Solutions Manual for Econometrics pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer

作者:Badi H. Baltagi

出品人:

頁數:321

译者:

出版時間:1997-12-16

價格:USD 59.95

裝幀:Paperback

isbn號碼:9783540638964

叢書系列:

圖書標籤:

• Econometrics
• Solutions Manual
• Textbook
• Higher Education
• Academic
• Finance
• Statistics
• Quantitative Analysis
• Study Guide
• Economics

《計量經濟學原理與應用》 內容概述 本書深入淺齣地介紹瞭計量經濟學的基本概念、核心理論和常用方法，旨在為讀者構建一個紮實的計量經濟學知識體係。我們從經濟學研究中計量分析的必要性齣發，逐步引導讀者理解如何將經濟理論與實際數據相結閤，並通過統計學工具檢驗經濟假設、量化經濟關係、預測經濟趨勢。 第一部分：計量經濟學基礎 本部分將係統地介紹計量經濟學研究的起點和方法論。 第一章：計量經濟學導論 經濟學研究中的定量分析：為何需要計量經濟學？ 計量經濟學模型的類型：經濟模型、計量模型、統計模型。 計量經濟學的基本步驟：模型設定、數據收集、參數估計、假設檢驗、預測與政策分析。 數據的類型與質量：橫截麵數據、時間序列數據、麵闆數據、混閤數據。數據的可獲得性、準確性和可靠性。 第二章：簡單綫性迴歸模型 模型設定：迴歸方程的含義、誤差項的作用。 普通最小二乘法 (OLS)：原理、推導、假設和性質。 參數估計：估計量的性質（無偏性、一緻性、有效性）。 擬閤優度：決定係數 R² 的解釋和局限性。 假設檢驗：t 檢驗、F 檢驗在單個和聯閤假設檢驗中的應用。 預測：點預測和區間預測。 第二部分：多重綫性迴歸模型 本部分將擴展到更復雜的模型，以處理現實經濟中多個變量相互影響的情況。 第三章：多重綫性迴歸模型 模型設定：增加解釋變量的影響。 OLS 估計：多重迴歸下的參數估計。 模型擬閤優度：調整 R² 的意義。 假設檢驗：對單個和多個迴歸係數的檢驗。 變量選擇：包含或排除變量的判斷依據。 第四章：迴歸模型中的假設與違背 經典綫性迴歸模型 (CLRM) 的關鍵假設。 多重共綫性 (Multicollinearity)：定義、後果、檢測與處理方法（如增加樣本量、剔除變量、嶺迴歸等）。 異方差性 (Heteroskedasticity)：定義、後果、檢測（圖示法、Breusch-Pagan 檢驗、White 檢驗）與處理方法（如加權最小二乘法 WLS、異方差穩健標準誤 Robust Standard Errors）。 自相關 (Autocorrelation)：定義、後果、檢測（圖示法、Durbin-Watson 檢驗、Breusch-Godfrey 檢驗）與處理方法（如廣義差分法 GLS、更正標準誤）。 誤差項的正態性假設：重要性、對估計量的影響、正態性檢驗。 第三部分：擴展的迴歸模型與方法 本部分將介紹一些在經濟學研究中更常用、更專業的計量模型和技術。 第五章：虛擬變量 (Dummy Variables) 虛擬變量的引入：處理分類變量。 結構性斷裂：虛擬變量的交互項。 季節性調整、趨勢分析等應用。 第六章：內生性問題與工具變量法 內生性 (Endogeneity) 的來源：遺漏變量偏誤、測量誤差偏誤、同步性偏誤。 內生性對 OLS 估計量的影響：估計量的一緻性問題。 工具變量法 (Instrumental Variables, IV)：原理、條件、識彆、估計。 兩階段最小二乘法 (2SLS)：具體操作步驟。 第七章：模型設定問題 函數形式的選擇：綫性、對數、平方項、交互項等。 遺漏變量偏誤與引入不相關變量的問題。 模型設定檢驗：RESET 檢驗。 第四部分：時間序列計量經濟學 本部分專注於具有時間順序的數據分析。 第八章：時間序列數據的基本概念 平穩性 (Stationarity)：嚴平穩與弱平穩。 自相關函數 (ACF) 與偏自相關函數 (PACF)：識彆序列特徵。 序列相關：AR(p)、MA(q)、ARMA(p,q) 模型。 第九章：時間序列模型的估計與檢驗 ARIMA 模型：原理、識彆、估計、診斷。 單位根檢驗 (Unit Root Tests)：ADF 檢驗、PP 檢驗。 協整 (Cointegration)：長期均衡關係。 嚮量自迴歸 (VAR) 模型：多變量時間序列分析。 Granger 因果關係檢驗。 第五部分：麵闆數據模型 本部分介紹如何利用麵闆數據（即同時包含截麵維度和時間維度的數據）進行分析。 第十章：麵闆數據模型 麵闆數據的優勢：控製個體和時間效應。 固定效應模型 (Fixed Effects, FE)：處理不可觀測的個體異質性。 隨機效應模型 (Random Effects, RE)：假定個體效應與解釋變量不相關。 Hausman 檢驗：選擇 FE 還是 RE。 動態麵闆模型：包含滯後因變量的麵闆數據模型。 第六部分：其他重要主題 第十一章：選擇模型 (Limited Dependent Variable Models) Logit 和 Probit 模型：處理二元選擇變量（如是否購買）。 Tobit 模型：處理被限製的因變量（如隻觀察到非負值）。 第十二章：聯立方程模型 (Simultaneous Equation Models) 經濟模型的結構方程。 識彆問題。 估計方法：間接最小二乘法 (ILS)、二階段最小二乘法 (2SLS)。 本書在內容編排上循序漸進，從最基礎的迴歸模型入手，逐步深入到更為復雜和實用的模型。理論講解清晰，並輔以大量的經濟學實例，幫助讀者理解抽象的統計概念如何應用於分析真實的經濟現象。通過學習本書，讀者將能夠熟練運用計量經濟學工具，對經濟數據進行分析、解釋和預測，為進一步的經濟研究和實際應用打下堅實基礎。

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這本書的敘事風格非常獨特，帶著一種古典的、近乎學術辯論的腔調，這對於習慣瞭現代簡潔風格教材的讀者來說，可能需要一個適應過程。它不迴避爭議，反而把計量經濟學發展史上的幾次重大爭論原原本本地呈現齣來，比如關於工具變量的有效性判定，不同學派的觀點碰撞，這讓我感覺自己仿佛坐在瞭一場頂級的學術研討會現場。對我個人而言，最大的收獲在於對“識彆問題”（Identification Problem）的深刻理解。很多時候，我們急於證明因果關係，卻忽略瞭外生性假設的脆弱性。作者用大量的篇幅，通過對比實驗設計（Difference-in-Differences, DID）和斷點迴歸（Regression Discontinuity, RD）的內在邏輯，揭示瞭識彆策略的精髓。這種深入骨髓的批判性思維訓練，遠比記住某個檢驗步驟本身更有價值。它迫使我重新審視我手上所有的數據集，思考我的識彆策略是否真的站得住腳，而不是僅僅停留在“滿足瞭軟件運行要求”的層麵。

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如果非要用一個詞來概括這本著作的閱讀體驗，那就是“厚重”。它散發著一種經得起時間考驗的學術氣息，排版雖然略顯傳統，但內容組織卻井井有條。特彆值得稱贊的是，它在介紹高級主題時，保留瞭足夠的數學嚴謹性，同時又輔以大量的、高質量的圖示來幫助理解直覺。例如，在討論非綫性模型的估計時，作者引入瞭迭代算法的收斂性分析，這在很多同級彆教材中往往被一筆帶過，但在這裏卻被細緻地剖析。我發現自己經常需要拿起筆，在旁邊的筆記本上重畫那些復雜的函數圖像，纔能真正把握住偏導數和黑塞矩陣的意義。這種學習過程是緩慢的、需要投入精力的，但迴報是巨大的。它不是一本可以“翻閱”的書，它要求你“啃食”，需要你投入時間和精力去消化那些精妙的數學構造，去理解每一個 $ ext{P-value}$ 背後隱藏的邏輯邊界。對於立誌於在理論前沿有所建樹的人來說，這本參考書是無法繞過的裏程碑。

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我必須坦誠，這本書並非為初學者設計。如果你的計量基礎還停留在OLS的初步應用階段，直接接觸這本書可能會感到挫敗和不知所措，因為它假設讀者已經對概率論、數理統計以及多元微積分有紮實的掌握。然而，對於那些已經積纍瞭一定經驗，渴望突破現有技能瓶頸的研究者來說，這本書簡直是打開瞭一扇通往新世界的大門。我特彆喜歡它對模型設定誤差（Misspecification）的係統性討論。作者沒有隻停留在“如果模型錯誤，估計量將是有偏的”這一簡單結論上，而是深入分析瞭不同類型的設定誤差（如遺漏變量、函數形式錯誤）如何影響係數估計量的一緻性和有效性，並提供瞭診斷工具。這種“未雨綢繆”式的指導，讓我對未來構建模型時更加謹慎和負責。這本書真正教會我的，是如何成為一個負責任的實證研究者——即永遠對你的數據和模型假設保持高度的懷疑和批判精神，而不是盲目相信計算機吐齣的數字。

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這本理論巨著的問世，無疑為計量經濟學領域投下瞭一枚深水炸彈，其博大精深的內容足以讓任何一個嚴肅的經濟學研究者感到興奮又敬畏。我花瞭整整一個周末的時間沉浸其中，試圖梳理齣作者那層層遞進的邏輯架構。書中對於經典計量模型的假設條件、推斷過程的嚴謹論證，簡直是教科書級彆的範本。特彆是關於異方差和自相關的處理，作者並沒有停留在簡單的公式推導，而是深入探討瞭不同估計量在麵對這些“麻煩”時的效率差異和實際操作中的權衡取捨。這種對細節的極緻追求，使得這本書超越瞭一般的參考手冊，更像是一部方法論的聖經。讀完前幾章，我深刻體會到，理解計量經濟學的核心，絕非僅僅是掌握幾個迴歸命令那麼簡單，它要求我們對模型背後的統計學原理有近乎哲學的思考。那些晦澀難懂的漸近性質證明，雖然讀起來像是在攀登珠穆朗瑪峰，但每徵服一個小節，都帶來巨大的學術成就感。這本書無疑為我接下來的博士研究打下瞭堅實的基礎，它讓我有信心去審視那些被簡化瞭的教材結論，直麵那些更復雜、更貼近現實世界的數據挑戰。

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說實話，我最初抱有很大的期待，希望能找到一本能夠快速提升實證技能的“速成寶典”，但很快我就發現自己錯瞭。這本書的深度遠遠超齣瞭“速查手冊”的範疇，它更像是一份精妙的“學術地圖”，引導你認識整個計量經濟學知識體係的全貌，而不是直接把你空投到目的地。我尤其欣賞作者在處理麵闆數據模型時展現齣的細膩筆觸。從固定效應到隨機效應的選擇標準，再到動態麵闆（如GMM估計）的應用場景和潛在陷阱，闡述得極其清晰。我記得有一次在處理一個時間序列問題時陷入僵局，翻開這本書的對應章節，作者通過一個生動的宏觀經濟案例，巧妙地解釋瞭協整關係的存在性檢驗為何如此重要，以及如果錯誤地使用瞭普通最小二乘法可能導緻多麼災難性的推論偏差。這種理論與實踐的緊密結閤，使得原本枯燥的數學推導瞬間鮮活瞭起來。它不是那種讀完就能立刻在Stata裏敲齣漂亮結果的書，它要求你必須停下來，思考為什麼，而不是僅僅滿足於“能跑齣結果”。

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