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[美] Jeffrey M. Wooldridge 張成思

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發表於2025-01-16

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2018-8-10 平裝 9787300259147

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具體描述

傑弗裏·M.伍德裏奇，密歇根州立大學經濟學特聘教授。他於1982年在加州大學伯剋利分校獲得計算機科學與經濟學學士學位，並於1986年在加州大學聖迭戈分校獲經濟學博士學位。伍德裏奇博士曾在國際知名期刊上發錶瞭30多篇學術論文。他還是《橫截麵與麵闆數據的計量經濟分析》(Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data)一書的作者。他所獲的奬項包括：斯隆(Alfred P．Sloan)研究奬，《計量經濟理論》(Econometric Theory)的PluraScripsit奬，《應用計量經濟學雜誌》(Journal of Applied Econometrics)的斯通(Richard Stone)爵士奬，以及在MIT三次獲得研究生教學年度優秀教師奬。他還是計量經濟學會(Econometric Society)和《計量經濟學雜誌》 (Journal of Econometric)的資深會員。

第六版保留瞭第五版的總體結構。《計量經濟學導論：現代觀點（第6版）/經濟科學譯叢》區彆於絕大多數其他教科書的顯著的特徵是，它的篇章結構是根據分析數據的類型而劃分的。這與傳統方法明顯不同，因為傳統分析總是先提齣一個綫性模型，並列齣以後分析中可能需要的所有假定，然後在與那些假定之間的聯係不甚清晰的情況下，證明或得齣一些結論。我的方法是：在第一篇中，開篇就在隨機抽樣昀假定下，用橫截麵數據討論多元迴歸分析。因為學過初級統計學課程的學生都熟悉從總體中隨機抽樣的方法，所以這種安排比較自然。重要的是，它使得我們能夠將對潛在總體迴歸模型的假定（具有經濟或行為含義的假定）與數據抽取方式的假定區分開來。在學生很好地掌握瞭使用隨機樣本的多元迴歸模型之後，可以直觀地討論非隨機抽樣的後果。

現代計量經濟學的一個重要特徵是：解釋變量（與因變量一起）被作為隨機變量的結果來處理。對社會科學而言，引入隨機解釋變量比傳統假定中的非隨機解釋變量要現實得多。一個明顯的好處就是，總體模型或隨機抽樣方法減少瞭學生必須接受和理解的假定數量。反之，古典迴歸分析法把解釋變量視為重復樣本中的固定迴歸元，這種方法隻能適用於試驗背景中搜集來的數據，但它在初級教科書中仍非常盛行。此外，因陳述和解釋模型假定而産生的種種麯解可能讓學生産生混淆。

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