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计量经济学导论

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[美] Jeffrey M. Wooldridge 张成思



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发表于2025-05-20

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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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##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...  

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##计量经济学导论教材,挺好的

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