《Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data》读后

　　《Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data》是一本由Jeffrey M. Wooldridge著作，The MIT Press出版的Hardcover图书，本书定价：USD 78.00，页数：740 Pages，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。

　　《Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data》精选点评：

　　●a must

　　●一部横截面和面板数据计量经济学的百科全书。需要的基本都能找到，即使可能有时候不够详细，但也让人知道去读哪些paper

　　●非常好的一本计量教材，入门级。

　　●内容丰富，一上来就是大样本理论和系统方程估计方法，抓核心。缺点是，比较啰嗦，看着会容易绕进去。不建议自学使用（自学可以用陈强老师的书，或者Hayashi）。可以当参考，当然书是好书。

　　●因为论文里的一个原因，又拿起这本书读了Probit IV那一节。卧槽写得太清楚了，当初硕士的时候囫囵吞枣读了前几章都没留下什么印象，简直是暴殄天物

　　●还是很厉害滴,虽然我不用.我有PDF版应该.

　　●never ending

　　●专业书

　　● 要想知其所以然，推荐此书。难度较高。第二版已出。

　　●个人观点，这一本的结构比Wooldridge那本著名的Introductory要混乱，不过详细程度还是不错的。Panel data这里Hsiao（2003）Analysis of Panel Data是本不错的教材（还是个人观点）。

　　《Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data》读后感(一)：现代计量的杰作

　　如果想真正掌握现代计量经济学，这本书必须仔细阅读，而且不止一遍。不妨做好详细的笔记，完成课后的部分习题（有答案书）。

　　我的很多同学都说，读了这本书，才真正理解计量的一些思维方式。相比而言，Greene没有什么思想，大杂烩而已；Johnston略浅；Hayashi有辉煌的前4章，但是对微观计量介绍太少。

　　《Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data》读后感(二)：值得一读再读

　　学习的时候读过一遍，做论文的时候又先后翻了两次，差不多把这本书上的所有方法都用stata做了一遍，实在是本微观计量的圣经。但是内容还是有所欠缺，非参数半参数分位数回归一点没提，simulated based econometrics也没讲，听说wooldridge新版正在准备中，加入了这些内容，目前的读者可以参考cameron&Trived的微观计量经济学。

　　《Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data》读后感(三)：好教材不过如此

　　逐字逐句，用力读了上半册（前11章），两遍，做了课后每道题。打算再读个五六遍吧。

　　修读过几年的计量课程，翻过多种计量经济学书籍，迄今为止，没见到比这本更好的进阶版教材。爱不释手。

　　好在哪里？理论和实践并重，简洁、清晰，层次分明。做实证研究遇到技术问题？拿过来当手册用，查下处理方法。不满意现有文献，想自己解决些理论问题？以这本打底，吃透概念，顺藤摸瓜、一路到最前沿。几个最核心的概念：线性影射、模型设定、大样本理论（大数定律、中心极限定理、连续映射定理、Delta方法、Chi2统计量）都先做了适当介绍，每部分都用三板斧开路：基本假设、估计量性质（一致、有效）和异常处理（异方差、序列相关）。下半册触及非线性模型、数值计算、样本选择和最流行的因果识别（potential outcomes 范式）。掩卷恍然大悟，原来这就是计量经济学研究的套路，再去读理论文章，自然有了信心。不少地方的技术细节留给了参考书，如Davidson and Mackinnon、White等，不妨碍理解主要思想。

　　单以面板数据模型部分即第10、11章论，主线是自变量与组合误差项的关系，严格外生条件成立（第10章）与否（第11章），每章再分类讨论，切中肯絷、务必详尽，便于理解面板数据最基本的结构和分析思路。这种对待初学者的友好方式，比不上Baltagi和Hsiao那种冷峻的殿堂讲授，但很接地气，令人欣喜。当然，长面板和非平衡面板只提了几句，好在这方面有专门的著作如Hamilton和论文。

　　千万别浪费课后习题，每道都堪称匠心独运，既检验学习成果，又为后面章节内容打伏笔。

　　《Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data》读后感(四)：作为Greene的延伸，对panel data讲解很棒，MKT QUAN的重要参考书

　　这条大概评了计量里用到的4本儿书。从8211到8212到8221-8228 2个PhD level的sequence课，这本书都是老师推荐又有推荐的书。作为同样推荐的Greene, Hayashi, 和Hamilton的time series，加起来给了完善的grad-level计量架构。Greene到GMM之前的GLS讲解作为第一个sequence课程的教材打基础写的是很清楚的，不过到了GMM之后就写的有点儿乱了，asymptotic的定义也乱七八糟的，后来就没再刷过了，不过作为从来没学过计量的我，用这本书打下OLS，GLS基础，它的讲解还是相当清楚的。之后一学期的计量课以过qualify为重点，刷的是任何business QUAN professor都推荐的Hayashi, 以GMM角度提纲挈领，刷新了之前Greene给的整个架构。伍德里奇这本书作为第三个quater的参考书，进一步讲了moments方法的应用，特别特别实用特别特别接地气儿，特别特别丰富，不论是作为教材还是一边做一点儿查的参考，嗯RA之友。最后的Hamilton，基本学的时候也没好好看过，Marketing QUAN research不会用到很难很深的时间序列所以也更没深入看的机会了，听闻Finance PhD讲，还是挺不过错的参考。

　　总之，四本书，Hayashi可以作为整个框架的重点，伍德里奇为Panel Data的延伸，Hamilton作为时间序列的延伸，Greene的书如果之前有初级计量基础的就不用看了。MKT的重点看这本，FIN的重点看Hamilton

　　就酱，给自己MARK一下，没准儿哪天不再做empirical reasearch把计量忘的一干二净了，再回来看看这些书的关系，重头学来。