具体描述
《计量经济学》（第二版）属于本科层面的融理论与实践于一体的优秀教科书，也可作为研究生层次的入门教材，国外院校普遍采用此书。本书充分利用实证分析的现实问题与数据，通过简洁明晰的处理方式架起统计方法与经济解释之间的桥梁，明确突出计量经济学的实用方法，帮助学生全面理解计量经济学的基本内容，不仅包括回归分析、最小二乘法、异方差、序列相关、工具变量等传统内容，还涉及弱工具变量、项目评估、面板数据方法、时间序列分析等最新计量经济学的研究成果。
《计量经济学》（第二版）继承第一版的传统，继续采用普通的、完全可操作的、现实世界的实证分析事例说明计量经济学的方法与理论，这些“有趣”的事例包括教育经济学、住宅贷款市场的种族歧视、香烟需求与宏观经济预测等。
作者简介
詹姆斯·H.斯托克，加州大学伯克利分校经济学博士，曾任教于加州大学伯克利分校及哈佛大学肯尼迪政府学院。研究领域为经济计算方法、宏观经济预测、货币政策等，曾发表论文90项多篇，并出版若干其他专著。
目录信息
读后感
建议看上海人民出版社出的影印版（第二版），全书语言流畅，思想脉络清晰，数学论证非常详细，特别适合对计量经济学的入门和深入理解。
评分讲述清晰，透彻。 覆盖的内容比伍德里奇的那本书稍微少一点，比如面板数据只讲了固定效应模型，没有讲随机效应模型；受限因变量中没有讲Tobit模型、truncated 和censored 模型。 但是所有的内容都讲清楚了，尤其是时间序列部分，比伍德里奇的书说的明白。 目前只用过这本书，不...
评分首先要说，这本书整体还是不错的，翻译的也还可以。 然而，就本科生使用该书学习初级计量来看，明显不如使用伍德里奇的《计量经济学导论：现代观点》一书。 我觉得其主要原因在于：初级计量经济学应该把70%的精力放在掌握回归分析（特别是多元回归分析）的思想和方法上，其...
评分目前只用过这本书，不好与别的教材比较，只能谈谈学习过后的感受。 总体来说不错，有点是案例选择合理，契合了每个阶段的学习内容，课后练习中的实证练习也反映出了这本教材注重应用的特点。 缺点也很明显，跟国内教材有些类似的是，本书对理论的阐述还是较为模...
评分讲述清晰，透彻。 覆盖的内容比伍德里奇的那本书稍微少一点，比如面板数据只讲了固定效应模型，没有讲随机效应模型；受限因变量中没有讲Tobit模型、truncated 和censored 模型。 但是所有的内容都讲清楚了，尤其是时间序列部分，比伍德里奇的书说的明白。 另外，这本书出了第二...
用户评价
这本书给我的感觉就像是在探索一个未知的宝藏，每一次翻阅都能发现新的亮点。它并没有止步于传统的计量经济学理论，而是积极地将一些新的研究方法和思想融入其中。我特别对书中关于因果推断的章节印象深刻，它详细介绍了倾向得分匹配（PSM）、断点回归（RDD）和工具变量（IV）等方法，并结合具体的经济案例进行了讲解，这让我对如何识别和量化经济政策的真实效果有了更深刻的认识。书中对这些方法的适用条件、优缺点以及实际操作中的注意事项都进行了清晰的说明，让我能够更好地理解和运用这些工具。此外，书中还讨论了一些宏观经济模型在计量经济学中的应用，以及如何利用结构性方程模型来分析复杂的经济关系。这种跨领域的融合，让这本书的内容更加丰富和具有前瞻性。我发现，计量经济学不仅仅是统计学的延伸，更是连接经济理论与现实数据的重要桥梁。通过阅读这本书，我不仅学习到了具体的计量方法，更重要的是，我被激发了对经济学研究的兴趣，并开始思考如何运用这些知识去解决一些现实中的经济难题。
评分读完这本书，我最大的感受就是它就像一位严谨而循循善诱的导师，虽然有时候会抛出一些挑战性的问题，但最终都能引导我走向清晰的理解。它没有直接给我答案，而是让我通过一步步的推导和思考，自己去发现规律。书中对每一个概念的阐述都非常到位，从最基础的定义开始，然后逐步深入到更复杂的理论和应用。我尤其喜欢它在讲解模型时，不仅仅罗列公式，而是花大量篇幅去解释模型的假设条件、内在逻辑以及在不同经济场景下的适用性。书中举例非常贴切，我能很容易地将书本上的理论与现实中的经济事件联系起来，比如在分析通货膨胀时，它如何运用模型来解释原因和预测趋势。而且，它在处理一些复杂问题时，总是能提供多种解决思路，让我的思考更加全面。书中的语言虽然专业，但并不晦涩，翻译也很流畅，让我能专心于内容本身。读完后，我感觉自己对经济现象的理解上升到了一个新的高度，看待问题也更加有条理和深度。这本书让我觉得，经济学并非遥不可及的学科，而是可以通过系统学习，掌握分析工具，最终能够洞察经济运行规律的。
评分这本书实在是太让我头疼了！我抱着学习的心态买来，结果它像个深不见底的黑洞，把我所有的信心和精力都吸干了。开篇就给我来了一系列我完全看不懂的符号和公式，什么 E(Y|X) 、 Var(X) 、 Cov(X,Y) ，看得我眼花缭乱，仿佛我才是那个需要被“度量”的经济学小白。然后是各种假设，什么同方差性、无自相关性，听起来就觉得遥不可及，像是隔着一层厚厚的玻璃，我能看到理论的轮廓，却怎么也触碰不到实质。更别提那些模型了，线性的、非线性的，简单的、复杂的，我感觉自己像个在迷宫里打转的无头苍蝇，每走一步都觉得自己离目标更远了。讲到推断的时候，什么 t 检验、 F 检验，我感觉我的大脑都要过载了，那些 p 值、置信区间，到底有什么实际意义？我只想知道如何运用这些知识去分析经济现象，而不是被一堆抽象的统计概念淹没。阅读过程中，我无数次想放下它，又觉得自己不能就这么轻易放弃，硬着头皮往下啃，结果就是头更疼了。这本书对我来说，与其说是学习的工具，不如说是智商和耐心的终极考验。我甚至开始怀疑自己是否真的适合学习经济学，这种挫败感简直比通货膨胀还要让人难以忍受。
评分这本书给我带来了一种全新的视角去审视经济世界。它不仅仅是枯燥的理论堆砌，更像是一套精密的工具箱，教会我如何拆解和分析经济现象。我印象最深刻的是书中关于时间序列分析的部分，它用生动形象的比喻解释了ARIMA模型，让我这个之前对时间序列模型一窍不通的人，也能逐步理解其背后的原理和实际应用。从趋势、季节性到随机波动，书中都给了清晰的界定和分析方法。而且，它在处理数据时，强调了数据的质量和预处理的重要性，这让我意识到，再好的模型也需要高质量的数据作为支撑。书中也穿插了不少关于数据挖掘和机器学习在计量经济学中应用的介绍，这让我看到了传统计量经济学与现代数据科学相结合的巨大潜力。我发现，原来很多困扰我的经济现象，都可以通过这些模型和方法得到解释和预测。读完这本书，我感觉自己不再是被动地接受经济新闻，而是能够主动地去分析和判断。它不仅提升了我的理论知识，更重要的是，它教会了我如何用科学的方法去解决经济问题，这对我未来的学习和工作都有着非常重要的意义。
评分坦白说，这本书的深度和广度都超出了我最初的预期，这既是惊喜，也是挑战。它的内容涵盖了从基础回归分析到更前沿的面板数据和动态随机一般均衡模型（DSGE）等多个领域。每一个章节都像一个独立的知识模块，深入浅出地讲解了相关理论和方法。书中大量的公式推导，虽然有时候会让人望而却步，但作者总是能给出详细的解释和背景知识，让我不至于完全迷失。我尤其欣赏书中对于模型选择和检验的详细论述，例如如何根据经济学理论和实际数据来选择最合适的模型，以及如何通过各种统计检验来评估模型的优劣。这让我意识到，计量经济学并非一套固定的“公式”，而是一个需要灵活运用、不断调整和优化的过程。此外，书中还穿插了一些关于软件应用（如Stata或R）的指导，这对于希望将理论付诸实践的读者来说，是非常宝贵的资源。总的来说，这本书是一部非常全面和系统的计量经济学教材，适合那些希望深入学习并掌握这门学科的读者，当然，这也需要读者付出相当的努力和时间。
评分感觉讲的还是太略了
评分讲的还可以，翻译的有点差…t分布的确是学生t分布，但是这样翻译出来还是…
评分建议读伍德里奇那本。这本书可能是翻译还是字母符号，有问题，而且讲的顺序更是奇葩 后：加一星，部分地方讲的还可以
评分说译者不懂计量的 人家有aos 你有吗？
评分建议读伍德里奇那本。这本书可能是翻译还是字母符号，有问题，而且讲的顺序更是奇葩 后：加一星，部分地方讲的还可以
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