抽样调查的理论和方法

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出版者:上海财经大学出版社
作者:施锡铨
出品人:
页数:265
译者:
出版时间:1996-07-01
价格:16.0
装帧:平装
isbn号码:9787810490566
丛书系列:
图书标签:
  • 统计学读本
  • 抽样调查
  • 统计学
  • 调查方法
  • 数据分析
  • 理论研究
  • 方法论
  • 科学研究
  • 社会调查
  • 统计方法
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具体描述

现代计量经济学前沿进展与应用 本书旨在全面梳理和深入探讨当代计量经济学领域最前沿的研究动态、核心理论与实践应用。 在信息爆炸与数据驱动决策日益成为主流的今天,计量经济学作为连接经济理论与实际数据的关键桥梁,其理论基础与工具的创新与发展,直接影响着我们对复杂经济现象的理解和政策制定的有效性。本书聚焦于过去二十年间计量经济学研究取得的重大突破,特别是那些深刻改变了传统分析范式和实证检验能力的理论框架与估计技术。 第一部分:微观计量与因果推断的革新 本部分重点关注个体行为的量化分析以及如何从观察性数据中可靠地识别因果效应。 第一章:准随机化与自然实验的深化应用 尽管随机对照试验(RCT)被视为黄金标准,但在许多宏观或政策情境下难以实施。本章详细探讨了如何通过断点回归设计(RDD)的各种现代变体,如模糊断点回归(FRD)和多断点回归,来处理非连续性的政策冲击。同时,我们深入分析了双重差分(DID)方法的局限性,并重点阐述了其核心假设——平行趋势检验——的严谨验证方法,包括使用多期DID框架、安慰剂检验以及对异质性冲击的处理。此外,对于合成控制法(SCM),本书不仅重述了其基础逻辑,更着力于介绍最新的权重选择标准、模型的内生性和对“黑天鹅”事件的稳健性检验,为评估区域性或国家级政策干预提供了精细化的工具。 第二章:工具变量(IV)方法的现代挑战与应对 工具变量法依然是处理内生性问题的核心工具,但其有效性高度依赖于工具变量的有效性和排他性假设。本章详细剖析了“弱工具变量”的后果及应对策略,包括基于有限样本的修正估计量。我们对广义矩估计量(GMM)的最新进展进行了阐述,特别是如何利用GMM处理高维固定效应模型中的内生性问题。更具前瞻性的是,本书引入了基于结构模型的IV策略,探讨了在存在多个潜在工具变量时的最优工具选择问题,以及如何利用异质性工具变量来识别特定子群体的因果效应。 第三章:机器学习在因果推断中的融合 近年来,机器学习(ML)算法以其强大的预测能力,开始被广泛应用于因果推断领域,以应对高维协变量带来的“维度灾难”问题。本章详细介绍了“双重/多重稳健估计”(Double/Multiple Robust Estimation)的理论基础,即如何结合参数模型和非参数ML模型来提高估计的稳健性。重点讨论了因果树(Causal Trees)和因果森林(Causal Forests),它们不仅能预测平均处理效应(ATE),更能识别异质性处理效应(HTE),从而帮助政策制定者实现精准干预。本书强调了在使用ML技术时必须警惕的“预测准确性不等于因果识别”的陷阱。 第二部分:宏观与时间序列分析的进阶方法 本部分聚焦于处理时间序列数据、进行宏观经济建模以及处理具有时空特征数据的复杂模型。 第四章:高维时间序列模型的突破 传统的向量自回归模型(VAR)在变量数量增加时,参数估计效率急剧下降且模型不稳定。本章详细介绍了贝叶斯向量自回归模型(BVAR)在宏观经济预测中的应用,特别是如何利用各种先验信息(如明尼苏波利斯或耶鲁先验)来稳定估计。更重要的是,本书深入探讨了因子增强型VAR模型(FAVAR),它允许研究者在一个统一的框架内整合大量的经济指标,从而更全面地刻画宏观经济状态空间,并有效识别结构性冲击。 第五章:非线性与非参数时间序列建模 许多重要的经济现象(如金融波动、经济衰退)表现出显著的非线性特征。本章系统梳理了状态空间模型(State-Space Models),特别是卡尔曼滤波在估计不可观测状态变量中的应用。对于波动性建模,本书超越了传统的GARCH族模型,详细分析了随机波动率模型(Stochastic Volatility Models),并介绍了利用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法对这些复杂非线性模型的估计与推断。 第六章:面板数据模型的动态前沿 处理大规模、多维度面板数据是现代经济学研究的常态。本书侧重于动态面板数据模型的估计。我们对系统广义矩估计量(System GMM)在处理有限样本偏差和工具变量正交性方面的最新修正进行了详细介绍。此外,本书深入探讨了在存在横截面依赖(如空间溢出效应)的情形下,如何正确估计面板固定效应模型的标准误,引入了空间计量经济学(Spatial Econometrics)中的相关工具,如空间Durbin模型。对于处理大规模面板的因子模型方法,本书阐述了如何有效地从面板中提取共同驱动因子,并将其纳入个体效应的估计中,以解决遗漏变量偏误。 第三部分:前沿计量工具与计算方法 本部分关注支撑现代计量研究的计算基础设施和推断方法。 第七章:贝叶斯方法与计算统计 随着计算能力的飞速提升,贝叶斯方法在复杂模型中的应用越来越广泛。本书超越了基础的MCMC,重点介绍了渐进马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)的高级算法,如哈密顿蒙特卡洛(HMC)及其在求解高维、非标准后验分布中的优势。此外,本书还探讨了变分推断(Variational Inference)作为MCMC替代方案的速度优势,及其在处理超大规模数据集时的适用性。 第八章:模型选择、稳健性与推断的规范 在实证研究中,模型的正确设定至关重要。本章探讨了信息准则(如AIC、BIC)在高维模型中的局限性,并重点介绍了稳健性检验的现代标准,包括对数据生成过程(DGP)假设的Bootstrap和重采样技术的应用。特别地,本书强调了在进行政策评估和因果推断中,如何构建和报告“足够好的统计量”(Good-enough statistics),确保结论的科学性和可重复性。 总结 本书的编写目标是为计量经济学进阶研究者、经济学博士生以及需要处理复杂实证数据的专业人士,提供一个全面、深入且高度前沿的学习资源。它不仅仅是工具的汇编,更是对当代计量经济学如何应对新数据挑战、深化因果识别、并服务于复杂经济决策过程的深刻反思与实践指南。书中强调理论的严谨性与应用的创新性相结合,确保读者能够掌握识别现代经济学核心问题的尖端分析能力。

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读后感

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用户评价

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这本书的出现,简直就是为我量身定做的!作为一名即将毕业的博士生,我的研究工作不可避免地需要进行大量的抽样调查。《抽样调查的理论和方法》以一种极其人性化且富有洞察力的方式,为我梳理了抽样调查的方方面面,让我受益匪浅。 书中最让我感到惊喜的是,它不仅仅停留在理论层面,而是大量地引用了国内外经典的抽样调查案例,并且对这些案例进行了深入的剖析。作者通过这些真实的例子,生动地展示了不同抽样方法在实际应用中的优势和局限性,以及在实际操作中可能遇到的各种挑战。这一点对于我理解如何将理论知识转化为实际研究设计非常有帮助。 我特别喜欢书中关于“调查陷阱”的讨论,以及如何规避这些陷阱的建议。作者列举了许多常见的错误,例如样本选择偏差、测量误差、非应答偏差等等,并且详细分析了它们产生的原因和影响。这让我深刻地认识到,抽样调查的每一个环节都可能潜藏着“陷阱”,只有具备高度的警惕性和专业知识,才能有效地规避它们,从而获得可靠的研究结论。 此外,书中还探讨了抽样调查的伦理问题,以及如何保护被调查者的隐私。这一点对于我来说非常重要,因为我的研究涉及到敏感信息,如何合规、合乎伦理地收集数据,是必须重视的问题。这本书为我提供了清晰的指导,让我能够在研究中更加谨慎和负责。 让我感到欣慰的是,这本书的语言风格非常流畅且富有感染力,即使是在讨论一些枯燥的理论概念时,也能够吸引人的注意力。作者的遣词造句,既严谨又不失文采,让我能够沉浸在阅读的乐趣中,并且在不知不觉中吸收了大量的知识。 总而言之,《抽样调查的理论和方法》这本书,它以其深刻的洞察力、丰富的案例分析和实用的指导建议,为我提供了一个全方位、多角度的学习平台。我强烈推荐给所有正在进行或计划进行抽样调查的研究者,这本书将是你学术道路上不可或缺的良师益友。

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这本书简直是一场学术盛宴!作为一名对量化研究充满热情但又时常被统计学细节困扰的学生,我一直渴望找到一本能够深入浅出、将理论与实践完美结合的教材。《抽样调查的理论和方法》无疑满足了我所有的期待,甚至远超我的想象。它不仅仅是一本工具书,更像是一位耐心且博学的导师,循循善诱地引导我穿越抽样调查的复杂世界。 书中对各种抽样方法的阐述,从最基础的简单随机抽样,到更为精巧的整群抽样、分层抽样,乃至复杂的 PPS 抽样,都做了详尽而清晰的解读。我尤其欣赏作者在解释这些方法时,不仅给出了严谨的数学推导,还辅以大量贴近实际生活的例子。例如,在讲解分层抽样时,作者并没有止步于理论公式,而是生动地描绘了如何根据不同年龄层、不同职业群体来划分调查对象,从而提高样本的代表性。这种“说人话”的解释方式,让我这种非统计学专业背景的学生也能够轻松理解核心概念,并且能够迅速将其应用于自己的研究设想中。 书中的另一个亮点在于对抽样误差的深入探讨。作者详细解释了抽样误差的来源、计算方法以及如何通过优化抽样设计来最小化误差。这一点对于任何希望得出可靠研究结论的学者来说都至关重要。我过去在处理问卷数据时,常常对结果的置信区间感到迷茫,不知道如何准确地解释抽样带来的不确定性。《抽样调查的理论和方法》给了我豁然开朗的感觉,它让我明白,抽样误差并非洪水猛兽,而是可以通过科学的方法进行控制和量化的。 此外,作者在讨论数据收集和处理的章节中,也提供了非常实用的指导。从问卷设计的注意事项,到访谈技巧的运用,再到非应答的处理策略,都考虑得非常周全。我曾经在一次小组项目中,因为问卷设计不够严谨,导致收集到的数据质量不高,浪费了大量时间和精力。《抽样调查的理论和方法》的出现,仿佛为我打开了一扇新世界的大门,让我认识到,一个成功的抽样调查,不仅仅是“选人”那么简单,更是一个系统性的工程,需要从头到尾都秉持严谨的态度。 总而言之,这本书是我近期阅读过的最令人印象深刻的学术著作之一。它不仅为我提供了扎实的理论基础,更教会了我许多实操性的技巧。我强烈推荐给任何有志于进行抽样调查的研究者、学生,甚至是任何对如何科学地获取信息感兴趣的读者。这本书的价值,远不止于书页上的文字,更在于它所能激发的思维方式和解决问题的能力。

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对于《抽样调查的理论和方法》这本书,我的感受可以用“醍醐灌顶”来形容。我是一名有着多年统计分析经验的数据分析师,常常在面对实际调查数据时,对结果的局限性以及如何更有效地设计调查项目感到困惑。这本书正好填补了我在这方面的知识空白,并且以一种非常系统且严谨的方式,让我对抽样调查的理论和实践有了全新的认识。 书中对于统计学原理在抽样调查中的应用,阐述得非常到位。作者并没有简单地罗列公式,而是深入浅出地解释了为什么需要这些公式,以及它们是如何服务于我们最终的研究目标的。例如,关于置信区间和统计显著性的讲解,让我对如何解读调查结果有了更清晰的界定,并且能够更准确地评估研究的可靠性。 我尤其欣赏书中对复杂抽样设计的处理。对于一些更为高级的抽样技术,如多阶段抽样、不等概率抽样等,作者都给予了详尽的解释,并且清晰地阐述了它们的应用场景和注意事项。这对我来说非常有价值,因为在一些大型的、跨区域的调查项目中,我们常常需要用到这些更为复杂但却能提高效率和代表性的抽样方法。 此外,书中关于质量控制的章节,也给我留下了深刻的印象。作者详细讨论了在整个调查过程中,如何进行数据质量的监控,包括数据录入的核查、访谈员的培训和监督,以及最终数据的清洗和异常值处理。这一点对于我理解如何保证调查结果的准确性和可信度至关重要。很多时候,即使理论设计再完美,如果在执行过程中出现偏差,都会导致最终结果的失真。 这本书的结构设计也非常合理,从理论基础到具体方法,再到质量控制和应用,层层递进,逻辑清晰。它不仅仅是一本供人阅读的书,更是一本可以反复查阅的工具书。我相信,在未来的工作中,我将会经常翻阅这本书,从中汲取解决实际问题的灵感和方法。 总而言之,《抽样调查的理论和方法》这本书,它以其严谨的学术态度、深入的理论分析和丰富的实践指导,为我提供了一个全面而深刻的抽样调查知识体系。对于任何希望提升自己在抽样调查领域专业能力的人来说,这本书都是一本不可或缺的经典之作。

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这本书的阅读体验,对我来说,更像是一次对抽样调查“艺术”的探索,而不仅仅是知识的堆砌。作为一名刚开始涉足定量研究的研究生,我常常在阅读文献时,遇到各种复杂的抽样术语和模型,感到无从下手。《抽样调查的理论和方法》以一种非常温和且具有引导性的方式,将这些复杂的概念层层剥开,让我能够一步一步地理解其内在逻辑。 我特别喜欢书中对各种抽样方法的“可视化”讲解。虽然书中没有配图,但作者的文字描述能力非常强,我仿佛能够看到不同的抽样单元在被抽取时的情景。例如,在讲解整群抽样时,作者将“学校”或“社区”比作一个大的“集合”,然后在这个集合中再进行随机选择,这种比喻让抽象的概念变得生动起来。这种“画面感”极强的描述,帮助我更直观地理解了不同抽样方法的原理和适用场景。 书中关于抽样框的概念和构建的章节,也给了我很大的启发。过去我一直认为,只要有一个名单就可以了,但这本书让我意识到,抽样框的质量直接影响到调查的公平性和代表性。作者详细列举了构建抽样框时可能遇到的问题,如遗漏、重复、分组不当等,并且提供了相应的解决方案。这一点对于我即将开展的毕业论文调查非常有指导意义,让我能够更审慎地对待样本的来源。 让我感到惊喜的是,书中还探讨了现代抽样技术,如基于互联网的抽样、移动设备抽样等,并分析了它们的优缺点和潜在的应用。这让我意识到,抽样调查的方法论也在不断发展,跟上了时代的步伐。这一点对于我了解当前的研究前沿,以及未来可能的就业方向都很有帮助。 总的来说,《抽样调查的理论和方法》这本书,它不仅仅是一本教科书,更像是一次思维的启蒙。它让我从“知道”变成了“理解”,从“理解”变成了“应用”。对于任何想要深入理解抽样调查本质,并将其灵活运用于实际研究的读者来说,这本书绝对是不可多得的宝藏。

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作为一个长期在市场研究领域摸爬滚打的从业者,我接触过不少关于调查方法论的书籍,但《抽样调查的理论和方法》依旧给了我耳目一新的感觉。它不像一些书籍那样,仅仅停留在概念的堆砌,而是真正地将理论落地,并且以一种非常接地气的方式呈现出来。在我看来,这本书的价值在于它能帮助我将一些模糊的直觉转化为清晰的逻辑,并且能够更有依据地去设计和评估我们的调查方案。 书里关于样本量确定方法的讲解,对我来说非常有启发。过去我们常常凭经验来估算样本量,或者依赖一些简化的公式。《抽样调查的理论和方法》则详细解释了在不同的置信水平和允许误差下,如何精确计算所需的样本量,并且还考虑了多种影响因素,例如总体的异质性、预期响应率等。这让我意识到,以往的许多估算可能存在一定的偏差,而科学的样本量确定,是保证调查结果可靠性的基石。 另一让我印象深刻的部分是关于问卷设计与实施的章节。作者不仅仅列举了常见的问卷设计误区,还深入分析了提问方式、选项设置、逻辑顺序等对调查结果可能产生的潜在影响。例如,关于开放性问题和封闭性问题的权衡,以及如何避免引导性提问,这些都是在实际操作中经常会遇到的难题,而书中给出的建议,都非常有操作性。我甚至觉得,这本书可以作为我们团队在设计新问卷时的“操作手册”。 此外,书中对不同类型调查(如横断调查、纵向调查)的讨论,以及它们各自的优劣势分析,也让我对如何选择最适合研究目标的调查方式有了更清晰的认识。我过去往往只关注于“如何做”一个调查,而忽略了“为什么”要选择这种调查方式。《抽样调查的理论和方法》让我开始思考调查设计的整体性和策略性,这对于提升我们研究的深度和广度都大有裨益。 总而言之,《抽样调查的理论和方法》这本书,它不仅提供了扎实的理论知识,更重要的是,它教会了我们如何将这些理论转化为实践中可行的解决方案。对于任何希望在抽样调查领域有所建树的人来说,这本书都绝对值得一读,它能够帮助你构建起一套严谨的思维框架,并且在实际工作中少走弯路。

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