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当当读书客户端万本电子书免费读[转载]计量经济学的推荐书目
计量经济学的推荐书目
受版主之托，写下以下文字，主要是想整理一份计量经济学的书单。
需要特别声明的是，本人其实也是计量的门外汉，下面将要列出的书单其实自己大多也没有好好念过，只是版主盛情相邀，不好推辞，只好勉力为之。
以下的建议和信息主要来自洪永淼、汪寿阳（2007）。
北美大学计量经济学的一种课程体系：核心课程:概率论与数理统计、计量经济学和时间序列计量经济学。
高级课程：微观计量经济学（包括离散选择模型和寿险因变量模型）、面板数据计量经济学、金融计量经济学、非参数计量经济学和渐进理论。
1.数学基础
数学分析、矩阵论、数值分析、泛函分析、复变函数
数学分析不用说了，是基础中的基础。忘记了是哪位巨强无比的人说过“数学分析是求极限的艺术，是近似的艺术。”数学分析中很重要的一个结论就是Taylor展开，Tailor展开在非参数回归、金融等诸多领域的应用那简直就是一个频繁。数学分析的教材，我认为Rudin的是最好的，简练而全面。UCLA的教授，2006新科菲尔兹奖得主Terence
Tao也有一份讲义，数学直觉的东西写的很不错。国内的教材我推荐复旦编的那一套，据说当年丘成桐都曾从中受益。
矩阵论某种程度上也是数值分析的组成部分。计量经济学某种程度上可以可以等价为曲线（曲面）拟合技术，而这正好就是数值分析的研究对象。八十年代以来数值分析中的小波（Wavelet）、样条（Spline）、多项式（Polynomial）都在非参数回归中得到了应用。
泛函分析以其高度的抽象性在纯数学、应用数学以及其他科学领域取得了巨大的成功。在计量经济中亦是如此。比如，最小二乘估计就是在Hilbert空间的一个有限维子空间里寻找未知的回归方程的最佳逼近。再如，再如非参数回归中，常用均方误（Mean
Square Error，MSE）来评价估计方程。如果用以下方式定义内积： ，并定义范数： ，则MSE可以很自然的看作类似于欧式空间中的距离的概念。学点泛函，即是是像我这样只是摸点皮毛也可大大提高思想的穿透力。
复变函数的东西在时间序列的谱分析中会有用处。
Terernce Tao’s Home Page:
http://www.math.ucla.edu/~tao/
陈传璋，金福临，朱学炎，欧阳光中，数学分析，高等教育出版社，1983.
Walter Rudin,
Principles of mathematical analysis,
3rd Edition,McGraw-Hill,
J.B. Conway, A Course in
Functional Analysis, GTM96 [ M ]. Berlin:Spring - Verlag,
W RUDIN. Functional
Analysis[M]. New york: McGraw-Hill, Inc, 1991.
2.计量经济学课程教科书、参考书（洪永淼、汪寿阳的推荐）
A．经济学本科生计量经济学核心课程
（1）概率论与数理统计
Statistics for Business and
Economics, 6th Edition, Newbold, p., Carlson, W. and B. Thorne,
2006, Prentice-Hall.
(2)计量经济学初步
Introductory Econometrics with
Applications, 4th Edition, Ramanathan, R., 1998, The Dryden
Introduction to Econometrics,
Stock, H. and M. Watson, 2002, Addison Wesley.
计量经济学导论：现代观点，伍德里奇【美】，2003，中国人民大学出版社。
有不少地方把这本书作为初级的教材，科学院即是如此。此书英文版在网上有下载。写得很简单，没有怎么用到矩阵。
计量经济学基础（第四版），古扎拉蒂【美】，2005，中国人民大学出版社。
这本书就不说了，财大应该就是用这本的。华科也是用这本讲中级计量。大家不要看中文版，翻译的错误很多。。。
计量经济学（第二版），李子奈、潘文卿，2005，高等教育出版社。
B．硕士研究生计量经济学课程
（1）概率论与数理统计
Hogg, R. V. and A. T. Craig,
Introduction to Mathematical Statistics, 5th Edition,
Prentice-Hall, 1995
（2）计量经济学
Econometric Analysis, 5th
Edition, Green, W., 2003, Prentice Hall.
很经典的教科书，非常全面，很多学校用作研究生教材。
Econometric Methods, 4th
Edition, Johnston, J. and J. DiNardo, 1997,
McGraw-Hill.
C.经济学博士研究生课程
（1）概率论与数理统计
Casella, G. and R. Berger,
Statistical Inference, 2nd Edition, Duxbury Press,
An Introduction to Econometric
Theory, Gallant, A.R., 1997, Princeton University
Hogg, R. V. and A. T. Craig,
Introduction to Mathematical Statistics, 5th Edition,
Prentice-Hall, 1995
(2)计量经济学
Econometrics, Hayashi, F.,
2000, Princeton University Press.
Econometric Analysis, 5th
Edition, Green, W., 2003, Prentice Hall.
Econometric Methods, 4th
Edition, Johnston, J. and J. DiNardo, 1997,
McGraw-Hill.
(3)时间序列计量经济学
Time Series Analysis, Hamilton,
J., 1994, Princeton University Press.
比较早的时间序列教材，财大统计系应该有人在用。
Brockwell, P. J. and R. A.
Davis, Time Series: Theory and Methods, 2nd Edition,
Springer-Verlag, 1991
这本书我有，很不错。中科大就是用这本做本科教材。作者是Colorado统计系的教授。这本书比较偏理论。两位作者还编过一本比较偏应用的书：Introduction to Time Series and
Forecasting, 2nd Edition, Springer,
2002.(网上可以下得到)
(4)金融计量经济学
Campbell, J. Y., A. W. Lo, and
A. C. MacKinlay, The Econometrics of Financial Markets, Princeton
University Press, 1997
Tsay, R. S. , Analysis of
Financial Time Series, 2nd Edition, John-Wiley &
Sons, Inc., 2002
（5）微观计量经济学
Microeconometrics: Methods and
Applications, A. Colin Cameron and P.K. Trivedi, 2005, Cambridge
University Press.
中科院夏季学期的高级课程，我们就是用的这本书。一个荷兰人说这个很好。当时时间太短，没有领会到其中的滋味，只记得貌似很厚很厚一本。。。
横截面与面板数据的经济计量分析，伍德里奇【美】，
中国人民大学出版社。
（6）面板数据计量经济学
Analysis of Panel Data, 2nd
Edition, Hsiao, C., 2003, Cambridge University
Econometric Analysis of Panel
Data, 3rd Edition, Baltagi, B.H., 2005, Wiley.
(7)非参数计量经济学
Hardle, W. , Applied
Nonparametric Regression, Cambridge University Press,
这本书很不错，最好的是Google一下，就可以下得到。这也是我们夏季学期学非参数模型时的参考书目之一。据说搞经济的学好这个就可以了，虽然我不是很同意，呵呵。
Nonparametric Econometrics,
Pagan, A. and A. Ullah, 1999, Cambridge University
(8)渐进理论
White, H. , Asymptotic Theory
for Econometricians, 2nd Edition, Academic Press,
Stochastic Limit Theory,
Davison, J., 1994, Oxford University Press.
3.我的推荐
（1）概率论与数理统计
Chow and Teicher, Probability
Theory: Independence, Interchangeability, Martingales, 3rd Edition,
1997, Springer.
该书在中科院应用数学研究所人手一本，应用所的张汉勤说“A popular book in prob is
&Probability Theory& by Yuan Shih
and Henry Teicher, Springer, 1997, 3rd edition”。Amazone的书评上也有人说，这是一本很受搞经济的人欢迎的书。该书的作者是Doob的学生。
Robert Ash, Real Analysis and
Probability, 1972, Academic Press.
这本书是中科院的高等概率论的教材，现在该书已经有了第二版，并且已经更名为：，据说在华科数学系可以买得到。
陈希孺，高等数理统计学，中国科技大学出版社，1999.
陈先生生前是中国仅有的一名统计学的院士，写的东西很有直觉，既有严格的推导，又很有统计的味道，值得好好一读。这本书是陈先生一本专著“数理统计引论”的教材版，习题就占了大半篇幅。真的很不错。
茆诗松，王静龙，濮晓龙，高等数理统计，高等教育出版社，2006.
这本书的特点是很全，基本不需要测度论的基础。但是个人感觉没有陈希孺的优美。
（2）非参数
Nonparametric方面推荐范剑青的两本书。范剑青这个人大家只要Google一下就知道有多强了。用“最好的华人统计学家”来描述他显然是大大不够的！
Fan, J., Gijbels, I.: Local
polynomial modelling and its applications. Chapman and Hall,
London, 1996
Polynomial是Fan的主要贡献之一。这本书实际上是用局部多项式做非参数回归。
Fan, J., Yao, Q.: Nonlinear
time series: nonparametric and parametric methods. Springer-Verlag,
New York, 2002。
这本书有中译本。中科院数学与系统科学研究院的副院长陈敏翻译的，质量应该不错。
这两本书都不是很好读，但是读过肯定会很有收获。
4.我的一点建议
（1）大家要开阔眼界，好好了解一下计量经济学在经济研究中的应用。她绝不仅仅是做实证的，同时也是让你发现问题了解问题的一个有力工具。关于计量经济学的作用和地位推荐大家看看洪永淼的几篇文章，在WISE的主页上Working
Paper一栏应该都可以下得到。洪是Cornel的教授，Granger的学生！
（2）如果不是立志于做计量的理论，看书时有些推导的小细节可以不要那么在意。大家都是天才的概率是很小的，要知道自己的主攻方向，不要把时间好在细枝末节上。最主要的是基本功要扎实。
（3）信仰数学，不要迷信数学。
（4）怀疑一切，不要记住自己没搞明白的东西。
（5）财大的学生绝对和清华、北大一样适合学习、研究，这是我的亲身感受。
以上是我的一点小想法，共勉！
不足的大家补充，不对的大家批评！
我会将我拥有的一些资料陆续的发到一下邮箱，大家有什么好东西也拿出来共享吧。
邮箱里面的东西不要删了，也不要用它做存、取学习资料以外的事。
Password：econometrics
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。第1页/共4页
计量经济学心得
通过一个学期对计量经济学的学习，我学到了很多的知识。计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。计量经济学与理论经济学、经济统计学、数理统计学既有区别又有联系。
计量经济学是现代经济学的重要分支。计量经济学不仅要研究经济现象的计量方法，而且要研究经济现象发展变化的数量规律。
运用计量经济学研究经济问题，一般可以分为四个步骤：确定变量和数学关系式——模型设定；分析变量间具体的数量关系——估计参数；检验所得结论的可靠性——模型检验；做经济分析和经济预测——模型应用。
在计量经济研究中，模型是对实际经济现象或过程的一种数学模拟，再完美的模型也不可能将所有的因素都纳入其中，模型只不过是对可计量的复杂经济现象的一种简化与抽象。因此模型只能在一定的假设前提下，忽略众多次要因素，而突出若干所关注的主要经济变量，把有关经济变量的相互依存关系表现为方程式。模型的建立主要靠对现实经济问题的深入研究，要遵循科学的理论原则，也要运用适当的方法。
1、 一元回归模型：
许多社会与经济现象，除了自身的变动之外，它们相互之间很可能有一定的依存关系。各种经济变量相互之间的依存关系有两种不同的类型：一种是确定性的函数关系，另一种是不确定的统计关系，也称为相关关系。
关于拟合优度的检验，也就是检验模型对样本观测值的拟合程度。被解释变量Y的观测值围绕其均值的总离差平方和可分解为两个部分：一部分来自于回归线，另一部分来自于随机势力。所以，我们用来自回归线的回归平方和占Y的总离差的平方和的比例来判断样本回归线与样本观测值的拟合优度。这个比例，我们也较它可决系数，它的取值范围是0&=R2&=1。
关于变量的显著性检验，是要考察所选择的解释变量是否对被解释变量有显著的线性影响。所应用的方法是数理统计学中的假设检验。我们在进行变量显著性检验时所应用的方法主要是t检验。这在之前我们的概率论与统计学的课程中都有所涉及，不算是新的知识。
关于置信区间估计。当我们要判断样本参数的估计值在多大程度上可以“近似”的替代总体参数的真值，往往需要通过构造一个以样本参数的估计值为中心的“区间”，来考察它以多大的概率包含这真是的参数值。这样的方法就是我们所说的参数检验的置信区间估计。当我们希望缩小置信区间时，可以采用的方法有增大样本容量和提高模型的拟合优度。
2、 多元回归模型
社会经济现象是复杂的，通常一种社会经济现象总是和多种经济现象相联系。在计量经济学中，如果总体回归函数描述了一个被解释变量与多个解释变量之间的线性关系，由此而设定的总体回归函数就是多元线性回归模型。 关于修正的可绝系数。我们可于发现，在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得自由度减少，所以调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分
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学习计量经济学，要有什么数学方面的基础？想自学计量经济学，求助。
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比较好的计量经济学数据，比如伍德里奇的或者格林的书籍，在最后都有数学的附录，把附录里的掌握就足够了
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学习计量经济学，要有什么数学方面的基础？想自学计量经济学，求助。概率论数理统计，线代
直接学习就行，遇到不会的不懂得就网上查一下相关资料，论坛里有详细的推荐的图书，适合不同阶段的同学学
wangchendod 发表于
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