Readings in Applied Microeconomics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Newmark, Craig 编

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:2009-7

价格:$ 79.04

装帧:

isbn号码:9780415777407

丛书系列:

图书标签:

微观经济学
应用经济学
经济学
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计量经济学
经济理论

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具体描述

A central concern of economics is how society allocates its resources. Modern economies rely on two institutions to allocate: markets and governments. But how much of the allocating should be performed by markets and how much by governments? This collection of readings will help students appreciate the power of the market. It supplements theoretical explanations of how markets work with concrete examples, addresses questions about whether markets actually work well and offers evidence that supposed 'market failures' are not as serious as claimed.Featuring readings from Hayek, William Baumol, Harold Demsetz, Daniel Fischel and Edward Lazear, Benjamin Klein and Keith B. Leffler, Stanley J. Liebowitz and Stephen E. Margolis, and John R. Lott, Jr., this book covers key topics such as: why markets are efficient allocators; how markets foster economic growth; property rights; how markets choose standards; asymmetric Information; whether firms abuse their power; non-excludable goods; and monopolies. The selections should be comprehended by undergraduate students who have had an introductory course in economics. This reader can also be used as a supplement for courses in intermediate microeconomics, industrial organization, business and government, law and economics, and public policy.

《前沿计量经济学方法论》本书旨在为读者提供一个严谨且全面的计量经济学理论框架，并深入探讨其在解决复杂经济问题中的实际应用。我们相信，理解计量经济学的核心方法论是进行有效实证研究的基石，而掌握最新的研究工具和技术则能帮助研究者在瞬息万变的经济领域中脱颖而出。核心概念与模型构建：本书首先从经济学基本原理出发，系统梳理了计量经济学分析的逻辑链条。我们将深入剖析因果推断的挑战，从随机对照试验（RCT）的设计原则到准实验（Quasi-Experimental）方法的精妙运用，如工具变量（Instrumental Variables, IV）、断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）以及差分法（Difference-in-Differences, DID）。对于不同情境下的因果效应估计，我们将详细介绍其理论基础、前提假设以及适用条件，帮助读者明辨各种方法的优势与局限。在模型设定方面，本书将超越传统的线性回归范式，广泛介绍广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）、面板数据模型（Panel Data Models）及其内生性处理方法，如固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects）模型。对于非线性关系的处理，我们将深入探讨非参数回归（Nonparametric Regression）、局部多项式回归（Local Polynomial Regression）以及核回归（Kernel Regression）等技术。特别地，对于离散选择模型（Discrete Choice Models），如Logit和Probit模型，以及更高级的混合选择模型（Mixed Logit Models）和嵌套Logit模型，我们将提供详尽的理论讲解和实证指导。前沿计量技术与方法论：随着大数据时代的到来，计量经济学正经历着深刻的变革。本书将重点介绍一系列前沿计量技术，以应对更复杂的数据结构和经济现象。机器学习在计量经济学中的应用：我们将探讨如何利用监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）方法来改进模型预测能力和变量选择。例如，LASSO、Ridge回归及其变种在处理高维数据和变量选择中的作用；决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines）在捕捉非线性关系和交互效应方面的强大之处。此外，我们还将讨论如何利用这些方法进行更精细的因果推断，例如匹配估计（Matching Estimation）的机器学习实现，以及“双重机器学习”（Double Machine Learning）框架在处理内生性问题中的创新应用。时间序列分析的深度探索：对于动态经济过程的建模，时间序列分析是不可或缺的工具。本书将系统介绍经典的时间序列模型，如ARIMA模型，并在此基础上深入讲解状态空间模型（State-Space Models）、卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其在动态因子模型（Dynamic Factor Models）中的应用。对于高频数据分析，我们将介绍高频时间序列的特殊处理方法，如截面依赖（Cross-sectional Dependence）的建模，以及基于交易数据的价格发现模型。贝叶斯计量经济学：贝叶斯统计方法在计量经济学中的应用日益广泛。本书将介绍贝叶斯推断的基本原理，包括先验分布（Prior Distributions）、似然函数（Likelihood Functions）和后验分布（Posterior Distributions）的构建。我们将详细讲解马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）方法，如Gibbs采样（Gibbs Sampling）和Metropolis-Hastings算法，用于估计复杂的贝叶斯模型。这部分内容将帮助读者理解如何利用贝叶斯方法处理模型不确定性，并获得更丰富的推断结果。空间计量经济学：经济现象往往具有空间依赖性。本书将介绍空间自相关（Spatial Autocorrelation）、空间异质性（Spatial Heterogeneity）以及空间滞后（Spatial Lag）和空间误差（Spatial Error）等概念。我们将详细讲解空间滞后模型（Spatial Lag Models, SLM）、空间误差模型（Spatial Error Models, SEM）、空间杜宾模型（Spatial Durbin Models, SDM）以及广义空间模型（Generalized Spatial Models, GSM）等，并阐述其在地理经济学、区域经济学以及环境经济学等领域的应用。实证分析的伦理与实践：除了技术方法，本书还将强调计量经济学实证分析的伦理考量与最佳实践。我们将讨论数据选择、变量构建、模型诊断与稳健性检验的重要性。研究透明度、可重复性以及如何有效地呈现研究结果也将是本书的重要组成部分。我们鼓励读者在学习技术的同时，保持批判性思维，审慎解读实证结果，并深刻理解计量经济学分析所能带来的政策含义。目标读者：本书适合经济学、金融学、社会科学以及相关领域的本科高年级学生、研究生以及从事量化研究的专业人士。无论您是希望打下坚实的计量经济学理论基础，还是希望掌握最新的研究工具和前沿方法，本书都将为您提供宝贵的指导。通过系统学习，读者将能够独立设计和执行严谨的计量经济学研究，并为理解和解决复杂的经济问题贡献力量。

作者简介

克莱格·M.纽马克(Craig M．Newmark)是美国北卡罗来纳州立大学副教授，主要研究美国反垄断政策，曾在《政治经济学杂志》、《法和经济学杂志》、《经济学与统计学评论》，以及其他学术期刊上发表过文章。他为研究生教授微观经济学和经济学写作方面的课程，还为本科生讲授一门资本主义道德基础方面的课程。

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的评价是复杂的，它在介绍应用微观经济学分支时，采取了一种教科书式的、面面俱到的策略，这既是优点也是缺点。优点在于，它几乎涵盖了所有重要的基础主题，从信息经济学到不完全竞争市场，信息量密度极高，非常适合用作期末复习的参考工具书。当我需要快速回顾特定模型（比如阿罗-德布鲁的世界观）的数学基础时，这本书总能提供一个简洁而权威的公式集合。但缺点也随之而来，由于内容的覆盖面太广，导致在深度挖掘上显得力不从心。例如，在处理涉及到时间序列分析或复杂面板数据回归的应用实例时，作者往往仅仅给出一个简化的描述，而没有深入到实际应用中经常遇到的内生性问题、工具变量的选择标准等实证细节。这让我在试图将书本知识应用到我自己的研究项目——一个关于区域间资源配置效率的课题——时，感到有些力不从心。我不得不转而求助于更专业的计量经济学专著。这本书像是提供了一张详尽的地图，标注了所有主要城市，但缺乏深入的街道指南和当地生活的小窍门。

评分☆☆☆☆☆

这本《应用微观经济学读本》无疑是一本能让初学者感到既兴奋又有些不知所措的入门教材。首先映入眼帘的是其严谨的结构和清晰的逻辑铺陈，它似乎是精心为那些希望从宏观的理论概念过渡到实际经济问题的读者设计的。我记得我翻开第一章时，就被那些关于消费者行为和厂商决策的经典模型深深吸引了。作者没有停留在枯燥的数学推导上，而是巧妙地将复杂的均衡理论与现实生活中的例子结合起来，比如超市的定价策略或是劳动力市场的供需波动。这种教学方法的好处在于，它极大地降低了理解微观经济学核心概念的门槛。然而，对于我这样追求更深层次批判性思考的读者来说，有时候会感觉内容略显“安全”。它完美地展示了标准模型的强大预测力，但对于那些模型局限性、数据选择上的偏见，或者更前沿的计量经济学工具的应用，似乎只是蜻蜓点水般地提及。这就像是拿到了一份米其林三星食谱的初稿，步骤详尽，味道精准，但缺少了主厨在实际操作中会遇到的那些令人头疼的“意外情况”的解决方案。我期待未来能看到更多关于因果推断和政策评估的实战案例，那才能真正让这些理论“活”起来。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书的篇章，给我的第一感受是它试图在学术的严谨性与实务的可操作性之间架起一座坚实的桥梁，但这座桥梁的某些部分，坦白说，显得有些过于光滑了。它对标准的新古典主义框架的阐述无可挑剔，从偏好理论到博弈论的均衡概念，无不展现出扎实的学术功底。那些关于市场失灵和公共物品的章节，对福利经济学的基本定理进行了清晰的界定，使得即便是第一次接触这些概念的读者也能迅速把握其精髓。然而，这种对“最优解”的执着，似乎无形中压制了对现实世界中“满意解”的探讨。我个人认为，经济学教育的一个重要目的，是培养质疑既定框架的能力。在这本书中，我们被教导了如何构建一个完美的模型，但很少被引导去思考，当现实数据与模型预测发生巨大偏差时，我们应该如何调整我们的视角，或者更重要的是，去质疑模型的假设是否在特定情境下失效。它更像是一本完美的教科书，而非一本启发性的“思想之书”，内容深度足够，但广度略显保守，总觉得缺少那么一丝能让人拍案叫绝的“反主流”洞见。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的体验，如同走过一座设计精美的现代艺术博物馆：每一个展区都陈列着经典的作品，光线布置完美，标签说明精确无误。它非常有效地组织了应用微观经济学的知识体系，尤其是对福利经济学和博弈论在产业组织中的应用部分，简直是典范级的教学示范。作者善于使用对比的方式，清晰地区分了各种市场结构下的决策逻辑。然而，这种精致的“博物馆式”陈列，也带来了一种疏离感。经济学，尤其是应用微观经济学，其魅力在于其对人类非理性行为和制度约束的捕捉与解释。我在这本书中寻找的，是对那些“脏数据”、那些被主流模型排除在外的行为偏差的探讨，比如行为经济学是如何修正标准偏好假设的。遗憾的是，这本书的基调明显倾向于“理性人”假设下的理想化世界。对于那些希望看到经济模型如何被现实的摩擦和人性的弱点所挑战、并最终被修正的读者而言，本书提供的只是一个非常坚实但略显僵硬的理论骨架，缺乏肉体与血液的丰满度。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，这本书在组织结构上达到了教科书的顶尖水平，特别是其对福利分析与最优税率设计的章节，逻辑链条无懈可击，让人赞叹。它像是一份精密的工程蓝图，描绘了市场如何才能达到理论上的最优状态。对于那些需要一个扎实、可靠的参考来建立基本框架的读者来说，它几乎是完美的。但当我们将目光投向当代经济学研究的前沿，特别是那些依赖于大数据和复杂模拟技术的领域时，这本书的“应用”二字就显得有些保守了。它更多地展示了“应用”于古典模型框架内的分析，而不是展示如何利用现代计算工具解决前所未有的现实难题。例如，在讨论环境经济学时，我们更多地需要看到蒙特卡洛模拟、随机前沿分析等实证工具的应用案例，而不是对科斯定理或庇古税的理论回顾。我感觉这本书更像是一份“精选集”，收录了微观经济学领域那些经受住时间考验的基石，但对于那些正在快速变化的、充满不确定性的应用领域，它的回应显得有些迟缓和刻板，更像是对过去成就的总结，而非对未来挑战的预演。

评分☆☆☆☆☆