An Introduction to Modern Econometrics Using Stata

出版者:Stata Press

作者:Christopher F. Baum

页数:341

出版时间:2006-8-17

价格:USD 92.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781597180139

用户评价

在我看来，这本书最大的亮点之一便是它对Stata这一强大计量经济学软件的深度整合。许多计量经济学教材往往停留在理论层面，对于软件操作的指导要么语焉不详，要么过于基础，使得读者在实际操作中常常感到无所适从。而《An Introduction to Modern Econometrics Using Stata》则彻底打破了这一壁垒。作者在书中为每一个重要的计量模型和统计分析方法都提供了详尽的Stata代码示例，并且对代码的每一部分都进行了详细的解释。这不仅仅是简单的“复制粘贴”，而是真正地教会读者理解代码的逻辑，以及如何根据自己的研究需求进行修改和调整。我特别欣赏书中对于Stata命令的细致讲解，例如，在处理内生性问题时，书中不仅介绍了两阶段最小二乘法（2SLS），还详细讲解了如何在Stata中进行弱工具变量的检验，以及如何使用GMM等更高级的方法来解决内生性问题。这种深入的讲解，让我在面对复杂的研究场景时，能够更有信心地选择和运用合适的计量工具。此外，书中还穿插了许多关于如何解读Stata输出结果的技巧和注意事项，这对于初学者来说尤为重要。很多时候，我们能够成功运行代码，但却难以准确地理解输出结果所传达的信息，从而导致对模型结果的错误解读。这本书在这方面给予了我极大的帮助，让我能够更准确地把握每一个回归系数的经济含义，理解统计显著性的意义，并对模型的整体拟合优度做出恰当的判断。可以说，这本书在很大程度上降低了计量经济学研究的门槛，让更多有志于此的读者能够更高效地进行实证分析。

这本书为我打开了一扇通往现代计量经济学研究世界的大门，其价值远远超出了我对一本教科书的期待。作者在内容编排上的匠心独运，使得理论知识的学习与Stata软件的实践操作融为一体，形成了一个浑然天成的学习体验。从最基础的 OLS 回归模型，到更为复杂的面板数据模型、时间序列分析，乃至是关于处理内生性问题和进行因果推断的各种方法，书中都进行了详尽且易于理解的阐述。我尤其欣赏作者在讲解每一个计量模型时，都能够清晰地梳理其背后的经济学逻辑和统计学假设，并且立刻附上相应的Stata代码示例。这些代码不仅功能齐全，而且注释清晰，极大地降低了初学者在Stata操作上的学习难度。让我印象深刻的是，书中对于模型诊断和结果解释的深入讲解。例如，在进行异方差检验和多重共线性检验时，书中不仅提供了相应的Stata命令，还详细解释了如何解读检验结果，以及在发现问题后应该如何处理。这种注重细节的处理，对于确保实证研究的严谨性和可靠性至关重要。此外，书中穿插的案例分析更是锦上添花，它们都是真实的经济学研究案例，能够帮助读者更好地理解理论知识的实际应用。总而言之，这本书为我提供了一个全面且深入的现代计量经济学学习路径，它不仅提升了我的理论理解能力，更增强了我的实证分析技能，让我能够更有信心地应对未来的学术研究挑战。

这本书为我提供了一个全新的视角来理解现代计量经济学。过去，我可能更多地关注理论模型的推导和假设，但这本书的独特之处在于，它将理论与Stata这一强大的实践工具完美地结合起来。书中并非只是简单地列举Stata命令，而是将每一个命令都置于具体的经济学问题和模型框架之下进行解释。例如，在讨论工具变量法时，作者并没有仅仅展示如何使用 ivregress 命令，而是先深入浅出地解释了内生性问题的来源，为什么需要工具变量，以及什么样的变量可以作为有效的工具变量。然后，才详细地展示了如何在Stata中实现两阶段最小二乘法（2SLS），以及如何进行识别检验和弱工具变量检验。这种“理论+实践+反思”的模式，让我能够更深刻地理解计量经济学方法论的精髓。我特别欣赏书中对于不同计量模型之间的比较和选择的讨论。比如，在处理面板数据时，书中详细比较了混合效应模型、固定效应模型和随机效应模型之间的异同，以及在不同情况下应该如何选择最合适的模型。这种深入的比较分析，对于避免在实际研究中“乱用”模型非常有帮助。这本书让我明白，计量经济学不仅仅是关于数学公式和Stata代码，更重要的是关于如何运用严谨的逻辑和恰当的工具来回答真实的经济学问题。

阅读此书的过程中，我深切地体会到了作者在构建内容时所展现出的循序渐进的教学艺术。它不像某些书籍那样，上来就抛出复杂的模型和概念，而是像一位经验丰富的教师，从最基础的经济学概念和统计学原理出发，一步步引导读者建立起对计量经济学的完整认识。从最基本的 OLS 回归，到更复杂的面板数据模型、时间序列模型，甚至是对于一些前沿的因果推断方法，书中都进行了细致的阐述。每一个模型在引入时，都会先对其理论背景、假设条件进行清晰的说明，然后深入分析其经济学含义和统计学特性。这种扎实的理论基础铺垫，为后续的Stata操作和模型应用打下了坚实的基础。而且，作者并非仅仅停留在理论的介绍，而是将每一部分理论知识都与具体的Stata实现紧密结合。我尤其喜欢书中对于模型诊断的讲解，比如在进行 OLS 回归后，书中详细介绍了如何进行残差分析、异方差检验、自相关检验等，并提供了相应的Stata命令和结果解读。这些细节的讲解，对于确保实证研究的可靠性和严谨性至关重要。在理解了模型的假设条件以及如何检验这些假设后，我能更有信心地对研究结果进行解释。这本书在这一点上的处理，让我能够更深入地理解模型背后的逻辑，而不是仅仅停留在“套用公式”的层面。这种潜移默化的学习方式，对于建立稳固的计量经济学知识体系非常有益。

这本书的出版，无疑为致力于深入理解现代计量经济学理论并希望将其应用于实际的读者提供了一本厚实且极具参考价值的指南。从我拿到这本书的那一刻起，就被其严谨的结构和详尽的讲解所吸引。作者在开篇就为读者勾勒了一个清晰的学习路径，从基础的概念铺陈，到复杂模型构建的逻辑链条，再到Stata软件操作的精细指导，每一个环节都安排得恰到好处，使得原本可能令人生畏的计量经济学显得触手可及。尤其令我印象深刻的是，书中并非一味地堆砌理论公式，而是巧妙地将理论与实践紧密结合。作者在引入每一个计量模型时，都会先深入浅出地解释其背后的经济学逻辑和统计学原理，让读者理解“为什么”要使用这个模型，而不是仅仅停留在“如何”使用的层面。紧接着，便会详细展示如何在Stata中实现这些模型的估计、检验和解读，并且提供了丰富的真实案例，这些案例的选择都非常贴近经济学研究的前沿和热点问题，极大地增强了学习的趣味性和实用性。例如，在讨论面板数据模型的部分，书中不仅详细介绍了固定效应模型和随机效应模型的推导和应用，还就如何选择合适的模型进行了深入的分析，并提供了相应的Stata命令和输出结果的解读。这种“理论先行，实践跟进”的模式，让我能够更扎实地掌握每一个知识点，并且能够迅速地将其迁移到自己的研究中。书中的图表和代码示例都设计得非常清晰明了，即便是初学者也能毫不费力地跟随。总而言之，这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，耐心细致地引导我一步步走向计量经济学研究的殿堂。

这本书在内容编排上的精心设计，让我感受到了作者在教学理念上的深思熟虑。它并非一味地追求理论的深度，而是将理论的学习与Stata软件的实际操作有机地结合起来，形成了一个完整的学习闭环。从最基本的回归分析开始，作者逐步引导读者接触到更复杂的计量模型，并且在每一个阶段都提供了清晰、可操作的Stata代码示例。我尤其赞赏书中对于模型诊断和假设检验的详尽讲解。很多时候，我们能够成功地运行出一个回归结果，但却可能忽略了模型的前提条件是否得到满足，从而导致研究结论的不可靠。这本书在这方面提供了非常有价值的指导，例如，在进行 OLS 回归后，书中详细介绍了如何进行异方差检验、多重共线性检验以及残差分析，并提供了相应的Stata命令和结果解读。这让我能够更全面地评估模型的有效性，并对研究结果的稳健性更有信心。此外，书中还包含了许多关于数据处理和图形绘制的技巧，这些看似“小”的细节，对于提高实证研究的效率和清晰度至关重要。例如，书中关于如何有效管理Stata数据集，以及如何生成具有学术论文风格的图形的指导，都极大地提升了我的数据分析能力。总而言之，这本书不仅仅是教授计量经济学知识，更是培养读者解决实际经济学研究问题的能力。

在我浏览这本书的过程中，我最深刻的感受是作者在将抽象的计量经济学理论转化为具体的Stata操作时所表现出的精湛技艺。许多教材在理论部分阐述得头头是道，但一旦涉及到软件实现，就变得语焉不详，导致读者在实际操作中常常陷入困境。而这本书则完全避免了这个问题。作者在引入每一个计量模型时，都会先深入浅出地解释其背后的经济学逻辑和统计学原理，确保读者理解“为什么”要使用这个模型。随后，便会详细展示如何在Stata中实现这些模型的估计、检验和解读，并且提供了非常详尽的代码示例，这些代码不仅功能齐全，而且还附有详细的注释，使得即使是Stata新手也能轻松理解。我尤其欣赏书中对于一些高级计量方法的介绍，例如，在处理面板数据时，书中不仅介绍了固定效应和随机效应模型，还深入探讨了动态面板数据模型（如Arellano-Bond估计量）的应用，并且详细演示了如何在Stata中实现这些模型的估计和诊断。这对于希望进行更深入实证研究的读者来说，无疑是一笔宝贵的财富。书中提供的案例也非常具有代表性，它们都紧密联系着当前经济学研究的热点和难点问题，让读者在学习理论和掌握Stata的同时，也能对经济现象有更深入的理解。这种理论与实践的无缝衔接，让计量经济学的学习变得更加生动和有效。

我之所以对《An Introduction to Modern Econometrics Using Stata》赞不绝口，很大程度上是因为它能够帮助我将抽象的计量经济学理论转化为实际可操作的研究方法。很多时候，我们在课堂上学习了各种模型和概念，但当真正需要自己动手做研究时，却常常感到无从下手。这本书的独特之处在于，它将理论讲解与Stata软件的实操完美地结合起来，使得学习过程更加直观和高效。作者在引入每一个计量模型时，都会先深入浅出地解释其背后的经济学逻辑和统计学原理，然后立刻转向Stata操作，提供详尽的代码示例，并且对代码的每一行都进行了详细的解释。这种“理论+实践”的双管齐下，让我能够更好地理解模型背后的原理，并能够直接将其应用于实际数据分析中。我特别喜欢书中关于因果推断的章节，例如，在讨论安慰剂检验时，书中不仅解释了其理论意义，还提供了详细的Stata实现步骤，这对于理解和应用更高级的计量方法非常有帮助。此外，书中提供的案例研究也非常具有启发性，它们都是精心挑选的、能够很好地展示特定计量方法的应用场景，这让我能够更清晰地看到计量经济学在解决现实经济问题中的强大力量。总而言之，这本书为我提供了一个全面且实用的计量经济学学习平台，它不仅提升了我的理论素养，更增强了我的实践能力。

这本书为我提供了一个全新的视角来理解现代计量经济学。过去，我可能更多地关注理论模型的推导和假设，但这本书的独特之处在于，它将理论与Stata这一强大的实践工具完美地结合起来。书中并非只是简单地列举Stata命令，而是将每一个命令都置于具体的经济学问题和模型框架之下进行解释。例如，在讨论工具变量法时，作者并没有仅仅展示如何使用 ivregress 命令，而是先深入浅出地解释了内生性问题的来源，为什么需要工具变量，以及什么样的变量可以作为有效的工具变量。然后，才详细地展示了如何在Stata中实现两阶段最小二乘法（2SLS），以及如何进行识别检验和弱工具变量检验。这种“理论+实践+反思”的模式，让我能够更深刻地理解计量经济学方法论的精髓。我特别欣赏书中对于不同计量模型之间的比较和选择的讨论。比如，在处理面板数据时，书中详细比较了混合效应模型、固定效应模型和随机效应模型之间的异同，以及在不同情况下应该如何选择最合适的模型。这种深入的比较分析，对于避免在实际研究中“乱用”模型非常有帮助。这本书让我明白，计量经济学不仅仅是关于数学公式和Stata代码，更重要的是关于如何运用严谨的逻辑和恰当的工具来回答真实的经济学问题。

从一个学习者的角度来看，这本书的编排和内容设计简直是一场及时雨。我一直觉得计量经济学是一门既重要又具有挑战性的学科，尤其是在将书本上的理论知识转化为实际操作时，常常会遇到很多困惑。而《An Introduction to Modern Econometrics Using Stata》恰好填补了这一空白。作者在书中并没有回避一些复杂的概念，但同时又以非常易于理解的方式进行解释。每一个理论点的引入，都伴随着清晰的Stata代码示例，并且对代码的每一个部分都进行了详细的注释，让我能够清楚地知道每一步在做什么，以及为什么这样做。尤其让我感到受益匪浅的是，书中对于一些常见问题的处理方法提供了详细的指导。例如，在处理数据缺失值、异常值以及异方差、自相关等问题时，书中都提供了具体的Stata命令和分析思路。这让我感觉自己不再是孤军奋战，而是有了一个可靠的向导。我尤其喜欢书中关于模型诊断和解释的部分。很多时候，我们能够运行出结果，但却不一定能准确地解读。这本书在这方面给了我极大的帮助，让我能够更深入地理解回归系数的含义，判断模型的显著性，并对研究结果进行恰当的推断。总的来说，这本书在理论讲解的深度和Stata实操的广度上都做得非常出色，它帮助我建立了一个更加全面和扎实的计量经济学知识体系，并且让我能够更有信心地将其应用于自己的研究项目。

刚开始看觉得不需要伍德里奇什么都okay了,等看完做完,发现也就那个样子,需要好好重读伍德里奇.是不是可以说理论第一,实现第二?

刚开始看觉得不需要伍德里奇什么都okay了,等看完做完,发现也就那个样子,需要好好重读伍德里奇.是不是可以说理论第一,实现第二?

感觉并没有想象中那么好……可能是因为stata太难用了orz

不够全……虎头蛇尾

感觉并没有想象中那么好……可能是因为stata太难用了orz