计量经济学(第3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 建湖新华书店图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040289619

商品编码：25566128317

包装：平装

开本：16

出版时间：2012-02-01

内容介绍
基本信息

书名：	计量经济学(D3版)
作者：	李子奈//潘文卿	开本：
YJ：	37.8	页数：
现价：	见1；CY=CY部	出版时间	2010-03-01
书号：	9787040289619	印刷时间：
出版社：	高等教育出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 精彩导读 目录
暂时没有目录，请见谅！

探寻经济规律的奥秘：一本关于量化分析与决策的书籍 本书并非一本关于特定书籍《计量经济学(第3版)》的介绍，而是旨在深入探讨计量经济学这一学科本身的核心理念、研究方法、应用领域及其在现代社会中的重要价值。通过对计量经济学理论体系的全面梳理和对实际案例的细致剖析，本书致力于为读者揭示经济现象背后的量化规律，提升对复杂经济问题的洞察力，并赋能读者做出更具科学依据的决策。 第一章：计量经济学的基石——理论与数据的桥梁 本章将从计量经济学的定义和基本目标入手，阐述其作为一门连接经济理论与现实世界数据的关键学科的独特地位。我们将探讨为何经济理论需要实证检验，以及数据在验证、修正和发展经济理论中的不可或缺的作用。计量经济学之所以强大，在于它提供了一套严谨的工具和方法，能够将抽象的经济概念转化为可被量化、可被分析的变量，从而使我们能够“看见”经济运行的内在逻辑。 我们将深入剖析计量经济学的研究对象，从宏观经济的通货膨胀、失业率、经济增长，到微观经济的消费者行为、厂商决策、市场结构，再到金融领域的资产定价、风险管理，甚至是社会学、政治学等领域中的经济相关问题。计量经济学的普适性使其成为理解和解决众多领域挑战的利器。 本章还将引入计量经济学研究的基本流程，包括理论建模、数据收集、模型估计、模型检验和政策含义的解读。这一流程清晰地勾勒出计量经济学研究的完整图景，为后续章节的深入探讨奠定坚实基础。我们强调，计量经济学并非简单的统计学应用，而是建立在坚实的经济理论基础之上，并辅以精密的统计学和数学工具。 第二章：计量模型的构建——从简单到复杂 计量经济学的核心在于模型的构建。本章将系统介绍各种常用的计量经济模型，从最基础的简单线性回归模型开始，逐步深入到多元线性回归、非线性模型、时间序列模型以及面板数据模型等。 我们将详细解析线性回归模型的基本假设，例如误差项的独立同分布、同方差性、正态性等。这些假设的意义和违反这些假设可能带来的后果将被深入探讨。我们还将介绍如何通过残差分析、假设检验等方法来诊断模型是否存在违背这些基本假设的情况。 对于多元线性回归，我们将重点阐述其在控制其他因素影响下，分析单一变量与被解释变量之间关系的重要性。这对于理解经济变量之间的复杂相互作用至关重要。例如，在分析教育水平对收入的影响时，我们需要控制家庭背景、工作经验等其他因素，而多元回归模型正是实现这一目标的有力工具。 非线性模型在刻画经济现象中的非线性关系时显得尤为重要。本章将介绍诸如对数-线性模型、二次模型等，以及如何解释这些模型中的系数。 时间序列模型是分析经济变量随时间变化的规律的利器。我们将介绍自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）以及更复杂的自回归积分移动平均模型（ARIMA）和季节性ARIMA模型。这些模型能够帮助我们捕捉经济数据的趋势、周期性、季节性等特征，并用于预测未来的经济走势。 面板数据模型则能够充分利用横截面数据和时间序列数据的双重信息，提供更有效、更一致的估计。我们将介绍固定效应模型和随机效应模型，并探讨何时以及如何选择它们。 第三章：模型估计与检验——让数据说话 模型一旦构建，就需要通过实际数据进行估计。本章将聚焦于模型估计的常用方法，包括普通最小二乘法（OLS）、最大似然估计法（MLE）等。我们将解释这些方法背后的原理，以及它们各自的优缺点。 OLS作为计量经济学中最基础也是最重要的估计方法，将被进行详细的剖析。我们将探讨OLS估计的性质，如无偏性、一致性和有效性，并解释高斯-马尔可夫定理的意义。 然而，数据中的许多问题可能会导致OLS估计产生偏差或失效，例如多重共线性、异方差性、自相关性以及遗漏变量偏误等。本章将深入探讨这些常见的数据问题，并介绍相应的诊断方法和纠正技术。例如，我们将学习如何使用方差膨胀因子（VIF）来检测多重共线性，如何使用Breusch-Pagan检验或White检验来检测异方差，以及如何使用Durbin-Watson检验或Breusch-Godfrey检验来检测自相关。 针对这些问题，我们将介绍一系列的改进方法，如加权最小二乘法（WLS）用于处理异方差，广义差分法（GLS）用于处理自相关，以及在存在遗漏变量时如何审慎地解释模型结果，甚至考虑加入其他潜在的解释变量。 模型检验是评估模型拟合优度和预测能力的关键步骤。我们将介绍R方（决定系数）的含义及其局限性，并强调调整R方在模型比较中的重要性。F检验用于检验所有解释变量的整体显著性，t检验则用于检验单个解释变量的显著性。我们还将介绍一些其他重要的检验，如Hausman检验用于比较固定效应和随机效应模型，Granger因果关系检验用于判断变量之间的因果关系。 第四章：计量经济学的应用——从理论到实践 计量经济学的价值最终体现在其广泛的应用中。本章将通过大量的现实案例，生动地展示计量经济学在各个领域的强大分析能力。 在宏观经济领域，我们将探讨如何利用时间序列模型来预测GDP增长、通货膨胀率和利率。我们将分析财政政策和货币政策的效果，评估其对经济稳定和增长的贡献。例如，我们将研究减税政策对消费支出的影响，或加息对投资的影响。 在微观经济领域，我们将分析消费者行为和厂商决策。例如，我们将利用回归模型来估计需求函数，从而分析价格、收入、广告等因素对商品销量影响。我们将研究生产函数，分析技术进步、资本投入等对产出的影响。 在金融领域，我们将介绍如何利用计量经济学模型来分析股票价格、汇率的波动，进行风险评估和资产定价。我们将探讨诸如ARCH和GARCH模型在刻画金融时间序列波动性方面的应用。 此外，我们还将触及计量经济学在人力资本、教育经济学、劳动经济学、公共经济学、环境经济学以及发展经济学等领域的应用。通过这些案例，读者将清晰地看到计量经济学如何帮助我们量化政策效果，评估项目效益，揭示经济现象背后的因果关系，并为解决现实世界中的经济问题提供科学的依据。 第五章：计量经济学的前沿与挑战——未尽的探索 本章将目光投向计量经济学领域的前沿研究方向和面临的挑战。我们将介绍一些新兴的计量方法和技术，例如断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）、双重差分法（Difference-in-Differences, DID）、倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）等，这些方法在处理内生性问题，识别因果关系方面发挥着越来越重要的作用。 我们还将探讨大数据时代对计量经济学研究带来的机遇与挑战。海量数据的获取为我们提供了前所未有的研究可能性，但同时也对数据处理、存储以及模型算法提出了更高的要求。机器学习在计量经济学中的融合，例如利用神经网络、支持向量机等技术来处理复杂的非线性关系和进行高维数据分析，将是未来发展的重要方向。 同时，我们也会反思计量经济学研究中存在的伦理问题和局限性。例如，数据隐私的保护，模型结果的可解释性，以及如何避免将统计学上的相关性误解为因果关系。 计量经济学是一门不断发展和演进的学科，其重要性在日益复杂的经济社会环境中愈发凸显。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解计量经济学的核心思想，掌握其研究方法，并领略其在解决现实问题中的巨大潜力。通过对计量经济学理论与实践的细致探索，我们期望读者能够提升自身的量化分析能力，对经济世界有更深刻的认识，并最终能够做出更明智、更具影响力的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源非常丰富，这让我感到惊喜。除了本身内容扎实，书中还提供了大量的在线资源，比如课后习题的解答、教学PPT、以及一些用于数据分析的软件代码示例。我尤其看重的是那些数据分析的示例，因为计量经济学的学习离不开实际操作，光有理论是不够的。通过模仿和运行这些代码，我能够亲手实践书中所讲的模型和方法，加深对理论的理解。而且，这些示例代码通常会使用当下主流的统计软件，比如R或者Stata，这对我未来的学术研究或工作都非常有帮助。我发现，作者并没有简单地提供代码，而是在代码旁边附有详细的注释，解释每一行代码的作用，这对于我这样的新手来说，简直是福音。此外，配套的习题也设计得很有代表性，既有巩固基础的题目，也有需要综合运用知识才能解决的难题，非常有助于检验学习成果。这种“软硬结合”的学习模式，让我能够更全面、更有效地掌握计量经济学的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排逻辑性很强，循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到复杂的模型和实证分析方法。我尤其欣赏它在引入新概念时，会先给出直观的解释，再辅以严格的数学推导，这种方式让我能够更快地抓住核心要点，而不是一开始就被复杂的公式吓倒。书中对一些经典计量经济学问题的讨论也十分深入，例如内生性问题、异方差、序列相关等，作者都给出了清晰的定义、产生的原因、以及相应的检验和处理方法，并且提供了大量的案例分析来佐证。我特别喜欢它在讨论模型时，会详细介绍模型的假设条件，以及如果假设不满足时可能产生的后果，这让我对模型的适用范围有了更清晰的认识，也培养了批判性思维。此外，书中还穿插了许多对重要实证研究的介绍，这些研究不仅展示了计量方法在实际应用中的强大威力，也为我提供了研究思路和方向。我发现在阅读这些案例时，能够将之前学到的理论知识与实际研究联系起来，这种“学以致用”的感觉极大地激发了我的学习兴趣。感觉作者在编写这本书时，充分考虑到了读者的学习曲线，力求让每一个概念都能够被清晰地理解和掌握。

评分☆☆☆☆☆

这本书的印刷质量相当不错，纸张厚实，手感很好，拿到手里沉甸甸的，一看就知道不是那种廉价的印刷品。封面设计也比较简洁大气，配色稳重，符合学术书籍的风格。翻阅的时候，字迹清晰，排版也很舒服，没有那种密密麻麻压抑的感觉。更重要的是，书中大量的公式和图表都得到了很好的呈现，线条流畅，标记准确，这对于理解抽象的计量模型至关重要。有时候，即使理论理解到位，如果图表模糊不清，公式中的细节也丢失了，也会严重影响学习效果。而这本书在这方面做得确实到位，让我在学习过程中少了很多因阅读障碍而产生的挫败感，能够更专注于内容的理解。而且，书本的装订也很牢固，翻页流畅，我经常需要反复查阅某些章节，一本好的装订能够保证书籍的耐用性，不用担心很快就散架。我特别喜欢它在页边留白的设计，这为我做笔记和标记重点提供了足够的空间，我可以在书上直接画图、写下自己的理解和疑问，这对于巩固知识非常有帮助。总的来说，作为一本工具书，它的物理形态和阅读体验都给我留下了深刻的好印象，为我深入学习计量经济学打下了良好的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都令人印象深刻。它涵盖了计量经济学领域的核心概念和前沿发展，既有经典模型的详细介绍，也不乏对新兴研究方法和理论的探讨。我发现，即使是对于一些比较初级的读者，也能从书中找到适合自己的部分，而对于有一定基础的人来说，这本书也提供了丰富的进阶内容。让我印象深刻的是，作者在处理一些复杂的模型时，能够清晰地梳理出其内在的逻辑和联系，并且在必要时会回顾前面学过的知识，形成一个完整的知识网络。这种“举一反三”的教学方式，让我能够触类旁通，更深刻地理解不同模型之间的异同。书中对一些实证研究案例的分析也非常深入，不仅仅是简单地展示研究结果，更重要的是分析了研究背后的方法论和潜在的局限性，这让我对学术研究有了更宏观的认识。我感觉到，这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的老师，引导我一步步地探索计量经济学的奥秘。它为我提供了扎实的理论基础和广阔的视野，让我能够更有信心地面对未来在计量经济学领域的学习和研究。

评分☆☆☆☆☆

作者的语言风格非常严谨而不失清晰，对于一些专业术语的解释准确到位，并且在必要的时候会给出英文原词，方便查阅和记忆。我注意到，即使在讲解一些非常抽象的理论时，作者也会尽量使用贴近生活或者易于理解的比喻来辅助说明，这对于我这样一个初学者来说，无疑是巨大的帮助。书中很多例子的选择都非常典型，能够很好地反映计量经济学在实际经济问题中的应用。我特别喜欢它在讲解某个模型或方法时，会先给出其背后的经济学直觉，然后再进行数学推导，这样我能更清楚地理解为什么需要这个模型，以及它能够解决什么问题。而且，作者在解释一些有争议的学术观点时，也保持了客观的态度，并会引用相关的文献，鼓励读者去进一步探索。我感觉作者的写作功底非常深厚，能够将复杂的知识以一种相对易懂的方式呈现出来。有时，在遇到一些自己难以理解的段落时，我只需要稍微放慢阅读速度，重新读几遍，就能够豁然开朗。这种“润物细无声”的教学方式，让我对计量经济学产生了浓厚的兴趣，并愿意深入钻研下去。