横截面与面板数据的计量经济分析（第二版）（套装上下册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杰弗里·M·伍德里奇 著，胡棋智，胡江华，王忠玉 译

图书标签:

• 计量经济学
• 横截面数据
• 面板数据
• 固定效应
• 随机效应
• 工具变量
• 因果推断
• 经济分析
• 统计建模
• 数据分析

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300219387

版次：1

商品编码：11859449

包装：平装

丛书名： 经济科学译丛

开本：16开

出版时间：2016-01-01

页数：892

内容简介

　　这本备受赞誉的研究生教材第二版提供了用在现代计量经济学研究的两类数据结构分析的一个统一处理：横截面数据和面板数据。本书同时涵盖了线性和非线性模型，包括含有动态性和/或个体异质性的模型。除了一般估计框架（特别是矩方法与极大似然法）外，还详细介绍了一些特定的线性与非线性方法，包括probit和logit模型、多项选择和有序选择模型、Tobit模型和两部拓展式、关于计数数据的模型、多种截取和缺失数据设计、因果（或处理）效应估计，以及期限分析，并扩展了控制函数和相关随机效应方法以允许估计存在内生性和异质性的复杂模型。
　　 相比第一版，第二版已经被实质性地更新和修订。改进包括：更大的一类关于缺失数据问题的模型；整群抽样问题更详细的处理，这对经验研究而言是一个重要主题；关于＂广义工具变量＂(GIV)估计的展开讨论；对逆概率加权的新覆盖；一个用于估计含有关于干预和不同数据结构——包括面板数据，和一个在对非线性面板数据的计量经济学方法与在统计学及其他领域中流行的＂广义估计方法＂文献之间牢固确立的联系——方面假设的处理效应之更完整的框架。对解释特殊的计量经济学方法可以在何时应用给予了新的关注；目标不仅是告诉读者什么是起作用的，而且还说明某些＂显然的＂程序为何不可行。许多列入书中的习题，无论是理论性的还是基于计算机的，都允许读者拓展涵盖在书中的方法并发现新的洞见。

作者简介

杰弗里.M.伍德里奇是密歇根州立大学的经济学＂大学杰出教授＂和计量经济学会院士。

目录

第Ⅰ篇 引论与背景

第1章 引论
1．1 因果关系与其余条件不变分析
1．2 随机设置与渐近分析
1．2．1 数据结构
1．2．2 渐近分析
1．3 一些例子
1．4 为什么不使用固定的解释变量?

第2章 计量经济学中条件期望与相关概念
2．1 条件期望在计量经济学中的作用
2．2 条件期望的特征
2．2．1 定义与例子
2．2．2 偏效应、弹性与半弹性
2．2．3 条件期望模型的误差形式
2．2．4 条件期望的若干性质
2．2．5 平均偏效应
2．3 线性投影
习题
附录2A
2A．1 条件期望的性质
2A．2 条件方差与协方差的性质
2A．3 线性投影的性质

第3章 基本渐近理论
3．1 确定性序列收敛
3．2 依概率收敛与依概率有界
3．3 依分布收敛
3．4 随机样本的极限定理
3．5 估计量与检验统计量的极限特性
3．5．1 估计量的渐近性质
3．5．2 检验统计量的渐近性质
习题


第Ⅱ篇 线性模型

第4章 单方程线性模型与普通最小二乘法估计
4．1 单方程线性模型概述
4．2 普通最小二乘法的渐近性质
4．2．1 一致性
4．2．2 利用普通最小二乘法的渐近推断
4．2．3 异方差性稳健的推断
4．2．4 拉格朗日乘子（得分）检验
4．3 遗漏变量问题的普通最小二乘法解
4．3．1 忽略被遗漏变量的普通最小二乘法
4．3．2 代理变量——普通最小二乘法解
4．3．3 含有在不可观测项中存在的交互作用的模型：随机系数模型
4．4 测量误差下普通最小二乘法的性质
4．4．1 因变量的测量误差
4．4．2 解释变量的测量误差
习题

第5章 单方程线性模型的工具变量估计
5．1 工具变量与两阶段最小二乘法
5．1．1 工具变量估计的动机
5．1．2 多重工具：两阶段最小二乘法
5．2 两阶段最小二乘法的一般处理
5．2．1 一致性
5．2．2 两阶段最小二乘法的渐近正态性
5．2．3 两阶段最小二乘法的渐近有效性
5．2．4 使用两阶段最小二乘法的假设检验
5．2 两阶段最小二乘法的异方差性稳健推断
5．2．6 使用两阶段最小二乘法的潜在陷阱
5．3 遗漏变量与测量误差问题的IV解
5．3．1 误差项中的遗漏因素
5．3．2 利用不可观测指示符求解
习题

第6章 附加的单方程专题
6．1 使用生成回归元与工具的估计
6．1．1 使用生成回归元的普通最小二乘法
6．1．2 使用生成工具的二阶段最小二乘法
6．1．3 生成工具与回归元
6．2 处理内生性的控制函数法
6．3 一些设定检验
6．3．1 内生性检验
6．3．2 过度识别约束检验
6．3．3 函数形式检验
6．3．4 异方差性检验
6．4 相关的随机系数模型
6．4．1 何时一般的IV估计量是一致的？
6．4．2 控制函数法
6．5 混合的截面数据与倍差法估计
6．5．1 跨时间混合横截面
6．5．2 政策分析和倍差法估计
习题
附录6A

第7章 利用普通最小二乘法与广义最小二乘法估计方程组
7．1 简介
7．2 一些例子
7．3 多变量线性方程组的系统普通最小二乘法估计
7．3．1 预备知识
7．3．2 系统普通最小二乘法的渐近性质
7．3．3 多重假设检验
7．4 广义最小二乘法的一致性与渐近正态性
7．4．1 一致性
7．4．2 渐近正态性
7．5 可行的广义最小二乘法
7．5．1 渐近性质
7．5．2 标准假设下可行的广义最小二乘法的渐近方差
7．5．3 含有对无条件方差矩阵（可能不正确）约束的可行广义最小二乘法的性质
7．6 检验可行广义最小二乘法的使用
7．7 似无关回归的再研究
7．7．1 关于似无关回归方程组的普通最小二乘法与可行广义最小二乘法之间的比较
7．7．2 含有方程间约束的方程组
7．7．3 似无关回归方程组中的奇异方差矩阵
7．8 线性面板数据模型的再研究
7．8．1 混合普通最小二乘法的假设
7．8．2 动态完备性
7．8．3 时间序列持久性的一个评注
7．8．4 稳健渐近方差矩阵
7．8．5 检验混合普通最小二乘法的序列相关性与异方差性
7．8．6 严格外生性下可行的广义最小二乘法估计
习题


第8章 利用工具变量的系统估计
8．1 简介与例子
8．2 一般线性方程组
8．3 广义矩估计方法
8．3．1 一般加权矩阵
8．3．2 系统两阶段最小二乘法估计量
8．3．3 最优加权矩阵
8．3．4 广义矩三阶段最小二乘法估计量
8．4 广义工具变量估计量
8．4．1 广义工具变量估计量的推导及其渐近性质
8．4．2 广义矩方法、广义工具变量及传统的三阶段最小二乘估计量之比较
8．5 利用广义矩方法的检验
8．5．1 检验古典假设
8．5．2 检验过度识别约束
8．6 更有效估计与最优工具
8．7 对如何选择一个估计量的总结评论
习题

第9章 联立方程模型
9．1 联立方程模型的范围
9．2 线性方程组的识别
9．2．1 排除约束与约简型
9．2．2 一般线性约束与结构方程
9．2．3 不可识别、恰好识别以及过度识别方程
9．3 识别后估计
9．3．1 稳健性与有效性的权衡
9．3．2 什么时候2SLS与3SLS是等价的？
9．3．3 估计约简型参数
9．4 附加的线性联立方程方法的若干专题
9．4．1 利用跨方程约束达到识别
9．4．2 利用协方差约束达到识别
9．4．3 关于线性方程组中的识别与有效性的一些微妙之处
9．5 关于内生变量为非线性的联立方程模型
9．5．1 识别
9．5．2 估计
9．5．3 三角形方程组的控制函数估计
9．6 不同方程的不同工具
习题
．

第10章 基本线性不可观测效应面板数据模型
10．1 动机：遗漏变量问题
10．2 不可观测效应与解释变量的假设
10．2．1 随机效应还是固定效应?
10．2．2 解释变量的严格外生性假设
10．2．3 不可观测效应面板数据模型的一些例子
10．3 通过混合普通最小二乘法估计不可观测效应模型
10．4 随机效应方法
10．4．1 基本随机效应假设下的估计与推断
10．4．2 稳健方差矩阵估计量
10．4．3 一般可行广义最小二乘法分析
10．4．4 检验不可观测效应的存在
10．5 固定效应方法
10．5．1 固定效应估计量的一致性
10．5．2 含有固定效应的渐近推断
10．5．3 虚拟变量回归
10．5．4 序列相关与稳健方差矩阵估计量
10．5．5 固定效应广义最小二乘法
10．5．6 利用固定效应对政策分析进行估计
10．6 一阶差分方法
10．6．1 推断
10．6．2 稳健方差矩阵
10．6．3 序列相关检验
10．6．4 利用一阶差分的政策分析
10．7 估计量的比较
10．7．1 固定效应与一阶差分
10．7．2 随机效应估计量与固定效应估计量之间的关系
10．7．3 比较随机效应估计量与固定效应估计量的豪斯曼检验
习题

．
第11章 线性不可观测效应模型的更多专题
11．1 标准线性不可观测效应模型的广义矩方法（GMM）
11．1．1 GMM的3SLS和标准估计量之间的等价性
11．1．2 不可观测效应模型的张伯伦方法
11．2 随机和固定效应工具变量法
11．3 豪斯曼和泰勒式模型
11．4 一阶差分工具变量法
11．5 含测量误差的不可观测效应模型
11．6 序贯外生性下的估计
11．6．1 一般框架
11．6．2 含滞后因变量的模型
11．7 含有个体特有斜率的模型
11．7．1 随机趋势模型
11．7．2 含有个体特有斜率的一般模型
11．7．3 标准固定效应方法的稳健性
11．7．4 相关随机斜率检验
习题


第Ⅲ篇非线性估计的一般方法

第12章 M估计、非线性回归以及分位数回归
12．1 简介
12．2 识别、一致收敛性与一致性
12．3 渐近正态性
12．4 两步骤M估计量
12．4．1 一致性
12．4．2 渐近正态性
12．5 估计渐近方差
12．5．1 不含多余参数的估计
12．5．2 调整两步估计
12．6 假设检验
12．6．1 瓦尔德检验
12．6．2 得分（或拉格朗日乘子）检验
12．6．3 基于目标函数中变化的检验
12．6．4 备择假设下的统计量表现
12．7 最优化方法
12．7．1 牛顿拉夫森方法
12．7．2 伯恩特霍尔霍尔豪斯曼算法
12．7．3 广义高斯牛顿方法
12．7．4 出自目标函数的集成参数
12．8 模拟与再抽样方法
12．8．1 蒙特卡罗模拟
12．8．2 自助法
12．9 多元非线性回归方法
12．9．1 多元非线性最小二乘法
12．9．2 加权多元非线性最小二乘法
12．10 分位数估计
12．10．1 分位数、估计问题和一致性
12．10．2 渐近推断
12．10．3 面板数据的分位数回归
习题

第13章 极大似然法
13．1 简介
13．2 预备知识与例子
13．3 条件极大似然估计的一般框架
13．4 条件极大似然估计的一致性
13．5 渐近正态性与渐近方差估计
13．5．1 渐近正态性
13．5．2 估计渐近方差
13．6 假设检验
13．7 设定检验
13．8 面板数据的偏（或混合）似然方法
13．8．1 面板数据设置
13．8．2 渐近推断
13．8．3 动态完备模型的推断
13．9 含有不可观测效应的面板数据模型
13．9．1 含严格外生解释变量的模型
13．9．2 含滞后因变量的模型
13．10 涉及极大似然的两步法估计量
13．10．1 第二步估计量为极大似然估计量
13．10．2 当第一步估计量是条件极大似然估计量时令人惊讶的有效性结果
13．11 准极大似然估计
13．11．1 一般误设
13．11．2 模型选择检验
13．11．3 线性指数族中的准极大似然估计
13．11．4 面板数据的广义估计方程
习题
附录13A

第14章 广义矩方法与最小距离估计
14．1 广义矩方法的渐近性质
14．2 在正交性条件下的估计
14．3 非线性方程组
14．4 有效估计
14．4．1 一般有效性框架
14．4．2 极大似然估计的有效性
14．4．3 在条件矩约束下对工具的有效选取
14．5 古典最小距离估计
14．6 面板数据的应用
14．6．1 非线性动态模型
14．6．2 不可观测效应模型的最小距离方法
14．6．3 含有关于不可观测效应的时变系数的模型
习题
附录14A


第Ⅳ篇 非线性模型与相关专题

第15章 二值响应模型
15．1 简介
15．2 二值响应的线性概率模型
15．3 二值响应的指标模型：Probit与Logit
15．4 二值响应指标模型的极大似然估计
15．5 二值响应指标模型检验
15．5．1 多重排除约束检验
15．5．2 关于β的非线性假设检验
15．5．3 针对更一般备择假设的检验
15．6 Probit与Logit的结果报告
15．7 二值响应模型的设定问题
15．7．1 可忽略的异质性
15．7．2 连续内生解释变量
15．7．3 二值内生解释变量
15．7．4 潜变量模型的异方差性与非正态性
15．7． 5 在更弱假设下的估计
15．8 面板数据的二值响应模型
15．8．1 混合的probit与logit
15．8．2 严格外生性下不可观测效应的probit模型
15．8．3 严格外生性下不可观测效应的logit模型
15．8．4 动态不可观测效应模型
15．8．5 含异质性与内生解释变量的probit模型
15．8．6 半参数方法
习题

第16章 多项响应与有序响应模型
16．1 简介
16．2 多项响应模型
16．2．1 多项logit
16．2．2 概率选择模型
16．2．3 内生解释变量
16．2．4 面板数据方法
16．3 有序响应模型
16．3．1 有序logit与有序probit
16．3．2 有序模型中的设定问题
16．3．3 内生解释变量
16．3．4 面板数据方法
习题

第17章 角点解响应
17．1 动机和例子
17．2 第Ⅰ类Tobit回归的有用表达式
17．3 第Ⅰ类Tobit模型的估计和推断
17．4 结果报告
17．5 Tobit模型中的设定问题
17．5 ．1 可忽略的异质性
17．5．2 内生解释变量
17．5．3 潜变量模型中的异方差性与非正态性
17．5．4 更弱假设下的参数估计
17．6 两部模型和角点解的第Ⅱ类Tobit回归
17．6．1 断尾正态栅栏模型
17．6．2 对数正态栅栏模型和指数条件均值
17．6．3 指数的第Ⅱ类Tobit模型
17．7 双限Tobit模型
17．8 面板数据方法
17．8．1 混合方法
17．8．2 严格外生性下的不可观测效应模型
17．8．3 动态不可观测效应Tobit模型
习题

第18章 计数响应、分数响应及其他非负响应
18．1 简介
18．2 泊松回归
18．2．1 用于泊松回归及所关注的量的假设
18．2．2 泊松QMLE的一致性
18．2．3 泊松QMLE的渐近正态性
18．2．4 假设检验
18．2． 5 设定检验
18．3 其他计数数据回归模型
18．3．1 负二项回归模型
18．3．2 二项回归模型
18．4 伽玛（指数）回归模型
18．5 指数回归函数中的内生性
18．6 分数响应
18．6．1 外生解释变量
18．6．2 内生解释变量
18．7 面板数据方法
18．7．1 混合QMLE
18．7．2 对含不可观测效应的条件期望设定模型
18．7．3 随机效应方法
18．7．4 固定效应泊松估计
18．7．5 放松严格外生性假设
18．7．6 面板数据的分数响应模型
习题

第19章 截取数据、样本选择及损耗
19．1 简介
19．2 数据截取
19．2．1 二值截取
19．2．2 区间加密
19．2．3 上部截取和下部截取
19．3 样本选择概述
19．4 样本选择何时可被忽略？
19．4．1 线性模型：利用OLS与2SLS的估计
19．4．2 非线性模型
19．5 以响应变量为基础的选择：断尾回归
19．6 从属断尾：一个probit选择方程
19．6．1 外生解释变量
19．6．2 内生解释变量
19．6．3 含有样本选择的二值响应模型
19．6．4 一个指数响应函数
19．7 从属断尾：一个Tobit选择方程
19．7．1 外生解释变量
19．7．2 内生解释变量
19．7．3 估计含有样本选择的结构Tobit方程
19．8 缺失数据的逆概率加权
19．9 线性面板数据的样本选择与损耗
19．9．1 含有非平衡面板数据的固定和随机效应估计
19．9．2 对样本选择偏误的检验与校正
19．9．3 损耗
习题

第20章 分层抽样与整群抽样
20．1 简介
20．2 分层抽样
20．2．1 标准分层抽样与可变概率抽样
20．2．2 用加权估计量解释分层
20．2．3 基于外生变量的分层
20．3 整群抽样
20．3．1 关于整群数量多且整群规模小的推断
20．3．2 含单元特有面板数据的整群样本
20．3．3 对于大的组规模，我们应当应用整群—稳健的推断吗？
20．3．4 整群数量少时的推断
20．4 复杂的调查抽样
习题

第21章 估计平均处理效应
21．1 简介
21．2 反事实设置与自选择问题
21．3 假设处理的可忽略性（或无混性）的方法
21．3．1 识别
21．3．2 回归调整
21．3．3 倾向得分方法
21．3．4 使回归调整和倾向得分加权相结合
21．3．5 匹配方法
21．4 工具变量方法
21．4．1 利用IV估计平均处理效应
21．4．2 校正和控制函数法
21．4．3 利用IV估计局部平均处理效应
21．5 断点回归设计
21．5．1 清晰断点回归设计
21．5．2 模糊断点回归设计
21．5．3 与模糊断点回归相对比的无混性
21．6 进一步探讨的问题
21．6．1 关于含离散性或取值范围有限响应的特殊考虑
21．6．2 多值处理
21．6．3 多重处理
21．6．4 面板数据
习题

第22章 期限分析
22．1 简介
22．2 风险函数
22．2．1 不带协变量的风险函数
22．2．2 以非时变协变量为条件的风险函数
22．2．3 以时变协变量为条件的风险函数
22．3 含有非时变协变量的单个时段数据分析
22．3．1 流量抽样
22．3．2 使用截取流量数据的极大似然估计
22．3．3 存量抽样
22．3．4 不可观测异质性
22．4 分组期限数据分析
22．4．1 非时变协变量
22．4．2 时变协变量
22．4．3 不可观测异质性
22．5 进一步探讨的问题
22．5．1 比例风险模型的考克斯偏似然方法
22．5．2 多重时段数据
22．5．3 互竞风险模型
习题
译后记
第二版译后记

精彩书摘

　　《横截面与面板数据的计量经济分析（第二版）（套装上下册）》：
　　通常会有许多原因去认为，假设OLS.3会不满足，在这种情形中，方程（4.10）甚至不再是渐近方差矩阵的一个有效估计值。如果我们做出零条件均值假设（4.3），那么解决妨碍假设OLS.3成立的问题的一个方法是，对Var（y｜x）设定一个模型，估计此模型，并且应用加权最小二乘法（weighted leastsquares，WLS）：因为对于观测值i，yi与xi的每一个元素（包含1）均被条件标准差（Var（yi｜xi））1／2的估计值除，同时OLS被应用于加权数据上（详细情形，参阅伍德里奇（Wooldridge，2009a，第8章））。这一方法导致了β的不同估计量。在第12章，我们在非线性回归更一般的情形中讨论WLS。最近，甚至在怀疑存在异方差的情形中，由OLS估计β已经变得十分流行了，只要调整标准误及检验统计量使得它们在任意异方差存在的情形中都是有效的。既然无论假设OLS.3是否成立，这些标准误都是有效的，此方法比加权最小二乘法更容易。我们所失去的是由加权最小二乘法（WLS）（参阅第14章）所获得的潜在有效性（ efficiency）。但是只有Var（y｜x）是正确的时候，由WLS所取得的有效性才能得到保证。进一步地，如果E（μ｜x）≠0，但假设OLS.1成立，那么WLS通常是非一致性的，所以WLS对于估计线性投影而言是不适当的。特别地，对于大的样本量来说，异方差性的存在不一定会影响人们利用OLS实施准确推断的能力。但是，需要适当地计算标准误与检验统计量。
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前言/序言

好的，这是一份关于《横截面与面板数据的计量经济分析（第二版）》（套装上下册）的图书简介，内容不包含该书已有的特定章节或主题描述，旨在提供一个全面且引人入胜的图书介绍。 --- 《计量经济学前沿：从理论构建到实证检验的深度探索》（上下册） 一套面向新时代经济学研究者的工具书与思想指南 在全球化与数字经济的浪潮下，经济现象日益复杂化与动态化。数据驱动的决策与严谨的实证检验已成为现代经济学研究的核心驱动力。本套《计量经济学前沿：从理论构建到实证检验的深度探索》正是应运而生，它并非对既有经典计量教科书的简单复述，而是一部立足于当前研究热点、聚焦于方法论创新与应用实践的系统性著作。它旨在为计量经济学研究者、高级经济学学生以及需要运用计量方法解决实际问题的政策分析师，提供一个全面、深入且具有前瞻性的分析框架。 本书的核心价值在于其深度挖掘和系统梳理了在当代经济学研究中至关重要的几大核心领域，特别是在处理高维数据、因果推断的识别策略以及模型动态效应的量化方面。全书结构严谨，逻辑清晰，兼顾了理论的严密性与实践的可操作性。 上册：理论基石与横向分析的深度拓展 上册重点夯实了计量经济学的理论基础，并着重探讨了跨截面数据分析的现代方法论。它超越了传统的OLS回归范式，将分析视角投向了更为复杂、更具挑战性的数据结构。 第一部分：回归分析的现代视角与模型设定 本部分首先对经典线性模型（CLM）进行了精炼的回顾，但迅速将重点转移到模型设定误差（Specification Errors）的识别与修正上。重点讨论了函数形式选择的非参数方法，如局部回归和平滑技术在探索数据结构方面的应用。尤其深入探讨了异方差与自相关问题在非参数估计中的处理，以及如何通过稳健标准误（Robust Standard Errors）的构建，确保推断的有效性。此外，还详细阐述了模型选择标准（AIC, BIC, HQIC等）的局限性与高级变体，以及在有限样本下如何权衡模型复杂性与解释力。 第二部分：工具变量与因果识别的前沿策略 因果推断是计量经济学的生命线。本册的第二部分将核心聚焦于工具变量（IV）方法的深化与扩展。内容涵盖了对经典工具变量法的深入剖析，包括弱工具变量（Weak Instruments）的诊断与矫正，如基于基于GMM（广义矩估计）的迭代IV估计。更重要的是，本部分对外部有效性的讨论进行了大幅提升，深入讲解了离散型工具变量、多重工具变量的处理技巧。同时，本书引入了现代计量中至关重要的断点回归设计（RDD）的非参数与半参数估计，以及双重差分（DiD）方法在处理安慰剂检验和替代趋势假设时的精细化操作。我们详细探讨了中介效应（Mediation Analysis）的现代识别路径，包括如何构建有效的代理变量与间接效应分解。 第三部分：离散选择模型与非线性回归 处理具有离散或受限因变量的数据是经济学研究的常态。本部分系统地梳理了广义线性模型（GLM）的扩展，包括Logit、Probit模型的估计与解释。重点突出了随机参数模型（Random Parameters Models），展示了如何在消费者选择、劳动力供给等领域捕捉异质性偏好。此外，对于计数数据（如Poisson、NB回归）和有限因变量模型，本书详细分析了模型设定偏误对估计结果的影响，并引入了混合效应模型（Mixed-Effects Models）在处理截面数据中潜在聚类效应时的应用。 下册：时序动态性与高维面板数据的处理 下册将研究的焦点从静态的横截面分析，转向了包含时间维度的面板数据，并着力解决现代大数据带来的高维挑战。 第一部分：面板数据模型的进阶应用 本部分对面板数据模型进行了系统性的升级。在对固定效应（FE）与随机效应（RE）模型的经典处理之上，本书着重讲解了广义矩估计（GMM）在面板数据中的应用，特别是Arellano-Bond和Blundell-Bond估计器的详细推导与实际操作，用以解决动态面板模型中内生性与序列相关的问题。书中对时间序列异质性的建模进行了深入探讨，引入了面板向量自回归（PVAR）模型的概念框架，用以捕捉不同个体之间的动态交互效应。 第二部分：高级时间序列与单位根检验的集成 虽然侧重于面板，但处理时间维度必然涉及单序列的分析。本部分将时间序列的精髓融入面板结构中。它涵盖了协整理论（Cointegration）的深入讲解，包括Engle-Granger与Johansen检验的实际应用。针对面板数据，本书详细介绍了面板单位根检验（Panel Unit Root Tests）的最新发展，特别是如何区分个体特异性趋势与共同趋势。此外，对于宏观经济与金融领域的热点问题，本书还介绍了因子模型（Factor Models）在面板数据中的应用，用以提取和分离共同冲击。 第三部分：高维模型、机器学习与经济计量学的融合 面对“$N$大而$T$小”或“$N$大而$P$大”（$P$为变量数）的数据结构，传统计量方法面临巨大挑战。本册的最后一部分聚焦于高维模型选择与估计。内容详尽介绍了正则化方法（Regularization），如Lasso、Ridge和Elastic Net在计量经济学中的严格应用，并讨论了其在处理模型不确定性与变量筛选中的优势。更进一步，本书探讨了如何利用机器学习工具（如随机森林、梯度提升）来预测，并将其与传统计量经济学的因果推断框架相结合，实现预测准确性与推断有效性的平衡。最后，本书对因果推断的异质性处理效应（HTE）进行了系统梳理，介绍了使用机器学习算法来识别和估计特定子群体的处理效应的最新进展。 --- 本书特色 1. 前沿性与综合性并重： 涵盖了从经典理论到前沿研究方法（如机器学习在因果推断中的应用）的全景图。 2. 操作性强： 理论阐述后紧跟实际操作的逻辑，为读者提供清晰的建模思路。 3. 深度解析内生性： 对工具变量、GMM及其在动态面板中的应用提供了最为细致的解析。 本书是计量经济学领域不可或缺的深度参考资料，助您在复杂数据的世界中，构建更可靠的经济理论，做出更精准的政策判断。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读这套书之前，我对计量经济学中的某些高级模型，特别是那些涉及到内生性问题的处理方法，总是有种“只知其然，不知其所以然”的感觉。这本书的出现，彻底改变了我的认知。它在介绍内生性问题时，从其产生的根源、表现形式，到各种具体的处理方法，比如工具变量法（IV）、广义矩估计法（GMM）、差分法等，都进行了非常细致的梳理和讲解。作者并没有停留在表面，而是深入到每个方法的理论基础、假设条件以及优缺点，并结合实际案例来展示如何选择和应用这些方法。我尤其欣赏它在讲解工具变量法时，对工具变量的选取标准、有效性检验等方面的详细阐述，这解决了我在实际研究中经常遇到的一个难题。同时，书中对面板数据中的动态面板模型，如 Arellano-Bond 模型、Blundell-Bond 模型等，也进行了深入的剖析，解释了这些模型为何以及如何能够有效地解决动态遗漏变量和序列相关问题。这本书的讲解风格非常注重逻辑性和严谨性，但也又不失生动性，让我在学习复杂理论时不会感到枯燥乏味。

评分☆☆☆☆☆

这套书简直是我计量经济学学习生涯中的一座灯塔！我一直以来对横截面和面板数据分析的基础概念就有些模糊，尤其是在处理复杂的面板数据模型时，常常感到力不从心。这套书的出现，简直是雪中送炭。它从最基础的概念讲起，比如数据的维度、截面与面板数据的区别，用非常通俗易懂的语言解释了这些看似枯燥的理论。我尤其喜欢它在介绍模型时，不仅仅停留在数学公式层面，而是花了大量的篇幅来解释这些模型背后的经济学直觉和应用场景。书中大量的案例分析，让我能够清晰地看到理论是如何转化为实际研究的。更重要的是，它不仅讲解了模型的使用，还深入探讨了模型的假设、检验方法以及如何解释回归结果，这对于我这样一个希望深入理解计量方法的研究者来说，实在是太宝贵了。书中的讲解逻辑非常清晰，层层递进，即使是初学者也能循序渐进地掌握。而且，它还提到了许多在实际数据分析中可能会遇到的“陷阱”和“注意事项”，这绝对是那些理论书上看不到的实用知识。总之，这本书为我打开了计量经济学分析新世界的大门，让我对横截面和面板数据分析有了前所未有的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的机会下接触到这套书的，当时正为一篇关于区域经济发展的实证研究而苦恼，尤其是如何有效地利用区域面板数据来捕捉时空动态变化。这本书的上下册内容简直太全面了！上册在横截面数据分析方面，涵盖了从 OLS 的基础到更复杂的模型，比如 IV、GMM 等，解释得非常详尽。它不仅列出了模型，还详细阐述了模型选择的依据和适用条件，这对于我这种总是在模型选择上犹豫不决的人来说，简直是福音。下册的面板数据分析更是让我眼前一亮。从基本的固定效应模型、随机效应模型，到更高级的动态面板模型，以及如何处理序列相关、异方差等问题，都讲解得鞭辟入里。书中提供的 R 语言或 Stata 等软件的实现代码，更是大大降低了学习门槛，让我能够快速地将理论知识应用到实际操作中。我尤其欣赏作者在讲解每个模型时，都会先引入一个直观的经济学问题，然后逐步构建模型来解决这个问题，这种“问题导向”的学习方式让我在理解模型原理时更加得心应手。而且，书中对模型的各种诊断检验和事后分析也有详细的介绍，这让我能够更加严谨地进行实证研究，避免得出错误的结论。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在实际工作中需要运用计量经济学方法进行政策评估的研究者，工作中经常需要处理各种复杂的经济数据。这套书简直是我工作中的“宝典”！在处理横截面数据时，它不仅涵盖了基础的回归模型，还深入讲解了关于因果推断的一些重要方法，比如匹配法、断点回归设计（RDD）等。这些方法在政策评估中至关重要，因为它们能帮助我们更准确地估计政策的真实效果，避免混淆效应。书中对这些方法的原理、实现步骤以及结果解释都进行了详尽的阐述，并且配有大量的实际案例，让我能够快速地将这些方法应用到我的工作中。在面板数据分析方面，这本书也同样出色。它详细介绍了如何利用面板数据来研究时间序列上的动态效应，以及如何处理面板数据中的个体异质性和时间趋势。我特别喜欢它在讲解如何进行时间序列分析和面板数据模型检验时，强调了理论与实践的结合，以及如何解读复杂的统计输出。这本书的深度和广度都让我印象深刻，它不仅巩固了我已有的知识，还帮助我学习了许多新的、实用的计量方法。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚开始接触计量经济学研究的学生，对于如何将课堂上学到的理论知识应用到实际的经济学研究中，感到有些茫然。这套书的出现，给我指明了方向。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师。上册在横截面数据分析方面，从最基本的回归分析，到一些进阶的专题，都讲解得非常透彻。我喜欢它对 OLS 回归中的各项系数如何解释，以及如何进行假设检验的详细说明。书中提供了大量的图表和统计输出，帮助我直观地理解模型结果。下册的面板数据分析部分，更是让我对如何处理随时间变化的数据有了更深的认识。从固定效应和随机效应模型的区分，到如何处理面板数据中的异质性，都讲解得很清晰。我特别关注了书中关于如何选择合适的面板模型，以及如何解释面板数据回归结果的部分，这对我完成我的毕业论文至关重要。这本书的语言风格平实易懂，即使是对于非数学专业背景的学生，也能轻松理解。而且，它鼓励读者动手实践，这一点对我这种需要通过实践来加深理解的学习者来说，非常宝贵。

评分☆☆☆☆☆

东西送货超级快，送货员的态度也特别好，体验不错，下次继续。

评分☆☆☆☆☆

我为什么喜欢在京东买东西，因为今天买明天就可以送到。我为什么每个商品的评价都一样，因为在京东买的东西太多太多了，导致积累了很多未评价的订单，所以我统一用段话作为评价内容。京东购物这么久，有买到很好的产品。

评分☆☆☆☆☆

书挺好的，买来参考一下子啊

评分☆☆☆☆☆

挺好的，物流给力，是正品，发货速度快，618活动力度很大哦

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金融学必看书，好好学习，天天向上！

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四本书就这两本是有薄膜包装的，还没拆，等看的时候再拆吧，书好多，慢慢看吧，都得看

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不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错

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发货一如既往的快，买实体书还是在这里买了方便。

评分☆☆☆☆☆

不错。还没打开，但是外面看着挺好。