计量经济学导论

杰弗里·M·伍德里奇

出版时间

2015-05-01

ISBN

9787300208152

评分

★★★★★
书籍介绍
作为计量经济学入门的经典教材,伍德里奇的《现代观点》最大的价值在于它把因果推断的逻辑讲得透彻:从随机对照实验的
作者简介
杰弗里·M·伍德里奇,是密歇根州立大学经济学特聘教授,1991年以来一直在该校任教。1986—1991年,伍德里奇博士曾是麻省理工学院的经济学助教。他予1982年在加州大学伯克利分校获得计算机科学与经济学学士学位,并于1986年在加州大学圣迭戈分校获经济学博士学位。伍德里奇博士曾在国际知名期刊上发表了30多篇学术论文,参与过多部著作中的篇章写作。他还是《横截面与面板数据的计量经济分析》(Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data)一书的作者。他所获的奖项包括:斯隆(Alfred P.Sloan)研究奖,《计量经济理论》(Econometric Theory)的Plura Scripsit奖,《应用计量经济学杂志》(Journal of Applied Econometrics)的斯通(Richard Stone)爵士奖,以及在MIT三次获得研究生教学年度优秀教师奖。他还是计量经济学会(Econometric Society)和《计量经济学杂志》 (Journal of Econometric)的资深会员。
AI导读
核心看点
  • 经典初级教材,语言通俗,案例丰富。
  • 放弃传统固定回归元假定,更贴近实际。
  • 强调应用与推理,无需高深数学基础。
读者共识
  • 逻辑清晰体系严密,是极佳的入门读物。
  • 中文版翻译生硬晦涩,阅读体验受一定影响。
  • 需结合实践应用,避免囫囵吞枣式学习。
精彩摘录
  • "经济时间序列数据经常在取对数值或取对数值的差分之后进行分析,这样做的一个原因是许多经济时间序列呈现近似指数增长的态势,即平均而言,长期中的序列增长率每年保持在一个固定的百分比。这一点意味着,序列的对数值近似线性增长。这样做的另一个原因是,许多经济时间序列变量的标准差大约与它的水平值成正比。这也意味着,序列对数值的标准差近似于一个常数。"
  • "似然函数( likelihood function)是抽样的联合概率分布,是未知系数的函数。未知系数的最大似然估计量( maximum likelihood estimator,MLE)是使似然函数达到最大时所计算得到的系数值。由于最大似然估计量选择了使似然函数即联合概率分布达到最大的未知系数,故实际上最大似然估计量选择的是使n个样本数据被抽中的概率达到最大的系数值。在这个意义上,MLE是那些“最可能”生成这些数据的系数值。"
  • "✨检验弱工具变量的一个经验法则 第一阶段F统计量是指检验两阶段最小二乘法的第一阶段中工具变量Z1i,…,Zmi的系数均为零的假设的F统计量。 针对仅有单个内生解释变量的情形,如果第一阶段F统计量小于10,则表明工具变量是弱的,即TSLS估计量有偏(即使在大样本条件下)且TSLS估计量的t统计量和置信区间变得不可信。"
  • "更广义地讲,一个潜在结果( potential outcomes)就是一个个体在潜在处理下得到的结果。这一个体的因果效应是接受处理和不接受处理的潜在结果之间的差异。一般而言,个体的因果效应可以随个体的不同而不同。例如,药物治疗的效果可能与你的年龄、是否吸烟或者其他健康状况有关。问题在于,我们无法对一个单个个体的因果效应进行度量。因为,一个个体要么接受了处理,要么没有接受处理,我们只能观测到这两个潜在结果中的某一个,而无法同时观测到两个潜在结果。 尽管一个单个个体的因果效应无法度量,但在许多应用中,我们只需要知道总体的平均果效应就已经足够。例如,在评估职业培训项目时,我们只需要权衡受训者的平均花"
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