现代经济学大典：计量经济学分册 [A Dictionary of Modern Economics] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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李子奈，史代敏，洪银兴 编

图书标签:

• 计量经济学
• 经济学
• 经济统计
• 统计学
• 数据分析
• 模型
• 方法
• 理论
• 现代经济学
• 工具书

出版社： 经济科学出版社

ISBN：9787514171198

版次：1

商品编码：12038078

包装：平装

丛书名： 现代经济学大典丛书

外文名称：A Dictionary of Modern Economics

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：149

字数：180000

正文语种：中文

内容简介

　　改革的中国模式、发展的中国道路成为探究中国发展之“谜”。以中国改革和开放的实践为背景，以中国经济学理论进展为线索，编写《现代经济学大典：计量经济学分册》可以全面解读中国奇迹之“谜”。相应的，《现代经济学大典：计量经济学分册》定位在对中国经济改革和发展的理论概括。突出反映中国改革开放30多年来经济学研究所取得的成果。目的就是要把我国的经济学推向世界，让中国道路为世界所知。

作者简介

李子奈，男，1946年11月出生，汉族，江苏省阜宁人，现为清华大学经济管理学院经济系主任，中国经济研究中心主任，能源环境经济（3E）研究院副院长，教授，博士生导师。

内页插图

目录

计量经济学
计量经济模型
总体回归函数与样本回归函数
计量经济模型经典假定
最小二乘估计
极大似然估计
广义矩估计
分位数回归
稳健估计
计量经济模型设定检验
拟合优度检验
多重共线性
异方差性
序列相关性
瓦尔德检验
似然比检验
拉格朗日乘数检验
豪斯曼检验
内生性与外生性
联立方程模型
工具变量
虚拟变量
单位根检验
协整分析
误差修正模型
自回归分布滞后模型
向量自回归模型
……

现代经济学大典：计量经济学分册 作者： 经济学领域资深学者及多位国际知名计量经济学专家 出版社： 权威学术出版社（虚拟） 出版年份： 2024年（虚拟） --- 图书简介 《现代经济学大典：计量经济学分册》是一部全面、深入且极具前瞻性的参考著作，旨在为全球经济学研究者、高级专业人士、政策制定者以及顶尖商学院的学生提供一个无可替代的计量经济学知识体系宝库。本书摒弃了传统教科书的线性叙事结构，采取结构化、模块化的“大典”形式，确保涵盖了从古典计量模型到前沿高维数据分析的每一个关键领域。 本书的核心目标是系统梳理和阐释计量经济学领域内所有核心概念、理论基础、估计方法、推断工具以及在真实世界应用中的最新挑战与解决方案。其深度和广度超越了任何单一的教材，力求成为读者在面对复杂经济数据和模型建构时，能够随时查阅和深入钻研的终极参考手册。 一、 结构与覆盖范围 本书的总篇幅超过一千页，内容被精心划分为七个相互关联又可独立研读的宏大板块，确保了内容的逻辑性和完整性： 第一部分：计量经济学基础与回归分析的基石 本部分详尽回顾了构建计量模型的数学和统计学基础，重点阐述了普通最小二乘法（OLS）的理论推导、假设检验以及其在严格满足经典线性回归模型（CLRM）假设下的性质。特别辟出章节深入探讨了异方差性（Heteroskedasticity）和序列相关性（Autocorrelation）的诊断、影响及矫正方法，包括广义最小二乘法（GLS）和稳健标准误（Robust Standard Errors）的应用场景。对内生性问题的初步探讨，为后续章节奠定了理论基础。 第二部分：时间序列计量经济学 时间序列分析是现代经济学，特别是宏观经济学和金融经济学中不可或缺的工具。本部分详尽讲解了平稳性（Stationarity）的概念及其检验方法（如ADF检验、KPSS检验）。系统梳理了自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）以及自回归整合移动平均（ARIMA）模型的构建、估计与预测。 更重要的是，本书开创性地引入了向量自回归（VAR）模型的完整框架，包括协整检验（Cointegration）、向量误差修正模型（VECM）的推导与应用。对于波动性建模，本书深入剖析了ARCH、GARCH及其复杂扩展模型（如EGARCH, GJR-GARCH），强调其在风险管理中的实际操作。 第三部分：面板数据分析的综合方法 面板数据（Panel Data）因其能同时捕捉跨个体和跨时间变化的特性而备受青睐。本卷细致区分了固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）的理论基础、优势与局限，并提供了明确的检验标准（如Hausman检验）。此外，书中还涵盖了处理横截面依赖性（Cross-Sectional Dependence）的先进技术，如共同相关效应模型（CCEM）和动态面板模型（如Arellano-Bond GMM估计法），这些是当前处理大型跨国面板数据的关键。 第四部分：因果推断与内生性问题的解决之道 这是本书最具创新性和实用性的部分之一。在经济学研究日益强调“因果关系”的背景下，本部分详细梳理了处理内生性问题的全套工具箱。 工具变量法（Instrumental Variables, IV）：从两阶段最小二乘法（2SLS）到广义矩估计（GMM），详细讨论了工具变量有效性的识别条件和检验。 准实验方法（Quasi-Experimental Methods）：对断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）和双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）进行了极其细致的梳理，包括其识别假设、安慰剂检验以及多期DiD模型的处理。 选择性偏差（Sample Selection Bias）：深入分析了Heckman两步法等处理截断或样本选择问题的技术。 第五部分：非线性与离散选择模型 经济数据中充斥着定性、计数或比例数据，对这些数据进行有效建模要求使用非线性方法。本书详尽阐述了Logit, Probit模型的估计与解释。针对计数数据（如专利数、失业次数），本书系统介绍了泊松（Poisson）和负二项（Negative Binomial）回归。同时，对于生存分析和持续时间模型（如Cox比例风险模型），也提供了严谨的数学解释和应用案例。 第六部分：高维数据、机器学习与计量经济学的融合 面对海量数据和高维特征空间，传统计量经济学方法面临挑战。本部分紧跟学术前沿，系统介绍了因子模型（Factor Models）在宏观经济预测中的应用。特别关注了正则化估计（Regularization Estimation），如Lasso和Ridge回归在变量选择和预测中的作用，并讨论了如何将其与因果推断框架相结合。此外，对于高维时间序列中的协整问题，也探讨了基于机器学习的识别方法。 第七部分：计算方法与实证案例精选 本部分侧重于将理论转化为实践。它不仅提供了大量关于如何使用主流统计软件（如Stata, R, Python）实现复杂模型的指导，更精选了跨越金融、劳动力、国际贸易和发展经济学等领域的深度实证案例。这些案例展示了特定方法（如RDD或VECM）如何在特定经济学问题中实现识别和有效推断。 二、 读者对象与独特价值 本书并非面向初学者的入门读物，而是专为已经具备扎实微积分、线性代数和概率统计基础的读者设计。它的价值在于： 1. 概念的深度解析： 每一个核心公式或估计量都附有详尽的数学证明或直觉解释，帮助读者理解“为什么”是这样，而非仅仅“如何”使用。 2. 前沿方法的收录： 覆盖了过去十五年间计量经济学文献中最具影响力的创新方法，确保知识的时效性。 3. 严谨的识别讨论： 强调经济学实证研究的生命线——识别策略的构建与论证，远超一般计算方法的堆砌。 《现代经济学大典：计量经济学分册》是每一个致力于在经济学前沿进行原创性研究的学者，以及需要运用最高标准计量工具解决复杂现实问题的专业人士，书架上不可或缺的案头工具书。它代表了当代计量经济学研究方法论的最高水准和最全面集成的成果。

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一直以来，我对于那些能够将复杂理论转化为清晰知识体系的工具书都报以极大的兴趣，而《现代经济学大典：计量经济学分册》这个名字，就恰恰契合了我对于全面掌握计量经济学知识的渴望。我设想，这本大典的价值在于其权威性和系统性，它会将计量经济学中最核心的概念、模型和方法进行详尽的阐释。我期待它能够包含从最基础的描述性统计，到回归分析的各种形式（如普通最小二乘法、加权最小二乘法），再到更高级的主题，例如时间序列分析（ARIMA 模型、VAR 模型）、面板数据模型（固定效应、随机效应）、断点回归设计、工具变量法等。更重要的是，我希望书中能对每种方法的理论基础、假设条件、解释方式以及实际应用中的注意事项进行深入讲解。当遇到像“异方差”或“多重共线性”这些可能影响回归结果准确性的问题时，我希望这本书能够提供清晰的诊断方法和相应的修正措施，从而帮助我规避在实际数据分析中可能遇到的陷阱，让我能够更自信地进行经济学研究。

评分☆☆☆☆☆

对于一个对经济学抱有探索精神，但又常常被那些繁复的统计术语和模型所困扰的读者而言，《现代经济学大典：计量经济学分册》听起来就像是一盏指路的明灯。我猜想，这本书在内容的组织上，一定会循序渐进，从最基础的数据收集、清洗、描述性统计，到逐渐深入到各种回归分析、假设检验，再到可能涵盖的因果推断方法、面板数据分析、大样本理论等等。我尤其期待它能够提供丰富的图表和实例，将抽象的理论具象化，让读者能够直观地理解各个模型的工作原理。例如，当我面对一个关于“最优抽样调查设计”的条目时，我希望它能清晰地解释为何需要科学的抽样，不同的抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样）各有什么特点，以及如何在预算有限的情况下做出最佳选择。这种从宏观理论到微观操作的全面覆盖，对我这样希望系统学习计量经济学知识的读者来说，无疑是极具吸引力的。

评分☆☆☆☆☆

我总觉得，要真正理解现代经济学，离不开对数据和统计方法的深刻把握，而这正是计量经济学的核心。因此，《现代经济学大典：计量经济学分册》这本书，在我心目中，无疑是一部关于如何“用数据说话”的权威指南。我设想，它不会仅仅是罗列公式和定理，更会像一位经验丰富的向导，带领我穿越计量经济学的各个领域。从数据预处理的精细步骤，到各种经典的回归模型（如线性回归、逻辑回归）的详细解读，再到更复杂的计量方法，如工具变量法、差分法在处理内生性问题上的应用，都将一一呈现。我尤为期待书中能够对“因果推断”这一现代计量经济学的重要议题进行深入的探讨，例如，它是否会详细介绍反事实分析、匹配法、断点回归等方法，并辅以具体的实证研究案例，说明如何在复杂的经济现实中辨别真实的因果关系，而不是仅仅观察到相关性。这种对方法论的深刻洞察，将极大地提升我理解和评价经济学研究的能力。

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我一直对经济学研究的严谨性非常着迷，而计量经济学正是这种严谨性的集中体现。当我了解到《现代经济学大典：计量经济学分册》的存在时，我脑海中立刻浮现出这样一本百科全书式的著作：它不仅会收录那些耳熟能详的计量模型，比如 OLS、IV、GMM 等，更会深入剖析它们各自的适用条件、优缺点，以及在不同研究场景下的具体应用。我迫切希望它能像一位博学的导师一样，为我一一拆解这些模型背后的数学逻辑，解释那些看似晦涩的假设是如何建立的，以及模型失效的可能原因。同时，我也设想，这本书会详细介绍各种计量软件（如 Stata、R、EViews）的操作方法和常用命令，并辅以实际案例进行演示，让我能够从理论走向实践，真正掌握运用计量工具解决经济问题的能力。想象一下，当我看到书中详细讲解如何用回归分析来量化教育水平对收入的影响，或者如何运用时间序列模型来预测通货膨胀率时，我定会深感振奋，觉得那些曾经遥不可及的经济学研究，如今触手可及。

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作为一名渴望深入理解现代经济学精髓的普通读者，我一直对那些能够系统性、权威性地梳理和阐释复杂概念的工具书抱有极大的期待。偶然间，我翻阅到了这本《现代经济学大典：计量经济学分册》，虽未能一窥其具体内容，但光是它的名字就足以点燃我对计量经济学这一关键分支的好奇与向往。计量经济学，在我看来，是连接经济理论与现实世界数据之间的桥梁，是经济学家们洞察经济运行规律、预测未来趋势的利器。它不仅仅是枯燥的数学公式堆砌，更是对经济现象背后逻辑的严谨探索。我设想，在这本大典中，从最基础的统计学原理，到各种复杂的回归分析模型，再到时间序列分析、面板数据处理等前沿技术，定然会有详尽的介绍。每一个概念的提出，都会伴随着清晰的定义、深刻的原理阐述，以及可能引用的经典案例或研究范例，帮助读者理解其在实际应用中的价值。我尤其期待它能够解释一些抽象的统计量是如何被计算出来的，以及这些计算结果背后蕴含着怎样的经济意义。如果这本书能够帮助我建立起计量经济学分析的基本框架，让我能够初步理解经济学家们是如何通过数据来验证理论、解释现象的，那将是莫大的收获。

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