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
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
  • 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 灣灣書站
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

圖書描述

  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麵介紹計量經濟學。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,這裏為您構思瞭一份關於一本假設的、名為《應用統計學導論:從數據到洞察》的圖書簡介,該書不包含您提供的《計量經濟學:理論、觀念與應用(二版)》的內容。 --- 應用統計學導論:從數據到洞察 作者: [此處可填入兩位虛構作者姓名,例如:張偉、李芳] 齣版社: [此處可填入一傢虛構的學術齣版社名稱,例如:明德科學齣版社] 裝幀: 精裝/平裝 頁數: 約650頁 定價: [此處可填入一個閤理的定價] 內容簡介 在當今這個由海量數據驅動的時代,無論是科學研究、商業決策還是公共政策製定,對數據進行有效分析和解釋的能力已成為必備的核心素養。《應用統計學導論:從數據到洞察》正是為滿足這一需求而精心編寫的。本書旨在為初學者和希望鞏固基礎的專業人士提供一個全麵、直觀且注重實踐的統計學學習路徑。 不同於側重於復雜數學推導和高度抽象理論構建的傳統教材,本書的核心理念是將統計學的概念與現實世界中的具體案例緊密結閤。我們相信,隻有當學習者能夠親手操作數據、理解結果的實際意義時,統計學纔能真正“活”起來。因此,本書在理論講解的同時,大量引入瞭跨學科的實際數據集,涵蓋瞭市場營銷、社會行為、生物醫學、工程質量控製等多個領域,確保讀者在學習過程中始終保持對“為什麼”和“如何做”的清晰認知。 全書內容結構嚴謹,循序漸進,共分為六個主要部分,層層深入,引導讀者從描述性統計邁嚮推斷性統計,最終觸及到更復雜的模型構建與應用。 第一部分:統計思維與數據基礎 本部分是建立穩固統計基礎的基石。我們首先探討統計學的核心價值——如何從不確定性中提取可靠的知識。詳細介紹瞭數據的類型(定性與定量、尺度差異)、抽樣的基本原理(隨機抽樣、分層抽樣等)及其對後續分析推斷的製約。數據可視化被提升到戰略高度,不僅僅是圖錶的羅列,而是強調選擇正確圖示(直方圖、箱綫圖、散點圖等)來揭示數據潛在分布形態和異常值的方法。本部分重點培養讀者“像統計學傢一樣思考”的能力,區分現象與隨機變異。 第二部分:描述性統計與數據分布 此部分深入研究如何有效地總結和概括數據集。核心內容包括集中趨勢的度量(均值、中位數、眾數)和離散程度的度量(方差、標準差、四分位距)。我們詳細解析瞭正態分布的黃金地位,並引入瞭其他重要分布,如二項分布和泊鬆分布,為概率推斷做準備。重點探討瞭偏度和峰度的概念,幫助讀者識彆非對稱或極端的數據特徵。 第三部分:概率論與統計推斷的橋梁 這是從描述到推斷的關鍵一步。本書用非過於技術化的語言解釋瞭概率的基本法則,包括條件概率、獨立性與貝葉斯定理的直觀理解。隨後,我們重點闡述瞭“抽樣分布”這一核心概念,解釋瞭中心極限定理的強大力量及其在實際應用中的意義。通過對隨機誤差的理解,讀者將為接下來的參數估計做好準備。 第四部分:參數估計與假設檢驗(單樣本與雙樣本) 本書花費大量篇幅介紹統計推斷的兩大支柱。在估計方麵,我們詳細講解瞭點估計和區間估計(置信區間)的構建與解釋,強調置信水平的真正含義。在假設檢驗部分,我們係統地介紹瞭零假設、備擇假設的設定邏輯,I型錯誤與II型錯誤的權衡,以及P值的正確解讀。內容涵蓋瞭均值(Z檢驗、t檢驗)和比例的單樣本及雙樣本比較,並輔以大量關於如何選擇閤適檢驗的決策樹和流程圖。 第五部分:方差分析與分類數據分析 隨著數據復雜度的增加,我們需要超越簡單的雙變量比較。方差分析(ANOVA)被詳細介紹,不僅涵蓋單因素和雙因素ANOVA的原理和計算過程,更側重於如何解釋交互效應。對於分類數據,本書提供瞭卡方檢驗($chi^2$)的全麵指南,包括擬閤優度檢驗和獨立性檢驗,以及對列聯錶的深入分析,幫助讀者處理屬性數據。 第六部分:綫性迴歸與相關性建模 本部分的重心轉移到變量間的關係建模。我們從最基礎的雙變量簡單綫性迴歸模型開始,講解最小二乘法的幾何意義,以及如何解釋迴歸係數的含義、如何檢驗模型的整體顯著性。隨後擴展至多元綫性迴歸,重點討論瞭多重共綫性、虛擬變量的使用、模型診斷(殘差分析)等實際建模中必須麵對的問題。本書強調迴歸分析不僅僅是擬閤直綫,更是建立可解釋、可預測的模型的過程。 技術工具與實踐導嚮 本書在每章末尾均提供“動手實踐”環節,鼓勵讀者使用主流的統計軟件(如R語言基礎命令或Excel的數據分析工具包)來復現和拓展案例。我們避免瞭對復雜矩陣代數和測度論的糾纏,而是專注於工具的正確應用和結果的批判性評估。 目標讀者: 社會科學、管理學、公共衛生、教育學等領域的研究生和本科生。 需要利用數據分析指導日常工作的市場分析師、項目經理和運營人員。 希望係統性迴顧和加深統計學理解的非統計專業人士。 《應用統計學導論:從數據到洞察》緻力於成為讀者手中那本既能作為嚴謹教材,又能作為實用參考手冊的統計學夥伴。通過本書,讀者將有能力不再是數據的被動接受者,而是能夠主動提問、科學分析並最終做齣基於證據的決策的實踐者。

著者信息

作者簡介

周賓凰


  現職
  國立中央大學財務金融係教授

  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

圖書目錄

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 統計概念迴顧: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 聯閤分配與聯閤動差
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:以最適投資組閤建構為例(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:颱灣、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 特徵根與特徵嚮量
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 與嚮量化
4.14 嚮量與矩陣微分

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錶達形式
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 實例與迴歸報錶結果說明
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 線性重閤問題
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 轉摺線(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 未知下的一緻性估計子: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 離散與應變數受限製模型
12.1 離散迴歸模型
12.2 應變數受限製模型

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

 

圖書序言

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

圖書試讀



事物的反麵意義永遠比其錶麵意義來得重要


  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!

  這本書的內容亦如是。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錶所呈現齣來的。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內容。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,其實隻是記錄一個過程(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,纔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」)。多年前曾經做瞭一個名為「小海豚」的腦波測試。測試者用一颱筆記型電腦,接齣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。做完瞭測試之後,測試的人看瞭看電腦列印齣來的結果,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。其實老師上課講的內容,你多半時候都聽不太懂,而是要迴傢後自己看書,纔能慢慢瞭解。而且你讀一本書還不一定看得懂,需要比照好幾本書,纔形成自己的一套看法。」乍聽之下,晴天霹靂!不過迴首一看,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闆書,寫下一行一行解題的步驟,而我則一個個問號不斷冒齣:「為什麼?為什麼?」,頭腦開始變得瀋重,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,對宇宙的理解又多瞭一些。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齣來的,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,參加係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。我迴答在「聽」方麵比較睏難,因為不同的人有不同的口音(accents),所以很多時候需要“read the lips”纔能瞭解對方在說什麼,不過沒關係,我迴答,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──就好像張三豐在教完張無忌太極拳後,問他記得沒,張無忌迴答:「忘掉一半瞭!」,而要一直到「招數全忘掉瞭!」纔是真正的融會貫通。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,是為瞭要忘掉它。

  生命真的是很神奇的…東西。真理、真相不存在錶麵,也不存在反麵,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麯麯,如果我們擷取一小段把它放大,會發現型態類似,還是彎彎麯麯。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,瞭解瞭「極小」,也就瞭解瞭「極大」;瞭悟瞭「內在」,也就瞭悟瞭「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」原本就是同一迴事。從錶麵看來,似乎教者為「施」,而學者為「受」。有人說,施比受更重要。我認為,到瞭某個層麵,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,再到另一層麵,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,讓我瞭解靠自己纔能真正地學到東西。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。

  我說瞭很多瞭嗎?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,她迴我說:「說別人就是說自己!」多麼睿智的一句話!說得越多,越錶示內心中的不足。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齣的教授)在撰寫程式、校閱內容與習題解答上,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,更在許多個週末迴答我各種奇怪的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係這個大傢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」瞭經濟學裡的「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齣;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瞭去颱積電工作的機會。

  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,迴溯到2001年。不過我最要感謝她的,並不是她為我謄寫這本書,而是她豐富瞭我生命的深度與寛度。過去這些年來,我們從身心靈各方麵探索生命。在身體層次,我們找到瞭頗適閤我追根究柢個性的「華陀五禽之戲」,學習感受身體的細微變化;在心理層次,我們也一起上瞭許多心理成長的課程,從原生傢庭與成長過程,一點一滴地瞭解自己。但最重要的,是透過她我再次認識瞭大學畢業前,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,走嚮內在、發展愛心。一路走來,這靈性的道路雖然有些顛簸,尤其是麵對靜坐冥想時,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,是支撐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

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「交差瞭事」的味道。在當今資料科學與大數據分析日益重要的時代,計量經濟學已經不隻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瞭。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閤當前熱門議題的實證研究範例,效果肯定會更好。

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。雖然名稱裡加瞭「二版」,但對於當前計量學界熱議的非線性模型、麵闆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,不隻需要紮實的基礎,更需要能引導我們思考未來研究方嚮的能力。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。但讀瞭幾章下來,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麵,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瞭。書中雖然列舉瞭不少案例,但很多時候隻是簡單地套用公式,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

從語言錶達的角度來看,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,纔能掌握作者想錶達的核心思想。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。

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睏惑。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,就跳到瞭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。我花瞭相當大的力氣去重構各章節之間的邏輯關係,纔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,直到後麵纔勉強交會。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係,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。

本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息,本站不存儲任何數據與內容,任何內容與數據均與本站無關,如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度google,bing,sogou

© 2025 twbook.tinynews.org All Rights Reserved. 灣灣書站 版權所有