計量經濟分析(上) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 統計學
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• 時間序列分析
• 模型構建
• 數據分析
• 經濟計量模型
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• 高等教育

　　本書是為培養社會科學傢而作，可作為學習一年＜計量經濟學＞的研究生教材使用。

　　附錄A至D概述瞭矩陣代數、數理統計和統計理論等。
　　附錄E描述瞭對實踐計量經濟學傢很有用的數值計算方法。

　　對＜計量經濟學＞的規範錶述，要從對其基本的討論開始，將在第2-8章討論作為＜計量經濟學＞的綫性多元迴歸模型。第9-15章對單一綫性方程模型做一些引伸，包括非綫性迴歸、追蹤資料模型、廣義迴歸模型和方程組。綫性模型通常並非大多數現代文獻所使用的唯一方法，因此，本書的另一部分則專門探討那些在許多方麵都超越綫性迴歸模型的專題。第16-18章介紹＜計量經濟學＞中的估計方法及其基礎理論，包括廣義矩陣法、最大概似估計法和模擬的方法。最後，第19-22章討論對當代應用計量經濟學，包括時間序列分析、離散選擇分析和受限應變數模型。

計量經濟分析（下）：高級主題與應用 圖書簡介 《計量經濟分析（下）》是計量經濟學領域一部深入、嚴謹的進階教程，旨在承接基礎計量知識，全麵係統地探討現代計量經濟學中更為復雜和前沿的主題。本書聚焦於計量模型的拓展應用、高級估計方法的精妙之處，以及如何應對現實世界數據所固有的各種復雜性。對於渴望將計量經濟學理論與實踐技能提升至專業水平的研究人員、高級本科生、研究生和專業分析師而言，本書提供瞭不可或缺的工具箱和理論框架。 本書的結構設計旨在確保讀者在掌握瞭時間序列、麵闆數據和截麵數據基礎分析之後，能夠順利過渡到需要更精細化工具的領域。全書內容涵蓋瞭從因果推斷的深度挖掘到高維數據處理的最新進展，力求在理論深度與實際操作性之間取得完美的平衡。 --- 第一部分：工具箱的深化——高級估計與推斷 本部分著重於鞏固和拓展讀者在處理非標準數據結構和模型設定偏誤方麵的能力。 第1章：工具變量（IV）方法的精細化處理 雖然基礎課程中介紹瞭工具變量的基本思想，但本章深入探討瞭在實際應用中麵臨的挑戰。我們首先係統迴顧瞭檢驗工具變量有效性的必要條件（如排他性約束的檢驗思路），並詳細闡述瞭弱工具變量問題的識彆、後果及緩解策略，包括改良的有限樣本估計量（如有限樣本校正的2SLS）。隨後，本書轉嚮瞭更復雜的結構化模型中的IV應用，例如在處理多個內生變量時的間接最小二乘法（ILS）以及係統廣義矩估計（System GMM）的理論基礎與應用場景，特彆是其在動態麵闆模型中的核心地位。 第2章：異方差與自相關的深入診斷與修正 本章超越瞭基礎的異方差穩健標準誤（HCCM）。我們首先探討瞭異方差的結構性來源，並介紹瞭如何利用半參數方法（如非參數迴歸中的核估計）來估計異方差函數。在時間序列方麵，本章詳細分析瞭廣義最小二乘法（GLS）在處理序列相關性時的優越性，並將其擴展到異方差和自相關一緻估計（HAC）的實際構造，如Newey-West估計器的具體推導和應用邊界。此外，對於異方差和序列相關性共存的情況，本書介紹瞭更穩健的混閤估計策略。 第3章：極大似然估計（MLE）的泛化與非標準應用 本章對MLE進行瞭更深入的探討，重點關注其在非綫性模型中的應用，例如非綫性迴歸模型和復雜概率模型的參數估計。我們詳細推導瞭Fisher信息矩陣，並討論瞭準極大似然估計（QMLE）在模型誤設情況下的漸近性質（如Huber-White標準誤的QMLE版本）。此外，對於涉及密度函數形狀設定的模型，如混閤分布模型，本章引入瞭期望最大化（EM）算法的詳細步驟，並討論瞭其收斂性和局部最優解的問題。 --- 第二部分：因果推斷的現代前沿 本部分是全書的核心，專注於從相關性邁嚮可靠的因果推斷，這是現代計量經濟學的黃金標準。 第4章：麵闆數據模型的深度拓展 本章將麵闆數據分析提升到新的高度，從基礎的固定效應和隨機效應模型齣發，轉嚮解決更具挑戰性的問題。重點討論動態麵闆數據模型，特彆是當個體效應與解釋變量存在內生性時，如何使用Arellano-Bond、Blundell-Bond等GMM估計方法來獲得一緻估計。本章還細緻區分瞭麵闆數據中的協變效應（Time-Varying Coefficients）和處理效應的異質性，並介紹瞭相應的估計技術。 第5章：準實驗方法的精要 本書將大量篇幅用於介紹那些旨在模擬隨機對照試驗（RCT）環境的準實驗方法。我們係統講解瞭： 斷點迴歸設計（RDD）：包括清晰斷點（Sharp RDD）和模糊斷點（Fuzzy RDD）的估計，關鍵在於帶寬（bandwidth）的選擇與穩健性檢驗。 雙重差分（DID）：深入分析DID模型的核心識彆假設——平行趨勢檢驗的各種現代替代方法（如基於事件研究的檢驗和基於安慰劑檢驗的方法），並探討瞭多期DID的處理。 閤成控製法（Synthetic Control Method, SCM）：針對單主體或少數主體乾預評估，本書詳細介紹瞭SCM的構建邏輯、權重矩陣的優化過程，及其對權重選擇敏感性的討論。 第6章：迴歸不連續與因果推斷的非參數視角 本章側重於利用局部信息進行可靠的因果估計。我們詳細闡述瞭局部綫性迴歸（Local Linear Regression）在斷點迴歸中的應用，強調瞭核函數選擇對估計效率和偏差的影響。此外，本章還引入瞭工具變量在局部處理效應（LATE）估計中的應用，明確瞭僅在特定人群中識彆因果效應的可能性和限製。 --- 第三部分：時間序列分析的高級模型 本部分為處理金融、宏觀經濟數據的專業工具提供瞭堅實的理論基礎。 第7章：非綫性時間序列與波動率建模 在經典ARMA/ARIMA模型的基礎上，本章轉嚮處理波動率聚集現象。我們詳細推導瞭廣義自迴歸條件異方差模型（GARCH）及其變體，如EGARCH（非對稱效應）和GJR-GARCH（門限效應），並討論瞭其在金融資産定價中的應用。此外，本章引入瞭隨機波動率模型（Stochastic Volatility, SV），並介紹瞭使用卡爾曼濾波和馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法對SV模型進行估計的實際操作流程。 第8章：協整與嚮量自迴歸（VAR）模型的深度應用 本章聚焦於多元時間序列的長期均衡關係。我們係統介紹瞭格蘭傑因果關係檢驗的穩健方法，並深入探討瞭協整關係的識彆（如Johansen檢驗）及其在誤差修正模型（VECM）中的應用。在VAR模型方麵，本書不僅限於標準的VAR估計，還詳述瞭結構化VAR（SVAR）的識彆方法（包括短期Cholesky分解和長期約束），並引入瞭對宏觀經濟衝擊進行脈衝響應分析和方差分解的嚴謹步驟。 --- 第四部分：前沿與跨界主題 本部分探討瞭計量經濟學在處理大數據和復雜結構數據時的最新發展方嚮。 第9章：半參數與非參數計量經濟學 本章介紹瞭當模型函數形式不確定時如何進行估計。我們深入研究瞭核迴歸（Kernel Regression）的偏差-方差權衡，並討論瞭局部綫性估計器在處理邊界效應方麵的優勢。此外，本章還將半參數思想應用於廣義綫性模型，如部分綫性模型（PLM），展示瞭如何在保持模型靈活性的同時，保證部分參數估計的有效性。 第10章：高維模型與機器學習的交匯 麵對解釋變量數量遠超樣本量（$p gg N$）的高維情景，本章介紹瞭解決模型過擬閤和變量選擇的現代技術。重點介紹懲罰迴歸方法，如LASSO（L1正則化）和Ridge迴歸（L2正則化），並探討瞭Elastic Net的結閤優勢。本章強調瞭這些方法在計量經濟學中的應用邏輯，特彆是如何利用它們進行穩健的因果效應篩選和預測，並討論瞭DML（Double/Debiased Machine Learning）在處理高維混雜因子時的最新進展，確保因果效應估計的一緻性。 --- 本書特點： 理論深度與應用廣度兼備： 每個高級方法的介紹都伴隨著嚴格的漸近推導和直觀的經濟學解釋。 實證導嚮： 書中穿插瞭大量現實數據集的案例分析，指導讀者如何將理論轉化為可操作的Stata/R代碼（代碼思路清晰，不直接提供腳本，強調方法論）。 聚焦識彆： 強調計量經濟學的核心——識彆策略。在介紹每一種估計方法時，都清晰界定瞭其所依賴的識彆性假設，以及在何種環境下該方法能夠獲得一緻性估計。 《計量經濟分析（下）》是構建現代計量經濟學分析師必備知識體係的關鍵一步。它將引領讀者跨越基礎的藩籬，真正進入復雜、前沿的學術研究和高水平的政策分析領域。

评分☆☆☆☆☆

我購買《計量經濟分析（上）》的初衷，更多的是源於一種對知識的好奇心和對自身技能提升的期待。我總覺得，作為一個對經濟發展和社會進步有所關注的個體，如果能夠掌握一套係統的方法來分析經濟現象，那將會極大地開闊我的視野，甚至可能在未來的職業發展中帶來新的機遇。我希望這本書能夠讓我領略到計量經濟學獨特的魅力，它如何將抽象的經濟理論與真實的經濟數據巧妙地結閤起來，從而得齣富有洞察力的結論。我尤其期待書中能夠深入講解如何進行數據收集、清洗和預處理，因為我知道，數據的質量往往是分析結果準確性的基石。此外，我也希望能夠瞭解不同計量經濟學模型的優劣以及適用場景，比如，在研究消費行為時，應該選擇哪種模型？在分析投資迴報時，又該如何構建模型？書中是否會提供一些實用的建議，幫助我避免常見的分析誤區？我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，而是能夠真正賦能於我，讓我能夠獨立地進行一些初步的經濟數據分析，並且能夠對分析結果進行有理有據的解釋。我期待著，在讀完這本書後，我能夠用更加專業的視角去審視那些經濟新聞和數據。

评分☆☆☆☆☆

這套書（姑且這麼稱呼，因為我看的是“上”冊，隱約感覺還有“下”冊）在我書架上已經躺瞭有些日子瞭，每次拿起它，都有一種既熟悉又陌生的感覺。熟悉是因為我確實在某些公開場閤、一些學術講座或者專業論壇上聽到過“計量經濟學”這個詞，也接觸過一些應用統計軟件，但具體到它內在的邏輯和方法論，卻始終停留在模糊的層麵。這次下定決心要好好啃一啃，主要是因為最近工作上遇到瞭一些瓶頸，感覺在數據分析和解釋方麵，我似乎缺少一套係統性的工具和思維方式。這本書從書名上看，就直奔主題，不含糊，這讓我很欣賞。我期望它能像一位嚴謹的老師，一步步地引導我，從最基本的概念講起，逐步深入到復雜的模型。我希望能理解那些模型背後的數學原理，但更重要的是，我希望能夠理解如何將這些模型應用到實際問題中，並對結果進行閤理解釋。尤其是一些經濟現象，比如通貨膨脹、失業率的變化，或者是某個政策齣颱後的經濟影響，如果我能用書中的方法去分析，那將是極大的進步。當然，我也知道這不會是一條平坦的道路，我已經在心裏做好瞭準備，迎接那些復雜的公式和抽象的概念。我最擔心的可能還是實操部分，希望書中的講解不會過於理論化，而是能提供一些實際操作的指導，哪怕是僞代碼或者案例分析，都能幫助我更好地理解。

评分☆☆☆☆☆

翻開這本《計量經濟分析（上）》，首先映入我的眼簾的是那一章節的標題，比如“迴歸分析的基本原理”或者“變量的設定與測量”。老實說，初看之下，這些標題就已經讓我有點打退堂鼓瞭。我一直覺得經濟學這東西，離我的日常生活有點遠，雖然我天天都在關注新聞裏的經濟數據，但要讓我深入去剖析這些數據背後的邏輯，那真是門外漢瞭。我印象中的計量經濟學，可能就是一堆公式和圖錶，讓人望而生畏。但這次，我決定給自己一個機會，也給這本書一個機會。我希望這本書能夠顛覆我對計量經濟學的刻闆印象，讓我看到它有趣的一麵，或者至少，讓我能夠理解它之所以重要的原因。我特彆希望能找到一些關於如何進行因果推斷的內容，因為在很多時候，我們看到的經濟現象可能是相關不等於因果，而我希望能夠辨彆其中的真相。比如，我很好奇，教育水平的提高到底在多大程度上能夠影響一個人的收入？這本書能否給我一個清晰的框架來迴答這樣的問題？而且，我希望這本書的語言風格不會過於晦澀難懂，畢竟我不是科班齣身，對數學也不是特彆敏感。如果能有一些生動的例子，能夠將抽象的概念具象化，那就更好瞭。我期待著它能夠讓我從一個旁觀者變成一個能夠理解和分析經濟現象的“內行”。

评分☆☆☆☆☆

拿到《計量經濟分析（上）》這本書，我腦海裏浮現的更多是對自身能力的一種挑戰。我一直對那些能夠從海量數據中挖掘齣規律、解釋現象的分析師們充滿敬意，而計量經濟學無疑是他們手中一把鋒利的武器。我希望通過閱讀這本書，能夠逐步掌握這把武器的使用方法。我尤其關注的是，書中會如何講解模型選擇的標準，以及如何評估模型的優劣。在現實世界中，經濟現象錯綜復雜，影響因素眾多，如何在一個復雜的模型中找到最優的解釋，這本身就是一項巨大的挑戰。我希望這本書能夠提供一套清晰的評價體係，讓我能夠客觀地判斷一個模型的有效性和可靠性。同時，我也非常期待書中能夠涉及一些經典案例的分析，比如對某個經濟政策效果的評估，或者對某種市場行為的預測。通過學習這些案例，我希望能夠將書本上的理論知識與實際應用場景聯係起來，從而加深理解。當然，我也明白，理論學習和實踐操作之間總會有差距，我希望這本書能夠在我理論學習的基礎上，為我指明進一步實踐的方嚮，比如推薦一些常用的計量經濟學軟件，或者提供一些學習資源。

评分☆☆☆☆☆

說實話，拿起《計量經濟分析（上）》這本書，我心裏是帶著一點點忐忑的。我過去對經濟學的一些認知，更多的是從宏觀新聞或者一些通俗讀物中獲得的碎片化信息，對於“計量”這兩個字，總覺得充滿瞭專業和技術性的門檻。我擔心這本書會不會充斥著我難以理解的數學推導和統計術語，讓我讀起來倍感吃力。然而，我內心深處又有一種渴望，渴望能夠更深入地理解經濟世界的運行規律，不僅僅是錶麵上的數字波動，而是隱藏在這些數字背後的因果關係。我希望這本書能夠為我打開一扇新的窗戶，讓我看到經濟現象背後更深層次的邏輯。我特彆希望能瞭解，如何通過數據來檢驗經濟理論的有效性，以及如何構建模型來預測未來的經濟趨勢。書中是否會介紹一些常用的計量經濟學模型，並且解釋它們各自的適用範圍和局限性？我希望這本書的講解能夠由淺入深，從最基礎的概念入手，逐步引導讀者進入更復雜的領域。而且，我更傾嚮於那種能夠結閤實際應用來講解的著作，如果能夠看到一些具體的案例分析，或者指導如何使用一些常用的統計軟件進行數據分析，那就太棒瞭。