计量经济学及Stata应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈强 著

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• Stata
• 经济学
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• 回归分析
• 模型
• 应用
• 实证分析
• 金融经济学

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040427516

商品编码：18379453593

包装：平装

出版时间：2015-07-01

基本信息

书名：计量经济学及Stata应用

：45.00元

作者：陈强

出版社：高等教育出版社

出版日期：2015-07-01

ISBN：9787040427516

字数：

页码：349

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《计量经济学及Stata应用》为既接轨现代计量经济学，又适合中国国情的本科计量经济学教材。在理论体系上，《计量经济学及Stata应用》充分借鉴*新国际主流教材，以大样本理论为主线，并针对中国学生的知识体系进行编写。《计量经济学及Stata应用》内容全面，包括横截面数据（多元回归、工具变量法、离散选择）、时间序列（平稳时间序列、单位根、协整），以及面板数据（随机效应、固定效应）等。
　　《计量经济学及Stata应用》力图以清晰而生动的语言、较多的插图与经济意义，来直观地解释计量方法。同时结合目前欧美为流行的stata计量软件，及时地介绍相应的计算机操作与经典实例，为读者提供“一站式”服务。《计量经济学及Stata应用》还较多地使用计算机模拟（蒙特卡罗法），作为强有力的学习工具。
　　《计量经济学及Stata应用》适合高等学校经济管理类及社科类的本科生使用。先修课为微积分、线性代数与概率统计。阅读《计量经济学及Stata应用》可使读者掌握当代实证研究的精神实质与基本方法，并学会实际处理数据的重要技能，从而为毕业论文乃至读研深造打下良好基础。

目录

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1.导论
1.1 什么是计量经济学
1.2 经济数据的特点与类型
附录A1.1 谷歌如何通过搜索记录预测流感的传播

2.Stata入门
2.1 为什么使用Stata
2.2 Stata的窗口
2.3 Stata操作实例
2.4 Stata命令库的更新
2.5 进一步学习Stata的资源
习题

3.数学回顾
3.1 微积分
3.2 线性代数
3.3 概率与条件概率
3.4 分布与条件分布
3.5 随机变量的数字特征
3.6 迭代期望定律
3.7 随机变量无关的三个层次概念
3.8 常用连续型统计分布
3.9 统计推断的思想
习题

4.一元线性回归
4.1 一元线性回归模型
4.2 OLs估计量的推导
4.3 OLS的正交性
4.4 乙方和分解公式
4.5 拟合优度
4.6 无常数项的回归
4.7 一元回归的Stata实例
4.8 Stata命令运行结果的存储与调用
4.9 总体回归函数与样本回归函数：蒙特卡罗模拟
附录A4.1 高尔顿与回归
附录A4.2 随机数的产生
习题

5. 多元线性回归
5.1 二元线性回归
5.2 多元线性回归模型
5.3 OLs估计量的推导
5.4 OLs的几何解释
5.5 拟合优度
5.6 古典线性回归模型的假定
5.7 OLs的小样本性质
5.8 对单个系数的￡检验
5.9 对线性假设的F检验
5.10 F统计量的似然比原理表达式
5.11 预测
5.12 多元回归的Stata实例
习题

6. 大样本Ol—S
6.1 为何需要大样本理论
6.2 随机收敛
6.3 大数定律与中心极限定理
6.4 使用蒙特卡罗法模拟中心极限定理
6.5 统计量的大样本性质
6.6 随机过程的性质
6.7 大样本OLs的假定
6.8 0Ls的大样本性质
6.9 大样本统计推断
6.10 大样本OLs的Stata实例
6.11 大样本理论的蒙特卡罗模拟
附录A6.1 依均方收敛是依概率收敛的充分条件
习题

7. 异方差
7.1 异方差的后果
7.2 异方差的例子
7.3 异方差的检验
7.4 异方差的处理
7.5 处理异方差的Stata命令及实例
7.6 Stata命令的批处理
习题

8.自相关
8.1 自相关的后果
8.2 自相关的例子
8.3 自相关的检验
8.4 自相关的处理
8.5 处理自相关的Stata命令及实例
习题

9. 模型设定与数据问题
9.1 遗漏变量
9.2 无关变量
9.3 建模策略：“由小到大”还是“由大到小”
9.4 解释变量个数的选择
9.5 对函数形式的检验
9.6 多重共线性
9.7 **数据
9.8 虚拟变量
9.9 经济结构变动的检验
9.10 缺失数据与线性插值
9.11 变量单位的选择
习题

10. 工具变量法
10.1 联立方程偏差
10.2 测量误差偏差
10.3 工具变量法
10.4 二阶段*小二乘法
10.5 弱工具变量
10.6 对工具变量外生性的过度识别检验
10.7 对解释变量内生性的豪斯曼检验：究竟该用OLS还是Iv
10.8 如何获得工具变量
10.9 工具变量法的Stata实例
习题

11. 二值选择模型
11.1 二值选择模型
11.2 *大似然估计的原理
11.3 二值选择模型的MLE估计
11.4 边际效应
11.5 回归系数的经济意义
11.6 拟合优度
11.7 准*大似然估计
11.8 三类渐近等价的大样本检验
11.9 二值选择模型的Stata命令与实例
11.10 其他离散选择模型
习题

12. 面板数据
12.1 面板数据的特点
12.2 面板数据的估计策略
12.3 混合回归
12.4 固定效应模型：组内估计量
12.5 固定效应模型：LsDV法
12.6 固定效应模型：一阶差分法
12.7 时间固定效应
12.8 随机效应模型
12.9 组间估计量
12.10 拟合优度的度量
12.11 非平衡面板
12.12 究竟该用固定效应还是随机效应模型
12.13 面板数据的Stata命令及实例
习题

13.平稳时间序列
13.1 时间序列的自相关
13.2 一阶自回归
13.3 高阶自回归
13.4 自回归分布滞后模型
13.5 误差修正模型
13.6 移动平均与ARMA模型
13.7 脉冲响应函数
13.8 向量自回归过程
13.9 VAR的脉冲响应函数
13.10 格兰杰因果检验
13.11 VAR的Stata命令及实例
13.12 时间趋势项
13.13 季节调整
13.14 日期数据的导入
习题

14. 单位根与协整
14.1 非平稳序列
14.2 ARMA的平稳性
14.3 VAR的平稳性
14.4 单位根所带来的问题
14.5 单位根检验
14.6 单位根检验的Stata实例
14.7 协整的思想与初步检验
14.8 协整的*大似然估计
14.9 协整分析的Stata实例
习题

15.如何做实证研究
15.1 什么是论文
15.2 准备阶段
15.3 选题
15.4 探索性研究
15.5 收集与整理数据
15.6 建立计量模型
15.7 选择计量方法
15.8 解释回归结果
15.9 诊断性检验
15.10 稳健性检验
15.11 论文写作
15.12 与同行交流
15.13 提交论文或投稿
15.14 写作伦理
15.15 结束语
习题

附录：常用数据来源
参考书目
数学符号
英文缩写

作者介绍

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文摘

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序言

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现代经济分析的利器：探索数据的力量与洞察的奥秘 在信息爆炸的时代，数据已成为理解世界、驱动决策的核心要素。无论是宏观经济的脉动，还是微观市场的细微变化，亦或是企业经营的成败关键，其背后都蕴藏着海量的数据。如何从这些纷繁复杂的数据中提炼出有价值的信息，洞察经济运行的内在规律，预测未来的趋势，并为实际问题提供科学的解决方案，已成为现代经济分析不可或缺的挑战。本书正是为了应对这一挑战而生，它将引领您走进一个充满数据、模型与实证的分析世界，为您揭示现代经济分析的强大力量。 本书并非仅仅是理论的堆砌，更侧重于将严谨的经济学理论与实用的数据分析技术相结合。我们深知，经济学理论的魅力在于其解释现实世界的能力，而这种能力的实现，离不开翔实的数据支撑和有效的分析工具。因此，本书将深入浅出地介绍一系列重要的计量经济学模型和方法，并详细阐述它们是如何被应用于解决各种经济学研究问题的。我们将从最基础的回归分析入手，逐步深入到更复杂的模型，如时间序列分析、面板数据分析、离散选择模型等等。在每一个模型的介绍中，我们都会清晰地阐述其背后的经济学逻辑、数学原理以及应用场景，确保读者在理解理论的同时，也能掌握其精髓。 然而，理论的构建离不开实践的检验。在本书中，您将看到大量精心设计的案例研究，这些案例来源于真实的经济现象和研究课题。我们将一步步地展示如何运用所学的计量经济学方法，对这些真实数据进行分析，并从中得出具有说服力的结论。这些案例涵盖了宏观经济波动、产业发展、金融市场、消费行为、劳动力市场等多个领域，力求展现计量经济学在不同经济分支的广泛应用潜力。通过对这些案例的剖析，您将不仅学习到如何应用模型，更重要的是，将培养出如何将经济学理论转化为实际分析问题的能力，以及如何批判性地解读分析结果。 数据分析的强大，很大程度上依赖于高效且强大的工具。本书将引导您掌握现代数据分析的利器，学会如何利用强大的统计软件来处理和分析数据。我们相信，熟练掌握这些工具，将极大地提升您进行实证研究的效率和深度。您将学习到如何有效地组织和清洗数据，如何熟练地运行各种计量模型，以及如何生成清晰、易懂的统计图表和结果报告。本书的宗旨是让您真正地“动手”实践，通过反复的练习和应用，将理论知识转化为熟练的分析技能。 更进一步，本书将着重培养您的批判性思维和解决问题的能力。经济学研究并非简单的套用公式，而是需要对数据保持敏锐的洞察力，对模型的选择和运用保持审慎的态度，并对研究结果进行深入的解读和反思。我们将引导您思考：为什么选择这个模型？这个模型的假设是否合理？分析结果的经济学含义是什么？是否存在其他可能的解释？通过这样的思考过程，您将逐渐成长为一名能够独立思考、严谨治学的经济分析者。 本书适合哪些读者？对于经济学专业的学生而言，本书将是您深入理解计量经济学理论、夯实实证基础的理想读物。对于希望提升数据分析能力的商科学生、金融从业者、市场研究人员以及政府部门的经济分析人员来说，本书也将为您打开一扇通往数据驱动决策的大门。即使您并非经济学专业背景，但对如何运用数据解决实际问题充满兴趣，本书也将为您提供一个系统性的学习路径。 本书的结构设计循序渐进，内容详实，力求让每一位读者都能从中受益。我们注重理论的连贯性，强调方法的易用性，并鼓励读者积极动手实践。我们相信，通过本书的学习，您将不仅掌握一系列强大的经济分析工具和方法，更重要的是，您将培养出一种以数据为依据、以逻辑为支撑、以实证为导向的现代经济分析思维方式。在这个瞬息万变的时代，拥有这种能力，将为您在学术研究、职业发展乃至日常生活中的决策，提供源源不断的洞察和力量。 在本书中，您将探索： 回归分析的基石： 从最简单的一元线性回归开始，逐步深入到多元线性回归，理解其假设、解释和应用。您将学习如何检验模型的统计显著性，如何解释回归系数的经济含义，以及如何进行预测。 深入模型的世界： 学习如何处理分类变量，掌握虚拟变量的运用；理解多重共线性、异方差、自相关等常见问题及其处理方法。 时序数据的奥秘： 探索时间序列数据的独特性质，学习ARIMA、ARCH/GARCH等模型，理解趋势、季节性和周期性对经济变量的影响，以及如何进行短期预测。 面板数据的力量： 掌握固定效应模型和随机效应模型，分析跨截面和时间维度上的数据，揭示个体异质性对经济关系的影响。 离散选择的判断： 学习Logit和Probit模型，分析个体在离散选项中的选择行为，如消费决策、就业选择等。 工具变量法的挑战： 理解内生性问题及其根源，掌握工具变量法等处理内生性的方法，确保估计结果的可靠性。 模型选择与检验的智慧： 学习如何根据研究问题选择合适的模型，掌握各种模型检验方法，以及如何评估模型的优劣。 实证研究的实践路径： 通过大量的案例研究，学习如何从提出问题、收集数据、选择模型、进行分析到解释结果的完整实证研究流程。 本书的编写过程，始终秉持着“理论与实践并重，易学与精深结合”的原则。我们力求用清晰的语言阐述复杂的概念，用生动的案例说明抽象的理论，用详实的步骤指导实践操作。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地运用计量经济学的方法，解决实际经济问题，做出更明智的决策。 在这个数据驱动的时代，洞察数据的力量，掌握分析的艺术，已成为每一位追求卓越的专业人士的必备技能。本书将是您踏上这一征程的可靠伙伴。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚接触计量经济学不久的研究生，之前在其他课程中接触过一些理论知识，但总感觉理论与实践脱节，尤其是在数据分析这一块，总是显得力不从心。这本书《计量经济学及Stata应用》的标题，正是我当下最迫切的需求。我看到“Stata应用”几个字，心里就燃起了希望。我希望这本书能系统地指导我如何使用Stata这个强大的工具来解决计量经济学中的各种问题。我期望它能包含从数据管理的入门，比如如何导入不同来源的数据、如何进行数据清洗和转换，到更高级的模型估计和检验。我特别希望能看到书中详细讲解如何实现多元线性回归、面板数据模型、时间序列模型，以及如何对模型进行诊断和选择。书中对统计检验的解释，比如t检验、F检验、卡方检验，以及如何解读P值和置信区间，我希望能有深入的讲解。另外，我非常期待书中能提供一些真实的经济学案例，并且能够一步一步地展示如何利用Stata来分析这些案例，从数据的初步探索到模型的最终解释。如果书中还能包含一些关于如何撰写计量经济学研究报告的指导，比如如何组织研究思路、如何呈现分析结果，那就再好不过了。这本书能成为我开展实证研究的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

长期以来，我对经济学领域的研究方法一直抱有浓厚的兴趣，但总觉得理论学习与实际操作之间存在一道难以逾越的鸿沟。这本书《计量经济学及Stata应用》的出现，让我看到了填补这道鸿沟的希望。我一直听说Stata在经济学研究中应用广泛，但苦于没有系统性的指导，一直未能真正掌握。这本书的标题直接点明了核心，我迫不及待地想深入其中，学习如何将严谨的计量经济学理论付诸实践。我希望这本书能够提供清晰的Stata操作指南，从基础的数据录入、整理，到复杂的模型构建和估计。我尤其期待书中能详细讲解各种回归模型的原理，以及如何在Stata中实现这些模型，比如如何设置变量、如何运行命令，以及如何解读输出结果。我希望能看到书中对假设检验的深入阐述，理解统计显著性与经济意义的区别。此外，我非常希望能看到一些经典的计量经济学案例在书中被详细解析，并且演示如何使用Stata进行数据分析。如果书中还能提供一些关于如何批判性地评估计量经济学研究的指导，比如如何识别研究中的潜在偏差，那将使我受益匪浅。总之，我希望通过这本书，能够真正掌握计量经济学研究的实战技能，为我未来的学术探索或职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是为我量身定做的！我是一名经济学专业的学生，一直以来都觉得计量经济学理论部分虽然重要，但实操起来总感觉隔了一层纱。这本书的标题一下子就击中了我——“计量经济学及Stata应用”，这不就是我苦苦寻找的桥梁吗？我一直对Stata这个软件很感兴趣，但苦于没有系统性的学习资源，每次遇到实际问题时，都得在网上东拼西凑，效率低下。这本书的出现，就像黑暗中的一盏明灯，直接为我指明了方向。我迫不及待地想翻开它，深入学习如何用Stata来解决那些抽象的计量模型，将书本上的理论知识转化为看得见摸得着的分析结果。我期待书中能够详细讲解如何用Stata进行数据导入、清理、描述性统计，以及最核心的回归分析。我尤其希望能看到如何进行模型选择、假设检验，以及如何解读Stata输出的各种统计量，比如P值、R方、系数的经济学含义等等。如果书中还能包含一些实际案例，比如分析通货膨胀、失业率、GDP增长等宏观经济指标，或者研究消费者行为、企业投资等微观经济问题，那就太完美了。我希望这本书能让我真正掌握计量经济学的实战技能，不再纸上谈兵，而是能够独立完成一份高质量的计量经济学研究报告。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对经济现象充满好奇，但又缺乏专业背景的学习者，这本书的标题《计量经济学及Stata应用》让我眼前一亮。我一直觉得经济学理论很迷人，但每次看到那些复杂的公式和图表，就感到望而却步，总觉得离实际应用太遥远。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇通往实际应用的大门。我非常希望能在这本书中找到对计量经济学基本概念的清晰解释，并且是用一种容易理解的方式，而不是一味地堆砌专业术语。重点是，我特别期待书中能详细展示如何使用Stata来解决这些经济学问题。我希望它能从最基础的Stata软件安装和界面介绍开始，然后逐步引导我学习如何进行数据预处理，比如缺失值处理、异常值检测。接着，我希望它能教会我如何运行各种回归模型，比如线性回归、逻辑回归，并且清晰地解释每个模型的适用条件和结果的解读。我尤其想看到书中如何演示如何进行假设检验，如何理解回归系数的统计显著性和经济意义。如果书中还能包含一些与日常生活相关的案例，比如分析影响房价的因素，或者研究教育水平与收入的关系，那对我来说将非常有启发性。我希望能通过这本书，真正理解计量经济学是如何帮助我们分析现实世界的问题的。

评分☆☆☆☆☆

对于那些像我一样，对“数据驱动”决策深信不疑，但又常常在数据分析的海洋中迷失方向的职场人士来说，这本《计量经济学及Stata应用》简直是救星！我工作的行业虽然不直接与经济学挂钩，但日常决策中充满了对市场趋势、消费者偏好、产品定价等经济学问题的考量。以往，我们只能依赖直觉和有限的经验，现在，我看到了用严谨的计量方法来指导决策的可能性。这本书的侧重点，特别是“Stata应用”这一块，对我来说吸引力巨大。我了解到Stata是一个非常强大的统计分析软件，但一直没有机会系统学习。我希望这本书能从最基础的Stata操作讲起，比如如何建立工作空间、导入不同格式的数据集，甚至是如何写简单的命令。更重要的是，我希望它能教会我如何运用Stata实现那些复杂的计量模型，比如时间序列分析、面板数据模型、甚至是更高级的因果推断方法。我非常期待书中能够提供清晰的步骤和图文并茂的解释，让我能够快速上手，并将学到的知识应用到我实际工作中遇到的问题上。比如，如何利用历史销售数据预测未来销量，如何评估一项营销活动的效果，或者如何分析不同因素对客户流转率的影响。如果书中能包含一些通俗易懂的案例，并且解释清楚这些模型背后蕴含的经济学逻辑，那我真是太幸运了。