Putting Econometrics in its Place pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Edward Elgar Pub

作者:Swann, G. M. Peter

出品人:

頁數:250

译者:

出版時間:

價格:888.00 元

裝幀:HRD

isbn號碼:9781858983059

叢書系列:

圖書標籤:

• Econometrics
• Applied Econometrics
• Research Methods
• Statistical Modeling
• Data Analysis
• Economic Modeling
• Causal Inference
• Time Series
• Panel Data
• Quantitative Economics

經濟計量學：理論、實踐與洞見 這本書並非關於某本特定書籍的評述，而是對經濟計量學這一迷人而關鍵的學科進行一次深入淺齣的探索。我們將一同揭開經濟計量學的神秘麵紗，理解其核心概念、方法論以及在現實世界中發揮的不可或缺的作用。 第一章：經濟計量學的基石——為何與如何 我們將從最根本的問題開始：什麼是經濟計量學？為何我們需要它？它又是如何運作的？本章將闡述經濟計量學的定義、發展曆程及其在經濟學研究中的核心地位。我們將探討經濟計量學如何將經濟理論與實際數據相結閤，通過數學和統計工具來量化經濟關係、檢驗經濟理論，並預測未來趨勢。從基礎的經濟理論齣發，我們將勾勒齣經濟計量模型構建的邏輯框架，強調數據收集、整理、分析以及結果解釋的完整流程。 第二章：迴歸分析——揭示變量間的奧秘 迴歸分析是經濟計量學的靈魂。本章將詳細剖析最常用的迴歸技術——普通最小二乘法（OLS）。我們將深入理解OLS的假設條件，例如綫性關係、誤差項的零均值、同方差性、無自相關性以及解釋變量之間的無關性。每一項假設都將配以直觀的解釋和可能的違背情況，以及由此帶來的後果。我們將學習如何解讀迴歸結果中的係數、標準誤、p值和R平方值，從而理解變量之間的統計學意義上的關係強度和顯著性。此外，本章還將初步介紹其他常見的迴歸模型，如多重迴歸，為後續章節打下基礎。 第三章：模型的挑戰與精進——應對現實的復雜性 現實世界的經濟數據往往不完美，常見的違背OLS假設的情況也隨處可見。本章將聚焦於這些“數據違規”情況，並介紹相應的解決方案。我們將詳細討論： 異方差性： 當誤差項的方差不恒定時，OLS估計量不再有效。本章將介紹如何檢驗異方差性，並介紹諸如加權最小二乘法（WLS）、穩健標準誤等應對策略。 自相關性： 當誤差項之間存在相關性時，OLS估計的效率降低且標準誤不可靠。我們將探討序列相關的概念，介紹Durbin-Watson檢驗，並介紹廣義最小二乘法（GLS）等修正方法。 多重共綫性： 當解釋變量之間高度相關時，OLS估計量變得不穩定且難以解釋。本章將講解如何檢測多重共綫性，並介紹一些處理方法，如變量剔除、嶺迴歸或主成分分析。 內生性： 當解釋變量與誤差項相關時（例如遺漏變量偏誤、聯立性偏誤或測量誤差），OLS估計量是有偏且不一緻的。這將是本章的重點，我們將深入探討內生性的來源，並詳細介紹工具變量法（IV）、兩階段最小二乘法（2SLS）等解決內生性問題的關鍵技術。 第四章：非綫性關係與特殊模型——拓展分析的廣度 並非所有經濟關係都是綫性的。本章將介紹處理非綫性關係以及特定數據結構的模型。我們將探討： 對數-綫性模型： 如何將非綫性關係轉化為綫性形式進行估計，例如彈性估計。 二次迴歸和交互項： 如何捕捉變量之間的非綫性效應和聯閤效應。 時間序列模型： 認識到經濟數據往往具有時間依賴性，我們將簡要介紹AR、MA、ARMA和ARIMA模型，用於分析和預測時間序列數據。 麵闆數據模型： 學習如何同時利用橫截麵數據和時間序列數據的模型，例如固定效應模型和隨機效應模型，以更有效地控製個體特異性。 離散選擇模型： 當因變量是二元或多元分類變量時（例如是否購買某産品），我們將介紹Logit和Probit模型。 第五章：模型選擇與診斷——確保結果的可靠性 構建模型並非終點，對模型的質量進行評估和選擇同樣至關重要。本章將圍繞模型選擇和診斷展開。我們將學習： 信息準則： 如AIC和BIC，用於在多個模型之間進行權衡。 模型假設的檢驗： 除瞭前麵章節提到的，還將介紹殘差分析，如殘差圖、正態性檢驗等，以評估模型的擬閤優度。 預測與仿真： 如何利用已建立的模型進行經濟預測，並理解預測的不確定性。 模型的穩健性檢驗： 探討模型結果是否對模型的設定和數據的微小變化具有敏感性。 第六章：經濟計量學在實踐中的應用——從理論到現實 本章將展示經濟計量學在各個經濟領域的實際應用案例。我們將看到經濟計量學如何被用來： 分析消費者行為： 估計需求函數，理解價格和收入如何影響消費。 評估政策效果： 量化教育、醫療或稅收政策對經濟增長、就業或收入分配的影響。 預測宏觀經濟變量： 如GDP增長率、通貨膨脹率和失業率。 分析金融市場： 預測股票價格，評估投資風險。 理解勞動力市場： 分析工資決定因素，研究教育對收入的影響。 通過這些案例，我們將深刻理解經濟計量學不僅僅是抽象的數學公式，更是解決現實經濟問題的有力工具。 結語：經濟計量學的未來與挑戰 最後，我們將展望經濟計量學的未來發展趨勢，例如大數據、機器學習在經濟計量學中的應用，以及對因果推斷的進一步深化。同時，我們也將反思經濟計量學仍然麵臨的挑戰，例如數據質量問題、模型解釋的復雜性以及研究倫理問題。 這本書旨在為讀者構建一個紮實而全麵的經濟計量學知識體係， empowering you to critically analyze economic phenomena and contribute to informed decision-making in an increasingly data-driven world.

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