#####计量经济学导论现代观点-(第五版)-经济科学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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伍德里奇 著

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店铺： 亚运村图书大厦

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300208152

商品编码：13716960003

丛书名： 经济科学译丛

出版时间：2015-05-01

基本信息

商品名称： 计量经济学导论现代观点-(第五版)	出版社： 中国人民大学出版社	出版时间：2015-05-01
作者：伍德里奇	译者：张成思	开本： 16开
定价： 99.00	页数：0	印次： 1
ISBN号：9787300208152	商品类型：图书	版次： 1

作者简介

本书是一本经典的初级计量经济学教材，语言通俗易懂，且辅以恰到好处的案例指导学生学习和运用计量方法。与传统的教材不同，本书在陈述和解释假定时，作者完全放弃了非随机的或在重复样本中加以固定的回归元假定。这种方法更便于读者对计量经济学的理解和应用，是对传统计量经济学教学和研究的一个突破。本书的主要特点是：  （1）不需要具备高深的数学知识，读者只要掌握大学所学的线性代数和概率统计基础知识即可。  （2）强调计量经济学在实际问题中的应用。  （3）含有大量例题和练习题。章末习题和计算机习题多着重于经验研究而非复杂的推导。要求学生能根据所学知识仔细地推理。  （4）课程安排比较灵活。教师可以根据教学需要合理挑选章节进行讲授，而不会影响教学的连续性。  （5）本书英文原版书配有内容丰富的网络教学资源，包括教学手册、多媒体教学课件、试题库等。  本书适合各高等院校经济管理类专业本科生作为计量经济学教材，还可供经济管理类教师及科研人员作为参考书使用。

目录

本书是一本经典的初级计量经济学教材，语言通俗易懂，且辅以恰到好处的案例指导学生学习和运用计量方法。与传统的教材不同，本书在陈述和解释假定时，作者完全放弃了非随机的或在重复样本中加以固定的回归元假定。这种方法更便于读者对计量经济学的理解和应用，是对传统计量经济学教学和研究的一个突破。本书的主要特点是：  （1）不需要具备高深的数学知识，读者只要掌握大学所学的线性代数和概率统计基础知识即可。  （2）强调计量经济学在实际问题中的应用。  （3）含有大量例题和练习题。章末习题和计算机习题多着重于经验研究而非复杂的推导。要求学生能根据所学知识仔细地推理。  （4）课程安排比较灵活。教师可以根据教学需要合理挑选章节进行讲授，而不会影响教学的连续性。  （5）本书英文原版书配有内容丰富的网络教学资源，包括教学手册、多媒体教学课件、试题库等。  本书适合各高等院校经济管理类专业本科生作为计量经济学教材，还可供经济管理类教师及科研人员作为参考书使用。

精彩书摘

本书是一本经典的初级计量经济学教材，语言通俗易懂，且辅以恰到好处的案例指导学生学习和运用计量方法。与传统的教材不同，本书在陈述和解释假定时，作者完全放弃了非随机的或在重复样本中加以固定的回归元假定。这种方法更便于读者对计量经济学的理解和应用，是对传统计量经济学教学和研究的一个突破。本书的主要特点是：  （1）不需要具备高深的数学知识，读者只要掌握大学所学的线性代数和概率统计基础知识即可。  （2）强调计量经济学在实际问题中的应用。  （3）含有大量例题和练习题。章末习题和计算机习题多着重于经验研究而非复杂的推导。要求学生能根据所学知识仔细地推理。  （4）课程安排比较灵活。教师可以根据教学需要合理挑选章节进行讲授，而不会影响教学的连续性。  （5）本书英文原版书配有内容丰富的网络教学资源，包括教学手册、多媒体教学课件、试题库等。  本书适合各高等院校经济管理类专业本科生作为计量经济学教材，还可供经济管理类教师及科研人员作为参考书使用。

计量经济学导论：从理论到实践的深度探索 本书旨在为读者构建一个坚实而全面的计量经济学知识体系，侧重于现代计量经济学的核心理论、前沿方法及其在真实世界数据分析中的应用。全书结构严谨，内容深入浅出，力求在保持学术严谨性的同时，兼顾学习者的理解与实践需求。 第一部分：计量经济学基础与经典线性模型 本部分将从计量经济学的基本概念和研究范式入手，为后续复杂模型的学习打下坚实的基础。 1. 计量经济学的本质与数据类型： 深入探讨计量经济学如何作为一门连接经济理论与现实数据的桥梁。我们将详细剖析不同类型的数据结构，包括横截面数据（Cross-Sectional Data）、时间序列数据（Time Series Data）和面板数据（Panel Data），以及它们各自的特点和分析挑战。 2. 简单线性回归模型（Simple Linear Regression）： 这是计量经济学分析的起点。我们将详细阐述最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，包括估计量的推导、性质（如无偏性、有效性）的证明。重点讨论误差项的假设条件——高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov Theorem）的意义，并引入$R^2$、t检验和F检验等核心统计推断工具。 3. 多元线性回归模型（Multiple Linear Regression）： 扩展到包含多个解释变量的情形。本章将重点解决多重共线性（Multicollinearity）问题及其对估计和推断的影响。此外，还将探讨变量选择的策略，以及如何使用虚拟变量（Dummy Variables）来处理定性信息。 4. 异方差性（Heteroskedasticity）： 检验OLS模型中一个关键的失效假设——误差项方差齐性。我们将识别异方差存在的迹象，分析其对估计量的影响（集中在标准误估计的偏差），并详细介绍修正方法，特别是稳健标准误（Robust Standard Errors）和加权最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）。 5. 自相关（Autocorrelation）： 针对时间序列数据中误差项的序列相关性进行深入分析。内容涵盖自相关的检验方法（如Durbin-Watson统计量、Breusch-Godfrey检验），以及如何通过广义最小二乘法（GLS）或使用HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）标准误来获得一致且有效的推断。 第二部分：因果推断与模型设定 计量经济学的核心价值在于识别和估计经济变量之间的因果关系。本部分将聚焦于如何克服内生性问题，构建有效的因果模型。 6. 遗漏变量偏差与内生性（Omitted Variable Bias and Endogeneity）： 这是计量经济学中最具挑战性的部分。系统梳理内生性的各种来源，包括遗漏变量、测量误差和同步性偏差（Simultaneity Bias）。深刻理解内生性如何导致OLS估计量是有偏和不一致的。 7. 工具变量法（Instrumental Variables, IV）： 解决内生性问题的核心武器。本章将详细介绍工具变量的选择标准（相关性和外生性），Two-Stage Least Squares (2SLS) 的估计步骤。特别关注弱工具变量（Weak Instruments）问题及其在实际应用中的识别与对策。 8. 结构模型与联立方程组： 探讨经济系统中变量间相互影响的复杂结构，例如供需模型的分析。介绍如何使用有限信息最大似然估计法（Limited Information Maximum Likelihood, LIML）等方法来估计完整的结构模型。 第三部分：时间序列分析 本部分专门处理具有时间依赖性的数据，侧重于预测和宏观经济学中的应用。 9. 平稳性与随机游走（Stationarity and Random Walks）： 介绍时间序列的平稳性概念及其重要性。详细讨论单位根检验（Unit Root Tests），如ADF检验，以及非平稳序列的后果。 10. 自回归与移动平均模型（ARIMA家族）： 深入讲解自回归（AR）、移动平均（MA）过程，以及它们的组合形式自回归移动平均（ARMA）模型。重点在于如何根据数据的特征选择合适的模型阶数，并进行模型识别、估计和诊断。 11. 协整与误差修正模型（Cointegration and Error Correction Models, ECM）： 当多个非平稳时间序列之间存在长期均衡关系时，协整理论是关键。我们将介绍Engle-Granger两步法和Johansen检验，并构建误差修正模型来描述短期动态调整过程。 12. 向量自回归模型（Vector Autoregression, VAR）： 用于分析多个时间序列变量之间相互影响的动态关系。讨论VAR模型的设定、滞后阶数的选择，以及脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF）和方差分解（Forecast Error Variance Decomposition）在政策分析中的应用。 第四部分：面板数据分析 面板数据结合了时间序列和截面数据的优势，提供了更丰富的变异性和控制未观测异质性的能力。 13. 面板数据模型概述： 介绍面板数据的优势和挑战。对比简单OLS估计、合并OLS估计的缺陷。 14. 固定效应模型（Fixed Effects, FE）： 阐释FE模型的假设和机制，重点在于如何通过“去均值化”或使用虚拟变量来控制不随时间变化的个体特有效应（Unobserved Heterogeneity）。 15. 随机效应模型（Random Effects, RE）： 讨论RE模型的假设，即个体特有效应与解释变量不相关。通过Hausman检验来判断FE和RE模型之间的选择偏好。 16. 动态面板数据模型： 针对存在滞后被解释变量作为解释变量的情况，探讨其内生性问题，并详细介绍差分GMM（Arellano-Bond）和系统GMM（Arellano-Bover/Blundell-Bond）等前沿估计技术。 第五部分：高级主题与应用拓展 本部分将探讨计量经济学在处理非线性、离散选择和因果推断新方法方面的应用。 17. 离散选择模型： 当因变量是二元或多值选择时（如是/否、选择A/B/C），标准线性模型不再适用。详细讲解Logit和Probit模型，及其边际效应的解释。 18. 异方差下模型估计的进一步探讨： 针对某些特定模型（如广义线性模型）中处理异方差的更复杂方法。 19. 近似因果推断的新方法： 介绍超越传统工具变量法的现代计量方法。包括断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD），用于估计局部平均处理效应（LATE）；以及双重差分法（Difference-in-Differences, DiD），用于评估政策干预效果。这些方法极大扩展了计量经济学在政策评估和微观计量领域的应用能力。 全书贯穿着大量的实际案例和软件操作指导（侧重于主流计量软件的使用），确保读者不仅掌握理论，更能将所学知识有效地应用于经济数据的实证研究中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，让我联想到那些真正能够启发思考的经典著作。我期待这本书能够不仅仅是罗列各种计量方法和公式，而是能够通过深入浅出的讲解，让我体会到计量经济学作为一门科学的魅力。我希望能看到作者是如何将经济学理论与统计学工具完美结合，是如何通过严谨的实证分析来回答经济学上的重要问题。我尤其希望书中能够包含一些对计量经济学发展历史的回顾，以及对一些重要计量方法的思想渊源的探讨。这能帮助我更好地理解这些方法背后的逻辑和哲学。同时，我希望能在这本书中，找到一些关于如何进行科学研究的引导，包括如何提出好的研究问题，如何设计研究方案，以及如何撰写学术论文。我相信，一本能够做到这些的教材，一定能够成为我学术道路上的重要指引，帮助我不仅掌握知识，更能培养成为一名具备独立研究能力的经济学者。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我第一反应就是它能否在我学习计量经济学的过程中，提供足够的“实践指导”。我不是一个喜欢纸上谈兵的人，我更倾向于通过动手实践来加深对知识的理解。所以，我对这本书的期待，是它能够提供大量的、与真实世界数据相关的练习题和案例研究。我希望能看到书中使用的案例，不仅是教科书式的例子，而是能够真正反映当前经济学研究领域中的一些重要发现，并且能够运用一些现实世界中的数据集来进行分析。我希望这本书能够引导我使用一些常用的计量软件，比如Stata、R或者Python，并且提供相关的操作指南和代码示例。这样，我才能真正地将书本上的理论知识转化为实际的操作技能。我希望通过这本书，我不仅能够掌握计量经济学的理论框架，更能成为一名能够独立运用计量方法解决实际经济问题的实干家。对我来说，学习计量经济学，最终的目标就是能够运用这些工具去理解和分析我们所处的这个复杂而充满挑战的经济世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就自带一种厚重感，好像一旦翻开，就能通往经济学研究的神秘殿堂。我一直觉得，计量经济学是连接理论与现实的关键桥梁，那些抽象的经济模型，如果没有实证数据的支撑和检验，终究是空中楼阁。所以，一本好的计量经济学教材，对于我这样渴望深入理解经济运行规律的读者来说，简直是必备的。我特别期待这本书能在解释各种计量方法和模型时，用清晰易懂的语言，并且辅以丰富的实际案例。毕竟，理论的精妙固然重要，但如何将这些工具应用到分析现实世界的问题上，才是最吸引我的地方。我希望能通过这本书，学会如何构建实证模型，如何解读回归分析的结果，以及如何避免常见的计量陷阱。想象一下，能够通过数据分析来验证关于通货膨胀、失业率或者国际贸易的经济学理论，这种成就感是无法言喻的。而且，我希望能这本书的例题和练习题能够真正帮助我巩固知识，并且具备一定的挑战性，能够促使我去思考和探索。对这本书的期待，更多的是对掌握一种强大的分析工具的期待，希望它能真正帮助我提升分析经济现象的能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本优秀的教材，不仅仅是知识的传授者，更是学习者思维方式的塑造者。这本书的“导论”二字，让我感觉它会是一个非常好的起点，能够为我打下坚实的计量经济学基础。我期待它能够以一种循序渐进的方式，从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的模型和方法。我特别希望在概念的解释上，能够做到逻辑清晰、条理分明，并且避免使用过于晦涩的术语。对于那些核心的计量概念，比如因果识别、内生性问题、模型设定误差等等，我希望这本书能够给出详尽且易于理解的解释，并且通过生动的例子来帮助我消化。更重要的是，我希望这本书能够培养我的批判性思维能力，教会我如何辨别计量研究的质量，如何审慎地解读研究结果，以及如何避免在实际应用中犯下低级错误。我希望能通过这本书，不仅学会“怎么做”，更能学会“为什么这么做”，以及“在什么情况下不应该这样做”。这种对学习者思维的培养，才是一本真正有价值的教科书应该承担的角色。

评分☆☆☆☆☆

对于这本书的期待，更多是源于其“现代观点”这个标签。我一直觉得，经济学研究不是一成不变的，新的研究方法、新的数据来源、新的经济现象，都在不断地推动着计量经济学的发展。一本能够体现“现代观点”的书，应该不会仅仅停留在经典的OLS回归和时间序列模型上，而是会涵盖更多前沿的计量技术，比如面板数据模型、工具变量法、断点回归设计、差分中的差分，甚至是机器学习在计量经济学中的应用。我希望能在这本书里，看到作者如何将这些最新的研究方法融入到教材体系中，并且详细阐述它们的应用场景和优势。同时，“现代观点”也意味着这本书应该能够引导读者关注当前经济学研究中的热点问题，并且提供相应的计量分析工具来解决这些问题。我希望能通过这本书，了解当下经济学家们正在关注哪些有趣的、具有挑战性的研究课题，以及他们是如何运用计量经济学来探索这些课题的。我尤其希望书中能够提供一些引导性的思考，鼓励读者跳出教科书的框架，自己去发现和研究新的问题。