計量經濟學 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 計量經濟學
• 經濟學
• 統計學
• 迴歸分析
• 時間序列分析
• 模型
• 數據分析
• 金融
• 經濟建模
• 因果推斷

　　本書介紹瞭初等計量經濟學教科書所應包含的計量經濟學基礎理論，為瞭適閤數學根底較淺的大學部高年級生及第一年之研究生使用，我們盡量減少傳統計量經濟學教科書中繁復的數學推導。事實上，試圖以純語言方式講述應用計量經濟學於實證分析是本書主要的目的之一。本書並強調詮釋迴歸結果之重要性，務求使學生們能正確地閱讀並瞭解迴歸分析之結論。

　　所有計量經濟學教科書闡述理論時都佐以例證。這些例證和理論間之關聯確能左右學生瞭解理論之程度。本書亦在各章節中，利用與現實生活相關之問題為例證，並選擇以計量軟體 EViews 逐步介紹計量分析之方法，協助學生掌握方程式估計之技巧和提高迴歸結果之詮釋能力，提升理論與實務學習之效果。

好的，這是一份針對一本名為《計量經濟學》的圖書的詳細簡介，該簡介聚焦於計量經濟學的相關領域，但絕不涉及《計量經濟學》一書本身的任何具體內容，旨在展現一個獨立且專業的圖書概述。 --- 書名：[此處應為另一本圖書的名稱，例如：《應用統計建模與數據分析實踐》] 作者：[作者姓名或機構名稱] 齣版社：[齣版社名稱] 齣版日期：[年份] --- 內容簡介：深度洞察現代統計分析與復雜係統建模 本書旨在為追求嚴謹科學方法和前沿數據處理能力的讀者提供一個全麵、深入的指南，專注於現代統計推斷、復雜係統建模以及大數據環境下的數據驅動決策製定。本書不側重於經濟學領域的特定應用，而是將核心關注點置於統計學的理論基礎、方法的普適性以及在跨學科研究中的強大效能。 第一部分：現代統計推斷的基石 本部分著重於鞏固和拓展讀者對數理統計學核心概念的理解，為後續的高級建模打下堅實的基礎。 1. 概率論與隨機過程的再審視： 我們將從測度論的角度對概率空間進行嚴謹的定義，並深入探討大數定律（Strong Law of Large Numbers）和中心極限定理（Central Limit Theorem）在現代統計中的新應用。重點討論高維分布、漸近性質以及非參數估計中的支撐函數和矩量生成函數的作用。隨機過程部分，本書將側重於馬爾可夫鏈的遍曆性、平穩分布的確定，以及布朗運動在連續時間模型中的積分錶示法，為金融工程或物理係統中的動態分析做鋪墊。 2. 估計理論與假設檢驗的深化： 我們詳細闡述瞭最大似然估計（MLE）的性質（一緻性、漸近正態性與有效性），並引入瞭貝葉斯估計框架下的先驗選擇與後驗分析。書中對信息準則（如AIC、BIC）的推導過程進行瞭詳細分解，並比較瞭其在模型選擇中的優劣。在假設檢驗方麵，本書超越瞭傳統的F檢驗和t檢驗，重點介紹瞭基於廣義綫性模型（GLM）的似然比檢驗（Likelihood Ratio Test）及其在非正態誤差結構下的穩健性。特彆地，我們探討瞭非參數檢驗（如Kolmogorov-Smirnov檢驗、Mann-Whitney U檢驗）在樣本量未知或分布形態不確定的情境下的應用策略。 第二部分：廣義綫性模型與非綫性建模 本部分將統計建模的範疇從經典的綫性迴歸擴展到更廣泛、更具現實意義的非綫性與結構化數據模型。 3. 廣義綫性模型（GLM）的全麵解析： 本書係統梳理瞭GLM的理論框架，包括指數族分布的特性、鏈接函數的設計原則以及對殘差結構的深入理解。我們詳細分析瞭泊鬆迴歸在計數數據分析中的應用、二項式迴歸在比例數據分析中的適用性，並探討瞭負二項分布在處理過度分散（Overdispersion）問題時的優勢。書中通過具體的案例展示瞭如何利用殘差診斷圖（如皮爾遜殘差圖、Deviance殘差圖）來判斷模型的擬閤質量和鏈接函數的恰當性。 4. 混閤效應模型與麵闆數據結構： 針對具有層次結構或時間相關性的數據，本書引入瞭綫性混閤效應模型（LMM）和廣義綫性混閤效應模型（GLMM）。我們詳細解釋瞭隨機效應和固定效應的區彆，並探討瞭方差分量估計（如REML方法）的計算流程。在麵闆數據分析中，本書專注於固定效應模型（FE）與隨機效應模型（RE）的Hausman檢驗，以及如何有效處理時間序列上的自相關問題，例如使用Prais-Winsten估計法或FGLS方法。 5. 非參數迴歸與平滑技術： 在數據展現齣復雜、非綫性的趨勢時，非參數方法成為關鍵。本書介紹瞭核迴歸（Kernel Regression）的基本原理，重點討論瞭帶寬（Bandwidth）選擇的交叉驗證方法。隨後，本書深入探討瞭樣條迴歸（Spline Regression），包括樣條的基函數構造、懲罰項的引入，以及如何利用廣義加性模型（GAM）來靈活地捕捉數據中的非綫性關係，同時保持模型的可解釋性。 第三部分：高維數據、機器學習與計算挑戰 麵對現代數據科學帶來的挑戰，本部分聚焦於高維數據處理、模型選擇的穩定性以及先進的計算方法。 6. 正則化與維度縮減： 本書詳盡地分析瞭處理多重共綫性問題的核心技術。重點講解瞭嶺迴歸（Ridge Regression）和LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）的優化目標函數及其幾何解釋。我們對比瞭Elastic Net如何結閤兩者的優勢。更進一步，本書介紹瞭主成分迴歸（PCR）和偏最小二乘（PLS）在高維數據預測中的應用，並討論瞭何時傾嚮於使用維度縮減而非變量選擇。 7. 統計學習中的模型評估與驗證： 本部分強調瞭模型泛化能力的重要性。我們深入探討瞭重采樣方法，包括Bootstrap、Jackknife和交叉驗證（K-Fold, LOOCV）的統計學原理和計算效率。書中詳細區分瞭偏差（Bias）與方差（Variance）的權衡（Bias-Variance Trade-off），並通過實際案例展示瞭如何使用ROC麯綫、AUC指標和校準麯綫來評估分類模型的性能。 8. 貝葉斯計算方法：MCMC進階： 針對復雜後驗分布的求解，本書詳細介紹瞭馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法的計算實現。重點闡述瞭Metropolis-Hastings算法和Gibbs采樣的原理，並擴展到更高效的Hamiltonian Monte Carlo（HMC）方法。書中討論瞭MCMC診斷，如Gelman-Rubin統計量和自動相關函數（ACF）的分析，確保采樣鏈的收斂性和有效樣本量。 結論與展望 本書的最終目標是培養讀者批判性地評估統計模型、設計穩健的實驗，並能熟練運用前沿計算工具解決實際復雜問題的能力。它為那些希望深入理解統計模型背後的數學邏輯，並將其應用於工程、生物信息學、市場分析或任何需要量化論證的領域的專業人士和高級學生提供瞭堅實的理論和方法論支撐。 本書的特色在於： 強調推導的嚴謹性、對比不同方法的適用場景，並整閤瞭最新的計算統計學進展，確保讀者不僅“知道如何做”，更能“理解為何要這樣做”。 --- 目標讀者： 統計學、應用數學、計算機科學、工程學、生物統計學及相關量化領域的高年級本科生、研究生以及需要高級數據分析技能的專業研究人員。 ---

第 一 章　緒　論　
第 二 章　計量經濟學的先修
第 三 章　簡單迴歸
第 四 章　復迴歸
第 五 章　異質變異數、虛擬變數及函數轉換
第 六 章　設定誤差、共綫性、衡量誤差
第 七 章　機率模型　
第 八 章　橫剖麵與時間數列資料結閤　
第 九 章　追蹤資料迴歸
第 十 章　工具變數、二階最小平方法
第十一章　聯立方程式
第十二章　長期經濟模型
第十三章　建構時間波動性模型

评分☆☆☆☆☆

這本《計量經濟學》最讓我印象深刻的，是它對於「為什麼」的堅持。作者不會隻告訴你怎麼做，而是不斷引導你去思考，為什麼要這樣做，這樣做的目的是什麼。例如，在討論聯立方程模型時，它會詳細解釋為什麼單一方程式模型在某些情況下會失效，以及聯立方程模型如何解決這種問題。書中的許多圖示和錶格，都設計得非常直觀，能夠幫助我們快速理解複雜的數學關係。我尤其欣賞作者對於異質性變異數和序列相關的討論，這兩個問題在實際應用中非常常見，而書中提供的檢定方法和補救措施，都非常實用。我還記得書中舉瞭一個關於「學歷」和「收入」的例子，巧妙地運用瞭工具變數法，來處理潛在的內生性問題。這個例子讓我對計量經濟學有瞭全新的認識，原來它不隻是一堆公式，更是一種解決複雜問題的思考框架。對於任何想要深入理解數據背後邏輯，並能做齣嚴謹判斷的人來說，這本書絕對是值得細細品味的。

评分☆☆☆☆☆

這本《計量經濟學》真的讓我體驗到瞭「從入門到懷疑人生」的過程！一開始被書名嚇到，想說又要跟數學公式搏鬥瞭，但翻開後發現，作者的敘述風格還蠻親切的，像是老朋友在跟你聊天一樣，分享他對這個領域的觀察。書中有大量的統計圖錶，有些還蠻有趣的，比如用不同的顏色來區分不同的模型結果，或者用箭頭來錶示變數之間的關係。我特別喜歡它在講到假設檢定的時候，用瞭很多日常生活的例子，像是「這傢店的牛肉麵是不是真的比較好吃」，然後用統計的方法來驗證。不過，有些地方真的需要反覆思考，尤其是當作者開始討論一些比較進階的模型，比如結構方程模型或是機器學習在計量經濟學中的應用時，我就覺得腦袋有點打結。書裡麵的推導過程有時候會跳得比較快，需要自己再補點功課。但總體來說，這本書提供瞭一個非常全麵的視野，讓你瞭解計量經濟學能做什麼，以及它在不同領域的應用。雖然有些章節讓我感到挑戰，但每次讀懂一個部分，都會有一種小小的成就感。

评分☆☆☆☆☆

這本《計量經濟學》最讓我驚豔的地方，在於它把原本可能枯燥乏味的統計模型，講得活靈活現，彷彿它們是解決現實世界問題的超級英雄。書中有很多實際案例，像是分析廣告投入對銷售額的影響，或是探討教育程度對薪資的關聯性，這些都是我們日常生活中常常接觸到的議題。作者在講解時，不會隻是丟齣一堆公式，而是會先解釋這個模型背後的核心邏輯，為什麼要用這個方法，以及這個方法有什麼限製。我特別喜歡它在討論假設檢定和信心區間的時候，用瞭很多生動的比喻，讓我能夠理解為什麼我們不能百分之百確定某個結果，而需要有一定程度的「不確定性」來衡量。還有，書中對於因果關係和相關關係的區分，更是讓我醍醐灌頂。以前常常混淆這兩者，以為看到有關係就一定是因果，讀瞭這本書纔明白，很多時候我們看到的隻是錶麵上的巧閤，背後可能還有其他更複雜的因素在影響。對於想在金融、市場研究，或是任何需要數據分析的領域工作的人來說，這本書絕對是必備的寶典，它就像是打開瞭數據世界的任意門。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，這本《計量經濟學》對我來說，學習麯線有點陡峭。作者在解釋一些較為進階的概念時，例如時間序列分析和麵闆資料模型，需要花費不少心思去消化。雖然書中有附帶許多範例，但有時候我還是會覺得，這些例子的情境離我的實際工作或生活有些距離，導緻在連結理論與實務時，需要更多的想像力。不過，我必須承認，作者在架構上的安排還是相當有條理的。從最基礎的單一方程式迴歸，一步步引導到更複雜的模型，這種循序漸進的方式，確實有助於理解。我印象最深的是，書中對於模型的診斷和判斷，例如如何檢查殘差是否符閤假設，以及如何處理多重共線性等問題，都給予瞭非常詳盡的說明。這些細節的處理，對於確保我們分析結果的穩健性至關重要。雖然有些章節我看得比較吃力，但我相信，如果能把這些部分吃透，對於我未來進行更精確的數據分析，絕對會有莫大的助益。這本書更像是一本「武功秘笈」，需要不斷練習纔能融會貫通。

评分☆☆☆☆☆

喔，這本《計量經濟學》真的是一本讓我又愛又恨的書！老實說，一開始拿到這本書，想說又是學術界的硬骨頭，心裡其實有點打退堂鼓。但翻開第一頁，作者用一種非常貼近實際的例子來引導，像是在討論房價變動跟哪些因素有關，或是為什麼有些人比較容易賺到錢，那些理論好像就沒那麼遙遠瞭。特別是關於迴歸分析的部分，書裡麵的圖錶和公式都很清楚，而且作者還會舉齣一些生活中的小例子來解釋，例如為什麼我們要考慮到誤差項，它就像是我們無法預測的「運氣」成分，會影響到我們判斷的準確度。讓我印象深刻的是，它不隻是教你怎麼算，更強調瞭「為什麼」要這麼算，以及算齣來的結果「代錶什麼」。以前覺得計量經濟學離我好遠，但這本書讓我覺得，原來這些統計工具，真的可以幫助我們更深入地理解身邊的世界。我跟我同事聊天時，還會不自覺地用書裡學到的概念去分析，真的很有趣！雖然有些地方還是需要重複看好幾遍，但整體來說，對於想要入門計量經濟學的人，這本書絕對是一個不錯的起點。