Eviews CD to Accompany Essentials of Econometrics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Companies

作者:Damodar N. Gujarati

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-1

价格:USD 96.25

装帧:CD-ROM

isbn号码:9780073042107

丛书系列:

图书标签:

Econometrics
EViews
Statistics
Data Analysis
Regression Analysis
Time Series
Software
Textbook
Academic
Finance

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具体描述

计量经济学精要：理论与实践的深度探索本书聚焦于计量经济学的核心理论框架、建模技术以及前沿应用，旨在为读者提供一个坚实而全面的知识体系。内容涵盖了从基础的线性回归模型到复杂的面板数据分析和时间序列分析，强调理论的严谨性与实际操作的有效结合。第一部分：计量经济学基础与经典回归模型本部分构建了理解计量经济学的基石，深入剖析了经典线性回归模型（OLS）的理论基础、假设条件及其估计的性质。第一章：计量经济学导论与数据基础本章首先界定了计量经济学的范畴，阐释了它在经济学研究中的核心地位——如何通过数据对经济理论进行量化检验和估计。我们详细讨论了横截面数据、时间序列数据和面板数据（混合、平衡与非平衡）的结构特征及其在模型构建中需要注意的差异。数据来源的可靠性、测量误差以及数据转换（如对数转换）在模型设定中的作用被置于重要位置进行讨论。对随机变量、概率分布以及统计推断（假设检验和置信区间）的回顾，为后续的回归分析奠定必要的数学统计基础。第二章：一元线性回归模型我们从最简单的一元回归模型 $ ext{Y} = eta_0 + eta_1 ext{X} + ext{u}$ 入手，详细推导了普通最小二乘法（OLS）估计量的性质。重点阐述了高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov Theorem），证明了在经典线性模型假设下，OLS 估计量是最佳线性无偏估计量（BLUE）。章节内容详述了模型拟合优度指标 $R^2$ 的解释、系数的统计显著性检验（t检验）以及模型整体显著性检验（F检验）。此外，对异方差（Heteroskedasticity）问题的初步探讨，为后续章节中处理模型缺陷埋下伏笔。第三章：多元线性回归模型本章将模型扩展到包含多个解释变量的情况。核心内容是多重共线性（Multicollinearity）的识别、后果分析及其缓解措施（如岭回归的原理简介）。我们深入分析了变量选择的标准和方法，包括逐步回归（Stepwise Regression）和嵌套模型的比较。虚拟变量（Dummy Variables）的引入和解释是本章的另一重点，它使得将定性信息纳入回归框架成为可能，例如季节性效应、性别差异或政策干预效果的量化。本章还详细讨论了模型设定误差（Misspecification）的后果，如遗漏重要变量或包含不相关变量对估计结果的影响。第二部分：违反经典假设的挑战与对策当实际数据不满足经典线性模型（CLRM）的基本假设时，OLS 估计的可靠性和有效性会受到损害。本部分致力于识别和解决这些常见问题。第四章：异方差性（Heteroskedasticity）本章全面分析了异方差性的概念、原因（如规模效应、学习曲线）及其对 OLS 估计量的影响——估计量依然无偏且一致，但标准误估计存在偏差，导致 t 检验和 F 检验不可靠。我们详细介绍了异方差性的检验方法，如怀特检验（White Test）和布鲁什-帕根检验（Breusch-Pagan Test）。解决方案方面，重点讲解了加权最小二乘法（WLS）的原理，说明何时可以应用 WLS，以及如何在不知道误差项具体形式时使用稳健标准误（Robust Standard Errors）——Huber-White 估计量，来获得一致的推断。第五章：自相关性（Autocorrelation）自相关性主要出现在时间序列数据中，指误差项之间存在序列相关性。本章探讨了序列相关的常见来源（如未被模型捕获的动态结构）。我们详细介绍了 Durbin-Watson 检验、Breusch-Godfrey 检验等自相关检验方法。在处理策略上，除了使用稳健标准误（HAC 估计，如 Newey-West 估计量）之外，我们还深入研究了广义最小二乘法（GLS），特别是针对一阶自回归误差结构（AR(1)）的处理方法，例如科奇雷恩-奥克（Cochrane-Orcutt）过程。第六章：内生性（Endogeneity）与工具变量法（IV）内生性是计量经济学中最核心且最具挑战性的问题之一，它使得 OLS 估计量是有偏且不一致的。本章系统梳理了导致内生性的三大原因：遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias）、测量误差偏误（Measurement Error）和同步性/循环因果关系（Simultaneity）。针对这些问题，本章详尽阐述了工具变量法（IV）的理论基础，包括工具变量的选择标准（相关性与外生性）和两阶段最小二乘法（2SLS）的估计步骤。合格工具变量的识别、检验（如弱工具变量检验）和有效性检验（如萨甘检验/过度识别约束检验）是本章的实践重点。第三部分：进阶模型：面板数据与时间序列分析本部分转向更复杂的数据结构和动态经济现象的建模。第七章：面板数据计量经济学面板数据（Panel Data）能够同时观测多个个体（截面）在多个时间点上的数据，有效控制了不随时间变化的个体异质性。本章详细区分了三种主要估计方法：混合 OLS（Pooled OLS）、固定效应模型（Fixed Effects Model, FE）和随机效应模型（Random Effects Model, RE）。FE 模型的“去均值”操作及其对截面个体效应的控制被深入分析。通过豪斯曼检验（Hausman Test），读者将学会如何在 FE 和 RE 之间进行恰当的选择，并理解 LDM 检验在识别序列相关性中的作用。第八章：时间序列分析基础时间序列分析聚焦于变量随时间演变的动态关系。本章首先讨论了时间序列数据的基本特性，特别是平稳性（Stationarity）的概念，并介绍了单位根检验（Unit Root Tests），如 ADF 检验。对于非平稳序列，本章引入了差分操作，并讨论了协整关系（Cointegration）的概念，即长期均衡关系的存在性。格兰杰因果关系检验（Granger Causality Test）被用来探究变量间的动态预测关系。第九章：动态回归模型与 ARIMA 框架本章深入探讨了包含滞后变量的动态回归模型，如自回归分布滞后模型（ARDL）。同时，本章详细介绍了时间序列的经典预测框架——自回归移动平均（ARMA）模型，以及其扩展——整合移动平均模型（ARIMA）。读者将学习如何通过 ACF 和 PACF 图识别合适的 p、d、q 参数，并理解差分操作在使非平稳序列平稳化中的作用。最后，对季节性时间序列的建模（SARIMA）进行了简要介绍。第四部分：离散因变量与模型扩展本部分关注那些因变量不是连续变量的情况，以及如何处理更复杂的模型设定。第十章：二元选择模型当因变量仅有两种可能结果时（如是/否，购买/未购买），标准的线性概率模型（LPM）的缺陷（如预测概率超出 [0, 1] 区间）使其不适用。本章详细介绍了 Logit 和 Probit 模型，它们基于不同的累积分布函数（CDF）假设。核心内容包括：如何解释系数（通过边际效应）、如何计算平均偏效应（Average Partial Effects, APE），以及模型拟合度的评估方法（如伪 $R^2$ 与似然比检验）。第十一章：多项式选择模型与计数数据模型本章将分析扩展到超过两种可能结果的情况。首先介绍了多项 Logit 模型（Multinomial Logit）及其“无关选项的独立性”（IIA）假设的局限性。随后，对计数数据（Count Data，如事件发生的次数）进行了专门讨论，重点介绍了泊松回归模型（Poisson Regression）及其对均值和方差相等的严格要求。当数据表现出过度离散（Overdispersion）时，负二项式模型（Negative Binomial Model）作为泊松模型的有力替代方案被详尽介绍，并阐述了过度离散的检验方法。结论：计量经济学的未来方向本章对全书内容进行总结，并展望了计量经济学前沿领域，包括因果推断方法（如双重差分法 DID、断点回归 RDD）的理论框架、机器学习在经济学中的应用潜力，以及大数据背景下计量模型构建的新挑战与机遇。本书的重点在于提供一个从理论到实践的完整路径，要求读者具备扎实的代数、微积分和基础统计学知识，以便能够真正理解和运用这些强大的分析工具来解决复杂的经济学问题。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

《Eviews CD to Accompany Essentials of Econometrics》这个书名，让我立刻联想到了那些在统计学和计量经济学领域摸爬滚打的日子。理论知识固然是根本，但没有相应的软件工具来支撑，很多理论就只能停留在纸面。Eviews作为业界公认的强大计量经济学软件，其重要性不言而喻。然而，对于初学者来说，仅仅依靠一本理论教材，在面对Eviews庞大而复杂的界面时，常常会感到无从下手，理论与实践之间存在着一道难以逾越的鸿沟。这本CD的出现，恰恰填补了这一空白。我尤其看重它“伴随”的定位，这意味着它能够将教材中的理论概念与Eviews的具体操作紧密结合起来。我期待它能提供一套系统性的、循序渐进的教程，指导读者如何将教材中的每一个模型，从概念的理解，到数据的准备，再到模型在Eviews中的实现和结果的解读，都能够清晰明了地掌握。例如，在学习时间序列分析时，我希望CD能详细展示如何使用Eviews进行ADF单位根检验，如何构建ARIMA模型，以及如何进行模型诊断和预测。更重要的是，我希望能看到CD中解释每个操作背后的逻辑，例如，为什么要进行单位根检验，不同的滞后阶数对模型有什么影响，以及残差图所传递的信息。这种深度融合理论与实践的学习方式，将极大地提升学习者的学习效率和实操能力，使他们能够真正地运用计量经济学工具来解决实际问题，而不是仅仅停留在理论的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《Eviews CD to Accompany Essentials of Econometrics》立刻吸引了我，因为它直接触及到了我学习计量经济学过程中最核心的需求之一：将抽象的理论转化为可执行的操作。在我多年的学习和研究经历中，我深刻体会到，一本优秀的理论教材固然重要，但如果没有配套的软件操作指南，学习过程往往会变得非常低效和令人沮丧。Eviews作为计量经济学领域中最常用的统计软件之一，其强大的功能和友好的界面深受研究者的喜爱。然而，对于初学者来说，掌握Eviews的各项功能，尤其是如何将教材中的理论模型映射到软件操作中，仍然是一个不小的挑战。这本书的出现，仿佛为我解决了一个长久以来的痛点。我期待它能够提供清晰、循序渐进的操作演示，指导我如何使用Eviews进行数据导入、处理、模型估计、结果解读以及假设检验等一系列核心的计量经济学分析步骤。更重要的是，我希望这本书不仅仅停留在“如何操作”的层面，而是能够深入地解释“为何如此操作”，将软件的功能与教材中的理论概念紧密地联系起来。例如，在讲解回归分析时，它应该解释在Eviews中生成残差图的意义，以及如何根据残差图来判断模型是否存在异方差或序列相关等问题。只有这样，才能真正帮助读者建立起完整的计量经济学知识体系，提升他们的实证分析能力，并最终能够独立地运用Eviews解决复杂的经济学研究问题，产出具有学术价值的研究成果。

评分☆☆☆☆☆

《Eviews CD to Accompany Essentials of Econometrics》这个书名，对于正在学习计量经济学，或者希望提升自己实证分析能力的读者来说，具有极强的吸引力。我个人在学习计量经济学过程中，深切体会到理论与实践之间存在着一道不小的沟壑。一本好的理论教材能够构建起知识的骨架，但如果缺乏软件工具的支撑，这具骨架就很难真正“活”起来。Eviews作为一款在经济学界广泛使用的统计软件，其功能强大，但也正是因为其功能的丰富性，初学者在掌握使用上常常会遇到困难。这本书的定位非常精准——“伴随”核心教材，这意味着它旨在解决理论学习者在实际操作中遇到的痛点。我期望这本CD能够提供非常细致、易于跟随的操作演示，将教材中的每一个模型、每一个概念，都转化为Eviews中可执行的步骤。例如，在学习面板数据模型时，我希望CD能够清晰地展示如何用Eviews来构建面板数据集，如何进行面板单位根检验，如何估计固定效应和随机效应模型，以及如何选择最合适的模型。更重要的是，我期待这本书能够解释“为什么”这样做，而不仅仅是“怎么做”。例如，在进行模型选择时，它应该解释不同模型的假设条件，以及选择特定模型的原因。这种深入的解释，能够帮助学习者建立起对计量经济学方法论的深刻理解，而不仅仅是机械地模仿操作。我坚信，一本优秀的Eviews CD，能够极大地提升学习者的学习效率和研究能力，让他们能够真正地运用所学知识解决实际的经济问题。

评分☆☆☆☆☆

我对于《Eviews CD to Accompany Essentials of Econometrics》这本书名，抱有相当高的期待。在当前的学术环境中，理论知识的学习与实际操作能力的培养是相辅相成的，尤其是在计量经济学领域。仅仅掌握抽象的理论模型，而缺乏将其应用于实际数据分析的能力，将极大地限制一个研究者的潜力和视野。Eviews作为一款功能强大且广泛应用的计量经济学软件，其重要性不言而喻。然而，对于许多初学者来说，如何有效地利用Eviews来实践教材中的理论，是一个普遍存在的难题。这本书的出现，正如其名所示，旨在成为一本“伴随”核心教材的工具，为学习者提供直接、有效的指导。我期待它能够提供一系列详尽的操作指南，清晰地演示如何将教材中的统计概念和计量模型，一步步地转化为Eviews中的具体操作。例如，当教材中涉及回归分析时，我希望能看到CD中详细讲解如何在Eviews中导入数据、进行变量定义、估计OLS模型、解读回归系数、检验统计显著性以及进行模型诊断（如异方差和序列相关检验）。此外，我更希望这本书不仅仅是简单的软件操作手册，而是能够深入地解释每个操作步骤背后的计量经济学原理，以及这些操作如何帮助我们更好地理解经济现象。通过这种理论与实践的深度融合，我相信学习者能够更扎实地掌握计量经济学的核心知识，并具备独立进行实证研究的能力。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《Eviews CD to Accompany Essentials of Econometrics》这个书名时，我的脑海中立刻浮现出了无数次在电脑前对着Eviews软件，努力将课本上的公式转化为实际操作的场景。对于我们这些正在学习计量经济学的学生来说，理论知识固然是基石，但如果没有强大的软件工具作为支撑，这些理论就显得有些“纸上谈兵”。Eviews无疑是计量经济学领域中最主流的软件之一，它的功能强大，应用广泛，但同时也意味着它的学习曲线可能比较陡峭。我曾经花费了大量的时间和精力去摸索Eviews的各种功能，走了不少弯路。因此，一本能够“伴随”《Essentials of Econometrics》这本核心教材的Eviews CD，对我来说，简直是“雪中送炭”。我非常期待它能够提供清晰、详细、易于理解的操作指南，能够将教材中的抽象理论模型，一步步地转化为Eviews中的实际操作。例如，当教材中介绍格兰杰因果检验时，我希望能看到CD中清晰地演示如何用Eviews进行格兰杰因果检验，如何设置滞后阶数，以及如何解读检验结果中的P值。此外，我希望这本书不仅仅是停留在“如何操作”的层面，更能解释“为什么这样操作”，将软件的功能与计量经济学的核心概念紧密结合起来，帮助我们更深入地理解模型背后的经济含义。如果CD中还能包含一些典型的经济数据案例，并展示如何运用Eviews来分析这些案例，那就更完美了。我相信，有了这样一个得力的学习工具，我将能够更自信、更有效地掌握计量经济学实操技能，为未来的学术研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

从《Eviews CD to Accompany Essentials of Econometrics》这个书名本身，我就能感受到它所肩负的“实用性”和“指导性”使命。在我看来，计量经济学的学习，绝不仅仅是理解那些复杂的公式和理论，更重要的是如何将这些理论转化为可执行的、有意义的实证分析。而Eviews，正是实现这一转化的关键工具。然而，对于许多初学者而言，Eviews的庞大功能和专业术语，往往构成了一道技术上的门槛，使得理论知识的学习难以有效地转化为实际操作能力。这本书的出现，恰恰是在理论学习和软件实践之间搭建了一座坚实的桥梁。我尤其看重它“伴随”的属性，这意味着它能够紧密结合《Essentials of Econometrics》这本教材的内容，将抽象的理论概念具象化为软件中的具体操作。我期待这本CD能够提供一套系统、清晰、易于理解的操作教程，涵盖数据导入、变量管理、模型估计、结果解释、假设检验等计量经济学分析的核心环节。例如，在教材中讲解了时间序列分析的各种模型后，我希望能看到CD中详细地演示如何使用Eviews进行ARIMA模型的估计，如何进行模型诊断，以及如何进行短期和长期预测。更为重要的是，我希望这本CD不仅是简单地罗列操作步骤，更能深入解释每个步骤背后的计量经济学原理和逻辑，让学习者在掌握软件操作的同时，也能加深对计量经济学方法的理解。这种理论与实践深度结合的学习方式，无疑将极大地提升学习者的实证分析能力，使他们能够更自信地进行学术研究和解决实际经济问题。

评分☆☆☆☆☆

对于《Eviews CD to Accompany Essentials of Econometrics》这样一个标题，我首先感受到的是它所承诺的“实用性”和“辅助性”。在现今的学习环境中，单纯的理论灌输已经难以满足学术研究的需求，实操能力的培养变得愈发重要。计量经济学尤其如此，它是一门需要理论与实践相结合的学科，而Eviews这类软件正是连接这两者的桥梁。我曾经有过在学习过程中，虽然理论知识掌握得不错，但一到实际操作时就束手无策的经历。看着复杂的Eviews界面，不知道从何下手，那些教科书上的公式和模型，似乎与屏幕上的菜单和按钮脱节。因此，一本能够“伴随”核心教材的Eviews CD，对我来说，意义非凡。我期望这本书能够提供非常具体、生动、易于理解的操作指南，最好是图文并茂，甚至附带视频演示。它应该能够清晰地展示如何将教材中的每一个模型，从变量的定义到模型的设定，再到数据的输入和分析，一步步地在Eviews中实现。例如，当教材中讲解了时间序列模型（如ARIMA模型）时，我希望能看到CD中详细指导如何用Eviews进行单位根检验，如何选择合适的滞后阶数，如何估计ARIMA模型，以及如何解读模型的拟合优度和预测结果。这种“手把手”的教学方式，能够极大地降低学习门槛，让更多的学习者能够克服技术上的困难，将精力更多地集中在理解经济学原理和分析研究问题本身。我相信，如果这本书能够做到这一点，它将成为我学习计量经济学过程中不可或缺的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名——Eviews CD to Accompany Essentials of Econometrics，光是看着就让人联想到那些在统计软件操作界面上反复摸索的日子，以及那些堆积如山的回归分析结果。作为一个深耕计量经济学多年的实践者，我深知理论知识的扎实与实操能力的精湛之间的鸿沟有多宽。而这套Eviews CD，仿佛就是一座精巧的桥梁，旨在帮助我们在知识的彼岸找到着陆点。它不仅仅是一张光盘，更像是一个可靠的向导，带领我们穿梭于复杂的计量模型之间，理解那些抽象的统计概念是如何在软件的驱动下转化为可视化的数据分析过程。我尤其期待它能够提供清晰、直观的操作指导，让那些初次接触Eviews的学生或研究者能够快速上手，避免在技术细节上浪费过多宝贵的时间。毕竟，计量经济学的核心在于思想的碰撞与理论的推演，而Eviews这样的工具，应当是我们实现这些目标的利器，而不是绊脚石。这本书的出现，无疑是对“学以致用”理念的一次有力实践，它连接了理论书本的知识与现实世界的数据，让学习过程不再是枯燥的理论灌输，而是充满探索和发现的乐趣。我期待通过这本书，能够更深入地理解Eviews的强大功能，并将其灵活运用于我的研究实践中，解决那些曾经困扰我的计量难题，让我的研究成果更具说服力和科学性。这种将理论与实践紧密结合的教学方式，无疑是符合时代发展潮流的，它能够有效地提升学习者的综合能力，为他们未来的学术或职业生涯打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我之所以对《Eviews CD to Accompany Essentials of Econometrics》这本书名产生了浓厚的兴趣，主要是因为它准确地捕捉到了我在学习计量经济学过程中所面临的一个普遍挑战：如何有效地将理论知识转化为实际的数据分析能力。在我看来，计量经济学的魅力在于其能够运用严谨的统计方法来量化和检验经济理论，而Eviews作为一款强大的计量经济学软件，正是实现这一目标的关键工具。然而，对于许多像我一样的学习者而言，仅仅依靠一本理论教材，往往难以获得足够的实践指导。Eviews的功能庞大且复杂，如果没有清晰、系统的操作说明，初学者很容易陷入迷茫。因此，一本能够“伴随”核心教材的Eviews CD，对我来说，具有巨大的吸引力。我期望这本书能够提供一系列循序渐进的教程，涵盖从数据准备到模型构建、模型估计、结果解释以及预测等计量经济学分析的各个环节。它应该能够清晰地解释每一个Eviews命令的含义和使用方法，并将其与教材中的相关理论概念相联系。例如，在讲解面板数据模型时，我希望能看到CD中详细演示如何构建面板数据集，如何选择固定效应模型或随机效应模型，以及如何解读这些模型的估计结果。这种深度融合理论与实践的教学方式，将有助于我更好地理解计量经济学原理，并具备运用Eviews解决实际研究问题的能力。我期待这本书能够成为我学习路上的得力助手，帮助我克服软件操作上的障碍，从而更专注于经济学理论的探索和研究。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚接触到这本《Eviews CD to Accompany Essentials of Econometrics》，虽然我还没有深入研究它提供的具体内容，但仅从书名就足以勾起我对计量经济学实操的浓厚兴趣。在我看来，计量经济学之所以吸引人，很大程度上是因为它能够用严谨的数学工具来解释经济现象，而Eviews这样的软件，正是将这些抽象的数学模型落地为具体分析过程的关键。我一直认为，理论知识的掌握固然重要，但如果没有实际操作的训练，这些理论就如同空中楼阁，难以真正发挥其价值。这本书的定位非常明确，它是一套辅助性的材料，旨在帮助读者更好地掌握《Essentials of Econometrics》这本教材中的理论知识，并通过Eviews软件将其转化为实际的分析能力。我非常看重这种“软硬结合”的学习模式。我希望这套CD能够提供详实的操作步骤，解释每个步骤背后的逻辑，而不是简单地罗列代码。例如，在进行回归分析时，不仅仅是告诉读者如何运行一个OLS回归，更应该解释在Eviews中如何设置变量，如何解读输出结果中的各种统计量，以及如何进行模型诊断和选择。如果它能够包含一些实际案例，并展示如何用Eviews来解决这些案例，那就再好不过了。我相信，通过这样系统化的学习，我能够克服以往在软件操作上的障碍，更自信地投入到计量经济学的学习和研究中，解决那些曾经让我感到棘手的实证问题，并从中获得更深的学术洞察。

评分☆☆☆☆☆