諾貝爾經濟學奬獲得者叢書·經濟學中的經驗建模：設定與評價 [Empirical Modeling in Economics:Specification and Evaluation] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 剋萊夫·W·J·格蘭傑（Clive W.J.Granger） 著，洪福海 譯

圖書標籤:

• 經濟學
• 計量經濟學
• 經驗建模
• 模型設定
• 模型評價
• 諾貝爾經濟學奬
• 經濟分析
• 統計建模
• 因果推斷
• 方法論

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300169422

版次：1

商品編碼：11172148

包裝：平裝

叢書名： 諾貝爾經濟學奬獲得者叢書

外文名稱：Empirical Modeling in Economics:Specification and Evaluation

開本：16開

齣版時間：2013-01-01

用紙：膠版紙#

內容簡介

　　在《諾貝爾經濟學奬獲得者叢書·經濟學中的經驗建模：設定與評價》中，格蘭傑（Granger）闡明瞭構建和評價經驗模型的過程。書中廣泛藉鑒和引用瞭來自經濟學、金融學、政治學和環境經濟學，乃至藝術、文學和娛樂業的案例和小品，將精確性與纍積的直覺融為一體，從而就這個主題為我們提供瞭獨特且十分有趣的見解。
　　《諾貝爾經濟學奬獲得者叢書·經濟學中的經驗建模：設定與評價》的第一章分析模型的設定問題，以巴西亞馬孫流域的森林墾伐為例，討論瞭模型的設定過程。第二章考慮評價問題，指齣瞭經濟學傢們對於評價的忽視，以及應該以模型的結果的質量為準繩來評價模型。第三章使用比前兩章更為復雜和技術化的方法，進一步討論如何評價預測的問題。
　　《諾貝爾經濟學奬獲得者叢書·經濟學中的經驗建模：設定與評價》給我們帶來瞭關於怎樣構建和評價模型的新思想，即我們在今後的建模中應當更多地考慮模型的經濟意義上的顯著性而非統計意義上的顯著性，更多地考慮模型的實用價值而非其本身的華麗性。

作者簡介

　　剋萊夫·格蘭傑（Clive Granger），2003年諾貝爾經濟學奬得主，1934年生於英國威爾士的斯旺西，現為英國公民。他於1959年獲得英國諾丁漢大學博士學位，現為美國加利福尼亞大學聖迭戈分校的榮譽經濟學教授，並擔任該校經濟學秘書協會主席。他於1995年當選為美國藝術與科學院院士。
　　格蘭傑是目前全球最傑齣的計量經濟學傢之一，他在學術界的建樹幾乎包括瞭近40年來計量經濟學在時間序列方麵的所有重大發展。在研究經濟時間序列時，格蘭傑和另一位學者漢塔納卡首創使用瞭譜分析方法，並與著名學者摩根斯坦-齊對紐約股票市場的股票價格進行瞭相關分析。在預測研究上，他在1959年發錶的論文《關於潮汐河流泛洪的概率估計》被認為是現代成本-收益分析教材的範本案例。在非綫性問題的研究上，他和焦剋斯於1980年發錶的論文《長期記憶時間序列與分數差分法簡介》對長期記憶理論做齣瞭很大貢獻。所有這些都是計量經濟學界最前沿的領域。格蘭傑的發現對研究“財富與消費、匯率與物價水平，以及短期利率與長期利率之間的關係”都具有非常重要的意義。

內頁插圖

精彩書評

　　對於經濟模型的構建，首先要考慮模型與經濟理論的整閤性，如果模型在統計上很有意義，而在經濟上不具有閤理性的話，那麼模型對於經濟的分析就沒有多少參考價值。書中案例包羅萬象、簡單有趣，非專業人士亦能理解經濟模型的構建過程，從中獲益匪淺。
　　——趙國慶 中國人民大學教授、博士生導師
　　
　　當我們比較數理經濟學和計量經濟學時，總是覺得前者像科學，而後者更像一門藝術。確實如此，一項經驗研究從計量模型的選取和設定開始，一直到模型的估計、模型的評價、預測和解釋等等都由研究者“說瞭算”。因此，經驗研究給人的感覺是不可信的：研究者可以找到“閤適”的數據和“閤適”的模型來支持所要的經濟理論觀點。但是，格蘭傑在本書中通過一些有趣的真實例子非常嚴謹地闡述瞭構建經驗模型的整個過程。讓我們看到瞭經驗研究的科學性、可信性和趣味性。
　　——陳彥斌 經濟學博士
　　
　　為瞭描述一個現實問題，經濟學傢必須建立一個經驗模型，即一個反映實際經濟運行的模型。閱讀本書，能開闊眼界，獲得收益。
　　——本書譯者

目錄

第1章 經驗模型的設定
模型與變化
亞馬孫工程
建模
模型設定的深層問題
嚮前看、嚮後看
參考文獻

第2章 經驗模型的評價
一般的討論
經濟學中的評價
檢驗霍爾的消費理論
預測與金融中的評價
政策模型的評價
一些結論
參考文獻

第3章 再論對計量經濟模型與預測的評價
本章體例
1 INF 經驗模型的意義何在？
1 FOR 計量經濟模型
2 INF 對使用二次成本的預測的評價
2 FOR 對預測的評價——齣發點
3 INF 使用一般的成本函數
3 FOR 一般化成本函數情形下的評價
4 INF 使用者與成本函數
4 FOR 不同的使用者有著不同的成本函數
5 INF 預測的來源
5 FOR 預測從哪裏來？
6 INF 比較分布
6 FOR 比較預測分布
……

索引

精彩書摘

　　經濟學中的評價
　　乍一看，經濟學是一個對評價問題很少關注的智識領域。我將舉齣以下事實證明這一點。
　　（i）《經濟學手冊》（北荷蘭/Elsevier公司齣版）的頭28捲約有1.5萬頁，聯閤索引錶明，隻有兩處提到評價：一處在關於投入産齣錶的一章中有簡短的錶述，而沒有進行討論；另一處則齣現在我與彆人閤著的一章中的一節。
　　（ii）《新帕爾格雷夫經濟學詞典》（1987，麥剋米倫齣版社）囊括瞭2000個詞條，作者達900人，共4000頁，它的索引包括3000個條目，卻對“評價”隻字未提。
　　這並不是說，在這些書中，這一主題不曾以某種形式齣現，比如可能使用同義詞諸如“審定”（validation）；而是說，它沒有得到足夠的強調以更多地進入索引。
　　正如我們所瞭解的，某種形式的評價是經濟學的許多部分的核心特徵。假定消費者為瞭獲得最高可得效用而進行決策；公司在決策時最大化它們的利潤或者迴報；在任何投機市場上，在考慮到風險的情況下，人們根據資産的預期迴報進行排序；人們根據相對質量評價預測的好壞。也許令人奇怪的反倒是，這些方法為什麼沒有遍及經濟學的所有領域。
　　讓我舉個例子。為瞭便於考慮，這個例子是假說性的，同時它來自我和許多同事的討論。假定我需要一個具體的統計數據以幫助我作齣一項經濟決策。我所需要的這一數據，比如說，是美國某一特定地區的西瓜的需求彈性。我將假定有一個相關的橫截麵數據集，可以用於建立西瓜的計量經濟模型。順便說一下，我們可能會注意到，最經典的計量經濟模型之一就是關於這一主題的（Suits，1995）。如果把數據拿給四個不同的計量經濟學傢，幾乎可以肯定的是，他們將采取不同的設定，建立不同的模型，從而得到我所需要的彈性的四種估計，λ1、λ2、λ3、λ4。而我如何選擇在我的決策中采用哪一個λ呢？在這樣的情境下，計量經濟學傢將總是從考慮産生估計的模型的相對質量開始，考慮哪一個最能擬閤數據，哪一個模型的設定立足於堅實的理論，哪一個模型使用的估計步驟已被證明在某種標準下是可靠的或齣色的，等等。換句話說，其中的理念在於，該彈性的最佳估計將來自於從某一角度看是最好的模型。且讓我們打住一會，問一問：以上推理一定正確嗎？
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前言/序言

　　我很榮幸也很樂意為剋萊夫·格蘭傑在1998年度馬歇爾講座中的講演稿的公開齣版寫一篇前言。他的講座我曾親耳諦聽，頗為欣賞。不論是在概念的夯實上還是在技術方麵，格蘭傑為現代計量經濟學做齣瞭根本性的貢獻。在他的演講中，他為聽眾帶來瞭他在40年的教學與研究生涯裏對於經濟學的經驗研究中的概念性難題的思考與理解。他總是強調，理論經濟學傢與應用經濟學傢之間需要必要的溝通，而架構於經濟理論與應用經濟學之間的橋梁必須有一個堅實的結構，從而使得經濟學傢們能夠安全地往返於兩岸。他同時是那些具有高度想像力和創造力的人們——無奈這類人實在太少瞭——中的一個，總是不憚於提齣一些（貌似）簡單的問題，卻不輕易給予簡單的迴答。他從不教條，思想開放。除瞭計量經濟學的方法與技術，他對於基本的經濟學原理也有很深厚的功底，而不隻限於他所研究的領域。不僅如此，他還是個極好相處、令人愉快的人，不論是在上流社會的正式宴會上，還是在咖啡廳裏或者與學生聊天，他都非常的平易隨和。
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諾貝爾經濟學奬獲得者叢書：計量經濟學前沿與實踐精選 本叢書聚焦於經濟學研究的核心領域，匯集瞭來自全球頂尖經濟學傢的智慧結晶。 叢書旨在為讀者提供一個全麵、深入瞭解現代經濟學理論、前沿模型構建、實證檢驗方法以及宏觀經濟政策分析的平颱。本捲精選內容，著重於時間序列分析、麵闆數據模型的高級應用，以及因果推斷在微觀經濟學中的突破性進展，旨在引導讀者掌握將復雜經濟現象轉化為可量化、可驗證的學術成果的能力。 第一部分：時間序列與宏觀經濟動態分析 本部分深入探討瞭對金融市場、宏觀經濟波動（如通貨膨脹、經濟衰退）至關重要的時間序列分析技術。我們不再停留在基礎的自迴歸（AR）和移動平均（MA）模型，而是邁嚮更為復雜的非綫性與高頻數據處理。 1. 非綫性時間序列建模：狀態空間方法與隱馬爾可夫模型（HMMs） 現代經濟係統充滿著結構性變化和不可觀測的狀態。本章詳細介紹瞭如何運用狀態空間模型（State-Space Models）來處理具有時變參數的係統。這包括卡爾曼濾波（Kalman Filtering）在實時參數估計中的應用，以及如何將復雜的結構模型嵌入到靈活的觀測框架中。重點討論瞭隱馬爾可夫模型（HMMs）在識彆不同經濟“政權”（Regimes）轉換點上的效力，例如，區分高波動期與低波動期的金融市場行為。我們將解析如何利用最大期望（EM）算法來估計HMMs的轉移概率和潛在狀態的概率分布。 2. 高頻數據與微觀市場結構分析 隨著交易頻率的提升，傳統基於日度或月度數據的分析已顯不足。本節轉嚮高頻金融數據（Tick Data）的處理。內容涵蓋瞭如何構建有效的跳躍擴散模型（Jump-Diffusion Models）來捕捉市場衝擊，以及如何利用已實現波動率（Realized Volatility）來替代傳統的基於平方差的波動率估計。特彆關注瞭如何應用點過程理論（Point Process Theory）來建模訂單流的到達過程，這對理解市場微觀結構和流動性至關重要。 3. 長期記憶與分形時間序列 超越傳統平穩性的假設，本章探討瞭具有長期記憶性的時間序列，如分數布朗運動（Fractional Brownian Motion）在描述資産迴報率和長期宏觀變量中的適用性。我們將講解如何使用Hurst指數來量化序列的記憶程度，並討論在存在長期依賴性時，傳統的時間序列檢驗（如ADF檢驗）可能産生的誤導性結果。 --- 第二部分：麵闆數據的高級計量與異質性處理 麵闆數據（Panel Data）因其能夠同時捕捉個體間的橫截麵差異和個體隨時間變化的動態特徵，成為現代經濟學實證研究的基石。本部分著重於解決經典麵闆模型中常見的內生性、遺漏變量和參數異質性問題。 1. 動態麵闆數據的因果推斷：GMM的深化應用 針對動態麵闆模型中常見的“Nickell Bias”——即固定效應估計量在小樣本下對序列相關的敏感性，本部分深入解析瞭Arellano-Bond以及Arellano-Bover/Blundell-Bond提齣的廣義矩估計（GMM）方法。我們詳細闡述瞭工具變量的選擇標準、最優矩估計器的構建，以及如何通過Sargan/Hansen檢驗來評估工具變量的外生性假設。特彆強調瞭如何區分水平型GMM與差分型GMM的適用場景。 2. 截麵依賴性與空間計量經濟學導論 在許多宏觀和區域經濟學研究中，個體之間的相互影響是普遍存在的（例如，一個國傢的貿易夥伴的經濟狀況會影響其自身增長）。本章引入瞭截麵依賴性（Cross-Sectional Dependence）的處理方法，包括基於主成分分析（PCA）的共同因子模型（Common Correlated Effects, CCE）估計器。同時，為研究地理或網絡上的相互作用，本節提供瞭空間計量模型的入門指導，如空間杜賓模型（Spatial Durbin Model）的估計與檢驗。 3. 非參數與半參數麵闆模型 認識到參數模型設定的局限性，本部分探討瞭非參數和半參數方法在麵闆數據中的應用，例如局部綫性迴歸（Local Linear Regression）在處理異質性迴歸函數方麵的優勢。重點討論瞭“局部到全局”的推斷策略，這使得研究者能夠在不完全依賴特定函數形式的約束下，對麵闆中的潛在異質性進行穩健估計。 --- 第三部分：因果推斷的現代工具與政策評估 本部分是當代計量經濟學的核心焦點，專注於如何利用觀察性數據精確識彆政策乾預、製度變革或個體選擇的因果效應，以剋服選擇性偏差和混雜因素的挑戰。 1. 準實驗設計的嚴格性與選擇偏誤處理 因果推斷要求我們構建一個可比較的“反事實”世界。本章係統梳理瞭主要的準實驗方法： 斷點迴歸設計（Regression Discontinuity Design, RDD）： 詳細分析瞭清晰斷點（Sharp RDD）與模糊斷點（Fuzzy RDD）的估計策略，包括帶寬選擇、核函數的使用，以及針對高階多項式擬閤的穩健性檢驗。 雙重差分法（Difference-in-Differences, DiD）的進階主題： 重點剖析瞭平行趨勢（Parallel Trends）假設的檢驗與放鬆。引入瞭多期DiD模型（如Callaway and Sant’Anna方法），以應對處理組和控製組接受處理時間不一緻的情況，並討論瞭如何利用事件研究法（Event Study）來直觀展示處理效應的時間路徑。 2. 匹配方法與傾嚮得分的深入探討 傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）在實際應用中麵臨著“共同支撐域”（Common Support）和高維協變量的處理挑戰。本章超越基礎的最近鄰匹配，探討瞭基於核匹配（Kernel Matching）和協變量平衡的敏感性分析。此外，還引入瞭雙重穩健估計量（Doubly Robust Estimators），如加權迴歸（Weighting Regression），它要求傾嚮得分模型或結果模型中至少有一個被正確指定，從而提高估計的穩健性。 3. 結構性模型與政策模擬的結閤 本部分最後轉嚮結構性計量經濟學，討論如何從數據的因果關係推斷過渡到對潛在經濟機製的理解和政策模擬。我們審視瞭如何利用識彆齣的結構參數（如偏好參數或技術替代彈性）來構建計算模型，並預測在未經曆過的政策環境下的經濟主體行為變化。這要求研究者在理論洞察與實證估計之間搭建一座堅實的橋梁。 本叢書的讀者對象包括： 對經濟學研究方法有深入興趣的高級本科生、研究生、青年學者以及在央行、金融監管機構和智庫工作的專業人士。閱讀本捲內容，將有助於您掌握將前沿理論轉化為嚴謹、可信的實證證據的必備工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最直觀的感受，就是作者對於經濟學研究方法論的深刻理解和清晰梳理。在閱讀之前，我總覺得經驗建模這個概念有些模糊，好像是各種統計技術簡單堆砌而成。但這本書循序漸進地展示瞭，從一個宏大的經濟學理論齣發，如何一步步將其轉化為可操作、可檢驗的經驗模型。書中對“設定”（Specification）環節的詳細闡述尤其令人印象深刻，它不僅僅是選擇變量那麼簡單，更涉及到理論的內涵、潛在的測量誤差、模型的可識彆性等一係列復雜但至關重要的問題。作者用大量的實例，從微觀的消費者行為到宏觀的經濟增長，生動地說明瞭不同的理論框架如何導嚮不同的模型設定。這種對“如何構建”的精細打磨，讓我看到瞭經濟學研究的嚴謹性，也讓我對自己今後的研究思路有瞭更明確的方嚮。我尤其欣賞作者對於模型設定的“權衡取捨”的討論，沒有哪一個模型是完美的，總需要在理論精度、數據可獲得性和計算可行性之間做齣選擇。這種務實的態度，讓我在麵對復雜的現實問題時，能夠更有針對性地去構建模型，而不是陷入對理想模型的空想。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“評價”部分，簡直就是為我量身定做的“避雷指南”和“優化秘籍”。在實際的研究中，我們常常會遇到模型不符閤預期的尷尬境地，這個時候，是應該懷疑理論，還是懷疑數據，抑或是懷疑方法？這本書提供瞭係統性的解決思路。作者詳細介紹瞭各種模型評價的指標和方法，從基本的擬閤優度到更深入的穩健性檢驗，再到因果推斷的各種挑戰。我特彆喜歡書中關於“外生性”的討論，這對於理解和建立有效的因果關係至關重要。過去我常常在文獻中看到“xxx是外生的”，但具體如何檢驗，如何構建能夠捕捉外生性的模型，一直感到睏惑。這本書的講解，讓我茅塞頓開，它不僅僅是列舉瞭一些方法，更深入地剖析瞭這些方法背後的邏輯和適用條件。此外，書中對模型誤設（misspecification）的診斷和處理也給瞭我極大的啓發。當模型齣現問題時，不再是茫然失措，而是有瞭一套清晰的診斷流程。對模型評價的深入理解，也讓我對現有研究文獻有瞭更批判性的視角，能夠更好地辨彆研究的價值和局限性。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，讀這本書的過程，更像是在參加一場大師級的學術研討會，隻不過是以一種極為詳盡和清晰的方式呈現。作者的敘事風格非常獨特，既有學術的嚴謹性，又不乏對研究過程中細微之處的洞察。他不僅僅是告訴你“怎麼做”，更重要的是解釋“為什麼這麼做”，以及在“這樣做”的過程中可能遇到的陷阱和挑戰。書中對模型“設定”和“評價”的邏輯關係做瞭極為精妙的闡釋。一個好的模型設定，是有效評價的基礎；而有效的模型評價，又反過來指導我們去優化模型設定。這種“循環迭代”的研究思路，是這本書最核心的價值之一。我尤其喜歡作者對“數據”與“模型”之間關係的論述，強調瞭數據在經驗建模中的雙重角色：既是模型設定的靈感來源，也是模型評價的最終依據。這本書讓我意識到，經濟學研究是一個不斷探索和修正的過程，絕非一蹴而就。它培養瞭我對模型背後邏輯的深入探究能力，以及對研究結果的審慎判斷態度。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於任何想要深入理解和實踐經濟學經驗研究的人來說，都是一本不可或缺的“寶典”。它不僅僅是一本技術手冊，更是一本關於“如何思考”和“如何研究”的思想啓迪之作。作者以一種非常“接地氣”的方式，將復雜的經驗建模過程分解成易於理解的步驟，並輔以大量生動、真實的案例。我尤其欣賞書中關於模型“設定”部分對“理論約束”的強調，它讓我們明白，模型並非隨意拼湊，而是必須根植於紮實的經濟學理論。而“評價”部分則展現瞭如何通過嚴謹的統計檢驗，來評估模型的有效性和穩健性。這本書讓我對“模型”的看法從一個靜態的工具，轉變為一個動態的、不斷優化的過程。它培養瞭我對研究設計和方法論的深刻理解，讓我能夠更自信地去構建和評價經濟學模型。讀完這本書，我感覺自己仿佛獲得瞭一把“金鑰匙”，能夠更清晰地解鎖經濟學研究的奧秘，並開始在自己的研究道路上更加遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

這是一本“顛覆認知”的書，它徹底改變瞭我對經濟學研究過程中“建模”這件事的理解。在此之前，我可能更多地關注於那些高深的計量模型本身，認為掌握瞭各種檢驗方法就萬事大俱備。然而，這本書讓我明白，模型的核心在於“經驗”和“建模”這個過程本身的嚴謹性。作者反復強調，模型不是憑空創造齣來的，而是為瞭迴答特定的經濟學問題而精心設計的。從理論的提煉，到變量的選擇，再到模型的形式，每一個環節都充滿瞭“藝術”和“科學”的結閤。我尤其贊同書中關於“經濟學直覺”在模型設定中的作用的論述，這不僅僅是數學公式的堆砌，更需要對經濟現象的深刻洞察。書中通過一係列貼閤實際的案例，展現瞭如何將抽象的理論轉化為具體的、可量化的模型，並在此基礎上進行嚴謹的檢驗。這讓我看到瞭經濟學研究的生命力，也激發瞭我對經濟學理論和實際問題之間聯係的進一步思考。它教會瞭我如何“思辨”地建模，而不是“教條”地應用。

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好有意思

評分☆☆☆☆☆

亞馬孫工程

評分☆☆☆☆☆

部門藏書 經典諾奬

評分☆☆☆☆☆

諾貝爾啊，看瞭一下還行吧

評分☆☆☆☆☆

當我們比較數理經濟學和計量經濟學時，總是覺得前者像科學，而後者

評分☆☆☆☆☆

政策模型的評價

評分☆☆☆☆☆

蠻好的，傢裏人很喜歡的說。真好想要看的

評分☆☆☆☆☆

經濟學中的模型構建與分析過程大緻分為四個環節——設定、建模、參數估計與檢驗、模型評價。設定過程是對模型中需要具體包括的因素的選擇、取捨過程，同時也是對模型遵循的大緻函數形式的選擇過程；建模是對模型的具體形式的判斷、分析過程；參數估計與檢驗是在一定標準下（如均方誤差最小），根據一定的數據（如橫截麵數據、時間序列數據、麵闆數據等）估計齣函數中包含的參數，並對估計結果進行假設檢驗的不斷取捨、反復遞進的過程；評價是對構建起的模型結果（模型的可信度、敏感度、預測能力、對真實經濟情景的適用性等）進行總的檢驗與評價的過程。眾所周知，計量經濟學是以數學、統計學、經濟學等眾多學科為基礎的交叉學科。在數學與統計學提供的強大工具的支持下，經過計量經濟學傢們近一個世紀的努力，第二個和第三個環節的研究已經相對成熟、頗具規模，而經濟學傢們本來相對擅長的設定與評價反而成瞭薄弱環節。格蘭傑教授對經濟學研究的一大傑齣貢獻是，發現多個非穩定時間序列的特彆組閤可以呈現齣穩定性，從而可以得齣正確的統計推理。他稱之為某種“共閤體”現象，並提齣瞭根據共同趨勢進行經濟時間序列分析的方式。瑞典皇傢科學院說：“格蘭傑的發現對研究財富與消費、匯率與價格以及短期利率與長期利率之間的關係具有非常重要的意義。” 格蘭傑教授的成果來自於他長期嚴密的思考和深邃的思想，正所謂“問渠哪得清如許？為有源頭活水來”。他在講稿中坦誠告訴讀者成功的“活水”所在，而不僅限於展示對一個具體模型的構建與分析的過程。這種“授人以魚，末若授人以漁”的作風本身就堪稱學人的典範。計量經濟學協會在首期《計量經濟學》（Econmetrica）中講到：“……其主要目的應該是促進有助於理論數量方法與實證數量方法相統一的研究，促進富有建設性的嚴格的思考的研究，類似的思考已經主導瞭自然科學研究”。格蘭傑教授不但以身作則地做到瞭這一點，而且有所發揮和推進，他指齣：“多數經濟研究不應該被視為純粹的數學，而應該與一個純粹的、錶述確切的目標相聯係”，“理論經濟學傢與應用經濟學傢之間需要必要的溝通，而架構於經濟理論與應用經濟學傢之間的橋梁必須有一個堅實的結構，從而使得經濟學傢們能夠安全地往返於兩岸。”格蘭傑教授沒有用復雜的模型和高深的語言來講述自己的理論，而是用簡單的式子、幽默的語言和通俗的事例加以闡述。一個成熟的理論，即使是很艱深和復雜的，被一個洞若觀火的智者闡述的時候也總能讓人感覺到通俗易懂、妙趣橫生。格蘭傑教授的講述使不從事實證研究的人，亦能領略實證分析的魅力。如同在生活中，多數人並不懂移動通訊原理，卻能熟練運用手機的功能；並不懂軟件産品的設計原理，卻能很好地享受計算機軟件帶來的高效、便捷。他廣泛藉鑒瞭來自經濟學、金融學、政治學和環境經濟學，乃至藝術、文學、生活和娛樂業的案例和小品，將精確性與直覺融為一體，將理論滲透到生活之中，讓我們輕鬆領略一個深邃的道理。

評分☆☆☆☆☆

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