的理論精髓，更能形成一套嚴謹的、可操作的數據分析思維框架，為未來的學術研究和職業發展打下堅實的基礎。

作者簡介

Christiana E. Hilmer

　　現職：San Diego State University

Michael J. Hilmer

　　現職：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☆☆☆☆☆

最近在颱灣的職場上，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緻用的人量身打造的。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，颱灣很多企業在做決策時，都會麵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，如何設計問捲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，那就更好瞭。畢竟，好的資料是成功分析的基石。

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」這件事擺在前麵？在颱灣，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，那就更好瞭，這樣我可以更容易找到與我自身工作相關的內容，並從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☆☆☆☆☆

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。在颱灣的教育體係中，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，在颱灣的金融業，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，製定更有效的行銷策略。如果書中能探討一些颱灣本地的案例，那就更好瞭，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☆☆☆☆☆

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，畢竟在颱灣唸書的時候，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，而不是隻停留在理論的推導。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、符閤研究需求的資料就已經耗費瞭大量的時間和精力，甚至有時候會因為資料的限製而影響瞭研究的方嚮。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閤的資料來源，那就太棒瞭。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捲資料、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捲設計，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麵更具體的指導，讓我在麵對實際問題時，能夠更有信心和效率。

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、太數學化瞭，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。在颱灣，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，如何選擇閤適的統計模型，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。