本书的面世恰逢时机,对应用研究者时常面临的几个重大问题,作者的系统处理方法已获得极大赞誉:“在初级计量经济学教科书中,只有本书对时间序列数据的计量分析进行了认真而又圆满的讨论……它无须过分严密的推导而对复杂的计量经济思想进行了清晰而又直观的表达。”
目录
第1章 计量经济学的性质与经济数据
第1篇 横截面数据的回归分析
第2章 简单回归模型
第3章 多元回归分析:估计
第4章 多元回归分析:推断
第5章 多元回归分析:OLS的渐近性
第6章 多元回归分析:其他问题
第7章 含有定性信息的多元回归分析:二值(或虚拟)变量
第8章 异方差性
第9章 模型设定和数据问题的深入探讨
第2篇 时间序列数据的回归分析
第10章 时间序列数据的基本回归分析
第11章 用时间序列数据计算OLS的其他问题
第12章 时间序列回归中的序列相关和异方差
第3篇 高深专题讨论
第13章 跨时横截面的混合,简单综列数据方法
第14章 高深的综列数据方法
第15章 工具变量估计与两阶段最小二乘法
第16章 联立方程模型
第17章 限值因变量模型和样本选择纠正
第18章 时间序列的深入讲座讨论
第19章 一个经验项目的实施
附录A 基本数学工具
附录B 概率论基本知识
附录C 数理统计基础
附录D 矩阵代数概述
附录E 矩阵形式的线性回归模型
附录F 各章习题解答
附录G 统计学用表
参考文献
术语表
索引
译后记
杰弗里·M·伍德里奇,密歇根州立大学经济学特聘教授,1991年以来一直在该校任教。1986—1991年,伍德里奇博士曾担任麻省理工学院的经济学助理教授。他于1982年在加州大学伯克利分校获得计算机科学与经济学学士学位,并于1986年在加州大学圣迭戈分校获得经济学博士学位。伍德里奇博士曾在国际知名期刊上发表学术论文30多篇,参与过多部著作的写作,他还是《横截面与面板数据的计量经济分析》一书的作者。他的获奖项目包括:斯隆(Alfred P Sloan)研究奖,《计量经济理论》的Plurla Scripsit奖,《应用计量经济学杂志》的斯通(Richard Stone)爵士奖,以及在MIT三次获得研究生教学年度优秀教师奖。他还是计量经济学会和《计量经济学杂志》的资深会员。
高年级本科、硕士水平的经典计量经济教材!这本书绝对可以用“漂亮”二字概括,费剑平翻译的也很好,错误极少。少量的印刷错误主要集中于附录,可在网上下载本书英文电子版加以对照。 针对本科水平而言(侧重应用研究),本书Ch1--10,Ch12--16都是必学章节,基本上...
评分题记 IV,也就是工具变量模型,是研究如何利用工具变量来解决模型中出现的随机解释变量问题,其是西方计量经济学最近一个较为热门的研究领域。这是我在英国读研时在学习IV时的随笔,用来聊以自慰。该随笔的灵感很大一部分来自于伍德里奇的《计量经济学导论》。由于写得非常浅薄...
评分分成上下册两本,纸质纯木浆制作,很白很光滑,是中文版的,美中不足就是后面的索引部分页码不对(因为是直接从英文版翻译过来的),不过还好吧,配合着英文版看就Perfect了,就是书比较贵。
评分人大版翻译的国外经典教材真难读,糟糕的翻译,似乎译者不是中国人,如此这般的书面表达真让人佩服,还存在很多错误,对人大的这套丛书失望透了。 再也不敢买人大翻译得书了。译者太不负责任了,不要因为翻译国外书不作为学术研究而急功近利,只为拿点翻译费。跟高鸿业花3年翻...
评分高年级本科、硕士水平的经典计量经济教材!这本书绝对可以用“漂亮”二字概括,费剑平翻译的也很好,错误极少。少量的印刷错误主要集中于附录,可在网上下载本书英文电子版加以对照。 针对本科水平而言(侧重应用研究),本书Ch1--10,Ch12--16都是必学章节,基本上...
这部新作的问世,无疑为这个领域注入了一股清新的气息。作者在构建理论框架时,展现出了对复杂经济现象的深刻洞察力,他没有仅仅停留在对既有模型的机械重复上,而是巧妙地引入了一些前沿的统计学工具,使得分析的深度和广度都得到了极大的拓展。特别是在处理内生性问题时,那种层层递进的逻辑推演,让人仿佛跟随一位经验丰富的向导,穿越了层层迷雾,最终抵达了豁然开朗的彼岸。书中对于模型设定的讨论,也并非空泛的理论说教,而是紧密结合实际案例,这一点非常难得。读者可以清晰地看到,每一步数学推导的背后,都对应着一个具体的经济学含义,这种知行合一的叙述方式,极大地降低了理解门槛。我尤其欣赏作者对于假设条件的谨慎态度,他坦诚地指出了每种方法的适用边界和潜在风险,这对于初学者来说,是极其宝贵的忠告,避免了盲目套用公式的误区。整体而言,这是一本兼具学术严谨性与实践指导意义的佳作,值得反复研读。
评分这本书的价值,很大程度上在于它所倡导的“审慎的怀疑主义”。作者在介绍每一种估计方法时,都留出了足够篇幅去讨论其局限性和潜在的偏差来源。这与市面上许多倾向于“推销”某种方法的教材形成了鲜明对比。通过这种对缺陷的坦诚披露,读者能够建立起一种健康的、批判性的学术态度。我特别喜欢书中关于“因果推断”的章节安排,它不仅仅罗列了工具变量、双重差分等常用方法,更重要的是,它从哲学层面上探讨了“识别”的本质,即我们如何能从相关性中提取出可靠的因果关系。这种对研究方法论的深刻反思,使得这本书超越了一本纯粹的技术手册,更像是一部治学精神的指南。对于任何希望在经济学领域进行原创性研究的人来说,学会如何提问比学会如何计算更为重要,而这本书恰恰在这方面给予了最宝贵的启示。
评分读完这本书,我最大的感受是作者对于概念的阐释达到了教科书级别的清晰度。很多经济学读物,为了追求数学上的完美,往往牺牲了直观的理解,但这本书显然找到了一个绝佳的平衡点。例如,在解释时间序列模型的平稳性概念时,作者没有直接抛出复杂的数学定义,而是通过一系列生动的比喻和图示,让“随机游走”和“确定性趋势”的区别跃然纸上。这种叙述风格,对于那些刚刚踏入这个领域的年轻学子来说,简直是福音。此外,本书在数据处理和实证操作部分的讲解也极其细致入微。它不仅仅告诉你“应该做什么”,更重要的是解释了“为什么要这样做”,每一步操作背后的经济逻辑都被剖析得淋漓尽致。我尝试用书中介绍的方法对一个宏观经济指标进行了初步的建模,发现即便是对于我这种非科班出身的“半路出家者”,也能很快上手并得到可解释的结果。这种注重实操层面的用心,让这本书的实用价值远超同类教材。
评分这部著作在深度上毫不妥协,但其广度也令人称赞。它并没有局限于传统的横截面回归分析,而是大胆地将视角投向了面板数据和非线性模型的边界地带。我个人对其中关于固定效应与随机效应选择的论述印象深刻,作者通过对比不同识别策略的理论依据和实际效果,帮助读者清晰地认识到,工具的选择绝非随性而为,而是根植于对数据生成过程的深刻理解之上。更值得称赞的是,书中对于估计量的渐近性质的讨论,虽然数学上相当严谨,但作者总是能及时提供一个直观的、可操作的解释,使得读者在享受理论严密性的同时,不会迷失在符号的海洋中。这种既能满足数学家的求真欲,又能安抚应用学者的实践心的写作手法,是极其高超的平衡艺术。对于希望将计量工具应用于更复杂现实问题的研究者而言,这本书无疑是迈向更高阶的垫脚石。
评分坦率地说,我一直觉得这一领域的经典教材有些刻板和沉闷,阅读过程常常伴随着强烈的挫败感。然而,这本书却让人耳目一新。作者的笔触非常灵动,他似乎有一种魔力,能将那些晦涩难懂的统计原理,转化为引人入胜的故事。书中穿插的若干历史回顾和方法论的演变过程,极大地丰富了阅读体验,让人理解了现有工具是如何在不断的质疑和修正中诞生的,这比死记硬背公式有效得多。尤其欣赏作者对于“模型选择”这一核心难题的处理。他没有给出唯一的“标准答案”,而是引导读者思考在特定研究目标下,如何权衡偏差与方差、如何平衡模型的解释力和稳健性。这种批判性思维的培养,才是真正的高级教育。这本书的结构设计也十分巧妙,每一章的衔接都如同一条精心编织的丝线,自然而然地引向下一阶段的学习内容,让人欲罢不能,总想知道“接下来会发生什么”。
评分比Angrist的好懂,翻译闭着眼睛瞎jb翻,我建议不要看中文版。
评分根本看不懂.我也不想看懂~~~~
评分绝好的计量经济学入门教程。
评分very interested in this topic
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