1. 如何评价《基本无害的计量经济学》一书
生动有趣抄，大白话，说的角度大多数都袭是站在个人角度上说的。本来以为是一本好玩的书，细细看下来，看得毛骨悚然，唉，是我太信这本书了么？书中分为几个部分论述中国经济，感觉都是了无生趣的，未来都在房子上，没有房子等于没有未来。好吧，我没有房子，我想有未来，怎么？
2. 谁有基本无害的计量经济学英文版，求大神帮忙找找
计量经济学中，对不同的数据要用不同的方法。从经济社会中收集的数据主要有三回种：
1、横截面数据
2、时答间序列数据
3、集合数据
横截面数据是指某一时间内对不同对象进行调查所得来的数据，如人口普查数据。
时间序列数据是指对同一对象在不同时间连续观察所取得的数据，如改革开放以来的GDP的数值。
面板数据是指对同一组对象在不同时间中连续跟踪观察所得来的数据。
3. 求银河系漫游指南第五部-基本上无害 中文版下载
现在是没有的
4. 基本无害怎么样
自从马文因为比银河系老37倍而在“sorry for the inconviniences” 字样前衰竭而死后，我对银河系漫游指南的整个宇宙的感情就只剩下了恶毒的幸灾乐祸。在这一本里，平行空间的地球带着本书除两脑袋以外的所有主角灰飞烟灭，完美地呼应了系列的第一本，实在令人非常愉快。 银河系漫游指南对我而言最精彩的地方，在于它不把地球－－或者人类－－当一回事。书中的幽默和反讽所反映的是一种更宽容也更宽广的世界观：在有沃贡人、床垫在沼泽中自然生长、电脑控制一个星球并阴谋毁灭整个宇宙的世界中，差异算不了什么，人类和地球更算不了什么－－实际上这才叫宇宙观好吗！与此相比，那些强调地球毁灭了文明就终结了，或者外星人来地球就是为了处心积虑地掠夺（被我们毁得差不多）的资源的书，读起来简直就像是地心说时代的余孽。 在载人航天成为现实的当今，也许需要的正是这种心态。了解世界－宇宙－是大的，而且大得难以预料；了解有其他生命形式存在，而且那些生命形式未必是友好的善良的或能够理解的，是宽容－－和生存－－的前提。唯有在这种心态下，人类才能真正反思和检讨自己的行为和错误，调整生存策略，在未来越来越广大的世界生存下去。 而我所读过的－－也许除了动物行为学的书以外－－对人类最尖刻的检讨，都在银河系漫游指南这五本书里了。不仅人类本身最引以为傲的智力和生存能力频频遭受考验－－人类男性的代表亚瑟大多数时间都愚笨痴呆得被人称作“猴子”，在大多数剧变的场合又麻木迟钝到让人叹气（这一点在该系列后几本书里开始改善，但是亚瑟的表现仍然一直低于书中的平均智力水准），而人类女性的代表虽然形象比亚瑟光辉些，却大多数时间根本不吭声不发言，只积极与外星男性交往－－而且人类社会也遭受到不留情的批判。无论是开头那一段有关绿色小纸片的经典论述、或是对人类发展的嘲笑（“很多人越来越认为，当初从树上下来已是大错特错。有些人甚至说连上树这一步都部队，一开始就不该离开海洋”）、或是在追溯先祖时对现代人类官僚主义和形式主义作风的辛辣讽刺（还记得船长的肥皂，或是那群因为职业或者能力被自己星球抛弃而成为地球人祖先的次等人类么？）、或是更进一步，对整个地球文明的评价－－“彻底无关紧要的蓝绿色小星球”以及“基本无害”。 地球的过去、现在和未来，地球上种群的过去、现在和未来，无论是在本来的宇宙或者平行宇宙中，都一塌糊涂。作者以妙趣横生的笔法来写，我们则以亚瑟的平均水平、血馒头旁观者的典型水平的麻木哈哈大笑。确实只能笑－－当有人在你面前展示全景宇宙而你的心态又不足以接受这么宏大的视野与自身渺小的巨大反差（同时还没有两颗头同学的运气）时，麻木是一种有效的保护手段。不过，在银河系漫游指南的世界里，麻木和积极所获得的结果可能是一样的，视野范围内的小小常态和更广阔范围内的无常交织出的命运图景，往往是具有喜剧色彩的悲剧。－－而这简直就和读《史记》特别是《列传》，或者《帝王之死》的感觉如出一辙嘛。由此可见，最好的小说和最好的历史书，其实差别也并不大嘛。也许未来地球接近灭亡的时候，顺手灭掉我们文明的什么人会随便拿起这套书，然后感叹说：“你看！这群猴子中有一只特别聪明的写了他们的结局，但是没人信耶！” 以上。
5. 《基本无害》中的结局“斯塔夫罗慕拉 贝塔”是什么意思
之前阿瑟在去无尽头的餐馆之前碰到了一个生物，就是那个每一次轮回都被他回杀死的那个，那个答东西说在斯塔夫罗慕拉贝塔，你躲过了子弹，而我被误伤而死。那时候阿瑟还没有经历过这一段时间点，所以那个东西放过了阿瑟。此后阿瑟知道自己在没到贝塔之前都不会死。结局就是最终他来到了另一个时间线的地球，然后地球再一次灭亡了（顺说一句贝塔的地址是42号）。
6. 基本无害的计量经济学PDF 中文版的，扫描版也可以，谢谢啊！
7. 如何自学《经济学原
不是说按这个顺序学，不然数学都学完了还没碰微经。至于顺序的话，我觉得是“（蒋中一）--Varian--Barro--Wooldridge”这个顺序下去，数学需要的时候再补。比如开始学计量了，去学下概率论和统计。需要学高级的计量了，去学下测度论。另，这个不是写给打算了解入门下经济学的同学的，是写给打算“系统地学习本科生或者研究生那样专业学习”的，当然研究生主要是靠paper。如果了解下经济学，那曼昆是很好的，但系统地学习用曼昆就比较浪费时间了，因为高级的教材基本都是self-contained，只要用中级垫下脚就够得到了，就没必要读曼昆了。（如果有公开版权的我会贴链接，不然的话请自行google，大部分都有电子版的吧）
1 数学
关于经济学要不要数学化大论战可以看看这个：经济学数学化的利弊都有什么？如何看待经济学不断数学化的趋势？ - 慧航的回答
1.0
蒋中一Alpha C.Chiang的《数理经济学的基本方法》（Fundamental Method of Mathematical Economics）
1.1 分析
张筑生的《数学分析新讲》是一本非常平易近人的入门书、我旦的陈纪修的《数学分析》也还不错，主要我蛮喜欢陈纪修老师的，就带点私货。当然，能读英文的可以读下Terence Tao（陶哲轩）的Analysis。如果能比较抽象地想问题的话，可能去看看Walter Rudin 的淑芬原理。这本书很多证明很巧妙（Left as Homework，2333）。如果已经学过简单的微积分或者淑芬，可以看看辛钦的《数学分析八讲》，只是中译本印刷错误太多，俄语我又不会。
公开课可以看看台大的高等微积分，虽然第一课故弄玄虚，但很多东西还是很有见地的。高等微积分 - 台大开放式课程 (NTU OpenCourseWare)
实分析我上课用的是周性伟的《实变函数》这本的证明非常的简略，国内可能周民强、夏道行那本用的比较多吧，夏道行口碑比较好。英语的教材挺多的，比如Royden, Rudin, Stein, Folland, etc. 但是我这块学的不咋地就不评价了。台湾的国立交大有个很不错的实变的视频。虽然是硕士生课程，但是还蛮容易懂得。国立交通大学开放式课程(OpenCourseWare, OCW)
（复分析好像经济学里没啥用，但是我想安利下，因为他很好玩并且优美，可以看看是Tristan Heedham的复分析。）
泛函什么的，Kreyszig的那本应该Introctory Functional Analysis with application应该是最容易读的了吧。我打算。。。下学期选这门课。。。
1.2 线性代数
MIT的线性代数公开课据说非常赞，我没看过，但认识的人看过都说好。毕竟是Gilbert Strang来上的。 Video Lectures
Axler的Linear Algebra done Right.这本书的翻译超级狗血，叫《线性代数应该这样学》，但是是我见过最最最最最合适的入门教材的。他会跟你讲清楚线性代数到底是怎么一回事，矩阵到底是干嘛的，矩阵的乘法为什么这么定义、矢量空间是什么鬼东西。而不是一上来告诉你一堆determinant、逆序数、矩阵分割怎么算，也不是让你一上来就解线性方程组。读此书有正三观的作用。
难一点的可以看Peter Lax的Linear Algebra and its Application（不是Lay的那本同名书，他们作者名字和书名都很像，Lay那本太关注计算了，很费时间）。这本书很虐的，读之前最好沐浴净身、请神辟邪(｡・`ω´･)。
抽代一般是用不着的，不过可能在看拓扑、实分析等内容时需要了解一点群的内容，一本很容易的教材是张禾瑞的《近世代数基础》，Artin的《代数》应该是标准教程。
1.3 概率和统计
简单地可以看钟开莱《初等概率论》，国内的陈希孺那本口碑不错，难点的（其实是很难）可以看Durrettd的Probability: Theory and example, 钟开莱《概率论教程》，Jun Shao的Mathematical Statistics，需要一点测度论知识。
然后，有为武大IAS的同学提出一定要随机过程。我自己就看过Sheldon Ross的Introction to Probability Models。是基于概率的随机过程，不需要测度论知识。已经上过概率论可以跳过前三章。例子和习题非常多==、（而且例子都要比正文难）中文翻译蛮糟糕的，英文版的好懂一点。
那位童鞋的推荐是张景波，张肖的《应用随机过程》，第一章预备知识里写着我们需要复习下关于概率测度的积分==、我就没看下去，写得挺数学的。以武大IAS的品质应该是好书。
1.4 拓扑
我目前没有读起来特别顺的拓扑书。。。大概是拓扑本来就很奇怪。。。
比较详细的是Munkres的topology. 不过这本书读起来很慢，因为非常非常细碎，会让人失去耐心。没耐心的同学不妨看看Armstrong的Basic Topology，进度快一点。 Janich的Topology虽然是给本科生写的，但我觉得这个书应该是学完一遍拓扑后再看，不能用这本学拓扑。国内尤承业的好像比较常用吧。
1.5 软件
一般的数学运算，比如求个逆矩阵、对角化、积分，这个就够了
Wolfram|Alpha: Computational Knowledge Engine
计量我推荐用SciPy自己鼓捣，R也很好。而且不要钱。
如果有钱的话Mathematica、maple、matlab、stata、eviews、spss都好用啦。对于各个软件的好坏，知乎有很多圣战，可自行浏览。我一般是用R。这些收费软件也有免费替代品，比如Octave、Sage等等。
2 经济学
2.1 微观经济学
简单的就Varian的Intermediate Microeconomics：a modern approach。几乎不用什么数学。
我们当时老师教微观的时候是用的自己的lecture notes, 从效用函数讲起，过度到multi-periods，再加入uncertainty。接下去就开始讨论社会主义（dictatorship）和contract theory之类以及后面的拓展了。整个学期就没讲什么供求曲线。当时Varian那本书是我们的参考书，但他上课完全没有讲。但我上这么课最大的收获，不在于学到多少经济学知识，而是学会在一个给定的环境下，如何把情形抽象化，并用最简单的数学工具搭建起一个简单的模型。然后再一步步地扩充模型。其次告诉了你，微观的核心就是“选择”这个行为。这个要比你在读曼昆的书，死记硬背下那些什么十大原理要有用的多。
另，我们当时其他老师的微经教材主要是平狄克的。我不喜欢那本书，现实的例子太多。数据、图表太多。（而且啰嗦）在入门时候用这些，我认为是不好的，虽然他能让你把经济理论和现实联系在一起，但很容易让你犯一些逻辑错误，特别是用图表来呈现数据，得出的结论很可能是误导性的。（经典例子，警察越多小偷越多，要降低犯罪率应该裁掉警察。）不然干嘛要用发明计量这个东西出来啊摔。
中文的话平新乔有本《微观经济学十八讲》还不错，简洁清楚。
高级一点的最经典就是MWG Microeconomic Theory。大网络全书，但是有点旧。不过新理论也主要靠论文而不是教材。（吐槽一句，我现在有一门通识课老师拿这本书来给非经济专业的同学入门用，因为他导师是作者之一。。。）
此外Rubinstein有个免费的Lecture Notes On Microeconomics ， 也很不错。Rubinstein, A.: Lecture Notes in Microeconomic Theory.
2.2宏观经济学
不用读曼昆的宏观，真的很糟糕。我当时开始学的哪个老师就是用曼昆的。（我的微经老师当年就吐槽过在上完他的微经在本校就遇不到这么厉害的老师了。）
一般比较好的凯恩斯主义的是Blanchard的宏观，国内大多数经济学专业都是学的凯恩斯主义的宏观。这本书至少把凯恩斯主义的大多数基本模型都讲得很清楚。
但我更推荐看Robert Barrro的Macroeconomics: A Modern Approach. 这本算是新古典的代表教材，好处在于方法上和微观保持一致。凯恩斯主义的宏观教材往往会让人觉得和微观没什么关系，是完全风马牛不相及的学问。
高级的微观基本就是Romer和Sargent吧，另外可以参考数学系的人打算了解一下经济学，看什么书合适？ - 慧航的回答，他给的那些宏观我都没看到过。。。。但这个回答里的书基本那都是研究生的教材，我的回答里面会多一点基础的教材。
2.3计量经济学
先搞定统计和概率论。
计量入门一般是Gujarati的Basic Econometrics或者Wooldridge的Introctory Econometrics: A
Modern Approach (一般会写modern approach的都还不错的。)
Reced form的可以看看Most Harmless Econometrics（《基本无害的计量经济学》）。很有趣。。
高级一般是Greene，Wooldridge（panel data那本），Hayashi三位大神。
2.4 博弈论
我室友比较推崇神取道宏（Kandori Michihiro），总是说他是距诺奖最近的。
一般的入门书是Gibbons, A Primer in Game Theory. 作者好像还有一本书Game Theory for Applied Economists，但内容和这个是一样的。我们上课的是谢识予的经济博弈论，我觉得写得很清楚，甚至有点啰嗦了。
进阶的书，如果不怕被虐可以看Osborne的A Course in Game Theory.
比较有趣的有本Binmore的Play for Real，内容比较杂，但是引人思考。
另外还有Fernando Vega-Redondo的Economics and the Theory of Games 和 Fudenberg&Tirole也听说适合进阶阅读。（都么看过。。）（再注一下，后面那本的作者Jean Tirole今年刚拿了诺奖==、）
2.5 金融
先安利下史树中《金融经济学》。
【待补】
2.6 优化
Dixit
蒋中一
【待补】
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这是原来的开头。。。。。
1. 不学经济学理论就来，上来就读学经济史的就是耍流氓。因为你根本没办法判断作者给的结论是不是对的，是不是有逻辑错误。并且，古代人的行为准则和资本主义世纪以来，有很大不同，古代的经济现象不一定是符合现带经济理论的。比如现代经济理论要求的个体假设、完全信息假设、理性人假、市场有效性假设（并非所有理论都有这些假设，但基础的经济学理论是有这个假设的）设在古代史不完全一致的。而且古代的知识构建范式和现代史不同的，就像管仲也提出了国营经济（盐铁专营）、政府要大力投资基础设施建设等一系列看起来很现代的政策，如果你不知道古代知识体系和现代知识体系范式构建的区别的话，就会觉得凯恩斯主义早就有了。。。
2. 不要读《资本论》、《通论》、《国富论》，这些经济著作，在早期政治经济学（或早期宏观）中确实有重要的地位，但是一来，这些书没有清晰的理论架构（假设、结论、推导）。这点是非常重要的，因为当你不清楚一个理论的假设、前提的时候，可能正反的结论都是对的。比如宏观里面的汇率问题，变一个假设结论和路径就全变了。而这些书是经济思想的萌芽阶段的书，他可能是有连贯一致的逻辑的，但在表现上会更混乱。比如《国富论》在论证分工的有效性、金价谷价的波动时候用了很大的篇章，举了很多数据。（光是单位换算就能烦死你）而用现在经济理论几句话就能解释了。同理，像某位答主给了几百本汉译名名著蓝皮书，这对专业（政治）经济学以及现在很多的制度经济学、法经济学等学者而言是很有用的，但对于一个没有经济学基础的人来讲，这些书很可能会看成“民经”。就像现在学物理学，朗道、费曼的书是经典，也是教材，但牛顿的《自然哲学的数学原理》绝不是好的入门教材。为什么中国的经济学家大都信奉西方经济学，马克思的经济学真的不实用吗？这个问题下面也有几个好的答案。
3. 放弃高鸿业、曼昆。就像谭浩强的C语言教材是一本很经典的教材，但现在基本都被更好的教材取代了。我认为，一本好的教材应该有三个特征：1）逻辑一致；2）内容自洽（self-contained，即不需要你了解很多其他基础知识）；3）良好、简洁的论述。像曼昆的宏观，不同章节之间没有什么联系，一开始学很可能根本不知道为什么下一张就变成了这个东西。而且没有IS-LM模型直接跳到AD-AS模型也很令人犯糊涂。
4. 明确你要学的是经济学还是经济，后者需要你了解一系列现实，但是前者（大部分）只需要逻辑。后文主要针对前者而言。下面这些内容可能不能帮你了解很多关于经济的知识，甚至不能让你了解经济学的大部分内容。但至少能让你知道现代的经济学是一门怎样的学问。所以只包括了一些最最基本的内容，而不会涉及到金融、贸易、财政、制度经济学、奥地利学派、会计学、行为经济学、网络经济学、神经经济学（嗯，比如汪丁丁）、股票技术分析等一些列你之后才需要学的东西。【补，这部分我开始觉得这么两分不太妥当，因为经济和经济学不能截然分开，一个比较好的例子是：比如券商的研究员，他们的研究是运用经济理论来研究现在的经济现象，比如预测预测某行业的下半年经济状况或者央行加息对经济有啥影响。我把这样的人视为研究经济的。研究经济学的人，比如我的一个老师，他目前研究的课题是动态合约的最优终止条件，这是经济学里的重要问题，虽然他可能并不了解目前的经济状况。】
5 如何学习经济学?这个问题下面FlyRiderR的回答值得看看。
8. 如何评价《基本无害的计量经济学》一书
这本书及其幼儿版 Mastering 'Metrics 阐述核心理论 (conditional expectation function, potential outcome equation, etc.) 的方式用一个词概括就是 population-first。这种 approach 在那些主要关注抽样性质的传统计量经济学教科书中是很难看到的。但是一旦学会了欣赏（appreciate）这种 approach，那么“模型推导简略”、“语言风格奇特”这些都不会成为阻碍你去膜拜这本书的理由。
此外，一些产业组织上的问题，如随时间变动的非线性需求函数估计——本质上就是 random coefficients logit models 所解决的问题，如经典的 Berry et al. (1995, Econometrica)——用 program evaluation 的思想和方法同样可以解决。详见书中介绍 Angrist et al. (2000, Review of Economic Studies) 对白鱼（whiting fish）市场需求估计的部分。
最后，如果读完这本书还只是盯着那些技术上的 mumbo jumbo，而看不到 research designs 的重要性的话，那么很可能你没有真正理解 “mostly harmless” 的含义。
9. 学习计量经济学有什么用，具体的实际的应用领域，我的专业是电子金融
作为一名数量经济学专业的博一研究生，我就自己的经历来谈谈如何学好计量经济学。我不知道你学习计量经济学的主要目的是什么，但是要像你说的“稳扎稳打、效率较高地掌握计量知识”，我觉你可以这么做：由于计量经济学涉及到概率论和数理统计方面的知识（比如统计量的构造、P值，t检验和F检验等等），我觉得掌握这方面的知识是很有必要的。
推荐教材的话，首推茆诗松版本的《概率论与数理统计》（个人觉得这应该是目前国内这方面教材最好的一个版本）。有了概率论和数理统计方面的知识后，你可以着手学习计量经济学了。
入门教材有很多。国内的话，首推庞皓的《计量经济学》，理论知识和实际应用之间的权衡把握的不错，其次就是李子奈的《计量经济学》，可能这本书稍微会难一点。
国外的话，优秀的教材就很多了，比如伍德里奇的《计量经济学导论》、古扎拉蒂的《计量经济学基础》等等。以上书籍学完以后你差不多计量经济学基础就算不错了，但是要注意，计量经济学作为一门工具学科，总要到解决实际的经济学问题中才能发挥的作用，所以我建议你如果是非数量经济学专业的话，掌握基础的计量经济学用好就够了，如果遇到什么计量经济方面的问题的话，再来学习这方面的知识也不迟。而且在学习过程中要边看书学习边操作，这样学习效率会比较高。
至于要使用哪种软件的话，入门的话可以用用Eviews和Stata。
如果你学有余力或者致力于读数量经济学专业的研究生的话，你可以这么做：中级和高级的计量经济学中会常常涉及到用矩阵的描述问题或模型，你可以补充一下这放那个面的知识，比如《线性代数》和《矩阵分析》这样的教材。
如果还想进一步提高的话，可以看看濮晓龙版本的《高等数理统计》或者陈希孺版本的《高等数理统计》。接着就可以看看格林版本的《计量经济分析》这本书，它几乎包括了计量经济学的方方面面。国内的话，李雪松的《高级经济计量学》也不错有了以上两方面的基础以后，再学习计量经济学就需要按照你的兴趣来专研了。计量经济学大致可以分为以下几类：时间序列计量经济学、面板数据计量经济学和微观计量经济学。时间序列方面，首推汉密尔顿的《时间序列分析》和蔡瑞胸的《金融时间序列分析》这两本书。面板数据方面，至今还没发现比较好的教材。微观计量经济学方面，首推卡梅隆《微观计量经济学：方法与应用》。以上仅是个人观点，如有不对请亲拍！
【王也】:
Bruce Hansen的讲义，入门不二之选；后面看走哪条路吧，搞搞基本因果推断念念基本无害，翻翻Imbens和Wooldridge2007年的NBER讲义怎么也够了
【周彬】:
不建议从李子奈的那本书开始学，虽然很多国内高校的计量经济学是从那本书起步的。学习计量经济学，建议从矩阵运算开始学，也就是线性代数。掌握最基本的矩阵变换法则，然后从矩阵起步，循序渐进学习OLS, MLE，再逐步进阶。事实上，各种estimation是需要不断推导的，假设前提以及达成最优化的条件要加以系统性总结，这样才能看懂模型，进而运用模型。同时为了避免出现spurious model, 建议不要放松对理论的学习，理解变量之间的相互关系。从软件上看，国内通常是从Eviews起步，北美是Minitab; 前后者对入门学者来说差距不大。在往后，针对非计量经济学专业的经济系同学，建议Stata, SAS, R等等都用用，用熟一个，其他也都会一些；计量专业的同学，建议学通Matlab, 这是立身之本。
【王帅】:
如果有统计基础的话，可以看Introctory Econometrics: A Modern Approach
【lukelly】:
国内的话。李子奈的《计量经济学》做基础开始，里面理论知识很多。他的《高级应用计量经济学》也可以读读。微观应用的初级模型logit、tobit、probit打好基础，宏观就是时间序列相关的内容为主。软件应用有eviews，stata，一些东西也会应用到Matlab。