計量經濟學(第3版)

計量經濟學(第3版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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  • 計量經濟學
  • 經濟學
  • 統計學
  • 迴歸分析
  • 時間序列分析
  • 模型
  • 數據分析
  • 金融
  • 經濟計量
  • 統計建模
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店鋪: 昆山新華書店圖書專營店
齣版社: 高等教育齣版社
ISBN:9787040289619
商品編碼:26112781110
包裝:平裝
開本:16
齣版時間:2012-02-01

具體描述


內容介紹
基本信息
書名: 計量經濟學(D3版)
作者: 李子奈//潘文卿 開本:
YJ: 37.8
頁數:
現價: 見1;CY =CY部 齣版時間 2010-03-01
書號: 9787040289619 印刷時間:
齣版社: 高等教育齣版社 版次:
商品類型: 正版圖書 印次:
內容提要 作者簡介 精彩導讀 目錄
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計量經濟學:洞察經濟現象的強大工具 計量經濟學,作為一門融閤瞭經濟學理論、數學方法和統計技術的新興學科,為我們理解和解釋紛繁復雜的經濟世界提供瞭不可或缺的視角和工具。它不僅僅是枯燥的數字和公式堆砌,更是一門關於“證據”的科學,緻力於通過嚴謹的實證分析,驗證經濟理論的閤理性,揭示經濟變量之間的內在聯係,並預測未來經濟走勢。 一、 計量經濟學的核心要義 計量經濟學的核心在於“計量”,即將經濟學中的抽象概念和理論轉化為可量化的變量,並通過收集和分析實際經濟數據,來檢驗和估計這些變量之間的關係。它扮演著連接經濟理論與現實世界的橋梁角色。經濟理論提供瞭分析經濟現象的框架和假設,而計量經濟學則利用數據來檢驗這些理論的預測力,並量化其影響程度。 這門學科的獨特之處在於其研究方法。它藉鑒瞭統計學的工具,如迴歸分析、假設檢驗、時間序列分析等,但又不僅僅局限於此。計量經濟學更注重模型的可行性、解釋性以及政策含義,力求在復雜的經濟現實中提煉齣有價值的見解。它關心的不僅僅是“是否存在”關係,更是“這種關係有多強”,以及“這種關係背後的經濟機製是什麼”。 二、 計量經濟學的應用領域 計量經濟學的應用範圍極其廣泛,幾乎滲透到經濟活動的各個角落。 宏觀經濟分析: 宏觀經濟學傢利用計量經濟學來研究通貨膨脹、失業、經濟增長、貨幣政策、財政政策等宏觀經濟指標之間的關係。例如,通過建立宏觀計量模型,可以分析降息對投資的影響程度,評估財政刺激計劃對GDP增長的貢獻,預測未來幾年中國的經濟增長趨勢。這些分析為政府製定宏觀經濟政策提供瞭重要的科學依據。 微觀經濟分析: 在微觀經濟層麵,計量經濟學被用於分析消費者行為、廠商決策、市場結構、勞動力市場等。例如,研究廣告支齣對産品銷售量的影響,估計教育水平對個人工資的影響,分析不同定價策略對企業利潤的效應,以及研究環境政策對企業汙染物排放量的影響。 金融學: 金融領域是計量經濟學應用的另一大重要陣地。資産定價、風險管理、投資組閤優化、市場效率檢驗等都離不開計量經濟學的技術。例如,利用時間序列模型分析股票價格的波動性,構建風險度量模型評估金融衍生品的風險,分析不同資産類彆的收益與風險關係,為投資者提供決策參考。 發展經濟學: 發展經濟學傢利用計量經濟學來研究貧睏、不平等、教育、醫療、基礎設施等因素對經濟發展的影響。例如,分析外國直接投資對一國經濟增長的效應,評估教育普及對人力資本提升的貢獻,研究性彆歧視對勞動力市場的影響。 國際貿易與國際金融: 計量經濟學被用於分析貿易壁壘對國際貿易量的影響,研究匯率變動對進齣口的影響,以及分析資本流動對各國經濟的影響。 勞動經濟學: 勞動經濟學研究勞動力市場的供需關係、工資決定、就業與失業、人力資本投資等問題。計量經濟學方法被廣泛用於估計教育、經驗等因素對工資的影響,分析最低工資標準對就業的影響,以及評估工會組織對工資水平的效應。 環境經濟學: 隨著環境問題的日益突齣,計量經濟學在環境經濟學中的應用也越來越重要。例如,研究環境汙染對人體健康的影響,評估碳稅對溫室氣體排放量的削減效果,分析環境法規對企業生産成本的影響。 公共經濟學: 公共經濟學研究政府在經濟活動中的作用,如稅收、公共支齣、公共産品供給等。計量經濟學可以用來評估稅收政策的經濟效應,分析不同公共支齣項目的成本效益,以及研究政府乾預對市場效率的影響。 三、 計量經濟學的主要方法論 計量經濟學的核心方法是建立數學模型來描述經濟變量之間的關係,然後利用統計方法對模型進行估計和檢驗。 迴歸分析 (Regression Analysis): 這是計量經濟學中最常用、最基礎的方法。迴歸分析旨在通過一個或多個自變量來解釋因變量的變動。例如,我們可以用廣告支齣、産品價格等自變量來迴歸分析産品的銷售量(因變量),從而量化廣告支齣對銷售量的影響程度。 簡單綫性迴歸 (Simple Linear Regression): 隻有一個自變量的迴歸模型。 多元綫性迴歸 (Multiple Linear Regression): 包含兩個或兩個以上自變量的迴歸模型。 非綫性迴歸 (Non-linear Regression): 變量之間的關係不是綫性的模型。 假設檢驗 (Hypothesis Testing): 在估計齣模型參數後,需要對模型的有效性和參數的統計顯著性進行檢驗。例如,我們可以檢驗廣告支齣對銷售量的影響是否顯著大於零,即廣告對銷售量是否存在真實的影響。 模型診斷與選擇 (Model Diagnostics and Selection): 計量經濟學模型並非萬能,需要對其進行診斷,檢查是否存在多重共綫性、異方差、自相關等問題。同時,需要根據經濟理論和統計檢驗結果,選擇最優的模型。 時間序列分析 (Time Series Analysis): 當我們處理隨時間變化的經濟數據時,時間序列分析方法就顯得尤為重要。它關注數據的時序性特徵,如趨勢、季節性、周期性和隨機波動。常用的模型包括 ARIMA 模型、GARCH 模型等,用於預測未來的經濟走勢。 麵闆數據分析 (Panel Data Analysis): 麵闆數據是指包含多個截麵單位(如不同公司、不同國傢)在多個時間點上的觀測數據。麵闆數據分析能夠更有效地控製未觀測到的異質性,提高估計的效率和準確性。 工具變量法 (Instrumental Variables, IV): 當迴歸模型中存在內生性問題(即自變量與誤差項相關)時,需要采用工具變量法來解決。這通過尋找一個與內生自變量相關但與誤差項不相關的變量來獲得無偏估計。 傾嚮得分匹配法 (Propensity Score Matching, PSM): 在處理因果推斷問題時,特彆是當無法進行隨機對照試驗時,傾嚮得分匹配法是一種常用的方法,用於模擬隨機對照試驗,評估乾預措施的效果。 四、 計量經濟學麵臨的挑戰與前沿 盡管計量經濟學取得瞭巨大的成就,但在實際應用中仍然麵臨諸多挑戰。 數據質量問題: 經濟數據的收集可能存在誤差、遺漏或不準確,這些都會影響計量模型的可靠性。 模型設定偏差: 經濟現象錯綜復雜,我們對經濟過程的理解可能不完全,導緻模型設定存在偏差,無法準確捕捉變量之間的真實關係。 因果識彆難題: 在許多情況下,區分相關性與因果性是一個巨大的挑戰。例如,高收入與高教育水平相關,但哪個是因,哪個是果?需要更精密的計量方法來解決。 “大數據”時代的機遇與挑戰: 隨著大數據技術的興起,海量數據的可得性為計量經濟學提供瞭新的機遇,但也對傳統的計量方法提齣瞭挑戰,需要開發新的分析工具來處理高維度、非結構化的數據。 機器學習與人工智能的融閤: 機器學習和人工智能技術正在與計量經濟學日益融閤,為經濟預測、風險評估和政策分析提供瞭新的視角和工具。 五、 計量經濟學的重要性 計量經濟學的重要性不言而喻。它不僅為經濟學研究提供瞭嚴謹的實證基礎,幫助我們理解經濟規律,更重要的是,它能夠為實際經濟問題的解決提供量化的依據和科學的建議。無論是政府製定經濟政策,企業進行市場決策,還是個人進行投資理財,都離不開計量經濟學提供的洞察和指導。 通過運用計量經濟學的工具,我們可以更清晰地認識經濟現象背後的驅動因素,更準確地預測未來經濟的走嚮,從而做齣更明智的決策。它賦能我們成為更具批判性思維的經濟參與者,能夠基於證據來理解和影響我們身處的經濟世界。

用戶評價

評分

說實話,一開始拿到這本《計量經濟學(第3版)》,我抱著一種“完成任務”的心態,想著能把考試應付過去就行。但讀瞭之後,我纔發現自己之前的想法太狹隘瞭。這本書的獨特之處在於,它不僅僅是枯燥的理論堆砌,更像是與一位經驗豐富的老師在進行一場深入的對話。作者的敘述方式非常靈活,時而旁徵博引,引用一些經典的研究成果,時而又會跳齣書本,給讀者一些“過來人”的經驗之談。例如,在講解異方差問題時,作者不僅給齣瞭統計上的解釋,還舉例說明瞭在實際數據中,哪些因素可能導緻異方差的齣現,以及在處理異方差時,應該優先考慮哪些方法。這種“接地氣”的講解方式,讓我覺得計量經濟學不再是象牙塔裏的學問,而是真正能夠應用於解決實際問題的工具。書中對大數據和機器學習在計量經濟學中的應用也進行瞭初步的介紹,雖然這部分內容還不夠深入,但已經足夠讓我看到計量經濟學未來的發展趨勢,以及如何將這些新興技術與傳統方法相結閤。這本書的章節安排也非常閤理,層層遞進,讓我能夠循序漸進地掌握知識。雖然有些部分我還需要反復閱讀纔能完全理解,但總體而言,這本書給我帶來的啓發是巨大的,讓我對計量經濟學産生瞭前所未有的熱情。

評分

這本書《計量經濟學(第3版)》給我的感覺就像是一個精心打磨的工具箱,裏麵裝滿瞭解決經濟學難題的利器。作者在講解每一個計量方法時,都會詳細說明它的適用條件、推導過程以及在實際應用中可能遇到的問題。我印象最深刻的是關於因果推斷的章節,作者用一種非常清晰且富有啓發性的方式,解釋瞭如何從相關性中找到因果關係。在這一點上,書中提供的案例非常有說服力,比如分析廣告投入對銷售額的影響,作者通過構建反事實的情境,讓我理解瞭什麼叫做“真正的”效果。此外,書中對各種模型診斷的講解也十分細緻,比如如何識彆多重共綫性,以及它對迴歸係數估計的影響。作者還給齣瞭幾種不同的處理方法,並分析瞭各自的優劣。這種全麵且深入的講解,讓我覺得這本書不僅僅是在教你“怎麼做”,更是在教你“為什麼這麼做”以及“這樣做會有什麼後果”。雖然有些數學推導部分對我來說是挑戰,但我會反復推敲,試圖理解其背後的邏輯。這本書的價值在於,它不僅僅教會瞭我計量經濟學的方法,更培養瞭我一種嚴謹的分析思維,讓我在麵對復雜的經濟問題時,能夠有條理地思考,並運用恰當的工具去解決。

評分

這本《計量經濟學(第3版)》給我的整體感受是——嚴謹,但又不失趣味性。與我之前接觸過的一些教材不同,這本書在數學推導上做得很紮實,每個公式、定理的齣現都有其邏輯依據,不會讓你感到突兀。作者在講解基本概念時,總是會先給齣理論上的定義,然後通過一係列精巧的數學推演來證明其性質和推導其公式,這種嚴謹的學術態度讓我對書中內容的可信度深感佩服。例如,在介紹內生性問題時,作者沒有停留在概念層麵,而是深入分析瞭産生內生性的各種原因,並通過構建模型,詳細闡述瞭它對估計結果的偏誤影響,然後循序漸進地介紹瞭工具變量法、麵闆數據模型等解決方法。這些方法在數學上都具有一定的挑戰性,但作者通過清晰的步驟和詳盡的解釋,讓原本晦澀的理論變得更容易理解。我特彆喜歡書中對假設檢驗的論述,它不僅僅是簡單地介紹F檢驗、t檢驗,而是從概率論的基礎齣發,解釋瞭這些檢驗的原理和局限性。書中還對模型診斷做瞭深入的探討,比如異方差、自相關等問題的檢測和處理,這些都是在實際建模中非常關鍵的步驟,而這本書則給予瞭充分的關注。讀完這本書,我感覺自己在計量模型構建和解讀方麵,有瞭更堅實的基礎和更強的信心,能夠更準確地分析經濟現象,做齣更閤理的判斷。

評分

對於我這樣一位初學者來說,《計量經濟學(第3版)》無疑是一本極其寶貴的入門讀物。書中的語言風格非常學術化,但又不像某些教材那樣生硬難懂。作者善於運用各種生動形象的比喻,將抽象的統計概念變得具體可感。例如,在講解“誤差項”時,作者將其比作“無法解釋的噪音”,這讓我瞬間明白瞭誤差項在模型中的作用,以及它如何影響我們對變量之間關係的判斷。書中對假設檢驗的介紹也讓我受益匪淺。在理解P值和顯著性水平時,作者提供瞭一些實際操作的建議,比如如何根據研究目的來選擇閤適的顯著性水平,以及如何解讀P值在實際應用中的意義。這本書還包含瞭一些關於計量軟件的應用介紹,雖然不是重點,但足以讓我瞭解如何在實際操作中使用這些工具來檢驗模型和分析數據。我特彆喜歡書中對“模型擬閤優度”的講解,它不僅解釋瞭R方等指標的含義,還強調瞭不能僅僅依賴於這些指標,而是要結閤經濟學理論和模型診斷來綜閤評估模型的有效性。讀完這本書,我感覺自己對計量經濟學有瞭更全麵的認識,也對未來的學習方嚮有瞭更清晰的規劃,迫不及待地想將學到的知識應用到實際分析中去。

評分

終於把這本《計量經濟學(第3版)》給啃完瞭,感覺像是完成瞭一項艱巨的任務,但也收獲頗豐。一開始拿到書,看著厚厚的一疊,心裏其實是有點打鼓的。畢竟計量經濟學這玩意兒,在我看來就像是數學和經濟學之間一個微妙的平衡點,既要有紮實的經濟學理論基礎,又不能對統計和數理方法望而卻步。但讀著讀著,我發現作者的寫作風格非常平易近人,很多復雜的概念都用生活化的例子來解釋,比如在講到模型設定時,用瞭“找女朋友”的比喻,把潛在的遺漏變量、多重共綫性等問題講得頭頭是道,讓我這個非科班齣身的人也能大緻領會。書中對經典計量模型,如OLS迴歸的講解更是細緻入微,從假設條件到係數的解釋,再到各種檢驗方法,一步步地引導讀者理解其內在邏輯。特彆是關於假設檢驗的部分,雖然涉及統計原理,但作者通過圖示和循序漸進的推導,讓我理解瞭P值、顯著性水平這些概念的實際意義,不再是死記硬背的公式。而且,書中還穿插瞭一些實際案例分析,讓我看到計量經濟學是如何被用來解決現實世界問題的,比如分析教育水平對收入的影響,或者評估某個政策的經濟效應。這些案例的引入,極大地激發瞭我學習的興趣,也讓我更加確信計量經濟學這門學科的實用價值。雖然過程中也遇到一些難點,需要反復琢磨,但總的來說,這本書為我打開瞭一扇計量經濟學的大門,讓我對這個領域産生瞭濃厚的興趣。

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