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[美] Jeffrey M. Wooldridge 张成思

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发表于2024-11-14

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2018-8-10 平装 9787300259147

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具体描述

杰弗里·M.伍德里奇，密歇根州立大学经济学特聘教授。他于1982年在加州大学伯克利分校获得计算机科学与经济学学士学位，并于1986年在加州大学圣迭戈分校获经济学博士学位。伍德里奇博士曾在国际知名期刊上发表了30多篇学术论文。他还是《横截面与面板数据的计量经济分析》(Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data)一书的作者。他所获的奖项包括：斯隆(Alfred P．Sloan)研究奖，《计量经济理论》(Econometric Theory)的PluraScripsit奖，《应用计量经济学杂志》(Journal of Applied Econometrics)的斯通(Richard Stone)爵士奖，以及在MIT三次获得研究生教学年度优秀教师奖。他还是计量经济学会(Econometric Society)和《计量经济学杂志》 (Journal of Econometric)的资深会员。

第六版保留了第五版的总体结构。《计量经济学导论：现代观点（第6版）/经济科学译丛》区别于绝大多数其他教科书的显著的特征是，它的篇章结构是根据分析数据的类型而划分的。这与传统方法明显不同，因为传统分析总是先提出一个线性模型，并列出以后分析中可能需要的所有假定，然后在与那些假定之间的联系不甚清晰的情况下，证明或得出一些结论。我的方法是：在第一篇中，开篇就在随机抽样昀假定下，用横截面数据讨论多元回归分析。因为学过初级统计学课程的学生都熟悉从总体中随机抽样的方法，所以这种安排比较自然。重要的是，它使得我们能够将对潜在总体回归模型的假定（具有经济或行为含义的假定）与数据抽取方式的假定区分开来。在学生很好地掌握了使用随机样本的多元回归模型之后，可以直观地讨论非随机抽样的后果。

现代计量经济学的一个重要特征是：解释变量（与因变量一起）被作为随机变量的结果来处理。对社会科学而言，引入随机解释变量比传统假定中的非随机解释变量要现实得多。一个明显的好处就是，总体模型或随机抽样方法减少了学生必须接受和理解的假定数量。反之，古典回归分析法把解释变量视为重复样本中的固定回归元，这种方法只能适用于试验背景中搜集来的数据，但它在初级教科书中仍非常盛行。此外，因陈述和解释模型假定而产生的种种曲解可能让学生产生混淆。

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用户评价

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##这本书我只啃了6章和后面的appendixA-C，Research Method的这门课只这些内容。我本科没有学过计量经济学，统计学也等于没学过，所以RM这门课开的时候我等于听天书，开课时pro知道我非金融背景问我有没有学过计量经济学，我就知道这门课又是异常痛苦了。过完圣诞之后我才从图书...

评分☆☆☆☆☆

##这是本非常漂亮的学术著作读起来很愉悦虽然在技术上不是很难但对计量经济学的解说却非常到位同时例子也非常丰富如果能够认真看过两遍作出合适的实证研究应该不是问题　　稍微指出一点瑕疵：就是这本书在印刷上存在一定的错误（非常少的地方存在翻译错误） ...

评分☆☆☆☆☆

##经典！值得反复读，仔细嚼！之前读过英文版第三版几遍。第六版中文版很精彩。

评分☆☆☆☆☆

终于摸到门槛。一到九章、十三到十五章读了两遍，其余浏览了一遍。第一遍读时，觉得作者啰嗦，很多不明不白的话，翻过陈强、赵西亮、Angrist、Gujarati的书后重读觉得透彻了。这让我们理解一个学科深入已属不易，深入后“浅出”则更难，作为领域大佬的伍德里奇想要把计量思想讲得通俗易懂的愿望是显然的，但是很多时候往往是他自己一厢情愿，因为读者没有受过训练，不知道何为重点。至少我一开始学计量的时候以为异方差性是比遗漏变量偏误更重要的问题（因为它分出了一整章），……所以我认为没有受过科学哲学或认识论训练的人要弄清楚计量是非常不易的——总而言之，观点越高越好。在这点上，赵西亮的教材算是国内同类中数一数二的，与之相比，伍德里奇虽面面俱到，但会让人迷失在细节里，这也是我强烈建议几本不同体系教材对读的原因。

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##数学是美的

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