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出版者:South-Western College Pub

作者:Jeffrey (Jeffrey Wooldridge) Wooldridge

出品人:

页数:888

译者:

出版时间:2008-4-15

价格:USD 201.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780324660548

丛书系列:

图书标签:

金融
经济
economics
Economics
计量经济学
经济学
统计学
回归分析
时间序列分析
面板数据
因果推断
模型构建
数据分析
经济计量模型

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具体描述

Practical and professional, this text bridges the gap between how undergraduate econometrics has traditionally been taught and how empirical researchers actually think about and apply econometric methods. The text's unique approach reflects how econometric instruction has evolved from simply describing a set of abstract recipes to showing how econometrics can be used to empirically study questions across a variety of disciplines. The systematic approach, where assumptions are introduced only as they are needed to obtain a certain result, makes the material easier for students, and leads to better econometric practice. It is organised around the type of data being analysed - an approach that simplifies the exposition and allows a more careful discussion of assumptions. Packed with relevant applications and a wealth of interesting data sets, the text emphasises examples that have implications for policy or provide evidence for or against economic theories.

计量经济学导论：理论、方法与实践本书简介本书旨在为读者提供一套全面而深入的计量经济学基础知识，涵盖了从经典线性回归模型到更复杂的时间序列分析和面板数据方法的理论框架与实际应用。我们致力于搭建一座坚实的桥梁，连接经济学理论、数学工具和现实世界的数据分析，使读者能够熟练运用计量经济学工具来检验经济假设、量化经济关系并进行政策评估。第一部分：计量经济学的基石本部分将读者引入计量经济学的核心概念和基本模型。我们将从理解数据类型、描述性统计入手，逐步过渡到计量经济学的核心——多元线性回归模型（MLR）。 1. 计量经济学的本质与数据基础计量经济学不仅仅是统计学在经济学中的应用，它更是一门利用统计推断方法来量化经济关系、检验理论并预测未来经济现象的学科。我们首先会详细讨论经济数据的主要类型：截面数据（Cross-sectional Data）、时间序列数据（Time-series Data）和面板数据（Panel Data）。每种数据的特点、潜在的挑战（如异方差和自相关）以及适用的分析方法将被清晰阐述。此外，本书强调理解因果关系与相关性的区别，这是计量经济学分析的精髓所在。 2. 简单线性回归模型（SLR）作为计量经济学分析的起点，我们对简单线性回归模型进行详尽的讨论。这包括最小二乘估计量（Ordinary Least Squares, OLS）的推导、估计量的性质（无偏性、一致性、有效性）以及对回归结果的统计推断。我们将深入探讨高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov Theorem），理解在经典线性模型（Classical Linear Model, CLM）假设下，OLS 估计量是最佳线性无偏估计量（BLUE）的含义。对 $R^2$ 的解释、残差分析以及模型设定的检验也将是本章的重点。 3. 多元线性回归模型（MLR）现实世界的经济问题通常涉及多个解释变量。本书将重点介绍如何扩展到多元回归框架。我们将讨论多重共线性（Multicollinearity）的后果与处理方法，并详细阐述虚拟变量（Dummy Variables）在模型中的应用，例如处理定性信息和模型设定中的结构性变化。如何构建和解释包含交互项（Interaction Terms）的模型，以捕捉变量间效应的非线性组合，也是本章的核心内容。 4. 违背 CLM 假设的后果与修正经典线性模型假设是 OLS 估计量具有理想性质的前提。本章致力于探讨当这些假设被违反时会发生什么，以及如何进行修正。异方差性（Heteroskedasticity）：我们将分析异方差性对 OLS 估计量的影响（不影响无偏性，但影响标准误的有效性），并详细介绍怀特（White）稳健标准误估计法以及加权最小二乘法（WLS）的适用场景。序列相关性/自相关（Autocorrelation）：尤其在时间序列数据中常见的自相关问题，将被深入探讨。我们将学习如何使用 Durbin-Watson 检验或 Breusch-Godfrey 检验来检测它，并介绍广义最小二乘法（GLS）作为处理此问题的有效工具。第二部分：超越 OLS：因果推断与模型扩展本部分将视角从线性模型的纯粹估计，扩展到更复杂的应用场景，重点关注如何从相关性中识别出可靠的因果效应。 5. 解释变量的内生性与工具变量法内生性是计量经济学中识别因果关系面临的最大挑战之一。我们将分类讨论内生性的主要来源：遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias）、测量误差和同步性（Simultaneity）。针对内生性问题，工具变量法（Instrumental Variables, IV）是核心解决方案。本书将详细阐述 IV 估计量的要求（相关性和外生性），并重点剖析两阶段最小二乘法（2SLS）的操作步骤和检验方法。我们还将讨论如何检验工具变量的有效性（如弱工具变量检验）。 6. 离散选择模型经济学中经常需要分析二元（是/否）或多类别的结果变量。本章将介绍用于分析概率和几率的非线性模型。 Logit 和 Probit 模型：我们将详细推导和解释这些模型的 Log-odds 结构，并讨论如何解释系数（边际效应的计算方法）。 Tobit 模型：用于处理截断（Truncated）或删失（Censored）因变量的情况，例如分析家庭储蓄或保险购买决策。 7. 面板数据模型面板数据结合了截面和时间序列的维度，提供了更丰富的信息和控制遗漏变量的潜力。我们将系统性地介绍三种主要的面板数据估计方法：合并 OLS（Pooled OLS）：作为基准。固定效应模型（Fixed Effects, FE）：用于控制不随时间变化的个体异质性。随机效应模型（Random Effects, RE）：适用于个体效应与解释变量不相关的假设成立的情况。 Hausman 检验：用于在 FE 和 RE 之间进行选择的统计工具。第三部分：时间序列计量经济学本部分专注于处理随时间演变的数据，这些数据通常表现出依赖性和趋势性。 8. 平稳性、单位根与协整时间序列分析的核心在于处理非平稳性（Non-stationarity）。我们将介绍随机游走（Random Walk）的概念，并使用 ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验来检测序列是否包含单位根（Unit Root）。如果两个或多个非平稳序列之间存在长期稳定的均衡关系，则可能存在协整（Cointegration）。本书将讲解 Engle-Granger 协整检验，并展示如何使用误差修正模型（Error Correction Model, ECM）来刻画短期动态调整与长期均衡的耦合关系。 9. 自回归、移动平均与 ARIMA 模型本章深入探讨了时间序列数据的动态结构建模。我们将详细解析自回归（AR）、移动平均（MA）过程，以及它们的组合——自回归移动平均（ARMA）模型。在此基础上，我们将构建强大的整合自回归移动平均（ARIMA）模型，用于描述和预测具有趋势和季节性的序列。我们也会讨论模型的识别（Box-Jenkins 方法）和参数估计。 10. 向量自回归（VAR）模型与格兰杰因果关系当多个时间序列变量相互影响时，VAR 模型是分析其动态互相关性的有力工具。我们将学习如何确定 VAR 模型的适当滞后阶数，并解释模型的脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF），用以追踪冲击在系统内的传播路径。最后，我们将介绍格兰杰因果关系检验（Granger Causality Test），用于检验一个变量的历史值是否能有效预测另一个变量的未来值。实践与应用贯穿全书，我们都强调计量经济学的实证精神。每介绍完一个重要概念或模型，都会通过详细的经济学案例（如劳动力市场分析、消费函数估计、金融资产定价等）来演示如何在真实数据集上运用 Stata、R 或 Python 等统计软件进行操作。本书不仅教授读者如何运行回归，更重要的是，培养读者批判性地解读回归输出、诊断模型缺陷并构建可信的经济论证的能力。