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[美] Jeffrey M. Wooldridge 张成思

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发表于2024-09-20

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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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