达莫达尔 N.古扎拉蒂(Damodar N.Gujarati),达莫达尔N.古扎拉蒂曾执教于纽约城市大学(25年多)和西点军事学院社会科学系(17年)。古扎拉蒂博士于1960年获孟买大学商学硕士学位,1963年获芝加哥大学MBA硕士学位,1965年获芝加哥大学博士学位。古扎拉蒂曾在Review of Economics and Statistics.Economic Journal,Journal of Financial and Quantitative Analysis,Journal of Business等国际著名杂志上发表多篇论文。古扎拉蒂博士曾任Journal of Quantitative Economics和官方刊物Indian Econometric Society的编委会成员。古扎拉蒂博士代表著作有《退休金与纽约市的财政危机》(Pensions and New York City Fiscal Crisis American Enterprise Institute,1978),《政府和企业》(Government and Business McGraw-Hill,1984)和《经济计量学》(Basic Econometrics。5th ed.McGraw-Hill,2009)。古扎拉蒂博士在经济计量学领域的著作已被译成多种文字出版。
古扎拉蒂博士曾是英国谢菲尔德大学的访问教授(1970~1971年),富布莱特项目访问教授(印度,1981-1982年),新加坡国立大学访问教授(1985-1986年),澳大利亚新南威尔士大学经济计量学访问教授(1988年夏)。古扎拉蒂博士曾先后在澳大利亚、中国、孟加拉国、德国、印度、以色列、毛里求斯、韩国等讲授宏观和微观经济学专题。
道恩.C.波特(Dawn C.Porter),于2006年秋季开始担任南加州大学马歇尔商学院信息和运营管理系助理教授,为本科生、MBA和研究生讲授统计学课程。此前,道恩曾任乔治敦大学麦克多诺商学院助理教授,纽约大学艺术和科学研究生院心理学系客座教授,纽约大学斯特恩商学院讲师。道恩在纽约大学斯特恩商学院获得统计学博士学位,在康奈尔大学获数学学士学位。
道恩博士的研究领域涉及范畴分析、契约度量、多变量建模以及这些方法在心理学 方面的应用,现在重点关注的是从统计学角度研究在线拍卖模型。道恩博士曾在Joint Statistical Meetings、Decision Sciences Institute:Meetings、International Conference on Information Systems会议上发表学术演讲,并参加了伦敦经济学院、纽约大学等高校,以 及各种电子商务和统计研讨会。道恩博士还合著出版了《商业统计精要》(第2版) (Essentials of Business Statistics)以及《经济计量学》(第5版)(Basic Econometrics)。
此外,道恩博士还担任毕马威公司、美国政府国民抵押贷款协会、反斗城玩具公司、 IBM公司、Cosmaire公司、纽约大学媒体中心等多家公司的统计咨询顾问。
发表于2024-12-23
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评分作为一本计量经济学入门的读物,是相当好的。但是, 翻译错误百出,最重要、最基本的概念如纵轴横轴搞错,行、列搞错。这是怎样不负责任的翻译,他妈的! 如果可以,不如直接读原文了。另有一本本书的课后习题答案,可以作为参考书。
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This text provides a simple and straightforward introduction to econometrics for the beginner. The author's intent is to provide the student with a "user friendly," non-intimidating introduction to econometric theory and techniques. The book motivates students to understand econometric techniques through extensive examples, careful explanations, and a wide variety of problem material. The audience is undergraduate economics, agricultural economics, and business administration majors, MBA students and others in the social and behavioral sciences where econometric techniques, especially the techniques of linear regression analysis, are used.
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