面板數(shù)據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析

用戶評(píng)論 (總計(jì)55條)

•   這書是很好的，但是發(fā)現(xiàn)這本書是純粹理論的，建議計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)博士購買，因?yàn)樗墙⒃诟窳值摹队?jì)量經(jīng)濟(jì)分析》之上的，眾所周知格林的這本書號(hào)稱計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的圣經(jīng)，學(xué)起來挺困難，所以這本面板計(jì)量分析，閱讀起來會(huì)覺得更加困難。只是想用面板做計(jì)量模型的同學(xué)，建議還是繞過本書，雖對(duì)應(yīng)用建模的確是有很多作用，但是本書起點(diǎn)太高，難?。?/li>
•   面板分析理論較為全面，適合計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)的學(xué)生閱讀！
•   面板計(jì)量非常好的一本書
•   不錯(cuò)的一本面板計(jì)量書
•   這本書是該領(lǐng)域的經(jīng)典教材，如果想要了解面板數(shù)據(jù)的，這本是一定要看的。
•   好書，學(xué)習(xí)面板數(shù)據(jù)的經(jīng)典教材
•   學(xué)習(xí)面板數(shù)據(jù)
•   目前面板的書不多，國人閱讀最好看看白仲林的。
•   計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的典型教材，非常好。
•   如果只是做應(yīng)用計(jì)量的話
  還是不要買了
•   計(jì)量必備啊
•   適合有相當(dāng)數(shù)學(xué)功底的童鞋看，尤其是矩陣?yán)碚?；很不錯(cuò)，雖然不能完全看懂
•   純學(xué)術(shù)著作，勸受過大學(xué)的教育的童鞋們讀讀。
•   內(nèi)容還沒來得及看，當(dāng)當(dāng)外包裝很不好，買了10本書也不給包結(jié)實(shí)一點(diǎn)，在郵局都爛了，書都掉出來了，只在封口處貼了一點(diǎn)透明膠，箱子四周都沒貼，而且就打了一個(gè)打包帶，可以看出來，到新疆太遠(yuǎn)了，箱子周邊被磨破了，索性書沒有丟，希望以后注意
•   本書講解詳細(xì)細(xì)致，適用于初學(xué)者……
•   很不錯(cuò)的一本書，深入淺出，一看就能懂。
•   得好好的研讀這本書。
•   為了學(xué)習(xí)所用，買來一系列的書，還不錯(cuò)
•   還沒有看，聽說是比較好的書才買
•   書的紙張很好，不過看不懂，里面矩陣用的太多。發(fā)貨速度較慢
•   讀此書要有一定基礎(chǔ)才行
•   聽說很不錯(cuò)，準(zhǔn)備好好學(xué)習(xí)！
•   幫朋友買的 不清楚啊
•   全是一堆數(shù)學(xué),只有硬著頭皮去看了
•   得付出巨大努力來讀啊
•   導(dǎo)師推薦的！有點(diǎn)難看懂
•   十分及時(shí)，說第二天到果然就到了，書包裝精美，不錯(cuò)的東西
•   物美價(jià)廉，超值之選
•   還沒開始認(rèn)真看 感覺有點(diǎn)難 不過還不錯(cuò)
•   感覺翻譯一般呢，簡單的問題整復(fù)雜了
•   講得十分干練，書不厚，但是脈絡(luò)清晰，講解清楚，好書！不過閱讀者需要對(duì)矩陣，對(duì)計(jì)量的矩陣表達(dá)十分熟悉，這樣看起來就很輕松。
•   書偏重理論，沒有實(shí)際操作
•   數(shù)學(xué)有點(diǎn)多，對(duì)應(yīng)用者而言。
•   書很好，質(zhì)量不錯(cuò)，O(∩_∩)O謝謝
•   書較好，能講些例題更好！
•   紙張有點(diǎn)偏黃，書還沒開始看，挺多公式的，感覺有點(diǎn)難。
•   還不錯(cuò),就是有些難懂,可能和我基礎(chǔ)有關(guān)吧
•   內(nèi)容還不錯(cuò)~就是數(shù)理的太多了~
•   書讀起來很艱難。大多是數(shù)學(xué)的邏輯推理。和白仲林的一本書有所重復(fù)。不建議購買。
•   表示非常的無語！看過英文第4版的人應(yīng)該知道，這本中譯本絕對(duì)不是第4版，而是第3版或更早的版本。請(qǐng)問機(jī)械工業(yè)出版社的人，你們想干什么？現(xiàn)給出英文第4版目錄：Econometrics (Paperback)by Badi H. Baltagi (Author)?Paperback: 392 pages?Publisher: Springer; 4th ed. edition (January 8, 2008)?Language: English?ReviewFrom the reviews of the third edition:"Teaching econometrics is not an easy task. There is always this elusive balance between mathematical rigour and economic intuition . This textbook keeps this balance perfectly well, and does a good job at persuasion too. It teaches most...ly by example, appeals a lot to intuition, and provides numerous real world data sets to practice . It is therefore also well suited for self study and can be recommended . a most useful text for an econometrics course anywhere." (Walter Krämer, Statistical Papers, Vol. 44 (1), 2003)"The book is intended for a first year graduate course on econometrics, and the book strikes a balance between a rigorous approach that proves theorems and a completely empirical approach. The exercises contain theoretical problems that should supplement the understanding material in each chapter. The book covers a wide range of econometric fields and presents many applications with real data sets which enable the reader to understand and to interpret the empirical results of the theoretical approaches." (Herbert S. Buscher, Zentralblatt MATH, Vol. 1007, 2003)Product DescriptionThis textbook teaches some of the basic econometric methods and the underlying assumptions behind them. It also includes a simple and concise treatment of more advanced topics in spatial correlation, panel data, limited dependent variables, regression diagnostics, specification testing and time series analysis. Each chapter has a set of theoretical exercises as well as an empirical illustration using a real economic application. These empirical exercises usually replicate a published article using Stata or Eviews.The 4th edition updates identification and estimation methods in the simultaneous equation model. It also reviews the problem of weak instrumental variables and illustrates with an example on crime using Stata. Moreover, it updates panel data methods illustrating dynamic panel data methods with Stata using dynamic demand for cigarettes in US states. Other chapters that are updated with empirical examples include the limited dependent variable chapter.Table of ContentsPreface VIITable of Contents XIPart I 11 What Is Econometrics? 31.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.2 A Brief History . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.3 Critiques of Econometrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.4 Looking Ahead . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 Basic Statistical Concepts 132.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.2 Methods of Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.3 Properties of Estimators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162.4 Hypothesis Testing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212.5 Confidence Intervals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302.6 Descriptive Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423 Simple Linear Regression 493.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 493.2 Least Squares Estimation and the Classical Assumptions . . . . . . . . . . . . . 503.3 Statistical Properties of Least Squares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 553.4 Estimation of 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 563.5 Maximum Likelihood Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 573.6 AMeasure of Fit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 583.7 Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 603.8 Residual Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 603.9 Numerical Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 633.10 Empirical Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 724 Multiple Regression Analysis 734.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73XII Table of Contents4.2 Least Squares Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 734.3 Residual Interpretation ofMultiple Regression Estimates . . . . . . . . . . . . . 754.4 Overspecification and Underspecification of the Regression Equation . . . . . . . 764.5 R-Squared versus R-Bar-Squared . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 784.6 Testing Linear Restrictions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 784.7 Dummy Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81Note . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 925 Violations of the Classical Assumptions 955.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 955.2 The ZeroMean Assumption . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 955.3 Stochastic Explanatory Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 965.4 Normality of the Disturbances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 985.5 Heteroskedasticity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 985.6 Autocorrelation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1266 Distributed Lags and Dynamic Models 1296.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1296.2 Infinite Distributed Lag . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1356.2.1 Adaptive ExpectationsModel (AEM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1366.2.2 Partial AdjustmentModel (PAM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1376.3 Estimation and Testing of Dynamic Models with Serial Correlation . . . . . . . 1376.3.1 A Lagged Dependent Variable Model with AR(1) Disturbances . . . . . 1386.3.2 A Lagged Dependent Variable Model with MA(1) Disturbances . . . . . 1406.4 Autoregressive Distributed Lag . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141Note . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144Part II 1477 The General Linear Model: The Basics 1497.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1497.2 Least Squares Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1497.3 Partitioned Regression and the Frisch-Waugh-Lovell Theorem . . . . . . . . . . 1527.4 Maximum Likelihood Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1547.5 Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1577.6 Confidence Intervals and Test of Hypotheses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1587.7 Joint Confidence Intervals and Test of Hypotheses . . . . . . . . . . . . . . . . . 158Table of Contents XIII7.8 RestrictedMLE and Restricted Least Squares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1597.9 Likelihood Ratio,Wald and LagrangeMultiplier Tests . . . . . . . . . . . . . . . 160Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 閱讀更多 ›
•   看英文版吧！在亞馬遜的評(píng)價(jià)沒有伍德里奇的書高。
•   對(duì)于有一定水平的同學(xué)，可以買來看看。不過呢，看別的也不錯(cuò)呀。這本書的推導(dǎo)是全面的矩陣，如果你頭痛矩陣，還是別買了
•   質(zhì)量不錯(cuò)，很詳細(xì)的一本書
•   偏向于數(shù)學(xué)證明。介紹了很多計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)前沿的知識(shí)，對(duì)研究生有比較大的幫助。但是比較缺乏實(shí)際應(yīng)用。
•   內(nèi)容一般，感覺不太好。
•   學(xué)術(shù)性較強(qiáng)，學(xué)習(xí)面板數(shù)據(jù)可以看看。
•   理論性強(qiáng)，適合系統(tǒng)學(xué)習(xí)，一般應(yīng)用的話可以挑別的
•   不錯(cuò)，還沒有系統(tǒng)學(xué)習(xí)，慢慢理解
•   感覺有點(diǎn)小貴，不建議購買，通常不能堅(jiān)持看完，有點(diǎn)像字典，
•   理論性很強(qiáng)，但是像綜述，希望能寫的再深一點(diǎn)，數(shù)學(xué)方面再全面具體一點(diǎn)。比較不錯(cuò)的一本書，很實(shí)用很喜歡。
•   感覺這本書比較注重?cái)?shù)學(xué)基礎(chǔ)，大部分都是公式啥的，我是管理類的，讀起來有些吃力，從應(yīng)用層面講覺得不是那么實(shí)用。但是可以用來深入研究某個(gè)方法的參考。
•   對(duì)于應(yīng)用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析的人有比較高的意義
•   也許對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)適合
•   面板數(shù)據(jù)方面的三本經(jīng)典書籍之一
•   此書是本經(jīng)典的Panel Data著作

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