計量經濟學:理論、觀念與應用(二版)

計量經濟學:理論、觀念與應用(二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

周賓凰
图书标签:
  • 計量經濟學
  • 經濟學
  • 統計學
  • 迴歸分析
  • 時間序列分析
  • 計量模型
  • 金融計量
  • 數據分析
  • 應用經濟學
  • 經濟計量學
想要找书就要到 小特书站
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

  本書分四大部分:第一部分介紹計量經濟學的統計與線性代數基礎;第二部分介紹基礎的線性迴歸模型;第三部分介紹進階的議題與模型;第四部分則介紹如何撰寫實證研究論文。

  從理論、觀念與實際應用三個方面介紹計量經濟學。相對於多數計量經濟學教科書的艱澀難懂,本書從根本的角度,解說多數理論與概念背後的意涵。本書的另一特色是從整個實證研究的步驟,說明如何將計量經濟學的方法應用在實證上。
好的,这里为您构思了一份关于一本假设的、名为《应用统计学导论:从数据到洞察》的图书简介,该书不包含您提供的《计量经济学:理论、观念与应用(二版)》的内容。 --- 应用统计学导论:从数据到洞察 作者: [此处可填入两位虚构作者姓名,例如:张伟、李芳] 出版社: [此处可填入一家虚构的学术出版社名称,例如:明德科学出版社] 装帧: 精装/平装 页数: 约650页 定价: [此处可填入一个合理的定价] 内容简介 在当今这个由海量数据驱动的时代,无论是科学研究、商业决策还是公共政策制定,对数据进行有效分析和解释的能力已成为必备的核心素养。《应用统计学导论:从数据到洞察》正是为满足这一需求而精心编写的。本书旨在为初学者和希望巩固基础的专业人士提供一个全面、直观且注重实践的统计学学习路径。 不同于侧重于复杂数学推导和高度抽象理论构建的传统教材,本书的核心理念是将统计学的概念与现实世界中的具体案例紧密结合。我们相信,只有当学习者能够亲手操作数据、理解结果的实际意义时,统计学才能真正“活”起来。因此,本书在理论讲解的同时,大量引入了跨学科的实际数据集,涵盖了市场营销、社会行为、生物医学、工程质量控制等多个领域,确保读者在学习过程中始终保持对“为什么”和“如何做”的清晰认知。 全书内容结构严谨,循序渐进,共分为六个主要部分,层层深入,引导读者从描述性统计迈向推断性统计,最终触及到更复杂的模型构建与应用。 第一部分:统计思维与数据基础 本部分是建立稳固统计基础的基石。我们首先探讨统计学的核心价值——如何从不确定性中提取可靠的知识。详细介绍了数据的类型(定性与定量、尺度差异)、抽样的基本原理(随机抽样、分层抽样等)及其对后续分析推断的制约。数据可视化被提升到战略高度,不仅仅是图表的罗列,而是强调选择正确图示(直方图、箱线图、散点图等)来揭示数据潜在分布形态和异常值的方法。本部分重点培养读者“像统计学家一样思考”的能力,区分现象与随机变异。 第二部分:描述性统计与数据分布 此部分深入研究如何有效地总结和概括数据集。核心内容包括集中趋势的度量(均值、中位数、众数)和离散程度的度量(方差、标准差、四分位距)。我们详细解析了正态分布的黄金地位,并引入了其他重要分布,如二项分布和泊松分布,为概率推断做准备。重点探讨了偏度和峰度的概念,帮助读者识别非对称或极端的数据特征。 第三部分:概率论与统计推断的桥梁 这是从描述到推断的关键一步。本书用非过于技术化的语言解释了概率的基本法则,包括条件概率、独立性与贝叶斯定理的直观理解。随后,我们重点阐述了“抽样分布”这一核心概念,解释了中心极限定理的强大力量及其在实际应用中的意义。通过对随机误差的理解,读者将为接下来的参数估计做好准备。 第四部分:参数估计与假设检验(单样本与双样本) 本书花费大量篇幅介绍统计推断的两大支柱。在估计方面,我们详细讲解了点估计和区间估计(置信区间)的构建与解释,强调置信水平的真正含义。在假设检验部分,我们系统地介绍了零假设、备择假设的设定逻辑,I型错误与II型错误的权衡,以及P值的正确解读。内容涵盖了均值(Z检验、t检验)和比例的单样本及双样本比较,并辅以大量关于如何选择合适检验的决策树和流程图。 第五部分:方差分析与分类数据分析 随着数据复杂度的增加,我们需要超越简单的双变量比较。方差分析(ANOVA)被详细介绍,不仅涵盖单因素和双因素ANOVA的原理和计算过程,更侧重于如何解释交互效应。对于分类数据,本书提供了卡方检验($chi^2$)的全面指南,包括拟合优度检验和独立性检验,以及对列联表的深入分析,帮助读者处理属性数据。 第六部分:线性回归与相关性建模 本部分的重心转移到变量间的关系建模。我们从最基础的双变量简单线性回归模型开始,讲解最小二乘法的几何意义,以及如何解释回归系数的含义、如何检验模型的整体显著性。随后扩展至多元线性回归,重点讨论了多重共线性、虚拟变量的使用、模型诊断(残差分析)等实际建模中必须面对的问题。本书强调回归分析不仅仅是拟合直线,更是建立可解释、可预测的模型的过程。 技术工具与实践导向 本书在每章末尾均提供“动手实践”环节,鼓励读者使用主流的统计软件(如R语言基础命令或Excel的数据分析工具包)来复现和拓展案例。我们避免了对复杂矩阵代数和测度论的纠缠,而是专注于工具的正确应用和结果的批判性评估。 目标读者: 社会科学、管理学、公共卫生、教育学等领域的研究生和本科生。 需要利用数据分析指导日常工作的市场分析师、项目经理和运营人员。 希望系统性回顾和加深统计学理解的非统计专业人士。 《应用统计学导论:从数据到洞察》致力于成为读者手中那本既能作为严谨教材,又能作为实用参考手册的统计学伙伴。通过本书,读者将有能力不再是数据的被动接受者,而是能够主动提问、科学分析并最终做出基于证据的决策的实践者。

著者信息

作者簡介

周賓凰


  現職
  國立中央大學財務金融系教授

  學歷
  美國聖路易華盛頓大學經濟學博士

  專長領域
  計量經濟學、財務計量、投資學、行為財務學、綠色經濟學、佛教經濟學

图书目录

第01章 緒論
1.1 簡介:什麼是計量經濟學?
1.2 一個簡單例子
1.3 資料型態與模型分類
1.4 什麼是「財務計量」?
1.5 本書的範例與程式

Part I 統計與線性代數基礎
第02章 統計概念回顧:機率部分

2.1 觀念架構:機率與分配
2.2 貝氏定理
2.3 離散隨機變數分配
2.4 常見的離散分配
2.5 連續隨機變數
2.6 常見的連續分配
2.7 聯合分配與聯合動差
2.8 相關與獨立的討論
2.9 條件分配與條件動差
2.10 多變量分配
2.11 常態分配二次式之分配
2.12 多變量分配在財務上的應用:以最適投資組合建構為例(選讀)

第03章 估計與假說檢定
3.1 隨機抽樣與隨機樣本
3.2 估計子抽樣性質:小樣本性質
3.3 估計子抽樣性質:大樣本性質
3.4 常用估計方法
3.5 假說檢定
3.6 實證研究初步:敘述統計量
3.7 實例:台灣、美國與日本股價指數報酬分析
3.8 本章附錄:證明 ((T-1) σ ̂^2)/σ^2 ~X_(T-1)^2

第04章 矩陣代數
4.1 矩陣定義與運算
4.2 矩陣的基本運算
4.3 正交矩陣
4.4 矩陣的「跡數」
4.5 矩陣的行列式
4.6 矩陣的秩
4.7 反矩陣
4.8 二次式與正負定矩陣
4.9 聯立方程式與其解
4.10 特徵根與特徵向量
4.11 對稱矩陣的對角化
4.12 自乘不變矩陣的特徵根
4.13 矩陣的 Kronecker product 與向量化
4.14 向量與矩陣微分

Part II 古典線性迴歸模型:基礎篇
第05章 古典線性迴歸模型

5.1 模型設定
5.2 再談模型與誤差項
5.3 古典線性迴歸模型的矩陣表達形式
5.4 估計:普通最小平方法
5.5 高斯馬可夫定理
5.6 動差法估計 β 與 σ2
5.7 預測
5.8 常態分配下估計與假說檢定
5.9 變異數分析
5.10 實例與迴歸報表結果說明
5.11 概似比檢定、Wald 檢定與拉氏乘數檢定
5.12 非線性假說之檢定:Delta 方法(選讀)
5.13 非常態分配下的估計與假說檢定:大樣本性質分析
5.14 關於線性迴歸模型的幾個評論
5.15 本章小結
5.16 本章附錄

第06章 複迴歸模型:其他相關議題
6.1 複迴歸模型係數的意義
6.2 偏相關係數與相關係數
6.3 交叉(交互)效果
6.4 省略相關之變數與引進不相關變數
6.5 常見模型函數型式
6.6 區分線性與對數模型:MWD 檢定
6.7 RESET 檢定
6.8 ln(y) 為應變數下 y 的預測
6.9 線性重合問題
6.10 資料遺漏問題
6.11 迴歸模型的敏感度分析
6.12 衡量誤差問題
6.13 EIV 問題實例:CAPM 之實證(選讀)

第07章 虛擬變數
7.1 簡介
7.2 虛擬變數與結構性改變
7.3 多於兩群的虛擬變數應用
7.4 虛擬變數與交叉效果
7.5 實例分析:小公司規模效果之檢定
7.6 轉折線(Spline)迴歸
7.7 事件研究法(選讀)
7.8 本章小結:近年的發展

Part III 進階議題與模型
第08章 非 iid 下複迴歸模型之估計與檢定

8.1 一般化最小平方法:Ω 已知下的估計
8.2 Ω 未知下的一致性估計子:可行的 GLS 估計子
8.3 不同誤差項假設下的計量分析架構

第09章 異質變異
9.1 為什麼會有異質變異呢?
9.2 異質變異檢測方法
9.3 已知 Ω 結構下迴歸模型之估計
9.4 未知 Ω 結構下迴歸模型之估計與檢定:White 異質變異調整法
9.5 實例分析:White 異質變異檢測與假說檢定
9.6 ARCH/GARCH 模型

第10章 自我相關
10.1 為什麼誤差項會有序列相關呢?
10.2 自我相關檢測
10.3 自我相關下模型之估計與檢定
10.4 本章小結

第11章 一般化動差法
11.1 一個例子:以 t 分配為例
11.2 GMM 與最適加權矩陣之估計
11.3 GMM 估計子分配與檢定
11.4 GMM 推導應用:iid 與非 iid 下 Sharpe 指標之分配
11.5 GMM 與其他估計方法的關係
11.6 應用實例:股票風險因子能預測 GDP 嗎?
11.7 本章小結

第12章 離散與應變數受限制模型
12.1 離散迴歸模型
12.2 應變數受限制模型

第13章 彷彿無相關迴歸模型
13.1 模型設定
13.2 假說檢定
13.3 SUR 估計子與 OLS 估計子相等的二種情況
13.4 MVRM 之應用:CAPM 檢定
13.5 實例分析
13.6 本章小結

Part IV 結語
第14章 如何撰寫實證研究論文

14.1 為什麼做研究?做什麼研究?
14.2 文章的主要要素
14.3 論文的主要內容
14.4 應用計量經濟的「十誡」
14.5 本章結語:給新進研究者的一些小建議

 

图书序言

  • ISBN:9789865492557
  • 規格:平裝 / 536頁 / 19 x 26 x 2.68 cm / 普通級 / 單色印刷 / 二版
  • 出版地:台灣

图书试读



事物的反面意義永遠比其表面意義來得重要


  據說十二音列主義大師荀白格(Arnold Schoenberg, 1874-1951)在他的書《和聲學》序言中的第一句話是:

  這本書是我從學生中學來的!

  這本書的内容亦如是。教書廿幾年來,我慢慢地感覺到一切事物的意義並不在於其外表所呈現出來的。從教學的過程看來,彷彿是我把我懂的傳授給學生,實則是學生不斷地給我機會去思考我所要講的内容。正如《與神對話》說的:“One has to teach what one has to learn.”《奇蹟課程》也說,你教什麼,你就成為什麼。

  寫這本書,對我而言,其實只是記錄一個過程(mark my path),正所謂「凡走過必留下痕跡」(請不要聯想到電線桿)。我覺得有必要將這些年來所思考過的,作一個整理與紀錄。不過,在下筆的時候,才發現自己過去一直以為的「架構」,其實還是相當的片斷、不連貫……。

  一直以來,總覺得自己縱使不是聰明絕頂,也是在一般之上(心理學說這個叫做「過度自信」)。多年前曾經做了一個名為「小海豚」的腦波測試。測試者用一台筆記型電腦,接出幾個測試腦電波的線,貼在我頭的幾處地方。然後要求我做些簡單的頭部及眼球動作讓他記錄腦波的變動。做完了測試之後,測試的人看了看電腦列印出來的結果,跟我說:「從腦波的情況看來,你已經接近智障的程度。」他接著又說:「你並不聰明。其實老師上課講的内容,你多半時候都聽不太懂,而是要回家後自己看書,才能慢慢瞭解。而且你讀一本書還不一定看得懂,需要比照好幾本書,才形成自己的一套看法。」乍聽之下,晴天霹靂!不過回首一看,真的,一直以來,對於老師整理好的架構,我總是聽得「霧煞煞」,儘管多數同學都覺得老師教得很好。還記得國三時頗受同學們喜歡的物理老師在課堂上解題;老師在課堂上以清楚整齊的板書,寫下一行一行解題的步驟,而我則一個個問號不斷冒出:「為什麼?為什麼?」,頭腦開始變得沈重,終於忍不住打起瞌睡……。

  不知道從什麼時候開始,我發現我喜歡對一些感到與趣的東西,大量地閱讀。很長一段時間,我喜歡到八德路那間小小的「水準書局」搜尋、翻閱各種各類的書,心中充滿好奇。讀最多、想最多的,大概多跟「生命的意義」之類的課題有關。有一段時間,我太太常常問我為什麼需要讀這麼多東西。我說:「這世界有許多是我不懂的,我覺得需要讀這些來形成我心中的『架構』」。好像每隔一段時間,對宇宙的理解又多了一些。我可以感覺到我心裡有一種想把宇宙納入心裡的野心(如今我知道,宇宙本來就是我所投射出來的,它原本就是包含在我心中)。

  還記得1990年剛到華盛頓大學(Washington University in St. Louis)讀書時,參加系上老師與我們這些菜鳥博士班學生的座談。Professor Edward Greenberg問我適應得如何。我回答在「聽」方面比較困難,因為不同的人有不同的口音(accents),所以很多時候需要“read the lips”才能瞭解對方在說什麼,不過沒關係,我回答,因為“Life is a learning process.”Greenberg則玩笑似地說:“Well, to me,life is a forgetting process.”最近我似乎也開始要步入這個階段──就好像張三丰在教完張無忌太極拳後,問他記得沒,張無忌回答:「忘掉一半了!」,而要一直到「招數全忘掉了!」才是真正的融會貫通。所以開悟的大師們說:“Life is an unlearning process”。

  對我而言,「建立思想的架構」是第一步,忘掉這些「架構」是第二步。所以,寫下這本書,是為了要忘掉它。

  生命真的是很神奇的…東西。真理、真相不存在表面,也不存在反面,而是存在矛盾中。混沌理論中有一個概念叫做「碎型結構」(fractal structure),意指事物不論是在大尺度(large scale)或小尺度下,結構始終保持一樣。例如,海岸線從地圖上看來是彎彎曲曲,如果我們擷取一小段把它放大,會發現型態類似,還是彎彎曲曲。再擷取其中一小段、放大,還是一樣。如此重複,會發現型態始終不變。這也適用於最大尺度的宇宙與最小尺度的次原子世界。所以,瞭解了「極小」,也就瞭解了「極大」;了悟了「内在」,也就了悟了「外在」的世界。

  其實,最重要的也不是事物的背後意義,而是二者的總和,因為,就學習而言,「教」與「學」原本就是同一回事。從表面看來,似乎教者為「施」,而學者為「受」。有人說,施比受更重要。我認為,到了某個層面,受比施還要重要。我們常把施者視為強者,受者為弱者,所以能選擇為「弱者」(尤其是在有覺知下),是一種能力。終究,再到另一層面,我們會發現,施其實就是受;施者與受者根本就是同一人,而就在教與學中,老師與學生一起為上帝作見證。

  寫這本書,要感謝很多人。感謝我的老師,因為他們放下他們的自我,讓我瞭解靠自己才能真正地學到東西。感謝我的學生,在我講不清楚,或明知我在「瞎掰」時,沒有戳破我,讓我再接再厲弄明白。我或許不是一個好學生,但他們都是我的好老師。

  我說了很多了嗎?不論言或行,我們都是在“express ourselves”;說什麼,或是做什麼,都是對自己說、對自己做的一項「聲明」。記得多年前一次跟還在讀幼稚園的姪女拌嘴時,她回我說:「說別人就是說自己!」多麼睿智的一句話!說得越多,越表示内心中的不足。或許有那麼一天,在課堂上,師生(師徒)都相對無語,而就在靜默中,一同融入上帝的愛(道)。

  不過,我還是趁現在想說就多說一點吧。

謝辭

  這本書是在很多人的協助下完成的:多數內容是由我的助理雲媺把我紊亂的文字「轉譯」到cwTEX的;歷屆的學生,尤其是柯冠成、何柏欣、何曉緯(如今三位已都是研究傑出的教授)在撰寫程式、校閱内容與習題解答上,費心頗多。尤其要感謝的是吳聰敏老師,他毫不保留地提供許多有用的建議,更在許多個週末回答我各種奇怪的cwTEX問題;這本書的格式是由他親自為我編寫的。

  此外,我要特別感謝中央大學財金系這個大家庭廿多年給我的包容以及自由的空間。雖然我們所教導的財務金融理論充分「發揚光大」了經濟學裡的「自利」(self interest),但中央財金的同事們始終在繁忙的研究之外,更願意為教學與服務付出;展現的,正是阿德勒所說的「社會情懷」(social interest)。能夠在中央財金任教,是我這輩子莫大的福氣──儘管代價是當年捨棄了去台積電工作的機會。

  最後,這本書的完成,最要感謝的是我太太,絹淑。事實上這本書的初稿就是她把我上課的錄音謄成文字的;這是這本書的初始,回溯到2001年。不過我最要感謝她的,並不是她為我謄寫這本書,而是她豐富了我生命的深度與寛度。過去這些年來,我們從身心靈各方面探索生命。在身體層次,我們找到了頗適合我追根究柢個性的「華陀五禽之戲」,學習感受身體的細微變化;在心理層次,我們也一起上了許多心理成長的課程,從原生家庭與成長過程,一點一滴地瞭解自己。但最重要的,是透過她我再次認識了大學畢業前,心中徬徨無所時就認識的靈性導師。我的師父教導徒弟超越宗教形式,走向内在、發展愛心。一路走來,這靈性的道路雖然有些顛簸,尤其是面對靜坐冥想時,紛亂不止的念頭,有時讓我不禁有放棄的想法;絹淑對靈性生命的堅持,是支撑我繼續走在這條路上的力量。

周賓凰
2022.07中壢‧中央大學

用户评价

评分

坦白講,這本關於計量經濟學的著作,其排版和編排邏輯讓我有些困惑。理論的銜接性不夠流暢,常常在一個重要的概念還沒完全釐清時,就跳到了另一個看似不相關的章節,這對初學計量的人來說是個不小的挑戰。我花了相當大的力氣去重構各章節之間的邏輯關係,才能勉強跟上作者的思路。舉例來說,討論到異質變異數的處理方法時,期望讀者能先對最小平方法(OLS)的假設有深刻理解,但書中的安排卻像是兩條平行線,直到後面才勉強交會。如果能更注重教學的順序性和層次感,讓讀者能夠循序漸進地建立起完整的知識體系,這本書的實用價值會大大提升。現在的感覺是,內容是零散的,需要讀者自己去補齊中間的空白。

评分

這本二版相較於初版,我個人感覺在處理「現代計量議題」上的進展並不顯著。雖然名稱裡加了「二版」,但對於當前計量學界熱議的非線性模型、面板資料處理中的高階技術,或者像是機器學習與計量經濟學交叉領域的探討,著墨依然太少。這讓這本書在時效性上顯得有些落後。對於想跟上學術前沿,或是準備撰寫進階研究的碩博士生來說,本書提供的視角可能略顯保守。我們需要的計量教科書,不只需要紮實的基礎,更需要能引導我們思考未來研究方向的能力。現階段看來,這本書更像是一個穩健但缺乏突破的基礎指南,對於追求創新和深度的讀者來說,或許需要搭配其他更具前瞻性的參考資料。

评分

這本號稱「計量經濟學:理論、觀念與應用(二版)」的書,說實在的,初拿到手時我還挺期待的,畢竟這領域的教科書能寫得通俗易懂又兼顧嚴謹的實在不多。但讀了幾章下來,總覺得有些地方搔不到癢處。它在基礎的迴歸分析上著墨不少,對於那些想打好理論基礎的學生來說,或許還算夠用。然而,當我們真正進入到實際應用層面,比如處理內生性問題或是時間序列的複雜模型時,作者的闡述就顯得有些力不從心了。書中雖然列舉了不少案例,但很多時候只是簡單地套用公式,缺乏對模型背後經濟直覺的深入剖析。對於已經有一些計量底子的讀者來說,這本書的深度可能還是稍嫌不足,更像是為初學者準備的導讀,而非一本可以隨時翻閱的工具書。希望能看到更多關於模型選擇的實務考量,而不僅是數學推導的展示。

评分

關於這本「計量經濟學:理論、觀念與應用(二版)」的實務應用部分,老實說,我覺得有點「交差了事」的味道。在當今資料科學與大數據分析日益重要的時代,計量經濟學已經不只是課堂上的紙上談兵。我特別希望書中能更深入地探討如何使用常見的統計軟體(例如R或Stata)來實際操作書中介紹的模型,提供更詳盡的程式碼範例和結果解讀。書中提到的應用案例雖然數量不少,但多半是簡化的敘述,缺乏真實世界資料的複雜性與挑戰性。對於那些希望將課本知識轉化為職場技能的讀者來說,這本書提供的連結點太弱了。總覺得它停留在「告訴你怎麼做」的層次,卻沒有「帶著你做」的熱忱與細節。如果能多增加幾篇結合當前熱門議題的實證研究範例,效果肯定會更好。

评分

從語言表達的角度來看,這本書的文字風格顯得過於學術化,而且略顯生硬。雖然計量經濟學本身就是一門高度依賴精確術語的學科,但優秀的教科書應該能夠在保持學術嚴謹性的同時,用更貼近讀者理解的方式來解釋抽象的概念。在這本書中,我常常需要反覆閱讀同一段落好幾次,才能掌握作者想表達的核心思想。特別是涉及到機率論和統計推斷的部分,如果能多運用生動的比喻或更直觀的圖形輔助說明,想必能大幅降低學習門檻。總體而言,文字的流暢度和親和力有待加強,它更像是一份學術論文的匯編,而不是一本旨在傳授知識的教學用書。

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版权所有