計量經濟學 9787560599434 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

王芹，康玉泉，田傑 著

圖書標籤:

• 計量經濟學
• 經濟學
• 統計學
• 模型
• 數據分析
• 迴歸分析
• 時間序列
• 金融
• 經濟計量
• 高等教育

店铺： 一鸿盛世图书专营店

出版社： 西安交通大学出版社

ISBN：9787560599434

商品编码：29793165158

包装：平装-胶订

出版时间：2017-10-01

基本信息

書名：計量經濟學

定價：29.80元

作者：王芹,康玉泉,田傑

齣版社：西安交通大學齣版社

齣版日期：2017-10-01

ISBN：9787560599434

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

內容提要

---

《計量經濟學/普通高等教育“十三五”經濟與管理類專業核心課程規劃教材》詳細論述瞭經典的單方程計量經濟學模型的理論方法，適當介紹瞭虛擬變量模型與聯立方程模型的理論與應用、時間序列計量經濟學模型的建模及其應用：以初級水平內容為主，適當吸收瞭中級和高級水平的內容：以經典綫性模型為主，適當介紹瞭一些適用的非經典模型。全書形成瞭一個特色的內容體係。
　　《計量經濟學/普通高等教育“十三五”經濟與管理類專業核心課程規劃教材》的特色在於，十分強調計量經濟學方法的實際運用，每講述完一個計量經濟學的理論方法，都會有一個案例操作，詳盡地介紹瞭相應的EViews軟件操作方法和步驟，並在此基礎上，通過一些精心挑選齣來的案例和課後題，使讀者能夠真正掌握計量經濟學基本的研究方法，學會使用計量經濟學軟件分析解決現實的經濟問題，從而將計量經濟學建模用於實證研究當中。
　　《計量經濟學/普通高等教育“十三五”經濟與管理類專業核心課程規劃教材》可作為高等院校經濟學及相關專業本科生的教學用書，也可作為相關人員的參考用書。

目錄

---

章 導論
1．1 計量經濟學的産生和發展
1．2 計量經濟學的研究內容
1．3 計量經濟模型
1．4 計量經濟學的研究方法(建立計量經濟模型的步驟)
1．5 計量經濟模型的應用

篇 經典假設下的計量經濟學模型
第2章 一元綫性迴歸模型
2．1 引入：一元綫性迴歸模型
2．2 綫性迴歸模型基本假設
2．3 一元綫性迴歸模型的參數估計
2．4 參數估計量的性質
2．5 擬閤優度的度量
2．6 預測
2．7 案例分析
思考與練習
第3章 多元綫性迴歸模型
3．1 模型的建立
3．2 小二乘估計
3．3 小二乘估計量的統計特徵
3．4 多元綫性迴歸模型的統計檢驗
3．5 案例分析
思考與練習

第二篇 放寬假設的計量經濟學模型
第4章 多重共綫性
4．1 多重共綫性的概念
4．2 多重共綫性的來源與結果
4．3 多重共綫性的檢驗
4．4 多重共綫性的修正方法
4．5 案例分析：多重共綫性的檢驗和處理
思考與練習
第5章 異方差
5．1 異方差的概念
5．2 異方差的來源與後果
5．3 異方差的檢驗
5．4 異方差性的補救措施
5．5 案例分析：異方差的檢驗和處理
思考與練習
第6章 序列自相關
6．1 序列自相關的概念
6．2 序列自相關的來源與結果
6．3 序列自相關的檢驗
6．4 序列自相關的修正方法
6．5 案例分析：序列自相關的檢驗與處理
思考與練習

第三篇 虛擬變量模型與聯立方程模型的理論與應用
第7章 虛擬變量模型
7．1 虛擬變量
7．2 虛擬解釋變量迴歸
7．3 虛擬被解釋變量模型
7．4 案例分析
思考與練習
第8章 聯立方程模型
8．1 聯立方程模型的概念
8．2 聯立方程模型的分類
8．3 聯立方程模型的識彆
8．4 聯立方程模型的參數估計方法
8．5 案例分析
思考與練習

第四篇 時間序列計量經濟學模型及其應用
第9章 時間序列的平穩性及其檢驗
9．1 時間序列數據的平穩性
9．2 時間序列數據的平穩性檢驗
9．3 單整時間序列
9．4 案例分析
思考與練習
0章 協整與誤差修正模型
10．1 長期均衡關係與協整
10．2 誤差修正模型
10．3 案例分析
思考與練習
1章 嚮量自迴歸模型及其應用
11．1 嚮量自迴歸模型
11．2 嚮量自迴歸模型的估計
11．3 脈衝響應函數
11．4 預測誤差方差分解
11．5 Granger因果關係檢驗
11．6 案例分斯
思考與練習

附錄
附錄一 EViews軟件的基本操作
附錄二 常用統計年鑒
附錄三 常用統計錶
參考文獻

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

計量經濟學：洞察經濟世界運行規律的精密工具 經濟現象紛繁復雜，從通貨膨脹的波動到就業市場的變化，從國傢宏觀經濟政策的製定到企業微觀運營的決策，無不受到各種因素的交織影響。理解這些現象背後的驅動力，預測未來的發展趨勢，並為政策製定和商業決策提供科學依據，是經濟學研究的核心目標。而“計量經濟學”正是實現這一目標的關鍵所在。它不僅僅是理論經濟學的延伸，更是一種將抽象經濟理論轉化為可量化、可檢驗的實證研究的強大方法論。 計量經濟學，顧名思義，是將“計量”（measurement）與“經濟學”（economics）相結閤的學科。它緻力於運用統計學、數學以及計算機技術等工具，來衡量、檢驗和量化經濟理論所提齣的各種關係和假設。本書將帶領讀者深入探索計量經濟學的世界，揭示其如何成為理解和分析經濟現實的必備利器。 計量經濟學的核心思想與方法論 計量經濟學的魅力在於它能夠為那些難以用語言精確描述的經濟現象提供量化的解釋。它建立在一係列基本假設之上，並發展齣瞭一套嚴謹的研究框架。 經濟理論是起點： 計量經濟學並非憑空産生，它深深植根於經濟學理論。無論是微觀經濟學中的供需關係、消費者行為理論，還是宏觀經濟學中的國民收入決定理論、貨幣政策傳導機製，計量經濟學都嘗試將這些理論用數學模型錶達齣來。例如，一個關於商品價格和需求量的理論，可以用一個簡單的綫性方程來錶示：需求量 = α + β 價格 + ε，其中α是截距項，β是價格對需求量的影響係數，而ε則代錶瞭其他未被模型捕捉到的隨機因素。 數據是載體： 經濟理論需要用真實世界的數據來驗證。計量經濟學依賴於各種類型的數據，包括： 時間序列數據（Time Series Data）： 記錄瞭同一經濟變量在不同時間點上的數值，例如每年的GDP增長率、每月的失業率、每日的股票價格等。分析時間序列數據可以揭示經濟變量隨時間演變的規律、趨勢和周期性波動。 橫截麵數據（Cross-Sectional Data）： 記錄瞭不同經濟主體（如傢庭、企業、國傢）在同一時間點上的經濟變量數值，例如不同傢庭的收入和消費支齣、不同公司的利潤和投資額。分析橫截麵數據可以揭示經濟主體之間的差異及其原因。 麵闆數據（Panel Data）： 結閤瞭時間序列和橫截麵數據的特點，記錄瞭同一經濟主體在不同時間點上的觀測值，或者不同經濟主體在同一時間點上的追蹤觀測值。麵闆數據能夠提供更豐富的信息，允許我們控製個體固定效應和時間固定效應，從而更有效地識彆因果關係。 統計模型是工具： 計量經濟學利用統計模型來描述經濟變量之間的關係。最常用的模型之一是綫性迴歸模型（Linear Regression Model）。通過對數據進行迴歸分析，我們可以估計模型中各個參數（如上述方程中的α和β）的數值，並檢驗這些參數的統計顯著性。例如，我們可以估計齣價格每上漲1元，某種商品的需求量會減少多少。 推斷與檢驗是目標： 計量經濟學研究的最終目的是進行統計推斷。這意味著我們要根據樣本數據對總體的經濟規律做齣判斷，並檢驗經濟學理論的有效性。例如，我們能否有足夠證據拒絕“價格對需求量沒有影響”的零假設？計量經濟學提供瞭一係列統計檢驗方法，如t檢驗、F檢驗等，來幫助我們做齣科學的判斷。 計量經濟學的核心模型與技術 本書將深入講解計量經濟學的核心模型和技術，為讀者構建堅實的理論基礎和實踐能力。 一元綫性迴歸（Simple Linear Regression）： 這是計量經濟學中最基礎也最重要的模型。我們將學習如何構建一元綫性迴歸模型，理解其模型假設，掌握估計模型參數的方法（如普通最小二乘法 OLS），以及如何解釋迴歸結果，包括斜率係數的經濟含義、決定係數R²的意義等。同時，我們還將學習如何對迴歸係數進行t檢驗，以判斷解釋變量對被解釋變量的影響是否顯著。 多元綫性迴歸（Multiple Linear Regression）： 現實中的經濟現象往往是多個因素共同作用的結果。多元綫性迴歸模型允許我們同時考慮多個解釋變量對被解釋變量的影響，從而更全麵地刻畫經濟關係。我們將學習如何構建多元迴歸模型，理解模型中各係數的含義，以及如何解釋多重共綫性、遺漏變量偏誤等可能齣現的問題。此外，F檢驗將被用於檢驗所有解釋變量對被解釋變量的聯閤顯著性。 虛擬變量（Dummy Variables）： 許多經濟因素，如性彆、地區、政策實施與否等，是定性的，無法直接納入迴歸模型。虛擬變量的引入，將這些定性因素轉化為定量信息，使得它們也能被納入迴歸分析。我們將學習如何設置和解釋虛擬變量，以及它們在分析政策效果、消費習慣差異等問題中的應用。 異方差與序列相關（Heteroskedasticity and Autocorrelation）： 在實際應用中，OLS方法的有效性依賴於一些核心假設，當這些假設被違反時，OLS估計量仍然無偏，但不再是最小方差的。異方差是指誤差項的方差不恒定，而序列相關是指誤差項之間存在相關性，這在時間序列數據中尤為常見。本書將詳細講解如何識彆這兩種問題，並介紹修正異方差和序列相關的各種方法，如加權最小二乘法（WLS）、廣義最小二乘法（GLS）以及使用穩健標準誤（Robust Standard Errors）等，以獲得更可靠的統計推斷。 內生性問題及其處理（Endogeneity and its Solutions）： 內生性是計量經濟學中一個核心且普遍存在的問題，它會導緻OLS估計量産生偏誤且不一緻。內生性通常來源於遺漏變量偏誤、測量誤差偏誤以及因果關係的反嚮性。本書將深入剖析內生性的來源，並重點介紹處理內生性的各種方法，包括工具變量法（Instrumental Variables, IV）、兩階段最小二乘法（2SLS）、差分法（Difference-in-Differences）等。這些方法是進行因果推斷的關鍵工具。 時間序列分析（Time Series Analysis）： 經濟數據常常呈現齣時間依賴性。時間序列分析是研究經濟變量如何隨時間演變的專門領域。我們將接觸AR、MA、ARMA、ARIMA等經典時間序列模型，學習如何對經濟時間序列進行平穩性檢驗、自相關和偏自相關分析，以及如何選擇和估計時間序列模型。此外，我們將還會探討單位根檢驗、協整分析等概念，這些都是在分析宏觀經濟變量（如GDP、通貨膨脹率）時不可或缺的技術。 麵闆數據模型（Panel Data Models）： 前麵提到的橫截麵和時間序列數據各有優劣，而麵闆數據能夠有效地剋服兩者的一些局限性。本書將詳細介紹固定效應模型（Fixed Effects Model）和隨機效應模型（Random Effects Model），以及如何根據數據特點和研究目的選擇閤適的麵闆數據模型。這些模型在分析企業投資、傢庭消費、勞動力市場等方麵的研究中具有廣泛的應用。 模型選擇與診斷（Model Selection and Diagnostics）： 建立一個有效的計量經濟學模型並非一蹴而就。本書將強調模型選擇的重要性，並介紹各種模型選擇標準（如AIC, BIC）。同時，我們還將學習如何通過殘差分析、異方差檢驗、序列相關檢驗等方式對模型進行診斷，以評估模型的擬閤優度，確保模型的有效性和可靠性。 計量經濟學的實際應用 計量經濟學的理論與方法不僅是學術研究的基石，更是解決現實經濟問題的強大工具。本書將通過豐富的案例研究，展示計量經濟學在以下領域的廣泛應用： 宏觀經濟政策評估： 如何量化貨幣政策（如利率調整）對通貨膨脹和就業的影響？如何評估財政政策（如減稅）對經濟增長的實際效果？計量經濟學模型能夠提供精確的答案。 金融市場分析： 預測股票價格走勢，評估風險，構建投資組閤，這些都需要計量經濟學模型來支持。例如，利用時間序列模型預測未來股票收益，或利用迴歸模型分析影響股價的因素。 市場營銷與消費者行為研究： 企業如何製定最優定價策略？哪些因素影響消費者的購買決策？計量經濟學可以幫助企業理解市場需求，優化産品定價和營銷活動。 勞動力經濟學： 分析教育對收入的影響，評估最低工資政策的效果，研究性彆薪酬差距的原因，這些都離不開計量經濟學方法的應用。 發展經濟學： 探究貧睏的根源，評估減貧政策的有效性，分析國際援助的影響，計量經濟學為理解和解決發展中國傢麵臨的挑戰提供瞭量化工具。 環境經濟學： 評估環境政策的成本效益，量化汙染對健康和經濟的損害，計量經濟學幫助我們做齣更明智的環境決策。 學習計量經濟學的重要性 在這個數據驅動的時代，掌握計量經濟學技能的重要性不言而喻。無論您是經濟學專業的學生，還是金融、市場營銷、公共政策等相關領域的從業者，計量經濟學都將為您提供： 批判性思維能力： 能夠辨彆經濟新聞和研究報告中的統計陷阱，做齣獨立的判斷。 解決復雜問題的能力： 能夠將抽象的經濟問題轉化為可量化的模型，並利用數據找到解決方案。 數據分析與解讀能力： 能夠熟練運用計量經濟學軟件（如Stata, R, Eviews）進行數據處理、模型估計和結果解釋。 職業發展優勢： 在競爭日益激烈的就業市場中，熟練掌握計量經濟學技能將使您脫穎而齣。 本書將以清晰的邏輯、詳實的講解和豐富的實例，引導讀者一步步掌握計量經濟學的精髓。從基礎概念到高級模型，從理論推導到實證應用，我們力求為您提供一個全麵、深入的學習體驗。通過學習本書，您將不僅僅是掌握一套技術，更是獲得一種洞察經濟世界運行規律的精密工具，為您的學術研究或職業生涯增添強大的競爭力。

评分☆☆☆☆☆

對於時間序列分析這塊內容，我一直感覺它是我學習計量經濟學過程中的一個“硬骨頭”。經濟現象很多時候都具有時間上的延續性和動態性，如何捕捉這種動態變化並進行預測，是計量經濟學的一大魅力所在。這本書對時間序列的講解，我覺得做得相當紮實。從AR, MA, ARMA模型，到更復雜的ARCH, GARCH模型，作者都給齣瞭詳盡的介紹。讓我感到驚喜的是，作者在講解這些模型時，並沒有迴避它們背後的數學推導，但同時又注意用通俗易懂的語言來解釋其經濟含義。這一點很重要，因為很多時候，我們會被復雜的數學公式弄得暈頭轉嚮，而忽略瞭模型本身想要錶達的經濟邏輯。這本書在這一點上做得很好，它能夠幫助我理解為什麼需要這些模型，它們分彆能夠捕捉到經濟數據中的哪些特性，以及如何在實際中應用它們來進行預測和分析。

评分☆☆☆☆☆

這本書在講解迴歸模型時，給瞭我很多啓發。我一直覺得，經濟學研究的最終目的就是理解變量之間的關係，而迴歸模型正是實現這一目標的最有力工具之一。這本書對於如何構建、估計和解釋迴歸模型，可以說是麵麵俱到。從最簡單的簡單綫性迴歸，到多重綫性迴歸，再到處理多項式關係和交互項，講解都非常清晰。讓我印象深刻的是，作者在講解 OLS (Ordinary Least Squares) 方法時，不僅僅是給齣公式，而是從幾何意義上解釋瞭最小二乘法的原理，這讓我對模型擬閤的“最優性”有瞭更直觀的理解。此外，關於模型的診斷，比如異方差、自相關等問題，作者也給予瞭充分的關注，並提供瞭相應的檢測方法和處理策略，這讓我意識到，一個看似簡單的迴歸模型，背後卻蘊含著如此多的細節和講究，需要我們細心打磨纔能得齣可靠的結論。

评分☆☆☆☆☆

在學習統計檢驗的部分，我被作者的循序漸進的講解方式深深吸引。我一直覺得，很多時候學習計量經濟學最大的難點不在於公式本身，而在於理解每一個統計量、每一個檢驗的真正含義以及它們在實際中的應用。這本書的講解就非常有條理，它先是介紹瞭基本的概率論和統計學概念，然後一步步引齣各種統計檢驗方法，並詳細說明瞭它們的原理、適用場景以及如何解讀檢驗結果。特彆值得一提的是，作者在介紹假設檢驗的時候，並沒有僅僅停留在P值和顯著性水平的層麵，而是深入淺齣地解釋瞭零假設、備擇假設的含義，以及犯第一類錯誤和第二類錯誤的風險，這對於建立正確的統計思維非常有幫助。我總覺得，掌握瞭這些基礎的檢驗方法，就如同擁有瞭一把打開經濟數據寶庫的鑰匙，能夠從中挖掘齣有價值的信息，而不僅僅是看到一堆數字。

评分☆☆☆☆☆

讀到關於模型假設的部分，我真是捏瞭一把汗。作者在講解每個模型的建立過程時，都非常注重對前提條件的闡述，生怕我們因為忽略瞭這些細節而導緻分析結果産生偏差。這一點對於初學者來說至關重要。我記得之前有次嘗試自己做一些簡單的經濟數據分析，結果齣來的數字總是和直覺相悖，後來纔意識到可能是模型選擇或者假設條件沒有把握好。這本書在這方麵做得非常到位，它不像有些書那樣直接拋齣公式，而是耐心地解釋瞭為什麼需要這些假設，以及這些假設在現實中是否成立，又該如何處理它們不成立的情況。這種嚴謹的態度，讓我覺得作者確實是站在讀者的角度在思考，盡可能地降低學習的門檻，並教會我們如何“知其所以然”。我個人比較喜歡那種能夠聯係實際案例的講解方式，這本書在這方麵似乎也做得不錯，雖然我還沒深入到具體案例分析，但從目錄上看，感覺內容不會過於空泛，這一點值得贊賞。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我的第一印象就是那種嚴謹、學術的風格，深藍色配上燙金的書名，一看就知道是那種需要認真對待的教材。拿到手裏，份量十足，沉甸甸的感覺，仿佛裏麵承載瞭厚厚的知識。翻開扉頁，印刷質量相當不錯，紙張的觸感也比較好，沒有那種廉價的熒光感，閱讀起來會比較舒適。目錄的編排也顯得很清晰，從基礎概念到高級模型，層層遞進，看得齣作者在內容組織上花瞭不少心思。我一直覺得計量經濟學是一門既有理論深度又有實踐意義的學科，它能夠幫助我們理解經濟現象背後的規律，做齣更科學的預測和決策。這本書的齣現，讓我對係統性地學習這門課程充滿瞭期待，希望能通過它，打下堅實的理論基礎，並逐漸掌握運用計量方法分析現實經濟問題的能力。那些枯燥的公式和推導，我承認之前是有些畏懼的，但看到這本教材的整體框架和細緻的排版，我好像看到瞭一條清晰的學習路徑，這讓我感到安心瞭不少。