计量经济学导论-(第三版)-国际版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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斯托克 著

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• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
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• 高等教育
• 第三版

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出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300184678

商品编码：25243174408

开本：16

出版时间：2014-04-01

内容介绍

基本信息

书名:计量经济学导论（第三版）（经济科学译丛；“十一五”guojia重点桐

定价：69元

作者:(美)斯托克，(美)沃森　著，张涛　等译

出版社：中国人民大学出版社

出版日期：2014-04-01

ISBN：9787300184678

字数：820000

页码：544

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：

编辑推荐

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目录

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第1篇 导论与复习
第1章 经济问题和数据
1.1 我们研究的经济问题
1.2 因果效应和理想化实验
1.3 数据：来源和类型
本章小结
关键术语
练习A
第2章 概率论综述
2.1 随机变量和概率分布
2.2 期望值、均值和方差
2.3二维随机变量
2.4 正态分布、χ2分布、学生τ分布和F分布
2.5 随机抽样与样本均值分布第1篇 导论与复习
第1章 经济问题和数据
1.1 我们研究的经济问题
1.2 因果效应和理想化实验
1.3 数据：来源和类型
本章小结
关键术语
练习A
第2章 概率论综述
2.1 随机变量和概率分布
2.2 期望值、均值和方差
2.3二维随机变量
2.4 正态分布、χ2分布、学生τ分布和F分布
2.5 随机抽样与样本均值分布
2.6 抽样分布的大样本近似
本章小结
关键术语
练习A
练习B
附录2.1 重要概念2.3中的结果推导
第3章 统计学综述
3.1 总体均值的估计
3.2 关于总体均值的假设检验
3.3 总体均值的置信区间
3.4 不同总体间的均值比较
3.5 利用实验数据的因果效应的均值之差进行估计
3.6 当样本容量较小时使用‘统计量
3.7 散点图、样本协方差和样本相关系数
本章小结
关键术语
练习A
练习B
练习C
附录3.1 美国《当前人口调查》
附录3.2 Y是μγ，ZUI小二乘估计量的两种证明方法
附录3.3 样本方差一致性的证明
第2篇 回归分析基础
第4章 一元线性回归
4.1 线性回归模型
4.2 线性回归模型的系数估计
4.3 拟合优度
4.4 ZUI小二乘假设
4.5 OLS估计量的抽样分布
4.6 结论
本章小结
关键术语
练习A
练习B
练习C
附录4.1 加利福尼亚州测试成绩数据集
附录4.2 OLS估计量的推导
附录4.3 OLS估计量的抽样分布
第5章 一元线性回归：假设检验与统计推断
5.1 关于某个回归系数的假设检验
5.2 回归系数的置信区间
……
第6章 多元线性回归
第7章 多元回归中的假设检验和置信区间
第8章 非线性回归函数
第9章 基于多元回归的评估研究
第3篇 回归分析的深入专题
第10章 面板数据回归
第11章 二元被解释变量回归
第12章 工具变量回归
第13章 实验和准实验
第4篇 时问序列数据的回归分析
第14章 时间序列回归及预测概论
第15章 动态因果效应的估计
第16章 时间序列回归中的其他专题
第5篇 回归分析的计量经济学理论
第17章 一元线性回归理论
第18章 多元回归理论
附录
参考文献
术语表
译后记

内容提要

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　　《计量经济学导论(第3版国际版)》的两位作者詹姆斯·H·斯托克与马克·W·沃森都是计量经济学领域的quanwei，尤其以时间序列的研究ZUI为出众。本书分五篇全面系统地介绍了计量经济学的基本知识，包括：导论与复习、回归分析基础、回归分析的深入专题、时间序列数据的回归分析、回归分析的计量经济学理论。
　　与其他同类教材相比，《计量经济学导论(第3版国际版)》具有以下几个显著特点：，将现实世界的问题和数据与理论的发展联系起来，并且认真对待实证分析中大量的重要发现。第二，所选取的内容反映了现代理论和实践的发展。第三，给出的理论和假设都与应用相符。本书的写作目的是能够指导学生在与初级课程相应的数学水平上熟练的应用计量经济学，可作为本科阶段计量经济学的入门课程来学习使用。

　　

文摘

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作者介绍

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詹姆斯·H·斯托克，哈佛大学经济系教授，加州大学伯克利分校经济学博士。曾任教于加州大学伯克利分校及哈佛大学肯尼迪政府学院。他的研究领域为经济计量方法、宏观经济预测、货币政策等，是计量经济学领域的quanwei，尤其擅长时间序列分析的研究。马克·W·沃森，普林斯顿大学经济系教授，加州大学圣地亚哥分校经济学博士。他的研究领域主要包括：计量经济学的时间序列分析、实证宏观经济学、宏观经济预测等。
　　

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好的，这是一本关于《计量经济学导论》（第三版，国际版）的图书简介，旨在全面介绍该领域的核心概念、方法和应用，同时避免提及《计量经济学导论》这本书本身的内容。 --- 深度解析现代经济研究的核心工具：计量经济学导论 一本全面、深入、实用的计量经济学教材，旨在为读者构建坚实的理论基础与精湛的实证技能。 在当代经济学研究、金融分析乃至公共政策制定的领域，纯粹的理论推导已不足以支撑有效的决策与论证。数据驱动的洞察力成为核心竞争力。本书正是为满足这一时代需求而精心打造，它不仅是学习计量经济学原理的入门读物，更是一本面向高级应用与前沿研究的实践指南。它摒弃了晦涩难懂的纯数学推导，转而聚焦于经济直觉、模型构建逻辑以及结果的准确解释与可靠性检验。 核心理念：连接理论与实践的桥梁 本书的核心思想在于，计量经济学不仅仅是统计学在经济领域的应用，更是一套严谨的逻辑框架，用于识别经济现象中的因果关系、量化变量间的相互作用，并评估政策干预的真实效果。我们深信，理解一个模型是否有效，关键在于其背后的经济学假设是否合理，以及其估计结果是否稳健可靠。 结构深度剖析：循序渐进的知识体系 全书内容结构精心设计，从基础概念的建立到复杂模型的掌握，层层递进，确保读者能够稳步提升分析能力。 第一部分：基础回归模型与推断（The Foundation of Causal Inference） 本部分是构建计量经济学思维的基石。我们首先聚焦于最常用且最基础的一元线性回归模型（Simple Linear Regression Model, SLRM）。重点不在于记住公式，而在于理解： 1. 核心假设（Gauss-Markov Assumptions）： 深入探讨在何种条件下，普通最小二乘法（OLS）能够提供“最佳线性无偏估计量”（BLUE）。我们将详细分析异方差性、自相关性等常见违背标准假设的情形，并介绍如何利用稳健标准误（Robust Standard Errors）来确保推断的有效性。 2. 模型设定误差： 探讨函数形式的选择（线性、对数线性、二次项等）如何影响结果的解释，以及如何利用理论指导来避免设定错误。 3. 多重回归分析（Multiple Regression Analysis）： 引入控制变量（Control Variables）的概念，阐述多重共线性（Multicollinearity）的影响，并重点讲解如何通过控制混淆变量（Confounding Variables）来实现对特定变量因果效应的初步分离。 第二部分：超越OLS的挑战：内生性问题与准实验设计（Addressing Endogeneity） 这是计量经济学最具挑战性也最富现实意义的部分。现实世界中，经济变量之间的关系往往是双向的，或者存在遗漏变量偏误。本部分将系统性地解决内生性（Endogeneity）问题： 1. 工具变量法（Instrumental Variables, IV）： 深入剖析工具变量的识别条件（相关性和外生性）。我们不仅讲解两阶段最小二乘法（2SLS），更侧重于如何根据经济背景来寻找有效的工具变量，以及如何检验工具变量的强度（弱工具变量问题）。 2. 面板数据模型（Panel Data Models）： 面对随时间变化的个体数据，如何有效控制那些难以观测但随时间不变的个体特征？本书将详细比较固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）的适用场景，并介绍豪斯曼检验（Hausman Test）的实际应用。 3. 广义矩估计（Generalized Method of Moments, GMM）： 作为一种更具灵活性的估计方法，GMM在处理复杂模型（如动态面板模型）中的应用将被深入探讨。 第三部分：处理非标准数据结构与前沿方法（Advanced Modeling Techniques） 随着数据类型的日益丰富，标准的线性模型已不能完全满足研究需求。本部分引导读者进入更专业的领域： 1. 离散选择模型（Discrete Choice Models）： 针对结果变量仅取有限值的场景（如是/否、购买/未购买），我们将详尽介绍Logit和Probit模型，重点关注边际效应的计算与解释，这在市场营销和劳动力经济学中至关重要。 2. 时间序列分析基础： 针对金融、宏观经济数据中普遍存在的序列相关性问题，我们将介绍平稳性检验（Unit Root Tests）、自回归（AR）、移动平均（MA）模型的构建，以及如何处理协整关系。 3. 因果推断的新范式：准实验方法论： 现代计量经济学越来越依赖于模拟随机对照试验（RCT）的非实验方法。本书将重点介绍断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）和双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）。对于DiD，我们将详细论述平行趋势假设的检验与实施，这是政策评估的基石。 特色与优势：为何选择本书？ 1. 强调经济学直觉优先： 每种计量方法的引入都紧密结合其要解决的经济学问题。理论推导服务于经济理解，而非反之。读者将学会“为什么”要使用某种方法，而不仅仅是“如何”使用。 2. 注重实证操作与软件应用： 本书所有模型介绍都配有清晰的Stata/R语言的实操指导案例。这些案例取材于真实的经济、金融和政策数据集，确保读者能够无缝地将理论知识迁移到实际的数据分析工作中。我们提供完整的代码脚本和数据文件，便于读者动手操作和复现结果。 3. 结果的批判性解释： 计量经济学的最终价值在于解释。本书花费大量篇幅指导读者如何批判性地评估估计结果的经济显著性（Economic Significance），如何进行稳健性检验（Robustness Checks），以及如何将统计显著性转化为有说服力的政策含义。 4. 深入探讨计量经济学前沿主题： 对于机器学习在经济学中的初步应用、非参数估计方法的简要介绍，以及如何处理大数据集中的维度灾难等话题，本书也进行了适度的探讨，为有志于深入研究的读者指明了方向。 目标读者群 本书是为以下人群量身定制的学习资源： 经济学、金融学、商学及公共政策专业本科高年级和研究生：作为核心计量经济学课程的教材。 数据科学家和分析师：希望系统性地将统计推断方法应用于处理时间序列和截面经济数据的专业人士。 政策研究人员和政府分析师：需要运用严谨的量化方法评估现有或拟议政策有效性的从业者。 掌握本书所传授的计量技能，意味着您将能够自信地从数据中提取可靠的因果信息，清晰地构建实证论证，并在日益数据化的专业领域中占据领先地位。这本书不提供简单的答案，它提供的是一套探索复杂经济现实的强大思维工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常独特，它不像我之前看过的很多教材那样，上来就堆砌大量的数学公式和推导。这本书的语言风格更加注重概念的引入和逻辑的阐述，更像是在讲一个引人入胜的故事。作者在介绍每一个模型或者方法时，都会先从它的背景、产生的根源开始讲起，然后逐步引出核心概念，再用清晰的语言解释其背后的原理。我觉得这种“故事化”的教学方式，特别适合我们这些非数学专业背景的读者。它能有效地降低我们的学习门槛，让我们更容易进入计量经济学的世界。书中大量的图表和示意图也起到了画龙点睛的作用，它们将抽象的概念具象化，让理解变得更加直观。我特别欣赏的是它在解释内生性问题和处理异方差、自相关等问题时，所采用的循序渐进的方法，能够让我们逐步理解这些经典问题的出现原因以及解决之道。尽管有时候一些推导过程会稍微有些跳跃，但总体而言，这本书给我一种“润物细无声”的学习体验，让我不知不觉中就掌握了很多重要的知识点。

评分☆☆☆☆☆

这本书我断断续续看了好几个月了，感觉它就像一位循循善诱的老教授，虽然偶尔会用一些我需要反复琢磨才能理解的学术术语，但整体逻辑清晰，讲解深入浅出。尤其让我印象深刻的是它对模型建立和解释的细致之处，书中会一步步剖析为什么需要引入某个变量，它的理论基础是什么，以及如何在实际数据中进行检验。这一点对于我这种初学者来说至关重要，让我不再是死记硬背公式，而是真正理解了计量经济学分析的逻辑和过程。而且，书中提供的案例研究非常贴近现实，涵盖了宏观经济、微观经济、金融等多个领域，让我看到了计量经济学在解决实际问题中的强大力量。每次读完一个案例，都感觉豁然开朗，对书中理论的理解又上了一个台阶。当然，这本书的深度不容小觑，有些章节需要花费大量的时间去消化，甚至需要结合其他的参考资料一起学习。但正是这种挑战性，让我觉得收获颇丰。我尤其喜欢它在讨论统计显著性、经济显著性以及模型诊断方面的内容，这些细节的处理，能够帮助读者避免一些常见的误区，培养严谨的学术态度。对于那些想真正掌握计量经济学精髓的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践导向性让我觉得非常实用。它不仅仅停留在理论层面，更注重将这些理论与实际应用相结合。书中大量的例题和练习题，都选自真实世界的经济和金融数据，涵盖了非常广泛的研究领域。这让我能够将书本上的知识立刻应用到实际的案例中去，检验自己对理论的理解。更重要的是，书中在讲解每一个模型时，都会提示我们在实际操作中需要注意的事项，例如数据收集的注意事项、模型选择的依据、结果解释的陷阱等等。这些“经验之谈”对于初学者来说，是无价之宝。我尤其喜欢它在讨论模型误用和结果解释时，所提出的警告和建议，这能够帮助我们避免一些常见的错误，培养严谨的学术态度。这本书就像一位经验丰富的研究导师，在指引我如何将理论转化为实践，以及如何在实践中不断 refine 我的模型和分析。

评分☆☆☆☆☆

从一个初学者的角度来看，这本书给我最大的感受就是它的“全面性”和“系统性”。它涵盖了计量经济学最核心、最基础的理论和方法，从最简单的 OLS 模型，到稍微复杂一点的工具变量法、面板数据模型等等，几乎涵盖了我们入门所需要的所有知识点。而且，这些知识点之间的联系非常紧密，作者在讲解后续内容时，会巧妙地回顾和引用前面的知识，形成一个完整的知识体系。这对我来说非常重要，因为它避免了我学习过程中出现知识孤岛，让我能够更好地理解不同模型之间的内在逻辑和应用场景。书中对每一个模型的基本假设、推导过程、性质以及应用限制都进行了详细的说明，这使得我们在实际运用时，能够更加谨慎和准确。我还喜欢它在提供一些拓展性内容时，会清晰地标注出来，让我们能够根据自己的需求选择性地深入学习，而不会被过多的细节所淹没。总而言之，这本书就像一个完整的地图，为我勾勒出了计量经济学的全貌，让我知道自己该往哪里走，以及如何一步步地深入探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的学术严谨性真的毋庸置疑，它在讨论每一个计量方法时，都非常注重理论的完备性和统计的准确性。我特别欣赏它对每一个模型背后的统计学原理的深入挖掘，例如在讲解 OLS 的时候，它会详细解释最小二乘法的原理，以及为什么它能得到最优线性无偏估计量。这种追根溯源的做法，让我对计量方法的理解更加深刻，不仅仅停留在“怎么用”的层面，更能理解“为什么这么用”。书中在讨论各种检验方法时，也做得非常细致，例如 t 检验、F 检验、卡方检验等等，都会详细说明它们的假设条件、计算方法以及如何解读结果。这对于我这种需要进行数据分析的人来说，是非常宝贵的指导。当然，这本书的数学推导部分确实需要一定的数学基础，我自己在阅读过程中也遇到了一些挑战，需要花费更多的时间去理解。但正是这种挑战，让我觉得这本书的价值所在，它并没有刻意去简化复杂的理论，而是尽可能地将它们清晰地呈现出来，让我们能够真正领略计量经济学的魅力。