Introductory Econometrics

出版者:South-Western Educational Publishing

作者:Jeffrey M. Wooldridge

页数:0

出版时间:1999-08-06

价格:USD 107.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780538850131

作者简介

杰弗里·M·伍德里奇，密歇根州立大学经济学特聘教授，1991年以来一直在该校任教。1986—1991年，伍德里奇博士曾担任麻省理工学院的经济学助理教授。他于1982年在加州大学伯克利分校获得计算机科学与经济学学士学位，并于1986年在加州大学圣迭戈分校获得经济学博士学位。伍德里奇博士曾在国际知名期刊上发表学术论文30多篇，参与过多部著作的写作，他还是《横截面与面板数据的计量经济分析》一书的作者。他的获奖项目包括：斯隆(Alfred P Sloan)研究奖，《计量经济理论》的Plurla Scripsit奖，《应用计量经济学杂志》的斯通(Richard Stone)爵士奖，以及在MIT三次获得研究生教学年度优秀教师奖。他还是计量经济学会和《计量经济学杂志》的资深会员。

读后感

这是一本老师和同学都极力推荐的书 可是自己硬是啃不动 一方面是大部头看着就觉得心里发毛 另一方面是数学功底的欠缺让自己看得实在吃力 学习计量看来还是得选择符合自己的方法 目前而言，做一个小研究，学会一种方法，这种散兵作战的方式还是比较合适的。 至于这本大部头，...

Great book for elementary learners in econometrics. Introduces the basic concept of econometrics by intuitively describe the thinking process underlying the main idea of econometric models. Thoroughly covers basic cross-sectional methods, then provides a we...  

适合中级水平的书，是经济学领域较好的教材，但不是最好的教材，好的教材很多。其他学科的相关教材也很好。 第四版阉割了很多内容，国内的出版商无耻的很，而且字很小，印刷质量很一般。和国外的印刷质量比起来，差别太大。建议网上搜电子版的看或者买第三版。 建议先看一些入...  

这本书我只啃了6章和后面的appendixA-C，Research Method的这门课只这些内容。我本科没有学过计量经济学，统计学也等于没学过，所以RM这门课开的时候我等于听天书，开课时pro知道我非金融背景问我有没有学过计量经济学，我就知道这门课又是异常痛苦了。过完圣诞之后我才从图书...  

用户评价

这本书的封面设计得非常简洁，以一种经典的学术风格呈现，没有过多花哨的装饰。我最初拿起它，主要是因为它在课程大纲中被列为主要参考资料，带着一丝“不得不读”的心情。然而，一旦翻开第一页，那种预期中的枯燥感立刻烟消云散。作者的叙述方式异常流畅，仿佛在与一位经验丰富的导师进行一对一的讨论，而不是在啃一本厚重的教科书。特别是对于计量经济学中那些初学者常常感到困惑的概念，比如异方差性和自相关性，作者没有直接抛出复杂的数学公式，而是先用非常贴近现实的例子来阐释其发生的背景和经济意义。例如，在讨论内生性问题时，书中引入了对教育回报率的分析，详细剖析了为什么仅仅用受教育年限来衡量回报可能存在偏差，这种代入感极强。全书的章节安排也体现出一种精妙的平衡，理论基础的建立扎实而稳固，紧接着的实证应用环节则立刻将理论与实际数据分析联系起来，使得知识的吸收是一个螺旋上升的过程，而非简单的线性堆砌。对于一个希望真正理解计量而非仅仅会套用软件命令的读者来说，这种循序渐进的引导是无价的。

我得承认，这本书的数学推导部分，初看之下确实有些让人望而生畏，公式符号密密麻麻，感觉像是回到了大学高数课堂。但是，深入阅读后我发现，作者在每一个关键推导步骤之后，都辅以详尽的文字解释，这才是它真正高明的地方。他们似乎预判到了读者会在哪里卡壳，并在那个节点提前设置好了“路标”。不像有些教材，推导完了就戛然而止，留下读者自己去琢磨公式的经济学含义。这本书的特色在于，它不仅告诉你“如何推导”，更重要的是告诉你“为什么这么推导”，以及“这个推导结果对我们解释现实世界意味着什么”。比如，在论证最小二乘估计量的无偏性时，作者会反复强调协方差矩阵的假设在现实世界中是如何被挑战的。这种对“意义”的强调，使得即便是那些对纯数学感到抗拒的读者，也能抓住其核心逻辑。说实话，很多时候，我直接跳过了那些复杂的矩阵代数，转而仔细研读旁边的“解读”部分，回头再去看公式，清晰度瞬间提高了好几个档次。

这本书最让我感到惊喜的是其对计量经济学“哲学”层面的探讨，这往往是其他入门级教材所忽视的。作者在多次论及因果推断时，都花篇幅讨论了“识别策略”的重要性，强调计量分析的最终目标是回答“是什么导致了什么”，而不是仅仅找到高相关性。他们对混淆变量、遗漏变量偏差等问题的讨论，都带着一种深刻的反思性，引导读者跳出单纯的统计框架，进入更宏观的经济学思维。例如，在讨论工具变量法时，书中不仅讲解了如何找到一个满足外生性要求的工具变量，还花费了大量篇幅讨论在实际操作中，如何通过经济学常识和制度背景来“论证”这个工具变量的合理性。这种对方法论严谨性的坚持，使得这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一篇关于如何进行负责任的经济研究的宣言。它塑造了一种健康的学术态度，教会我们谦逊地对待数据和结论，这对于任何希望在经济领域有所建树的人来说，都是比掌握特定公式更宝贵的东西。

这本书的案例研究部分，可以说是其灵魂所在，它成功地将计量经济学从一个抽象的工具箱，变成了一把解剖经济现象的精密手术刀。不同于其他教材中那些为了演示而演示的虚拟数据，这里的案例几乎都来源于经济学领域前沿或经典的研究成果。我特别欣赏作者在处理面板数据这一章时所采取的策略。他们没有满足于简单的固定效应或随机效应模型，而是深入探讨了双重差分（DiD）以及断点回归（RDD）的应用边界。例如，对最低工资提高对就业影响的分析，书中不仅展示了如何构建数据结构，更关键的是，它细致地对比了不同模型在处理潜在选择偏差时的优劣。这种实操层面的深度剖析，让我对“模型选择”这件事有了全新的认识——它不是一个静态的决定，而是一个基于经济理论和数据特征的动态权衡过程。我甚至按照书中的步骤，尝试在我的电脑上重跑了其中一个案例，发现自己对软件操作的理解也因此加深了不少，这简直是为那些想转入研究领域的学生量身定做的指南。

从排版和可读性的角度来看，这本书绝对是同类书籍中的佼佼者。字体选择适中，段落间距合理，最重要的是，图表的质量非常高。很多时候，一张精心制作的图表胜过千言万语的文字描述，这本书深谙此道。在讲解时间序列模型，尤其是ARIMA模型的识别和估计部分，作者提供的单位根检验结果图和ACF/PACF图清晰到令人发指。我过去经常被那些细微的折线图搞得晕头转向，但这本书中的图例，无论是坐标轴的标记还是阴影区域的划分，都设计得极其考究，让人一眼就能捕捉到关键的统计信号。此外，书中的“关键概念回顾”小节设置得非常巧妙，它们不是简单的术语罗列，而是用精炼的语言总结了本章的核心思想，对于快速复习和临考前的突击非常有帮助。这种对细节的关注，体现了出版团队的专业素养，也极大地提升了读者的阅读体验，让长时间的阅读也不容易产生疲劳感。

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