具体描述
《计量经济学(第2版)》是经济管理类本科各专业核心课程的教材。《计量经济学(第2版)》从我国经济管理类各专业教学的实际出发，坚持“重思想、重方法、重应用”的原则，充分借鉴了国内外教材的优点，精选了教学内容，避免了烦琐的数学推导和证明，系统介绍了计量经济学的基本理论、基本思想、基本方法及其应用，涵盖了教育部经济学学科教学指导委员会制定的经济学科本科计量经济学课程基本要求的全部内容。《计量经济学(第2版)》特别突出计量经济学的实际应用，每一章都有实际的经济案例，与普遍应用的EViews软件紧密结合，并且专门讨论了应用计量经济学方法作实证项目研究的一般方法。
《计量经济学(第2版)》适用于经济管理类各专业教师和本科学生，也特别适合自学计量经济学的读者阅读。
好的，这是一份关于《计量经济学》之外的图书简介，内容详实，力求自然流畅，不含任何人工智能生成痕迹，字数控制在1500字左右。 --- 图书简介：《深度学习与神经科学的交汇：算法、生物学与未来计算》 导论：探寻智能的本质 本书旨在跨越传统学科的边界，深入探讨深度学习（Deep Learning）这一当代人工智能（AI）的核心技术，与神经科学（Neuroscience）——生命科学中对大脑结构和功能的终极探索——的交叉领域。我们不再将深度学习视为纯粹的数学模型或工程工具，而是将其视为理解乃至模拟生物智能的一种全新视角。 在信息爆炸的时代，我们目睹了AI在图像识别、自然语言处理和复杂决策制定中展现出的惊人能力。然而，这些“智能”是如何产生的？它们的底层机制与我们人类大脑中数以亿计神经元网络的工作原理之间，究竟存在何种深刻的联系？本书将沿着这条脉络，系统梳理当前的研究前沿，为读者构建一个宏大而精密的知识图谱。 第一部分：深度学习的演进与核心机制 本部分将从技术实现的层面，追溯深度学习从早期的感知机模型，到如今的Transformer架构的演变历程。我们不会止步于简单的模型介绍，而是深入剖析支撑其强大功能的数学基础和工程实践。 1.1 神经网络的基石：从前馈网络到循环网络 我们将详细解析人工神经元的基本运算单元，以及它们如何堆叠成层。重点阐述反向传播算法（Backpropagation）的数学推导及其在高效训练中的关键作用。对于处理序列数据的循环神经网络（RNN）及其变体，如LSTM和GRU，我们将探讨它们如何捕获时间依赖性，这与生物系统处理连续信息流的方式有着微妙的呼应。 1.2 卷积与注意力：结构化信息的捕获 卷积神经网络（CNN）在处理空间数据（如视觉信息）上的成功，并非偶然。本章将剖析卷积核（Filters）的参数共享机制，并将其与视觉皮层中感受野（Receptive Fields）的生物学发现进行对比。随后，我们将进入当前的主流范式——注意力机制（Attention Mechanisms）。注意力机制被认为是模仿人类选择性关注的能力，我们将细致分解自注意力（Self-Attention）的计算流程，展示它如何动态地评估输入元素之间的相互关系，从而实现全局信息的整合。 1.3 训练的艺术：优化与泛化 优化器（如SGD, Adam, RMSProp）的选择和超参数的调校，是决定模型性能的关键。我们不仅会探讨这些优化算法的收敛特性，还会深入讨论正则化技术（Regularization），例如Dropout和权重衰减，它们是如何防止模型在训练数据上过度拟合，确保其在未知数据上的泛化能力。这种对“恰当复杂性”的追求，恰恰是自然选择和生物学习过程中的核心主题。 第二部分：神经科学的视角：大脑的计算原理 本部分将暂时抽离出硅基的计算模型，转而审视碳基智能——人脑——是如何组织和执行复杂的认知任务的。我们将聚焦于那些可以被计算模型借鉴或解释的生物学发现。 2.1 神经元与突触的可塑性 大脑信息处理的物质基础在于神经元及其连接——突触（Synapses）。赫布理论（Hebb's Rule）——“一起激发的神经元连接得更紧密”——是理解学习和记忆的起点。我们将探讨长时程增强/抑制（LTP/LTD）等突触可塑性机制，并分析它们如何与深度学习中的权重更新过程产生类比或差异。 2.2 皮层结构与信息流 大脑皮层并非一个均匀的计算平面。我们将考察视觉皮层（V1, V2等）的层级化组织，它与深度学习中的多层结构有着惊人的同构性。此外，对海马体（Hippocampus）在情景记忆形成中的作用，以及基底神经节（Basal Ganglia）在决策和强化学习中的角色，都将提供宝贵的启发，帮助我们设计更具生物合理性的学习架构。 2.3 编码与表征：信息在大脑中的存储方式 神经科学家们一直在研究信息在大脑中是如何被“编码”的。是稀疏编码、速率编码，还是时间编码？我们将探讨稀疏性（Sparsity）的重要性，并将其与深度网络中隐藏层单元的激活模式进行比较。理解信息如何以高效、鲁棒的方式被表示，是实现通用人工智能的关键。 第三部分：交汇点：构建类脑智能 本书的核心价值在于连接上述两个领域，探究如何利用神经科学的洞见改进AI算法，以及如何利用AI模型反过来验证和指导神经科学的实验。 3.1 脑启发的学习范式 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是目前最接近生物决策过程的领域之一。我们将重点分析多巴胺系统在RL中的作用，特别是它如何驱动探索与利用的权衡。基于奖赏信号驱动的在线学习，与监督学习的根本差异及其在模拟真实世界行为中的潜力。 3.2 差异与鸿沟：目前AI模型的不足 尽管取得了巨大成功，现有深度学习模型在鲁棒性、数据效率和可解释性方面仍远逊于人类。我们必须正视这种差距：AI模型缺乏因果推理能力、常识知识（Common Sense）的整合，以及持续学习（Continual Learning）的能力。本章将分析这些不足，并指出神经科学中关于认知架构的理论如何可能填补这些空白。例如，人类的快速学习能力（One-Shot Learning）与模型需要海量数据的矛盾。 3.3 迈向通用人工智能（AGI）的展望 本书的收尾部分将展望未来。我们探讨诸如神经形态计算（Neuromorphic Computing）、脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）等新兴技术，它们力求在硬件层面更接近生物大脑的能效和并行处理能力。最终，我们将讨论如何通过跨学科合作，构建出不仅能高效解决特定问题，还能展现出真正理解、推理和适应能力的下一代智能系统。 --- 《深度学习与神经科学的交汇：算法、生物学与未来计算》是一本面向对人工智能的深层原理、大脑工作机制以及未来计算范式感兴趣的读者（包括高年级本科生、研究生、研究人员和资深工程师）的综合性读物。它要求读者具备基础的微积分、线性代数知识，以及对计算机科学或认知科学有基本的了解，致力于提供一个全面、深刻且富有洞察力的视角。
作者简介
庞皓 1943年生，西南财经火学原副校长、教授、博士生导师。先后任教育部经济学类学科教学指导委员会副主任委员、中国统计学会和中同数量经济学会常务理事、中国国民经济核算研究会副会长、中国统计教育学会副会长、四川省数量经济学会理事长。1991年被中国人民银行授予“有突出贡献的中青年专家”，1995年获国务院颁发的政府特殊津贴，2005年评为“四川省学术与技术带头人”，2006年获教育部“国家级教学名师奖”。
目录信息
第二版前言第一版前言第一章 导论 第一节 什么是计量经济学 第二节 计量经济学的研究步骤 第三节 变量、参数、数据与模型 本章小结 思考题第二章 简单线性回归模型 第一节 回归分析与回归函数 第二节 简单线性回归模型参数的估计 第三节 拟合优度的度量 第四节 回归系数的区间估计和假设检验 第五节 回归模型预测 第六节 案例分析 本章小结 思考题 练习题 附录2．1 简单线性回归最小二乘估计有效性的证明 附录2．2 ■最小二乘估计的证明第三章 多元线性回归模型 第一节 多元线性回归模型及古典假定 第二节 多元线性回归模型的估计 第三节 多元线性回归模型的检验 第四节 多元线性回归模型的预测 第五节 案例分析 本章小结 思考题 练习题 附录3．1 多元线性回归最小二乘估计最小方差性的证明 附录3．2 残差平方和■的均值为(■)■的证明第四章 多重共线性 第一节 什么是多重共线性 第二节 多重共线性产生的后果 第三节 多重共线性的检验 第四节 多重共线性的补救措施 第五节案例分析 本章小结 思考题 练习题第五章 异方差性 第一节 异方差性的概念 第二节 异方差性的后果 第三节 异方差性的检验 第四节 异方差性的补救措施 第五节 案例分析 本章小结 思考题 练习题 附录5．1 对数变换后残差为相对误差的证明第六章 自相关 第一节 什么是自相关 第二节 自相关的后果 第三节 自相关的检验 第四节 自相关的补救 第五节 案例分析 本章小结 思考题 练习题 附录6．1 存在自相关时参数估计值方差的证明第七章 分布滞后模型与自回归模型 第一节 滞后效应与滞后变量模型 第二节 分布滞后模型的估计 第三节 自回归模型的构建 第四节 自回归模型的估计 第五节 案例分析 本章小结 思考题 练习题第八章 虚拟变量回归 第一节 虚拟变量 第二节 虚拟解释变量的回归 第三节 虚拟被解释变量 第四节 案例分析 本章小结 思考题 练习题第九章 设定误差与测量误差 第一节 设定误差 第二节 设定误差的检验 第三节 测量误差 第四节 案例分析 本章小结 思考题 练习题 附录9．1 ■概率极限性质的证明 附录9．2 参数■一致性的证明 附录9．3 有测量误差模型参数估计结果的推导第十章 时间序列计量经济模型 第一节 时间序列计量经济分析的基本概念 第二节 时间序列平稳性的单位根检验 第三节 协整 第四节 案例分析 本章小结 思考题 练习题第十一章 联立方程组模型 第一节 联立方程模型及其偏倚 第二节 联立方程模型的识别 第三节 联立方程模型的估计 第四节 案例分析 本章小结 思考题 练习题 附录11．1 联立方程偏倚的证明第十二章 实证项目的计量经济研究——课程论文分析 第一节 实证项目研究的选题 第二节 模型设定与数据处理 第三节 计量经济分析 附录12．1实证项目研究(课程论文)示例主要参考文献 附录 统计用表 表1 标准化正态分布下的面积 表2 t分布的百分点 表3 F分布的上端百分点 表4 X2分布的上端百分点 表5 (a)德宾-沃森d统计量(在0．05显著性水平上巩和du的显著点) 表5 (b)德宾-沃森d统计量(在0．01显著性水平上巩和du的显著点) 表6 协整检验临界值表
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