具体描述
内容简介
《基本有用的计量经济学》主要从因果推断的基本思想出发，详细介绍Rubin潜在结果框架、随机化实验、匹配方法、回归方法、工具变量法、倍差法、断点回归法等现代经验分析方法，对从事社会科学、统计学、医学统计等领域的学生或学者提供重要的因果推断工具。在计量经济学应用模型中，本书着重讨论了模型类型选择、模型变量选择、模型函数关系设定和模型变量性质设定的原则和方法。在详细介绍线性回归模型的数学过程的基础上，各章的重点不是理论方法的数学推导与证明，而是对实际应用中出现的实际问题的处理，并尽可能与中国的模型实例相结合。本书适合作为高等院校经济、管理学科本科生和硕士研究生的教材或教学参考书，也可供具有一定数学、经济学和经济统计学基础的经济管理和研究人员阅读和参考。
作者简介
赵西亮，清华大学经济学博士，厦门大学经济学院副教授、副系主任。在《经济管理》《南方经济》等期刊发表多篇论文，自2005年在厦门大学经济学院为本科生和研究生开设计量经济学课程。研究领域：应用计量经济学、劳动经济学等。目录
第一章 绪论第一篇 理论基础
第二章 潜在结果框架
第三章 随机化实验
第四章 因果图
第二篇 识别策略
第五章 线性回归
第六章 匹配方法
第七章 工具变量法
第八章 面板数据方法
第九章 断点回归设计
第十章 结语
附录 Stata数据处理编程简介
参考文献
精彩书摘
《基本有用的计量经济学》：所有这些策略的一个共同特点，就是通过这些策略的设计，使观测研究近似于随机化实验。回归方法或匹配方法所得到的估计量，要有因果效应的解释，基本的识别条件是非混杂性（unconfoundedness）或条件独立性假设（CIA），在计量经济学中也称为根据观测变量进行的选择（selection on observables），基本的含义是根据可观测的协变量为条件，干预的分配是近似于随机化的，原因变量与潜在结果是独立的。事实上，如果CIA条件成立，数据生成过程就可以看作一个分层随机化实验（stratified randomized experiment）。这里需要强调一点，本质上匹配方法和回归方法是相同的，所要求的识别条件也是一样的，如果CIA条件不成立，匹配方法和回归方法一样都是不能解决内生性问题的。如果CIA条件不满足，意味着只根据观测变量进行分层，无法保证干预分配独立于潜在结果，仍然有未观测因素影响干预的分配。工具变量法就是寻找一个决定干预分配，但独立于潜在结果的工具变量，工具变量法的本质类似于一个非依从的随机化实验。干预的随机化分配是工具，而个体实际接受的干预状态是原因变量，利用干预分配的随机性可识别出受工具变量影响的个体的因果效应（LATE）。
……
用户评价
对于许多初学者而言，计量经济学往往是一门令人望而生畏的学科，它充斥着复杂的数学公式和抽象的概念。《基本有用的计量经济学》这本书，却以其独特的视角和清晰的语言，打破了这一隔阂。作为一名对社会经济问题充满好奇，并希望用数据来验证自己想法的社会科学爱好者，我非常欣赏这本书的“实用导向”。书中并没有回避计量经济学中的难题，反而将它们化繁为简，并提供了切实可行的解决方案。我尤其喜欢书中对模型诊断和误差处理的讲解。我曾经在自己的研究中遇到过模型结果不尽如人意的情况，但通过这本书，我学会了如何系统地诊断模型可能存在的问题，比如异方差、自相关、多重共线性等，并掌握了相应的处理方法，比如使用稳健标准误、进行变量变换等。这让我能够更自信地进行数据分析，并且对分析结果的可靠性有了更高的保证。此外，书中对时间序列分析的讲解也让我受益匪浅。我一直对经济数据随时间的变化规律非常感兴趣，而这本书系统地介绍了ARIMA模型、GARCH模型等，并详细解释了它们的原理和应用。通过书中丰富的案例，我能够清晰地看到，如何利用时间序列模型来预测经济走势，以及如何分析经济波动的规律。这种对数据动态变化的洞察能力，对于我理解宏观经济运行，或者分析金融市场趋势，都至关重要。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我一步步穿越计量经济学的迷宫，让我不仅掌握了工具，更重要的是，培养了我独立解决问题的能力，让我能够更加自信地探索经济世界的奥秘。
评分在浩如烟海的经济学著作中，《基本有用的计量经济学》这本书宛如一股清流，它没有故弄玄虚的理论，也没有晦涩难懂的术语，而是直击要害，将计量经济学的核心思想和实用方法娓娓道来。我是一名对经济政策效果评估充满兴趣的研究者，而这本书正是满足了我对这一领域的需求。书中关于因果推断的章节，是我反复研读的部分。作者清晰地阐述了相关性不等于因果性的重要性，并系统介绍了多种识别因果效应的方法，如工具变量法、断点回归设计、合成控制法等。我特别喜欢书中对这些方法的逻辑推导和应用场景的讲解。例如，在介绍工具变量法时，书中以一个经典的例子，详细说明了如何找到一个与内生变量相关但与结果变量无关的工具变量，从而解决内生性问题。这让我对如何在高相关性数据中寻找因果联系有了更深刻的理解。此外，书中对面板数据分析的讲解也让我大开眼界。我曾经对如何处理具有时间和个体双重维度的经济数据感到束手无策，而这本书系统地介绍了固定效应模型、随机效应模型以及动态面板模型，并详细解释了它们各自的适用条件和估计方法。通过书中丰富的案例，我能够清晰地看到，如何利用面板数据来控制未观测的异质性，从而更准确地估计变量之间的因果关系。这种处理复杂数据结构的能力，对于我进行宏观经济政策评估，或者分析企业微观行为，都至关重要。这本书不仅提供了丰富的分析工具，更重要的是，它培养了我严谨的计量思维，让我能够以更科学、更理性的方式去分析和解读经济现象，为我未来的研究提供了坚实的理论和方法基础。
评分我一直认为，学习任何一门学问，都应该回归其“有用”的本质。《基本有用的计量经济学》这本书，正是将这一理念贯彻始终。作为一名在市场研究领域工作多年的从业者，我深知数据分析能力对于洞察市场趋势、评估营销效果的重要性。然而，传统的统计方法有时显得过于单一，无法深入挖掘数据背后的复杂关系。在阅读这本书的过程中，我最大的感受就是其“接地气”的风格。作者并没有一味地追求理论的极致，而是将各种计量模型的设计和应用，都建立在实际的经济问题之上。比如，在讲解线性回归时，书中就以影响消费者购买决策的因素为例，详细阐述了如何构建模型、选择变量，以及如何解释回归结果来指导市场营销策略。那些关于截面数据、面板数据、时间序列数据的讲解，都配以丰富的实证案例，让我能够清晰地看到，这些看似抽象的模型，如何在现实世界中发挥作用。我特别欣赏书中关于模型选择和检验的部分，它教会我如何在多个备选模型中做出明智的选择，以及如何通过各种统计检验来判断模型的稳健性。这对于我们避免“过拟合”或“欠拟合”问题，确保分析结果的可靠性至关重要。书中对于一些进阶主题的介绍，如工具变量法、差分中差分法等，也让我大开眼界。这些方法能够帮助我们更好地处理数据中的混杂因素，从而更准确地估计政策效果或变量之间的因果关系。对于我这样的实践者而言，这无疑是宝贵的知识财富。我甚至尝试着将书中介绍的一些方法，应用到我正在进行的一项市场调研项目中，结果令人惊喜，不仅找到了新的市场切入点，也更清晰地量化了某个营销活动的 ROI。这本书不仅仅是一本教材，更像是一本为我量身定制的“实操手册”，让我能够将理论知识转化为解决实际问题的能力。
评分作为一个对经济学理论和模型有着强烈好奇心的人，我常常觉得很多理论书的讲解过于抽象，难以与现实世界建立联系。而《基本有用的计量经济学》这本书，恰恰弥补了这一遗憾。它不仅仅是在讲解计量方法，更是在讲述如何用严谨的量化语言来描述和理解经济现象。我尤其喜欢书中对模型假设的深入剖析。作者并没有把这些假设当作是理所当然的，而是花了大量的篇幅去解释为什么需要这些假设，这些假设在实际应用中是否成立，以及当假设被违反时，我们应该如何应对。这种严谨的态度，让我对计量模型有了更深刻的理解，也让我能够更批判性地看待分析结果。书中对于异方差、自相关等常见违反而又重要的假设条件被违反的情况，提供了非常详细的诊断和修正方法，这对我而言是巨大的帮助。以往，我对这些概念感到十分困惑，但通过书中清晰的讲解和实例，我终于能够理解它们对模型估计和推断的影响，并掌握了如何利用稳健标准误等方法来规避这些问题。此外，书中对于面板数据模型的讲解，更是让我眼前一亮。我一直对跨时间和跨个体的数据分析感到兴趣，而这本书系统地介绍了固定效应模型、随机效应模型等，并详细解释了它们在不同情境下的适用性。通过书中丰富的案例，我能够清晰地看到，如何利用面板数据来控制未观测的个体效应和时间效应，从而更准确地估计变量之间的关系。这对于我理解一些宏观经济现象，或者分析企业经营行为，提供了强大的分析工具。这本书让我深刻体会到，计量经济学绝不仅仅是数学公式的堆砌，而是科学探究经济规律的强大武器，而《基本有用的计量经济学》正是开启这扇大门的钥匙。
评分作为一个对经济学理论和模型有着强烈好奇心的人，我常常觉得很多理论书的讲解过于抽象，难以与现实世界建立联系。而《基本有用的计量经济学》这本书，恰恰弥补了这一遗憾。它不仅仅是在讲解计量方法，更是在讲述如何用严谨的量化语言来描述和理解经济现象。我尤其喜欢书中对模型假设的深入剖析。作者并没有把这些假设当作是理所当然的，而是花了大量的篇幅去解释为什么需要这些假设，这些假设在实际应用中是否成立，以及当假设被违反时，我们应该如何应对。这种严谨的态度，让我对计量模型有了更深刻的理解，也让我能够更批判性地看待分析结果。书中对于异方差、自相关等常见违反而又重要的假设条件被违反的情况，提供了非常详细的诊断和修正方法，这对我而言是巨大的帮助。以往，我对这些概念感到十分困惑，但通过书中清晰的讲解和实例，我终于能够理解它们对模型估计和推断的影响，并掌握了如何利用稳健标准误等方法来规避这些问题。此外，书中对于面板数据模型的讲解，更是让我眼前一亮。我一直对跨时间和跨个体的数据分析感到兴趣，而这本书系统地介绍了固定效应模型、随机效应模型等，并详细解释了它们在不同情境下的适用性。通过书中丰富的案例，我能够清晰地看到，如何利用面板数据来控制未观测的个体效应和时间效应，从而更准确地估计变量之间的关系。这对于我理解一些宏观经济现象，或者分析企业经营行为，提供了强大的分析工具。这本书让我深刻体会到，计量经济学绝不仅仅是数学公式的堆砌，而是科学探究经济规律的强大武器，而《基本有用的计量经济学》正是开启这扇大门的钥匙。
评分我一直认为，学习任何一门学科，都应该回归其“有用”的本质。《基本有用的计量经济学》这本书，正是将这一理念贯穿始终。作为一名在市场研究领域工作多年的从业者，我深知数据分析能力对于洞察市场趋势、评估营销效果的重要性。然而，传统的统计方法有时显得过于单一，无法深入挖掘数据背后的复杂关系。在阅读这本书的过程中，我最大的感受就是其“接地气”的风格。作者并没有一味地追求理论的极致，而是将各种计量模型的设计和应用，都建立在实际的经济问题之上。比如，在讲解线性回归时，书中就以影响消费者购买决策的因素为例，详细阐述了如何构建模型、选择变量，以及如何解释回归系数所蕴含的经济含义来指导市场营销策略。那些关于截面数据、面板数据、时间序列数据的讲解，都配以丰富的实证案例，让我能够清晰地看到，这些看似抽象的模型，如何在现实世界中发挥作用。我特别欣赏书中关于模型选择和检验的部分，它教会我如何在多个备选模型中做出明智的选择，以及如何通过各种统计检验来判断模型的稳健性。这对于我们避免“过拟合”或“欠拟合”问题，确保分析结果的可靠性至关重要。书中对于一些进阶主题的介绍，如工具变量法、差分中差分法等，也让我大开眼界。这些方法能够帮助我们更好地处理数据中的混杂因素，从而更准确地估计政策效果或变量之间的因果关系。对于我这样的实践者而言，这无疑是宝贵的知识财富。我甚至尝试着将书中介绍的一些方法，应用到我正在进行的一项市场调研项目中，结果令人惊喜，不仅找到了新的市场切入点，也更清晰地量化了某个营销活动的 ROI。这本书不仅仅是一本教材，更像是一本为我量身定制的“实操手册”，让我能够将理论知识转化为解决实际问题的能力。
评分作为一名刚踏入经济学研究领域的研究生，我怀揣着对量化分析的渴望，却又深感计量经济学这门学科的庞大与深邃，总有一种“上手容易，精通困难”的迷茫感。在无数个夜晚，我曾在书架前徘徊，试图找到一本能够真正点亮我前行道路的灯塔。《基本有用的计量经济学》这本书，乍一看书名，朴实无华，没有那些华丽的辞藻，却恰恰戳中了我的痛点——我需要的不是炫技，而是实实在在、能够用于分析的工具和方法。翻开第一页，迎面而来的是作者清晰的逻辑和循序渐进的讲解，仿佛一位经验丰富的导师，耐心地为我拨开迷雾。从最基础的回归分析开始，书中并没有停留于抽象的公式推导，而是紧密结合实际的经济数据和案例，一步步引导我理解模型建立的逻辑、假设条件的意义，以及如何解读回归系数所蕴含的经济含义。那些曾经让我头疼的统计概念，比如 p 值、置信区间，在作者的笔下变得生动而直观，不再是冰冷的数字，而是能够支撑我们判断经济现象背后原因的有力证据。更让我惊喜的是，书中对于内生性问题、多重共线性等常见难点的讲解，没有回避其复杂性，而是提供了清晰的诊断方法和处理策略，让我感受到即便面对挑战，也有切实可行的解决方案。我尤其喜欢书中关于因果推断的章节，它让我意识到，计量经济学不仅仅是描述相关性，更重要的是去探寻事物之间的因果联系，这对于理解和解释真实的经济世界至关重要。书中对于实验设计、准实验方法等前沿观点的介绍，也让我对计量经济学的未来发展充满了期待。整本书读下来，我感觉自己不再是那个对计量望而却步的“小白”，而是迈入了计量经济学的大门，看到了一个充满机遇和挑战的新世界。这本书为我打下了坚实的基础，让我有信心去应对更复杂的学术问题，并且对未来的研究方向有了更清晰的规划。
评分作为一名对数据分析和量化研究充满热情的学生，我一直渴望找到一本能够真正引导我入门计量经济学，并让我能够独立进行研究的书。《基本有用的计量经济学》这本书，无疑是我寻觅已久的那本“宝藏”。书名中的“基本”和“有用”，精准地概括了它最核心的价值。我最欣赏的是作者对计量经济学基本概念的清晰阐释。例如，在讲解 OLS 回归时，作者并没有直接抛出复杂的公式，而是从直观的几何意义出发，一步步引导我们理解最小二乘法的原理，以及它如何找到最能拟合数据的直线。这种由浅入深的讲解方式，让我对看似抽象的模型有了更直观的理解。书中对于回归系数的经济含义的解读，也让我受益匪浅。作者强调，回归系数不仅仅是一个数字，更是我们理解经济变量之间关系的窗口，并教会我如何根据实际情况来判断回归系数是否合理，以及如何进行稳健的经济学解释。此外，书中对假设检验的讲解也十分细致。我曾经对“统计显著性”和“经济显著性”之间的区别感到困惑，但通过这本书，我明白了统计显著性只是判断模型结果是否可靠的一个方面，更重要的是要结合经济学理论来解读回归系数的经济含义。书中对于不同类型的假设检验，以及如何解读检验结果，都有非常详细的说明。这让我能够更准确地评估我的模型结果，并做出更明智的研究决策。而且，书中对一些进阶话题的介绍，比如时间序列分析中的单位根检验、协整检验等，也让我对更复杂的数据分析方法有了初步的了解，为我未来的深入学习打下了基础。总而言之，《基本有用的计量经济学》这本书，为我打开了计量经济学的大门，让我看到了量化分析在经济学研究中的巨大潜力，也给了我继续探索的勇气和方向。
评分我对社会科学研究中严谨的量化分析方法一直抱有极大的兴趣，尤其是计量经济学，它为我们理解复杂的社会现象提供了强大的工具。《基本有用的计量经济学》这本书，以其朴实而深刻的讲解，让我对计量经济学产生了全新的认识。与那些只注重理论推导或模型展示的书籍不同，这本书更注重方法的“有用性”和“实用性”。我尤其欣赏书中对因果识别的重视。作者并没有仅仅停留在描述变量之间的相关性，而是花费了大量篇幅来讲解如何通过各种方法，如随机对照试验、匹配法、倾向得分匹配、双重差分法等，来构建因果关系。这对于我们理解政策效应、项目影响等至关重要。书中对这些方法的原理、假设条件、实施步骤以及优缺点都进行了详细的阐述，并且配以了大量的真实案例，让我能够清晰地理解如何在实际研究中运用这些方法。例如，在讲解双重差分法时，书中就以某个教育改革政策的影响为例，详细说明了如何构建对照组和处理组，如何进行时间上的比较，以及如何解释回归结果来评估政策的真实效果。这对于我这样的初学者来说，是极具启发性的。此外，书中对模型诊断和误差处理的讲解也十分到位。我曾经在自己的研究中遇到过模型结果不理想的问题，但通过这本书，我学会了如何系统地诊断模型可能存在的问题，比如异方差、自相关、多重共线性等，并掌握了相应的处理方法，比如使用稳健标准误、进行变量变换等。这让我能够更自信地进行数据分析，并且对分析结果的可靠性有了更高的保证。这本书不仅是理论知识的传授，更是思维方式的引导，让我学会如何像一名严谨的计量研究者一样思考问题。
评分我对社会科学研究中严谨的量化分析方法一直抱有极大的兴趣，尤其是计量经济学，它为我们理解复杂的社会现象提供了强大的工具。《基本有用的计量经济学》这本书，以其朴实而深刻的讲解，让我对计量经济学产生了全新的认识。与那些只注重理论推导或模型展示的书籍不同，这本书更注重方法的“有用性”和“实用性”。我尤其欣赏书中对因果识别的重视。作者并没有仅仅停留在描述变量之间的相关性，而是花费了大量篇幅来讲解如何通过各种方法，如随机对照试验、匹配法、倾向得分匹配、双重差分法等，来构建因果关系。这对于我们理解政策效应、项目影响等至关重要。书中对这些方法的原理、假设条件、实施步骤以及优缺点都进行了详细的阐述，并且配以了大量的真实案例，让我能够清晰地理解如何在实际研究中运用这些方法。例如，在讲解双重差分法时，书中就以某个教育改革政策的影响为例，详细说明了如何构建对照组和处理组，如何进行时间上的比较，以及如何解释回归结果来评估政策的真实效果。这对于我这样的初学者来说，是极具启发性的。此外，书中对模型诊断和误差处理的讲解也十分到位。我曾经在自己的研究中遇到过模型结果不理想的问题，但通过这本书，我学会了如何系统地诊断模型可能存在的问题，比如异方差、自相关、多重共线性等，并掌握了相应的处理方法，比如使用稳健标准误、进行变量变换等。这让我能够更自信地进行数据分析，并且对分析结果的可靠性有了更高的保证。这本书不仅是理论知识的传授，更是思维方式的引导，让我学会如何像一名严谨的计量研究者一样思考问题。
评分这本书讲的真是十分深奥啊
评分很好的时候，非常实用，推荐大家购买。
评分书到的挺快，封面有点灰，买给孩子看的。
评分花好月圆滚滚滚很有用发染发擦擦复燃方法发发发擦擦擦发图就那吧金卡你那红一哈v天涯给陈擦擦擦嘎嘎嘎发啊私发给一哈你那不好用个好难记iVR人*多大锅盖头太丰富翻到的额额，揉揉腿凡人修仙传挺烦人腐乳肉人都没得人陪我*吗好的我看看有没有人哥v天天都发天天福费廷滚滚滚
评分这本书写得很用心，很有启示
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评分祖国的花朵多喝点好好的回答
评分为了赚京豆要写够十个字
评分刚到手，还没看
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