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基本無害的計量經(jīng)濟學(xué)

出版時間：2012-3  出版社：格致出版社  作者：喬舒亞?安格里斯特,約恩?斯特芬?皮施克  頁數(shù)：258  譯者：郎金煥,李井奎  
Tag標簽：無  

內(nèi)容概要

　　計量經(jīng)濟學(xué)的方法和實踐不斷發(fā)展，有些過于新奇的方法本來沒必要如此復(fù)雜，而且還可能是有害的。雖然對計量經(jīng)濟學(xué)基本工具的解釋日趨精奧深微，但應(yīng)用計量經(jīng)濟學(xué)的核心內(nèi)容卻保持著大體穩(wěn)定。這本指南性質(zhì)的教材為經(jīng)驗研究者把握計量經(jīng)濟學(xué)的精義提供一個向?qū)В谟懻摶貧w、工具變量和雙重差分法等核心內(nèi)容的基礎(chǔ)上，強調(diào)估計值的一般性質(zhì)（比如回歸總是可以近似條件均值函數(shù)等），以及對估計值賦予因果解釋所需的假設(shè)（比如條件獨立假設(shè)、相似世界等），之后再擴展至非連續(xù)實驗的回歸分析及統(tǒng)計推斷等問題。尤其是，作者對OLS和IV，從方法論到各種應(yīng)用，講解極為詳細，把所有目前流行的帶試驗色彩的估計方法，全部放在回歸的框架中分析和討論，但不涉及試驗設(shè)計的內(nèi)容。

作者簡介

　　喬舒亞·安格里斯特，美國麻省理工學(xué)院Ford經(jīng)濟學(xué)教授，美國國民經(jīng)濟研究局研究員，美國藝術(shù)與科學(xué)院院士，計量經(jīng)濟學(xué)會會員。曾任教于以色列希伯來大學(xué)和美國哈佛大學(xué)。主要教授勞動經(jīng)濟學(xué)和計量經(jīng)濟學(xué)，研究領(lǐng)域廣泛，涉及教育經(jīng)濟學(xué)、社會實驗、公共項目的計量經(jīng)濟學(xué)方法研究以及政策評估?！　〖s恩－斯特芬·皮施克，英國倫敦政治經(jīng)濟學(xué)院（LSE）教授，LSE經(jīng)濟表現(xiàn)中心資深研究員。主要教授勞動經(jīng)濟學(xué)和計量經(jīng)濟學(xué)，研究領(lǐng)域集中于教育政策評估，包括義務(wù)教育的收入回報、學(xué)期長短對學(xué)生成績的影響，以及班級成員間的影響效應(yīng)等。

書籍目錄

出版前言
剛目
致謝
本書結(jié)構(gòu)
第一部分 導(dǎo)論
　1 關(guān)于“問題”的問題
　2 理想的實驗
　　2.1 選擇性偏誤
　　2.2 用隨機分配解決選擇性偏誤
　　2.3 對實驗的回歸分析
第二部分 核心
　3 讓回歸變得有意義
　　3.1 回歸的基本原理
　　3.2 回歸與因果關(guān)系
　　3.3 異質(zhì)性與非線性
　　3.4 回歸的細節(jié)
　　3.5 附錄：對加權(quán)平均導(dǎo)函數(shù)求導(dǎo)
　4 實踐中的工具變量：得到你想要的
　　4.1 工具變量與因果關(guān)系
　　4.2 兩階段最小二乘的漸進推斷
　　4.3 雙樣本工具變量和剖分樣本工具變量
　　4.4 工具變量與異質(zhì)性潛在結(jié)果
　　4.5 對局部平均處理效應(yīng)的推廣
　　4.6 工具變量的細節(jié)
　　4.7 附錄
　5 相似世界：固定效應(yīng)、雙重差分和面板數(shù)據(jù)
　　5.1 個體固定效應(yīng)
　　5.2 雙重差分：事前與事后，處理和控制
　　5.3 固定效應(yīng)與滯后被解釋變量
　　5.4 附錄：對固定效應(yīng)模型和滯后被解釋變量模型的進一步討論
第三部分 拓展
　6 更進一步：斷點回歸設(shè)計
　　6.1 清晰斷點回歸
　　6.2 作為一種工具變量法的模糊斷點回歸
　7 分位數(shù)回歸
　　7.1 分位數(shù)回歸模型
　　7.2 對分位數(shù)處理效應(yīng)的工具變量估計
　8 非標準的標準誤問題
　　8.1 在估計穩(wěn)健標準誤時存在的偏誤
　　8.2 面板數(shù)據(jù)中的聚類問題和序列相關(guān)問題
　　8.3 附錄：對簡單Moulton因子的計算
　最后的幾句話
　術(shù)語表及名詞縮寫
　參考文獻
　譯后記

媒體關(guān)注與評論

　　有趣而且不同尋常，這是本有著自身特點的計量經(jīng)濟學(xué)教科書。它為那些需要經(jīng)常分析經(jīng)濟數(shù)據(jù)的人士提供了實實在在的答案和建議，以幫助他們解決自己面臨的問題。　　——Guido Imbens， Harvard University　　　　是本關(guān)于計量經(jīng)濟學(xué)實踐的書籍，它內(nèi)容出色、構(gòu)思精妙?！　　狾rley Ashenfelter， Princeton University　　　　無論是政治科學(xué)研究者，還是社會學(xué)家、歷史學(xué)家、地理學(xué)家抑或是人類學(xué)家等等，對任何希望在社會科學(xué)領(lǐng)域構(gòu)思研究并進行驗證的科研人員而言，都應(yīng)該將這本開創(chuàng)性的書籍列為必讀書目。本書構(gòu)思精巧、有趣，能夠引導(dǎo)你穿越社會科學(xué)實證研究的迷霧。我真希望多年前就能讀到這本書?！　　狫ames Robinson， Harvard University　　　　這是一本適合所有的實證研究者而非僅適合學(xué)生使用的書籍，任何一個實證計量工作者都能將它看作一份極佳的參考文獻?！　　猄andra Black，UCLA

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評論、評分、閱讀與下載

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用戶評論 (總計43條)

　
　
  •   有點難，但寫的都是有用的計量，很強調(diào)樣本的隨機性，以及為此而做出的努力。
  •   經(jīng)濟學(xué)
  •   內(nèi)容比較實用，適合學(xué)術(shù)研究用
  •   上課用，比想象中薄嘛
  •   翻譯得不錯 很經(jīng)典 可以中英對照看看
  •   哈哈，勾引，題目很吸引人，為了題目而買的書，還可以
  •   書的手感很好，不過個人覺得翻譯過來的語言有點生澀
  •   非常簡單易讀的休閑書
  •   正版原裝書籍
  •   老公說這本書很好，值得學(xué)習(xí)。
  •   難得的親善版的計量，翻譯的確實一般。。
  •   屬于理論性探討，不太適合初學(xué)者和主要關(guān)注實證建模方法的讀者。
  •   翻譯的一般一般啊
    物流比較快
  •   這本計量經(jīng)濟學(xué)與其它計量經(jīng)濟書籍不一樣。沒有高深的數(shù)理推導(dǎo)，讀起來簡單明理，適合對一些似懂非懂問題的理解。
  •   抄文獻
  •   　　比如序的最后一句是：
    　　Finally ， in the spirit of Douglas Adams‘s lighthearted serial （The Hitchhiker’s Guide to The Galaxy and Mostly Harmless， among others）from which we draw continued inspiration, our companion may have occasional inaccuracies , but it is quite a bit cheaper than the many versions of the Encyclopedia Galactica Econometrica that dominate today's market.
    　　
    　　全書最后還不忘加上這樣的話：
    　　If applied econometrics were easy, theorists would do it. But it's not as hard as the dense pages of Econometrica might lead you to believe. ......Avoid embarrassment by being your own best skeptic, and especially, DON'T PANIC!
  •   　　書是一本好書，但是翻譯得太糟糕了。拋開翻譯要求信達雅不提，光是簡單的公式抄寫的錯誤就很多，看了10頁發(fā)現(xiàn)了3處錯誤，而且每處都是對于理解推導(dǎo)過程有用的。還好有英文版的可以對照看，不然的話白白浪費很多時間。
    　　
    　　建議如果英語水平不是太差的話，還是去看原版書吧，這個版本的中文版真心沒法看
  •   　　這本書的作者注定很會操作,愛他的人超多，但我相信，和我一樣對這本書極其不肖的也大有人在……
    　　
    　　當(dāng)年年輕無知，上了門類似APPLIED ECONOMETRIC的課，教材就是這本……看了AMAZON上的評語，一心滿心期待，書拿到之后，幾個晚上就翻了一遍（作為計量的教材書來說，這本太不嚴肅了啊……）全書使勁傳銷的，無非那套DID, ATT,ATE,NATURAL EXPERIMENT的思想……
    　　
    　　這個思想本身很靠譜啊，PANEL DATA的WITHIN GROUP 和BTW GROUP基本也是這個意思啊，但是MHE里對這種思想的處理，實在……實在是太……“浪漫”了（其實我更想用一個“浪”字）……縱觀全書，所有模型全部是靠OLS來處理的……（這有什么錯么？OK，我提示下，LINEAR PROB MODELS？還OLS啊？）IV是思想，ITEREATED PROJECTION是解決問題的思路，但是絕對不是可以被隨便濫用的……
    　　
    　　全書沒有任何嚴謹?shù)年P(guān)于技術(shù)細節(jié)的討論，就在談作者的看似很云淡風(fēng)清的IDEA,或者INTUITION……連QUANTILE這樣的非參技術(shù)都隨便調(diào)戲（是，STATA之類的傻瓜軟件可以作出結(jié)果，可是，多少讀者知道自己在做什么？）
    　　
    　　ATT,ATE之類的思路，PANEL DATA效果完全一樣，而且基于ASYMPTOTIC THEORY, 很多結(jié)果直接可以得到來自數(shù)學(xué)的支撐，框架也是完全OPEN的，甚至做CHIAO所描述的VARIED COEFF也不是不可能的……為啥沒人追捧BALGADI? (答案人人都心知肚明……）
    　　
    　　最后推薦篇小文，C.SIMS（這人是誰？哈哈，好問題，加一百分！然后洗洗準備睡吧……）的"COMMENT ON ANGRIST AND PISCHKE" ，說出了所有理論計量人的心聲……
    　　
    　　PS.我通常不給我不喜歡的書寫書評，MHE算特例吧，因為它曾經(jīng)那樣地惡心了我……
    　　
    　　
  •   　　適合做研究的人使用，不適合初學(xué)者。
    　　
    　　適合做reduced form的人用，這是目前集大成的指南。
    　　
    　　對OLS和IV，從方法論到各種應(yīng)用，講解極為詳細。本書一個很重要的核心觀念，就是把所有目前流行的帶實驗色彩的估計方法，全部放在回歸的框架中分析和討論，包括DID,DD, MATCHING。
    　　
    　　沒有任何關(guān)于field experiment的內(nèi)容，沒有任何實驗設(shè)計的內(nèi)容。
    　　
    　　
    　　
    　　
    　　
    　　
  •   看到這里被萌得不行了~ Don't panic!!
  •   @Sophie Z 對啊，對這種賣萌行為一向沒有抵抗力啊
  •   So Long, and Thanks for All the Fish哈哈
  •   你好，我是這本書的第一位譯者，謝謝你的意見。請具體告訴我公式錯在哪里好嗎，因為我們校過三回（包括出版社在內(nèi)）。此外，我想給你一點建議，這本書基本是是靠直覺走的，在引言里作者已經(jīng)非常明確地說很多地方無需推導(dǎo)。如果你這么做，說明看計量的功力還沒到，可能還需要找一些初階教材做一點補充。
  •   第一譯者，不好意思可能說了些冒犯您的話，我想這中間可能也有一些出版校對方面的問題。我正在學(xué)習(xí)這本書，水平有限。大致看第二章就發(fā)現(xiàn)比如翻譯版第11頁第一個公式第二行最后，條件期望應(yīng)該是Di=1，
  •   汗，你再仔細看看，如果都是Di=0，那這個公式不就是零了？這里的trick是：狀態(tài)變量Di與結(jié)果變量Yi獨立，所以狀態(tài)變量和結(jié)果變量可以隨便組合，結(jié)果都不變。得到這個公式的意思是，如果狀態(tài)變量和結(jié)果變量獨立，那么計算不同狀態(tài)下的結(jié)果，等同于計算不同狀態(tài)下做了相同選擇的那些人的不同結(jié)果。因為，第二行最后一個等式才是真正的因果效應(yīng)，但是現(xiàn)實中是看不到的，因為Di=1時不可能發(fā)生Y0i。
  •   對啊，就是你說的意思，但是印刷出來不是這樣的，請對照原文看一下，這里不能截圖。。。引出來的是E[Y1i|Di=1]-E[Y0i|Di=0]，但其實原文是E[Y1i|Di=1]-E[Y0i|Di=1]
  •   手里沒有中譯版，所以不知道你們說的第幾行到底指得是什么，看了一下原文覺得沒有問題，這里i沒什么影響我就省略了。
    E[Y|D=1]-E[Y|D=0]=E[Y1-Y0|D=1]+E[Y0|D=1]-E[Y0|D=0]
    看樓上的描述應(yīng)該是印錯了。。
    其實原書在對Y的描述上就比較冗長，感覺不是合適的一個例子。
    英文版讀起來有點太科普了另外。
  •   原作者是Douglas Adams的腦殘粉吧……
  •   他們這本書是給做empirical的人寫的。這些東西對于理論計量來說就沒有什么意義了吧。
  •   呵呵，這倒也是……
  •   不過Sims的批評也有道理。MIT現(xiàn)在極端推崇做experiment，不做實驗就不寫文章那種。做了實驗之后的計量手段就只用OLS了。這種風(fēng)氣也影響別的學(xué)校。導(dǎo)致做reduced form的都推崇實驗，不喜歡其他的非線性計量模型等等的。
  •   恩恩，而且最要命的是，MIT手里還有本頂級的QJE，QJE的影響使他們的口味嚴重干擾了研究趨勢……好在不是所有計量TOPIC都能這么做，不然真要是吾誰與歸了………
    PS,查了下，MIT貌似現(xiàn)在做傳統(tǒng)意義上計量的，貌似只有W. Newey一個了，不知道他的日子好不好過，哈哈
  •   話說，剛要關(guān)IE,在MIT主頁上又看見了Jerry Hausman……掩面淚奔……
  •   這倆都很老了。
  •   Hehe, 最近看到的paper聽到的seminar 起碼有三分之一強都跟experiment沾邊.
  •   OMG, quntile是非參技術(shù)嗎？至少quntile regression不是。與OLS等最大的不同只是最大化（或者說是最小化）的目標函數(shù)不一樣。
  •   我記得好像是半?yún)?。半?yún)⒑芏嘁彩亲顑?yōu)化某個目標函數(shù)的。
  •   經(jīng)典OLS是定義在Hilbert Space上的，廣義的IV方法可以通過迭代映射從別的（甚至是稀奇古怪的）空間投影下來再做……不能光看目標函數(shù)最大或最小化，舉個最簡單的例子就是LAD了，它也是特殊形式的QUANTILE啊，可它是定義在什么空間上的？
    PS，QUANTILE當(dāng)然可以用非參做！只是拜托不要遇見什么名詞后面都加個REGRESSION……（這個角度就證明了這書多害人了）。統(tǒng)計性質(zhì)在哪里？數(shù)學(xué)性質(zhì)在哪里？
    FINALLY,反正我對這本書已然持這觀點了，為這多說話都是浪費時間了……愛咋咋地……
  •   不明白Hilbert Space. 不過同意OLS是一種映射.
  •   QJE是哈佛經(jīng)濟系辦的，以前不過是MIT出版而已。自11年起，QJE由Oxford出版，跟MIT鳥關(guān)系也沒了。話說過來，哈佛那幫人對技術(shù)重視程度，應(yīng)該還不如MIT吧
  •   怒贊，本書是實證研究的寶典。
  •   像偵探小說一樣的專業(yè)計量書
  •   打印了一本 內(nèi)容很炫 哪里搞到正版書啊 卓越也不賣

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