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

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 模型
• 数据分析
• 金融
• 经济计量
• 统计建模

店铺： 昆山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：26112781110

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！

计量经济学：洞察经济现象的强大工具 计量经济学，作为一门融合了经济学理论、数学方法和统计技术的新兴学科，为我们理解和解释纷繁复杂的经济世界提供了不可或缺的视角和工具。它不仅仅是枯燥的数字和公式堆砌，更是一门关于“证据”的科学，致力于通过严谨的实证分析，验证经济理论的合理性，揭示经济变量之间的内在联系，并预测未来经济走势。 一、 计量经济学的核心要义 计量经济学的核心在于“计量”，即将经济学中的抽象概念和理论转化为可量化的变量，并通过收集和分析实际经济数据，来检验和估计这些变量之间的关系。它扮演着连接经济理论与现实世界的桥梁角色。经济理论提供了分析经济现象的框架和假设，而计量经济学则利用数据来检验这些理论的预测力，并量化其影响程度。 这门学科的独特之处在于其研究方法。它借鉴了统计学的工具，如回归分析、假设检验、时间序列分析等，但又不仅仅局限于此。计量经济学更注重模型的可行性、解释性以及政策含义，力求在复杂的经济现实中提炼出有价值的见解。它关心的不仅仅是“是否存在”关系，更是“这种关系有多强”，以及“这种关系背后的经济机制是什么”。 二、 计量经济学的应用领域 计量经济学的应用范围极其广泛，几乎渗透到经济活动的各个角落。 宏观经济分析： 宏观经济学家利用计量经济学来研究通货膨胀、失业、经济增长、货币政策、财政政策等宏观经济指标之间的关系。例如，通过建立宏观计量模型，可以分析降息对投资的影响程度，评估财政刺激计划对GDP增长的贡献，预测未来几年中国的经济增长趋势。这些分析为政府制定宏观经济政策提供了重要的科学依据。 微观经济分析： 在微观经济层面，计量经济学被用于分析消费者行为、厂商决策、市场结构、劳动力市场等。例如，研究广告支出对产品销售量的影响，估计教育水平对个人工资的影响，分析不同定价策略对企业利润的效应，以及研究环境政策对企业污染物排放量的影响。 金融学： 金融领域是计量经济学应用的另一大重要阵地。资产定价、风险管理、投资组合优化、市场效率检验等都离不开计量经济学的技术。例如，利用时间序列模型分析股票价格的波动性，构建风险度量模型评估金融衍生品的风险，分析不同资产类别的收益与风险关系，为投资者提供决策参考。 发展经济学： 发展经济学家利用计量经济学来研究贫困、不平等、教育、医疗、基础设施等因素对经济发展的影响。例如，分析外国直接投资对一国经济增长的效应，评估教育普及对人力资本提升的贡献，研究性别歧视对劳动力市场的影响。 国际贸易与国际金融： 计量经济学被用于分析贸易壁垒对国际贸易量的影响，研究汇率变动对进出口的影响，以及分析资本流动对各国经济的影响。 劳动经济学： 劳动经济学研究劳动力市场的供需关系、工资决定、就业与失业、人力资本投资等问题。计量经济学方法被广泛用于估计教育、经验等因素对工资的影响，分析最低工资标准对就业的影响，以及评估工会组织对工资水平的效应。 环境经济学： 随着环境问题的日益突出，计量经济学在环境经济学中的应用也越来越重要。例如，研究环境污染对人体健康的影响，评估碳税对温室气体排放量的削减效果，分析环境法规对企业生产成本的影响。 公共经济学： 公共经济学研究政府在经济活动中的作用，如税收、公共支出、公共产品供给等。计量经济学可以用来评估税收政策的经济效应，分析不同公共支出项目的成本效益，以及研究政府干预对市场效率的影响。 三、 计量经济学的主要方法论 计量经济学的核心方法是建立数学模型来描述经济变量之间的关系，然后利用统计方法对模型进行估计和检验。 回归分析 (Regression Analysis)： 这是计量经济学中最常用、最基础的方法。回归分析旨在通过一个或多个自变量来解释因变量的变动。例如，我们可以用广告支出、产品价格等自变量来回归分析产品的销售量（因变量），从而量化广告支出对销售量的影响程度。 简单线性回归 (Simple Linear Regression)： 只有一个自变量的回归模型。 多元线性回归 (Multiple Linear Regression)： 包含两个或两个以上自变量的回归模型。 非线性回归 (Non-linear Regression)： 变量之间的关系不是线性的模型。 假设检验 (Hypothesis Testing)： 在估计出模型参数后，需要对模型的有效性和参数的统计显著性进行检验。例如，我们可以检验广告支出对销售量的影响是否显著大于零，即广告对销售量是否存在真实的影响。 模型诊断与选择 (Model Diagnostics and Selection)： 计量经济学模型并非万能，需要对其进行诊断，检查是否存在多重共线性、异方差、自相关等问题。同时，需要根据经济理论和统计检验结果，选择最优的模型。 时间序列分析 (Time Series Analysis)： 当我们处理随时间变化的经济数据时，时间序列分析方法就显得尤为重要。它关注数据的时序性特征，如趋势、季节性、周期性和随机波动。常用的模型包括 ARIMA 模型、GARCH 模型等，用于预测未来的经济走势。 面板数据分析 (Panel Data Analysis)： 面板数据是指包含多个截面单位（如不同公司、不同国家）在多个时间点上的观测数据。面板数据分析能够更有效地控制未观测到的异质性，提高估计的效率和准确性。 工具变量法 (Instrumental Variables, IV)： 当回归模型中存在内生性问题（即自变量与误差项相关）时，需要采用工具变量法来解决。这通过寻找一个与内生自变量相关但与误差项不相关的变量来获得无偏估计。 倾向得分匹配法 (Propensity Score Matching, PSM)： 在处理因果推断问题时，特别是当无法进行随机对照试验时，倾向得分匹配法是一种常用的方法，用于模拟随机对照试验，评估干预措施的效果。 四、 计量经济学面临的挑战与前沿 尽管计量经济学取得了巨大的成就，但在实际应用中仍然面临诸多挑战。 数据质量问题： 经济数据的收集可能存在误差、遗漏或不准确，这些都会影响计量模型的可靠性。 模型设定偏差： 经济现象错综复杂，我们对经济过程的理解可能不完全，导致模型设定存在偏差，无法准确捕捉变量之间的真实关系。 因果识别难题： 在许多情况下，区分相关性与因果性是一个巨大的挑战。例如，高收入与高教育水平相关，但哪个是因，哪个是果？需要更精密的计量方法来解决。 “大数据”时代的机遇与挑战： 随着大数据技术的兴起，海量数据的可得性为计量经济学提供了新的机遇，但也对传统的计量方法提出了挑战，需要开发新的分析工具来处理高维度、非结构化的数据。 机器学习与人工智能的融合： 机器学习和人工智能技术正在与计量经济学日益融合，为经济预测、风险评估和政策分析提供了新的视角和工具。 五、 计量经济学的重要性 计量经济学的重要性不言而喻。它不仅为经济学研究提供了严谨的实证基础，帮助我们理解经济规律，更重要的是，它能够为实际经济问题的解决提供量化的依据和科学的建议。无论是政府制定经济政策，企业进行市场决策，还是个人进行投资理财，都离不开计量经济学提供的洞察和指导。 通过运用计量经济学的工具，我们可以更清晰地认识经济现象背后的驱动因素，更准确地预测未来经济的走向，从而做出更明智的决策。它赋能我们成为更具批判性思维的经济参与者，能够基于证据来理解和影响我们身处的经济世界。

评分☆☆☆☆☆

这本《计量经济学(第3版)》给我的整体感受是——严谨，但又不失趣味性。与我之前接触过的一些教材不同，这本书在数学推导上做得很扎实，每个公式、定理的出现都有其逻辑依据，不会让你感到突兀。作者在讲解基本概念时，总是会先给出理论上的定义，然后通过一系列精巧的数学推演来证明其性质和推导其公式，这种严谨的学术态度让我对书中内容的可信度深感佩服。例如，在介绍内生性问题时，作者没有停留在概念层面，而是深入分析了产生内生性的各种原因，并通过构建模型，详细阐述了它对估计结果的偏误影响，然后循序渐进地介绍了工具变量法、面板数据模型等解决方法。这些方法在数学上都具有一定的挑战性，但作者通过清晰的步骤和详尽的解释，让原本晦涩的理论变得更容易理解。我特别喜欢书中对假设检验的论述，它不仅仅是简单地介绍F检验、t检验，而是从概率论的基础出发，解释了这些检验的原理和局限性。书中还对模型诊断做了深入的探讨，比如异方差、自相关等问题的检测和处理，这些都是在实际建模中非常关键的步骤，而这本书则给予了充分的关注。读完这本书，我感觉自己在计量模型构建和解读方面，有了更坚实的基础和更强的信心，能够更准确地分析经济现象，做出更合理的判断。

评分☆☆☆☆☆

终于把这本《计量经济学(第3版)》给啃完了，感觉像是完成了一项艰巨的任务，但也收获颇丰。一开始拿到书，看着厚厚的一叠，心里其实是有点打鼓的。毕竟计量经济学这玩意儿，在我看来就像是数学和经济学之间一个微妙的平衡点，既要有扎实的经济学理论基础，又不能对统计和数理方法望而却步。但读着读着，我发现作者的写作风格非常平易近人，很多复杂的概念都用生活化的例子来解释，比如在讲到模型设定时，用了“找女朋友”的比喻，把潜在的遗漏变量、多重共线性等问题讲得头头是道，让我这个非科班出身的人也能大致领会。书中对经典计量模型，如OLS回归的讲解更是细致入微，从假设条件到系数的解释，再到各种检验方法，一步步地引导读者理解其内在逻辑。特别是关于假设检验的部分，虽然涉及统计原理，但作者通过图示和循序渐进的推导，让我理解了P值、显著性水平这些概念的实际意义，不再是死记硬背的公式。而且，书中还穿插了一些实际案例分析，让我看到计量经济学是如何被用来解决现实世界问题的，比如分析教育水平对收入的影响，或者评估某个政策的经济效应。这些案例的引入，极大地激发了我学习的兴趣，也让我更加确信计量经济学这门学科的实用价值。虽然过程中也遇到一些难点，需要反复琢磨，但总的来说，这本书为我打开了一扇计量经济学的大门，让我对这个领域产生了浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一位初学者来说，《计量经济学(第3版)》无疑是一本极其宝贵的入门读物。书中的语言风格非常学术化，但又不像某些教材那样生硬难懂。作者善于运用各种生动形象的比喻，将抽象的统计概念变得具体可感。例如，在讲解“误差项”时，作者将其比作“无法解释的噪音”，这让我瞬间明白了误差项在模型中的作用，以及它如何影响我们对变量之间关系的判断。书中对假设检验的介绍也让我受益匪浅。在理解P值和显著性水平时，作者提供了一些实际操作的建议，比如如何根据研究目的来选择合适的显著性水平，以及如何解读P值在实际应用中的意义。这本书还包含了一些关于计量软件的应用介绍，虽然不是重点，但足以让我了解如何在实际操作中使用这些工具来检验模型和分析数据。我特别喜欢书中对“模型拟合优度”的讲解，它不仅解释了R方等指标的含义，还强调了不能仅仅依赖于这些指标，而是要结合经济学理论和模型诊断来综合评估模型的有效性。读完这本书，我感觉自己对计量经济学有了更全面的认识，也对未来的学习方向有了更清晰的规划，迫不及待地想将学到的知识应用到实际分析中去。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始拿到这本《计量经济学(第3版)》，我抱着一种“完成任务”的心态，想着能把考试应付过去就行。但读了之后，我才发现自己之前的想法太狭隘了。这本书的独特之处在于，它不仅仅是枯燥的理论堆砌，更像是与一位经验丰富的老师在进行一场深入的对话。作者的叙述方式非常灵活，时而旁征博引，引用一些经典的研究成果，时而又会跳出书本，给读者一些“过来人”的经验之谈。例如，在讲解异方差问题时，作者不仅给出了统计上的解释，还举例说明了在实际数据中，哪些因素可能导致异方差的出现，以及在处理异方差时，应该优先考虑哪些方法。这种“接地气”的讲解方式，让我觉得计量经济学不再是象牙塔里的学问，而是真正能够应用于解决实际问题的工具。书中对大数据和机器学习在计量经济学中的应用也进行了初步的介绍，虽然这部分内容还不够深入，但已经足够让我看到计量经济学未来的发展趋势，以及如何将这些新兴技术与传统方法相结合。这本书的章节安排也非常合理，层层递进，让我能够循序渐进地掌握知识。虽然有些部分我还需要反复阅读才能完全理解，但总体而言，这本书给我带来的启发是巨大的，让我对计量经济学产生了前所未有的热情。

评分☆☆☆☆☆

这本书《计量经济学(第3版)》给我的感觉就像是一个精心打磨的工具箱，里面装满了解决经济学难题的利器。作者在讲解每一个计量方法时，都会详细说明它的适用条件、推导过程以及在实际应用中可能遇到的问题。我印象最深刻的是关于因果推断的章节，作者用一种非常清晰且富有启发性的方式，解释了如何从相关性中找到因果关系。在这一点上，书中提供的案例非常有说服力，比如分析广告投入对销售额的影响，作者通过构建反事实的情境，让我理解了什么叫做“真正的”效果。此外，书中对各种模型诊断的讲解也十分细致，比如如何识别多重共线性，以及它对回归系数估计的影响。作者还给出了几种不同的处理方法，并分析了各自的优劣。这种全面且深入的讲解，让我觉得这本书不仅仅是在教你“怎么做”，更是在教你“为什么这么做”以及“这样做会有什么后果”。虽然有些数学推导部分对我来说是挑战，但我会反复推敲，试图理解其背后的逻辑。这本书的价值在于，它不仅仅教会了我计量经济学的方法，更培养了我一种严谨的分析思维，让我在面对复杂的经济问题时，能够有条理地思考，并运用恰当的工具去解决。