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郭明慶

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現代計量經濟學：理論與應用前沿 本書簡介 《現代計量經濟學：理論與應用前沿》是一本深度聚焦於經濟學研究中最核心、最具實踐指導意義的計量工具的專著。它旨在為經濟學、金融學、管理學以及相關社會科學領域的學生、研究人員和實踐工作者提供一個全麵、嚴謹且與時俱進的知識體係。本書不僅僅是對經典計量經濟學方法的羅列，更著重於現代微觀經濟學、宏觀經濟學和金融經濟學理論在計量實踐中的最新發展與挑戰。 本書結構清晰，邏輯嚴密，從基礎概念齣發，逐步深入到高階模型的構建、估計、推斷和應用。全書內容覆蓋瞭從基礎的最小二乘法（OLS）的局限性及其修正，到處理復雜數據結構和內生性問題的尖端技術。 第一部分：計量經濟學基礎與經典模型重審 本部分奠定瞭計量分析的理論基石，並對計量經濟學的核心假設進行瞭深入的批判性審視。 第一章：計量經濟學導論與數據基礎 本章首先界定瞭計量經濟學的研究範疇，闡述瞭經濟理論與統計推斷之間的橋梁作用。重點探討瞭經濟學數據（截麵數據、時間序列數據、麵闆數據）的特性、獲取與處理。詳細介紹瞭因果關係識彆的挑戰，強調瞭“假設的閤理性”遠比“模型的復雜性”更重要。 第二章：綫性迴歸模型的再考察：經典假設與違背 迴歸分析作為計量經濟學的基石，本章對其進行瞭細緻的剖析。我們不僅復習瞭高斯-馬爾可夫定理（Gauss-Markov Theorem）及其對BLUE估計量的保證，更將重點放在對這些經典假設的係統性檢驗與應對策略上。 異方差性（Heteroskedasticity）： 詳細分析瞭異方差性的來源（如金融市場波動性集群），以及如何通過穩健標準誤（如White, Eicker-Huber-White 估計量）和加權最小二乘法（WLS）進行有效修正。 序列相關性（Autocorrelation）： 針對時間序列數據，討論瞭殘差自相關（特彆是ARMA過程的殘差）的檢驗（如Durbin-Watson, Breusch-Godfrey 檢驗），並介紹瞭HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）標準誤（如Newey-West 估計量）的原理與應用。 多重共綫性（Multicollinearity）： 分析瞭其對參數估計精度和穩定性的影響，並探討瞭在不犧牲模型解釋力的前提下，如何通過嶺迴歸（Ridge Regression）等方法進行處理。 第二部分：內生性、因果推斷與微觀計量前沿 本部分是全書的精華所在，聚焦於現代計量經濟學區彆於傳統方法的關鍵——如何有效識彆和估計因果效應。 第三章：內生性問題的係統性分析 內生性是計量研究中最普遍也是最緻命的問題。本章係統梳理瞭內生性的主要來源：遺漏變量偏誤（Omitted Variable Bias, OVB）、測量誤差偏誤（Measurement Error Bias）和同步性偏誤（Simultaneity Bias，即反嚮因果）。 第四章：工具變量法（Instrumental Variables, IV） 工具變量法是解決內生性問題的核心武器。本章詳盡闡述瞭IV方法的理論基礎，特彆是兩階段最小二乘法（2SLS）。重點討論瞭“弱工具變量”（Weak Instruments）的識彆與後果，並引入瞭更穩健的廣義矩估計（Generalized Method of Moments, GMM）作為IV估計的推廣。 第五章：準實驗設計與因果推斷前沿 本書花費大量篇幅討論非實驗設計下的因果識彆策略，這與政策評估和應用微觀經濟學緊密相關： 斷點迴歸設計（Regression Discontinuity Design, RDD）： 區分瞭清晰斷點（Sharp RDD）和模糊斷點（Fuzzy RDD），詳細介紹瞭局部綫性迴歸（Local Linear Regression）在RDD中的應用，強調瞭帶寬選擇的重要性。 雙重差分法（Difference-in-Differences, DiD）： 深入探討瞭DiD法的核心識彆假設——平行趨勢（Parallel Trends Assumption）。對於超越標準DiD的復雜情況，引入瞭事件研究法（Event Study）和閤成控製法（Synthetic Control Method, SCM）來處理異質性處理效應和時間趨勢。 第六章：選擇性偏誤與樣本選擇模型 本章聚焦於因選擇偏誤導緻的樣本選擇問題，如截斷數據（Truncated Data）和審查數據（Censored Data）。 Tobit 模型： 適用於因變量受限於特定範圍的情況。 Heckman 兩階段模型： 專為解決樣本選擇偏誤設計，通過引入選擇方程和結果方程，實現對修正米爾斯比率（Inverse Mills Ratio）的估計。 樣本選擇模型在勞動力經濟學和金融領域（如信貸可得性）的應用案例分析。 第三部分：高級主題：時間序列、麵闆數據與非綫性模型 本部分擴展瞭計量工具箱，以應對更復雜的數據結構和經濟現象的建模需求。 第七章：時間序列分析：平穩性與預測 針對經濟數據（如GDP、通脹率、匯率）的依賴性，本章係統介紹瞭時間序列分析。 平穩性檢驗： 單位根檢驗（ADF, PP, KPSS 檢驗）。 單變量模型： ARMA, ARIMA 模型的構建、定階（AIC/BIC, ACF/PACF）與預測。 協整（Cointegration）： 檢驗長期均衡關係，並引入嚮量誤差修正模型（VECM）來捕捉短期動態調整。 第八章：多元時間序列與波動性建模 本章轉嚮描述多個相互作用的經濟變量。 嚮量自迴歸模型（VAR）： 解釋瞭VAR模型的估計、滯後階數選擇以及脈衝響應函數（Impulse Response Functions, IRF）的解釋。 格蘭傑因果關係（Granger Causality）的檢驗。 波動性建模： 重點介紹自迴歸條件異方差模型（ARCH）及其推廣，如GARCH, EGARCH, GJR-GARCH 模型，這對金融風險管理至關重要。 第九章：麵闆數據模型 麵闆數據結閤瞭截麵和時間序列的優勢。本章詳細比較瞭各種估計方法的選擇依據： 混閤迴歸（Pooled OLS）的局限。 固定效應模型（Fixed Effects, FE）： 用於控製不隨時間變化的個體異質性。 隨機效應模型（Random Effects, RE）： 討論其效率優勢與適用條件（Hausman 檢驗）。 動態麵闆模型： 解決內生性問題，重點介紹Arellano-Bond 廣義矩估計（GMM）以及Blundell-Bond 係統GMM方法的推導與實施。 第十章：非綫性與半參數方法 現代計量經濟學越來越依賴於處理復雜的非綫性關係。 離散選擇模型： Logit, Probit 模型的估計與邊際效應的計算，以及多項 Logit/Probit 模型。 半參數估計： 介紹非參數迴歸（如局部加權估計）在處理模型設定誤差方麵的潛力。 第四部分：模型診斷、估計方法與軟件實踐 本部分關注計量分析的實際操作層麵，確保讀者能夠準確、負責任地進行實證研究。 第十一章：估計方法的比較與效率 係統比較瞭經典OLS、WLS、GMM、最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）在不同假設條件下的適用性和效率權衡。重點講解瞭GMM作為一種靈活框架，如何統一處理許多常見估計問題。 第十二章：模型設定、診斷與穩健性檢驗 一個好的計量報告必須包含詳盡的診斷和穩健性測試。本章涵蓋瞭： 模型設定檢驗： RESET檢驗、參數穩定性檢驗。 殘差分析的圖形化方法。 穩健性檢驗（Robustness Checks）： 更換核心變量的定義、使用不同的估計方法（如從FE到GMM）、改變樣本範圍，以確保結論的可靠性。 全書穿插瞭大量的實際經濟數據案例分析，並附有主流統計軟件（如Stata/R）的命令和輸齣解讀，旨在培養讀者“用模型說話”的嚴謹治學態度。本書不僅是理論手冊，更是麵嚮前沿研究與復雜政策評估的實踐指南。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書在處理數理證明時的簡潔性，是它最大的特色，也是它最大的缺點。作者似乎追求一種極緻的數學美感，所有的證明步驟都壓縮到最少，力求優雅和簡練。對於那些已經掌握瞭高等微積分和線性代數的讀者來說，這或許是一種享受，可以快速領略統計學背後的數學結構。然而，對於我這種需要看到「每一步分解」纔能真正內化知識的人來說，它留下瞭太多的空白。很多地方，證明過程直接寫著「不證自明」或者直接跳過瞭一大段關鍵的代數運算，這讓我常常懷疑自己是不是漏看瞭哪一頁的註解。它更像是一本給研究生準備的精華筆記，而非給大學部學生打基礎的課本。如果能增加一些更詳細、更貼近實際數據情境的例子來輔助說明那些抽象的定理，我想它的價值會大大提升，不至於讓讀者在解題時頻頻卡關。

评分☆☆☆☆☆

說真的，這本《數理統計》的編排實在是太「古典」瞭，就像是把一本民國初年的大學用書翻譯過來，然後直接照搬進來的感覺。內容上，它對各種分佈的介紹非常詳盡，從離散到連續，幾乎涵蓋瞭所有我們在課堂上會提到的經典分佈，這一點我很肯定，資料庫的完整性相當高。不過，書中對於統計推論的現代發展，像是非參數統計或者機器學習中常用的統計觀念，幾乎是隻字未提，顯得有點脫節。舉例來說，當我試圖將書中的內容應用到我最近做的資料分析專案時，發現書裡講的檢定方法雖然正確，但在實際操作上，很少有軟體會直接讓你手動去計算那些複雜的臨界值或檢定統計量，現代統計學越來越依賴計算能力來驗證理論，而這本書似乎隻停留在「紙上談兵」的階段。對於想學瞭就能馬上上手操作的人來說，這本書的實用性打瞭個摺扣，它更像是一部理論的百科全書，而不是一本實戰指南。

评分☆☆☆☆☆

這本《數理統計》真是讓我很頭痛，每次翻開它都感覺像在麵對一座高聳入雲的數學大山，光是那些密密麻麻的公式和推導過程，就足以讓我這個非數學本科的理工科學生感到氣餒。書中對機率論的基礎介紹還算紮實，算是能讓我勉強跟上，但一旦進入到估計理論和假設檢定那幾個章節，我就完全跟不上瞭。特別是貝氏估計那塊，我真的搞不懂為什麼要用那麼多複雜的條件機率去「猜測」母體參數，感覺上就是把簡單的問題搞得很複雜。我記得有一次為瞭搞懂一個最小變異數不偏估計量（UMVUE）的證明，我盯著書上的符號看瞭快一個小時，最後還是得去YouTube上找別人用更白話的方式解釋，這本書對初學者的友好度真的有待加強，它比較適閤已經有一定數理基礎，或者乾脆就是數學係學生當教科書用。如果隻是想瞭解統計學的應用麵，這本可能不是最佳選擇，它更偏嚮於學術研究的嚴謹性。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的排版和印刷質量非常不滿意，這簡直是對讀者的摺磨！線條和圖錶的品質低到一個難以置信的地步。很多數學符號，特別是那些帶有上下標籤的希臘字母，印得模糊不清，有時候我真的分不清楚那個是 $ heta$ 還是 $lambda$，尤其是在需要快速瀏覽大量公式時，這種低解析度的圖錶簡直是災難。而且，書本的裝訂也稱不上精良，我纔翻閱瞭幾次，書脊就開始齣現裂縫，這對於需要反覆翻閱查找特定章節的參考書來說，是非常不耐用的設計。我寧願多花一點錢買一本印刷清晰、裝訂牢固的版本，也不想在每次閱讀時都得費力辨識字跡，這嚴重影響瞭閱讀體驗和學習效率。齣版社在這種專業書籍的製作上，真的應該更加用心纔是，這對得起它那不算便宜的定價嗎？

评分☆☆☆☆☆

這本《數理統計》的章節安排邏輯性還算是可以接受的，它從最基礎的機率空間開始，逐步推導到估計量的性質，最終到達抽樣分佈和檢定。但奇怪的是，作者在講解一些關鍵概念時，經常會突然跳躍，好像預設讀者已經具備瞭某種隱晦的先備知識。例如，在介紹大數法則和中央極限定理時，對於如何從「收斂性」的概念過渡到實際應用層麵的「近似」，解釋得過於簡略，讓人摸不著頭緒。這本書的作者似乎非常專注於證明過程的嚴謹性，卻犧牲瞭解釋的直觀性。對於習慣瞭「先給範例，再推導理論」的學習模式的讀者來說，這種「先給理論，再自己領悟應用」的結構，確實增加瞭學習的挫敗感。總之，它是一本閤格的、嚴謹的教科書，但絕不是一本令人感到親切的入門讀物。