杰佛里·伍德里奇(Jeffrey M. Wooldridge) 发表评论(0) 编辑词条

    J.M.伍德里奇(Jeffrey M.Wooldridge) 密歇根州立大学经济学教授，1991年以来一直在该校任教。1986—1991年伍德里奇博士曾任麻省理工学院经济学助教授。1982年他以计算机科学与经济学为主攻方向而获加州大学伯克利分校艺术学士学位，并于1986年于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发表学术论文二三十篇，参与过多种书籍的篇章写作。他的获奖项目包括： Alfred P.斯隆(Sloan)研究员基金，计量经济理论Multa Scripsicl奖金，应用计量经济学期刊的R.斯通(Stone)爵士奖，以及三次获MIT 当年研究生班优秀教师奖。他还是计量经济学期刊(Journal of Econometrics)的资深会员。
    伍德里奇博士一直是Journal of Businass and Economic Statistics的编委，Economics Letters的计量经济学方面编委，并供职于 Journal of Econometrics和Review of Economics and Statistics的编辑委员会。他还担任芝加哥Arthur Andersen和波士顿 Charles River Associates两家公司的临时计量经济学顾问。

[1]Introductory Econometrics: A Modern Approach, third edition. (Cincinnati, OH: South-Western College Publishing, 2006.) ※
[2]Solutions Manual and Supplementary Materials for Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, (Cambridge, MA: MIT Press, 2003.)
[3]Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, (Cambridge, MA: MIT Press, 2002.)
※书已被梁晶工作室编辑出版中文版。


对经典的计量经济学教科书Introductory Econometrics: A Modern Approach的评价

　　初级计量经济学的教学和经验（实证）研究者所想象、所应用以致所解释的计量经济学方法之间，长期以来存在着越来越大的差距。一个重要的原因是，现代的经验研究者总能随时应用计量经济学的新近进展，而教学总是滞后于这些最新进展。但总体看来，绝大多数经验研究仅仅使用了初级计量经济学中的一部分工具而已。于是，通过学习一个学期的计量经济学，就能对计量经济学有直观明确的理解，并完全胜任应用计量经济学家的工作就成为一件相当有意义的事情。伍德里奇的新著《计量经济学导论：现代观点》便以此为取向，并基本上做到了这一点。
　　大多数教科书在陈述和解释其假定时，都因图方便而忽视了现实的选择，而对例子作过于简单化或欠妥当的处理。本书则强调学习计量经济学最好的方法是应用，从一个应用计量经济学家的角度学习计量经济学，不仅使学生能对计量经济学有直观认识，而且是学习的过程生动有趣，并能让学生更深刻地认识到有些假定所代表的含义。这些都比通过数学或理论推导所给出的结论更有影响。计量经济学家普遍认为计量经济学的教科书只能给学生描述一下计量经济学的概貌，要让他们掌握回答重要的应用研究问题是徒劳无益的。本书的出版证明了这种观点是完全错误的。本书突出应用的特点主要体现在以下方面：
　　1．传统教科书总是试图包揽一大堆有用无用的计量经济学方法，本书则对每个专题中许多经不起时间考验的检验方法和步骤都尽量放弃，而强调对阅读期刊文献和从事基本经验研究有用的内容，同时把已表明有明显用途的较新的专题放进书中，比如：导出对未知形式的异方差（或序列相关）保持着稳健（robust）性的检验统计量，利用多年数据进行政策分析，或通过工具变量法解决遗漏变量问题等。
　　2．本书中的假定都是在为了得到某个结论而必须时才引入，这样做便于对每一假定的含义进行仔细的、直觉的讨论；为什么该假定是必要的。例如，应用研究者和理论家都知道，为了证明普通最小二乘法的无偏性，并不需要全部高斯-马尔可夫假定。而几乎所有计量经济学教科书都在证明最小二乘法的无偏性之前，就引入全部假定，使学生感到一片混乱；还比如混合（pooled）横截面、纵列数据（paned data）和工具变量法的利用，这在传统教科书的框架下是不可能进行介绍的。
　　3．本书所用的方法是统一的：所有的估计量和检验统计量，均可利用少数直观而又合理的估计和检验原理而获得（当然，也都可以严格推理得到）。这和动辄给出一组无关的 “计量经济学步骤”的处理方法相比，形成了对照。从少数的基本估计原理推出现在通用的大部分计量经济学方法，一来能减轻学生的负担，二来使他们对获得的结果有一个牢靠的理解，而不至于把这此结果看成什么神秘的计量经济学方法。比如书中对多元回归分析的处理，是把对计量经济模型中误差或干扰的性质的讨论，同不可缺少的条件期望这一工具结合起来，而在陈述和解释假定时，完全放弃了非随机的或在重复样本中加以固定的回归元假定。在诸如经济学、政治学、社会学、城市研究、教育学、会计学、金融学和市场营销等使用非实验数据的学科领域里，熟练的应用研究者不会按照固定了的回归元那样思考问题，因为那是不合实际而又误入歧途的做法。相反，观测不到的误差和观测到的解释变量究竟有什么关系，才是贯穿本书的讨论焦点。
　　4．全书一贯强调“其他条件不变”的含义，目的是要学生尽早地认真考虑实际应用。比起现有的教材，本书对各种数据结构的政策分析相当重视。对一些实用专题，诸如利用代理变量以达到其它条件不变的效果，以及对含有交互作用项的模型求其偏效应的标准误，也都作了简要的处理。
　　5．本书含有大量例题，许多是取自或受受启发于应用经济学或其他领域的最新、最有影响的作品。其中，大多数的数值计算都可以利用书中所附的数据集加以验证。作者费时多年收集了这些迎合学生兴趣的数据集。
　　6．便于学习和理解。每章都包含一些边学边问的问题，并在附录中给出了答案，这些问题可以督促学生及时反思。每章也都含有许多例题，其中有些取自最近发表论文中的案例研究，但都根据作者的个人判断，在无损于其要点的情况下作了分析上的简化。章末的习题和计算机作业题侧重于经验（实证）练习，而不是复杂的推导。要求学生根据他们所学，仔细地加以理解。计算机作业往往是课文中的例题加以扩充。文中利用了ASCII版本的60多个数据集，从而适合于计算机作业扮演着重要角色。所有数据集，连同有关本书的其他信息，均可以从
　　7．本书的一个独到特色，是它有一个广泛的词汇表。当学生为应付考试或者阅读用到了计量经济学方法的经验研究论文时，表中的简短定义和描述将为他们提供一份有用的复习材料。
　　本书所需要的数学仅限于初级的微积分、概率统计和矩阵代数足矣，故适合于大多数本科经济系作为一个入门课程而讲授（第1篇：横截面数据的回归分析；第2篇：时间序列数据的回归分析）。添加一些专题，可放在一个高年级讨论班上作为启发创始性经验研究的课程来安排。若包含第3篇高深专题中某些专题的最新进展，如综列数据方法、工具变量法、限值因变量以及时间序列计量经济学等，则可作为硕士研究生教材。本书在陈述假定时所采取的方法，对所有应用领域的博士研究生都会特别有用，而且对工具变量和综列数据方法的处理，又特别着眼于来自劳工经济学、城市经济学、公共财政、国际经济学以及政策分析方面的最新应用。
　　读完全书，顿感耳目一新，与古扎拉蒂的《基础计量经济学》相比，立即使我联想到经济学初级教材上曼昆的《经济学原理》与萨缪尔森《经济学》之间的关系，只是本书对古扎拉蒂教科书的冲击要更猛烈、更彻底，并迫使那本传统教材立即重版，改动的痕迹很明显受到本书的重大影响。与曼昆一样，年轻的伍德里奇1986年毕业于加州理工学院洛杉矶分校，随后执教于麻省理工学院(我们华中科技大学的校友艾春荣博士当时正好在MIT攻读计量经济学方向的博士学位，并随堂听了他的计量经济学课程)，并三年被评为年度优秀研究生教师。1991年受聘为密歇根州立大学计量经济学教授，并在密歇根州立大学工作至今。
　　本书的组织方法和编写取向在计量经济学理论和计量经济学的现代应用之间架起了一座桥梁，对当今应用计量经济学家时常面对的一些重大问题进行了系统讨论，同时又通过现实的经验研究使得学生感觉到经验研究可以接近并富有趣味。在学习计量经济学的过程中，不再是枯燥的数学推导和抽象的解释，而是在解决现实生活中的实际问题中，感觉到计量经济学的有用和有趣。