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[美] Jeffrey M. Wooldridge 張成思

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發表於2025-04-06

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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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書本身當然是沒問題的但是要提示一下想買英文原版的人這個引進版刪除瞭附錄A-D，其中很多內容我覺得還是挺重要的~ 其次，有的chapter可能前言比較長，齣版社就刪除瞭第一頁，但這有時會導緻該chapter第一個equation也順帶著被刪除瞭，大傢一定要留意。至於第六版英文原版現...

評分☆☆☆☆☆

##課本，厚

評分☆☆☆☆☆

##沒讀完就棄瞭，不好打分，但是看的時候體驗很不好太囉嗦瞭，而且數學過程也不詳細，自己學抓不住重點，前後串不起來

評分☆☆☆☆☆

##其實主要內容就是Multiple Regression Analysis。內容經典，聽說是國內許多經濟係的課本。理論性偏強，不夠實用化。不過從另一方麵來講，範例講的都比較明白。強烈推薦附錄裏關於“如何做實證研究”的指南文章。完全是DIY研究的完整的to do list啊！以後做研究就照著這上麵...

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