The core methods in today's econometric toolkit are linear regression for statistical control, instrumental variables methods for the analysis of natural experiments, and differences-in-differences methods that exploit policy changes. In the modern experimentalist paradigm, these techniques address clear causal questions such as: Do smaller classes increase learning? Should wife batterers be arrested? How much does education raise wages? Mostly Harmless Econometrics shows how the basic tools of applied econometrics allow the data to speak. In addition to econometric essentials, Mostly Harmless Econometrics covers important new extensions--regression-discontinuity designs and quantile regression--as well as how to get standard errors right. Joshua Angrist and Jörn-Steffen Pischke explain why fancier econometric techniques are typically unnecessary and even dangerous. The applied econometric methods emphasized in this book are easy to use and relevant for many areas of contemporary social science. * An irreverent review of econometric essentials * A focus on tools that applied researchers use most * Chapters on regression-discontinuity designs, quantile regression, and standard errors * Many empirical examples * A clear and concise resource with wide applications

《金融建模与投资管理中的数学》涵盖了金融和数学的广泛的技术选题——力图使投资管理实践者、研究人员和学生全面了解金融决策过程及其经济学基础。这一丰富的资源将向你介绍关键的数学技术:矩阵代数、微积分、常微分方程、概率论、随机分析、时间序列分析、优化——同肘向你展现这些技术如何在现代金融领域得到成功的使用。对那些能够帮助我们更深入地理解金融计量学和金融经济学的新的数学工具更是给予了特别的关注。对于金融计量学的最近的进展,如估计和表示分布尾部的工具、相关现象的分析、通过因素分析和协整降维等,进行了深入的讨论。 借助大量的实例,福卡尔迪和法博齐同时向我们展示了数学技术和这些技术所应用的金融领域,包括广泛的有用的金融应用,如: 套利定价 利率建模 衍生品定价 信用风险管理 股票和债券投资组合管理 风险管理及其他 《金融建模与投资管理中韵数学》、以深入的视角和专业的见解将金融理论和数学技术紧密地联系起来。

《金融计量学:从初级到高级建模技术》是金融计量学研究领域的权威性著作。重点介绍了回归分析、单变量自回归移动平均模型、向量自回归过程、协整过程、主成分分析、因子分析、稳定过程以及存在厚尾误差的自回归移动平均模型和GARCH模型等多种模型和方法。《金融计量学:从初级到高级建模技术》的内容由浅入深，基本涵盖了现代金融计量学领域的大部分方法和内容。书中对金融计量学方法的介绍，既有详细的基础知识说明，又有实际案例应用的阐述。尤其是通过金融市场中的真实数据进行的举例说明，为读者展示了如何运用金融计量学方法对现实金融问题进行分析研究。

本书主要是根据实际经验应用来理解和解释计量经济学中的假定，它用简洁、准确的语言阐释了计量经济学研究的最新特点。与传统的教材不同，在陈述和解释假定时，作者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。这种方法更便于读者对计量经济学的理解和运用，是对传统计量经济学教学和研究的一个突破。本书的主要特点是： (1)不需要具备高深的数学知识，读者只要掌握大学所学的线性代数和概率统计基础知识即可。 (2)强调计量经济学在实际问题中的应用。 (3)含有大量例题，许多是取自或受启发与应用经济学或其他领域的最新及有影响的作品。 本书适合各高等院校经济管理类专业本科生作为计量经济学教材，还可供经济管理类教师及科研人员作为参考书使用。

《计量经济学基础(上下)》(第4版)十分重视基础知识的教学及训练，内容深入浅出。第四版新改进之处：（1）“线性回归的矩阵表述”部分有所压缩；（2）有关“计睛经济建模”的章节有所精简；（3）新增了“非线性回归模型”一章。（4）新增了一些“综例数据回归模型”的方面的材料。

该书十分重视基础知识的教学及训练，内容深入浅出。该书的特点之一是：充分考虑了学科发展的前沿，使微观计量经济学的定性与限值应变量方法和宏观计量经济学的时间序列分析都占有相当篇幅。同时，本书突出强调了计量经济学对经济和金融数据的应用分析。 作者简介： 达摩达尔·N·古扎拉蒂在执教于纽约市立大学28年多之后，现在是纽约州西卢美国军事学院社会科学系的经济学教授。古扎拉蒂博士于1960年获孟买大学工商学硕士学位，1963年获芝加哥大学工商行政硕士学位，并于1965年获芝加哥大学博士学位。古扎拉蒂博士曾在知名的国内和国际期刊诸如Reviow of Economics and Statistics, Economic Joumal, Journal of Mnancial and Quantitative Analysis, Journal of Business, American Statistician 和 Journal of Industrial and Labor Relations发表论文多篇。古扎拉蒂博士现任多种期刊和图书出版社的编辑评判人，并且是印度官方刊物 Journal of Quantitative Economics 的编委会成员。古扎拉蒂博士还是Pension and the New York City Fiscal Crisis(the American Eulerprise Instuiule, 1978)Government and Business(MeGrawllill, 1984)和 Essentials of Econometrics (MeGrawllill, 1992)的作者。古扎拉蒂博士在计量经济学方面的书已被译成多种文字出版。 古扎拉蒂博士曾是联合王国Sheffield大学访问教授(1970—1971)，是访问印度的Fulbright教授(1981—1982)，新加坡国立大学管理学院访问教授(1985—1986)，以及澳大利亚New South Wales大学计量经济学教授(1988年夏)。作为美国新闻署赴海外讲学的一位经常参加者，古扎拉蒂博士曾在澳大利亚、孟加拉国、德国、印度、以色列、毛里求斯、韩国等广泛讲授微观和宏观经济学专题。古扎拉蒂博士还在加拿大和墨西哥举办过学术研讨会并讲演。