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古扎拉蒂，波特，费剑平 著

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• 理论与实践
• 数据分析
• 模型构建

店铺： 湖北三新文化图书专营店

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300136936

商品编码：25690418293

包装：平装

出版时间：2011-06-01

基本信息

书名：计量经济学基础

：99.00元

作者：古扎拉蒂,波特,费剑平

出版社：中国人民大学出版社

出版日期：2011-06-01

ISBN：9787300136936

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：1.680kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书是一本经典的初级计量经济学教材，版问世至今已有三十年。对于初涉计量经济学而又没有太多数学背景的读者来说，这本书可以帮助你在短时间内了解计量经济学的脉络。本书的主要特点是：
　　 (1)读者不需要高深的数学知识，只要具备基本的数学知识就可以阅读本书；
　　 (2)运用大量的经济计量模型实例，特别是图形进行分析，易于读者的理解；
　　 (3)书中突出强调了计量经济学对经济和金融数据的应用分析，一些模型的引用对相关专业的读者解决实际问题很有指导意义。

目录

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作者介绍

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　　达摩达尔·N·古扎拉蒂，西点军校的经济学荣誉退休教授，他曾在纽约城市大学执教25年多，之后又在纽约美国西点军校政治科学系执教17年，古扎拉蒂在美国及世界知名的学术期刊上发表了大量论文，这些期刊包括《经济学与统计学评论》(ReviewcofcEconomicscandcStatistics)、《经济学杂志》(EconomiccJournal)、《金融与数量分析杂志》(JournalcOfcFinancialcandcQuantitativecAnalysis)和《商学杂志》(JournalcofcBusiness)等，他的计量经济学教材被翻译成多种语言出版。
　　唐·C·波特，统计学博士，目前足南加州大学马歇尔商学院信息与运筹管理系的助理教授，2001—2006年她曾是乔治城大学麦克多诺商学院的助理教授，而此前她是纽约大学艺术与科学研究院心理系的访问教授，她的研究领域包括范畴分析、多变量建模及其心理学中的应用，她还是《商业统计学精要》(EssentialscofcBusinesscStatistics)的作者之一。

文摘

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序言

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好的，这是一份针对一本名为《正版 计量经济学基础》的书籍，但不包含该书内容的图书简介，内容力求详实、自然，避免技术化和程式化的痕迹。 --- 《数字时代的商业智能与数据驱动决策：从理论到实践的深度解析》 书籍推荐语： 在这个信息洪流中，数据已不再是单纯的记录，而是驱动商业航行的核心燃料。本书致力于搭建一座坚实的桥梁，连接冰冷的数字世界与鲜活的商业战场。它不是对现有数学模型的重复梳理，而是深入探讨如何利用现代计算工具，将海量数据转化为洞察力、策略和实际盈利能力的实战指南。 --- 第一部分：现代数据生态的重构与认知基础 第一章：信息过载时代的认知升级 我们正身处一个前所未有的信息爆炸期。传统的数据处理思维，建立在线性、结构化数据的假设之上，在面对社交媒体流、物联网传感器、高频交易日志等非结构化与半结构化数据的冲击时，显得力不从心。本章首先剖析当前商业数据环境的“新常态”——数据异构性、高维度、以及流态性。我们将探讨企业如何建立一套全新的数据认知框架，理解数据资产的真正价值链，并区分噪音与信号。这不是关于统计推断的纯理论探讨，而是关于如何“看见”被隐藏在数据海洋中的商业机会和潜在风险。 第二章：数据基础设施的演进与选型哲学 强大的洞察力需要坚实的基础设施支撑。本书将详细审视从传统数据仓库（DW）到现代数据湖（Data Lake）和数据中台（Data Middle Platform）的技术演进路径。重点不在于介绍特定厂商的产品手册，而在于阐述不同架构背后的设计哲学和适用场景。我们将深入分析Lambda、Kappa 架构在实际企业中的部署挑战与优化策略，尤其关注如何平衡实时性、一致性和可扩展性这三大核心矛盾。对于企业级决策者而言，理解这些基础设施的“软成本”——维护难度、人才壁垒和未来兼容性，比单纯比较计算速度更为关键。 第三章：数据治理的“软科学”：信任与合规的构建 数据治理常被误解为IT部门的例行公事。然而，在一个数据泄露事件可能导致企业声誉毁灭的时代，数据治理已上升为企业风险管理的核心议题。本章聚焦于数据生命周期管理（Data Lifecycle Management）中的非技术要素：数据所有权的确立、质量标准的共识建立、以及跨部门协作的机制设计。我们探讨如何利用自动化元数据管理工具来提升透明度，并结合GDPR、CCPA等全球数据隐私法规，构建一套既能释放数据价值、又能确保合规底线的“信任体系”。 --- 第二部分：超越相关性：深度洞察与因果推断的商业应用 第四章：面向预测的机器学习：模型选择与实用化部署 现代商业决策严重依赖预测模型。本书将避开复杂的矩阵代数推导，转而关注在真实业务场景中，如何有效地选择、训练和验证机器学习模型。我们将详细对比集成学习（如Gradient Boosting）与深度学习模型（如RNNs、Transformers）在时间序列预测、客户流失预警、动态定价等场景中的优劣。讨论的重点是模型的可解释性（Explainability）——为什么模型做出这个预测？如何将复杂的模型决策转化为业务人员可以理解和信任的行动指南。 第五章：从相关到因果：商业决策的“反事实”探究 这是本书最具前瞻性的部分。在商业世界中，我们往往想知道“如果我做了A，结果会是什么”，这本质上是因果推断问题，远超传统相关性分析的能力范围。本章介绍并应用双重差分（DiD）、倾向得分匹配（PSM）以及合成控制法（Synthetic Control Methods）等准实验方法，应用于评估市场营销活动的效果、政策变动的影响，或新产品发布后的真实溢出效应。我们将通过真实的案例分析，展示如何利用这些工具，在无法进行完美A/B测试的复杂环境中，精确量化干预措施的净效应。 第六章：高级时间序列分析在金融与运营中的应用 传统的时间序列分解方法已难以捕捉现代市场的波动性。本章深入探讨GARCH族模型在波动性聚类预测中的应用，以及如何结合高频数据处理技术，为风险管理提供更敏锐的视角。此外，对于运营管理，我们聚焦于库存优化与供应链韧性的建模。不再是简单的需求预测，而是引入了基于Agent-Based Modeling（基于智能体建模）的思路，模拟供应链中不同参与者的交互行为，以预测突发事件（如港口关闭、原材料短缺）对全局库存的影响，从而优化安全库存水平。 --- 第三部分：实践、可视化与决策闭环 第七章：交互式数据叙事：将洞察转化为行动 数据报告的失败往往在于信息传递的断裂。本章专注于数据叙事（Data Storytelling）的艺术与科学。我们探讨如何设计高效的商业仪表板（Dashboards），确保关键绩效指标（KPIs）的层级清晰、上下文明确。重点教授如何使用叙事结构（开端、冲突、解决方案）来构建数据演示文稿，引导听众从“看到数据”到“接受结论”再到“采取行动”。本书提供了大量关于如何选择恰当的图表类型（例如，避免饼图的滥用，有效使用桑基图或热力图）的实用准则。 第八章：数据驱动的企业文化与组织变革 最先进的模型也需要能够被组织接受和执行。本书最后一部分探讨如何将数据分析能力融入企业日常运营的“毛细血管”。这包括建立跨职能的数据素养培训体系，推广数据驱动的实验文化（Experimentation Culture），并设计合理的激励机制，奖励那些基于数据洞察做出艰难决策的团队。我们分析了成功的数字化转型案例中，数据团队是如何从支持角色转变为战略伙伴的组织路径图。 结语：面向未来的数据伦理与持续学习 数据科学与商业实践是一个不断迭代的过程。在总结部分，我们回顾了本书所介绍的技术工具，并展望了AI伦理、自动化决策的偏见识别等前沿课题，鼓励读者保持批判性思维，将技术视为工具，将商业目标置于核心。 --- 目标读者： 企业的战略规划师、运营总监、市场营销负责人、金融风险分析师，以及希望将数据分析能力从理论推向实战的分析师和高级管理者。本书假设读者具备基本的商业常识，但不需要深厚的数学或编程背景，它侧重于如何提问、如何验证、以及如何应用。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的教科书不仅要传授知识，更要激发读者的学习兴趣和独立思考的能力。《正版 计量经济学基础》在这方面做得尤为出色。这本书的语言风格非常活泼，作者善于运用提问式和引导式的方式来引导读者思考，比如在引入一个新模型时，他会先提出一个大家普遍关心的问题，然后一步步地带领读者去构建解决这个问题的模型。这种“先有疑问，后有解答”的模式，极大地增强了我的参与感和主动性。我尤其欣赏的是，书中对一些容易引起混淆的概念，比如“相关不等于因果”、“混淆变量”等，都进行了深入浅出的辨析，并提供了清晰的判断依据。这本书不仅仅是知识的传递，更是在培养一种批判性思维。它鼓励读者在面对计量结果时，不要全盘接受，而是要思考模型是否恰当，假设是否成立，结果是否具有现实意义。通过阅读这本书，我不仅学会了计量经济学的理论和方法，更重要的是，我学会了如何像一个真正的经济学家一样去思考和分析问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是入门计量经济学的“宝藏”，我之前一直对这个领域有点畏惧，觉得理论性太强，难以消化。但拿到《正版 计量经济学基础》后，我的看法完全改变了。作者的叙述风格非常亲切，就像一位经验丰富的老师在娓娓道来，而不是冰冷地罗列公式。他非常善于用生活中常见的例子来解释抽象的概念，比如在讲到回归分析时，他会用“房租与面积的关系”来引出解释变量和被解释变量，以及如何用一条直线来拟合数据，这一下子就把我从云里雾里拉回到了现实。而且，书中的图表运用也恰到好处，不像有些书那样堆砌图表，而是每一张图都紧密围绕着讲解的内容，让你一目了然。我特别喜欢的是，作者在讲解每一个模型（比如OLS）时，都会先解释它的“为什么”——为什么要用这个模型？它能解决什么问题？然后再讲“怎么做”——具体的步骤和注意事项。这种循序渐进的讲解方式，让我在理解概念的同时，也对实际操作有了一个初步的认识，为我之后学习更高级的内容打下了坚实的基础。我强烈推荐给所有想学习计量经济学但又担心门槛太高的朋友们！

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对计量经济学一直抱有一种“敬而远之”的态度，总觉得那些统计模型和数学公式是难以逾越的鸿沟。但是，《正版 计量经济学基础》彻底颠覆了我的认知。这本书最让我惊喜的是它在案例分析上的出色表现。作者没有仅仅停留在理论层面，而是穿插了大量的实际经济数据和案例研究，比如利用通胀数据分析货币政策的影响，或者利用劳动力市场数据来探究教育对收入的作用。这些案例不仅生动有趣，而且能够清晰地展示计量经济学工具的强大应用能力。通过这些案例，我能够直观地理解书本上那些抽象的概念是如何在现实世界中发挥作用的。例如，在讲解工具变量法时，作者就引用了一个关于教育对收入影响的经典研究，用一个巧妙的工具变量来解决内生性问题，让我豁然开朗。这本书让我明白，计量经济学并非枯燥的数学游戏，而是解决现实经济问题的有力武器。读完这本书，我不再害怕面对数据和模型，反而对如何运用它们来揭示经济现象的奥秘充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

对于那些希望在短时间内快速掌握计量经济学核心要义的学习者来说，《正版 计量经济学基础》无疑是一个绝佳的选择。这本书的内容编排非常有条理，重点突出，对于核心概念的讲解深入浅出，既保证了理论的严谨性，又兼顾了易读性。我特别喜欢书中对“假设检验”部分的阐述，作者清晰地解释了原假设、备择假设、p值、显著性水平等概念的含义，并用图示的方式来辅助理解，让我能够轻松地理解统计推断的基本逻辑。同时，书中也对一些常见的计量误区进行了提醒和纠正，比如对“统计显著性”和“经济显著性”的区分，以及对“多重共线性”的警示。这些细节的处理，使得读者在学习过程中能够避免走弯路，更快地建立正确的认知。我个人觉得，这本书在内容密度和讲解深度之间找到了一个非常好的平衡点，既不会过于泛泛而谈，也不会陷入过于晦涩的细节。读完这本书，我感觉我对计量经济学的基本框架有了清晰的认识，并且能够初步运用所学知识来理解和分析一些简单的经济学研究。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚接触计量经济学的研究生，我一直在寻找一本能够帮助我建立扎实理论基础的教材，直到我翻阅了《正版 计量经济学基础》。这本书的逻辑结构设计得非常精巧，从最基础的概率论和统计学回顾，到线性回归模型的核心理论，再到各种假设的检验，环环相扣，没有跳跃性的内容。作者在讲解每一个定理和推导时，都做得非常细致，不会像有些书那样直接给出结论，而是会一步步地引导读者去理解推导过程，这对于培养严谨的学术思维至关重要。我印象特别深刻的是关于“异方差”和“自相关”的章节，作者没有简单地罗列其后果，而是深入分析了它们对估计量和检验统计量的影响，并详细介绍了纠正这些问题的各种方法，包括但不限于加权最小二乘法、稳健标准误等。这些内容不仅在理论上很有深度，而且在实际数据分析中也极为常用。我感觉这本书不仅仅是教我“是什么”，更是教我“为什么会这样”，以及“如何去处理”。阅读这本书的过程，就像是在进行一场严谨的学术探险，每一次理解一个新概念，都让我收获满满的成就感。