Libro

Introductory Econometrics ฉบับที่ 8: ครอบคลุมอะไร และเหมาะกับใคร

ตำรา econometrics ของ Jeffrey M. Wooldridge ฉบับที่ 8 จาก Cengage ปี 2025 บทความนี้แนะนำขอบเขตเนื้อหาจากสารบัญ ว่าครอบคลุม regression cross-sectional data, time series panel data และบทใหม่เรื่อง causal inference

ทีมบรรณาธิการ Libro · 25 ตุลาคม 2569 · แก้ไขล่าสุด 27 ตุลาคม 2569 · อ่านประมาณ 3 นาที

ภาพประกอบบทความ: ปกหนังสือ Introductory Econometrics: A Modern Approach โดย Jeffrey M. Wooldridge

ขอบเขตของบทความ: แนะนำขอบเขตเนื้อหาจากสารบัญและคำอธิบายหนังสือที่ร้าน Stata Bookstore เผยแพร่ รวมกับข้อมูลจากแคตตาล็อกห้องสมุด ยังไม่ได้อ่านเนื้อหาเต็มเล่มหรือบทตัวอย่าง

คนที่ทำงานกับข้อมูลการเงินมักใช้ regression อยู่แล้ว แต่ปัญหาจริงมักอยู่ที่สมมติฐานเบื้องหลัง เช่น heteroskedasticity, autocorrelation ของ error หรือการตีความ coefficient ว่าเป็นเหตุและผล ตำรา econometrics ระดับปริญญาตรีช่วยวางพื้นฐานเรื่องเหล่านี้ก่อนจะไปใช้ model ที่ซับซ้อนขึ้น บทความนี้ช่วยดูว่าเล่มนี้ครอบคลุมอะไร และเหมาะกับใคร

หนังสือเล่มนี้ว่าด้วยอะไร

Introductory Econometrics: A Modern Approach ฉบับที่ 8 เขียนโดย Jeffrey M. Wooldridge ตีพิมพ์โดย Cengage ปี 2025 ISBN 978-0-357-90016-1 (Stata Bookstore) แคตตาล็อก CiNii บันทึกเป็นฉบับที่ 8 พิมพ์ที่ Mason, OH ลิขสิทธิ์ปี 2025

คำอธิบายจาก Stata ระบุว่าเล่มนี้พยายามเชื่อมการสอนระดับปริญญาตรีเข้ากับวิธีที่ empirical researchers ใช้จริง และต่างจากตำราแบบเดิมตรงที่ใช้ส่วนขั้นสูงแนะนำ statistical concepts ที่ใหม่กว่า แทนการใช้ matrix algebra ฉบับที่ 8 เพิ่มบทใหม่เรื่อง causal inference สมัยใหม่ ได้แก่ potential outcomes, regression adjustment, inverse probability weighting, instrumental variables, regression discontinuity และ control functions พร้อมตัวอย่างใน Stata และเพิ่มหัวข้อ fractional response models, difference-in-difference-in-differences และ event studies

เนื้อหาครอบคลุมหัวข้ออะไร

สารบัญแบ่งเป็นบทนำหนึ่งบท สามภาค และภาคผนวก (สารบัญจาก Stata Bookstore):

ส่วน

บท

หัวข้อตามสารบัญ

บทนำ

1

The Nature of Econometrics and Economic Data

Part 1 Regression Analysis with Cross-Sectional Data

2–9

simple regression, multiple regression (estimation, inference, OLS asymptotics, further issues), qualitative variables, heteroskedasticity, ปัญหา specification และข้อมูล

Part 2 Regression Analysis with Time Series Data

10–12

regression พื้นฐานกับ time series, ประเด็นเพิ่มเติมของ OLS กับ time series, serial correlation และ heteroskedasticity

Part 3 Advanced Topics

13–20

panel data แบบง่ายและขั้นสูง, instrumental variables และ 2SLS, simultaneous equations, limited dependent variables และ sample selection, advanced time series, advanced causal inference, การทำ empirical project

ภาคผนวก

A–E

ทบทวนคณิตศาสตร์พื้นฐาน probability mathematical statistics สรุป matrix algebra และ linear regression ในรูป matrix

สำหรับผู้อ่านสายการเงิน Part 2 และบทที่ 18 Advanced Time Series Topics เป็นส่วนที่ตรงกับข้อมูลราคาและผลตอบแทนโดยตรง ส่วนบทที่ 13–14 เรื่อง panel data เกี่ยวข้องกับงานที่ใช้ข้อมูลหลายบริษัทหลายช่วงเวลา ข้อสังเกตนี้มาจากชื่อบทเท่านั้น

พื้นฐานที่ควรมีก่อนอ่าน

สารบัญมีภาคผนวก Math Refresher A–C ซึ่งทบทวนเครื่องมือคณิตศาสตร์ probability และ mathematical statistics ไว้ในเล่ม ส่วน matrix algebra ถูกแยกไปไว้ใน Advanced Treatment D และ E ตามคำอธิบายที่ว่าเนื้อหาหลักไม่ได้ใช้ matrix algebra ผู้อ่านที่มีพื้นฐาน statistics เบื้องต้นจึงน่าจะเริ่มอ่านได้ ข้อนี้เป็นการประเมินจากโครงสร้างสารบัญ

ตัวอย่างการคำนวณในฉบับนี้ใช้ Stata ตามคำอธิบายของ Stata Bookstore ผู้ที่ใช้ Python หรือ R ต้องแปลงขั้นตอนเอง

เหมาะกับใคร และใครควรเริ่มจากเล่มอื่นก่อน

  • เหมาะ กับนักศึกษาหรือผู้ทำงานที่ต้องการพื้นฐาน regression อย่างเป็นระบบ ก่อนจะไปใช้ time series model หรือ Machine Learning กับข้อมูลการเงิน

  • เหมาะ กับคนที่อยากเข้าใจเครื่องมือ causal inference อย่าง difference-in-differences และ event studies ซึ่งใช้บ่อยในงานวิจัยการเงิน

  • อาจไม่ตรงความต้องการ ถ้าต้องการตำรา financial time series โดยเฉพาะ เช่น volatility model เพราะสารบัญให้ time series เพียงส่วนหนึ่งของเล่ม

ข้อจำกัดของข้อมูลที่ใช้ในบทความนี้

  • ไม่ได้อ่านเนื้อหาในเล่ม หน้าสินค้าของ Cengage เปิดไม่ได้ (redirect วนซ้ำ) สารบัญจึงมาจาก Stata Bookstore ซึ่งเป็นผู้จัดจำหน่าย

  • ข้อมูลฉบับไม่ตรงกันในโฟลเดอร์ต้นทาง ISBN ในแคตตาล็อกเดิมคือ 9780357900161 ซึ่งเป็นฉบับที่ 8 แต่ภาพปกและลิงก์ Google Books ในโฟลเดอร์เป็นฉบับที่ 2 ปี 2003 บทความนี้เขียนตาม ISBN ฉบับที่ 8 ควรยืนยันฉบับอีกครั้งตอนสอบถาม

  • จำนวนหน้าไม่ตรงกัน Stata Bookstore ระบุ 848 หน้า CiNii ระบุ xxi + 916 หน้า ส่วน Open Library บันทึกปีพิมพ์ 2024 แต่ไม่มีจำนวนหน้า

แหล่งอ้างอิง

บทความนี้อ่านจบได้ในตัวเอง หนังสือด้านบนคือจุดต่อยอดสำหรับผู้ที่ต้องการศึกษาลึกขึ้น

  • 25 ตุลาคม 2569

    Permutation, Parametric, and Bootstrap Tests of Hypotheses: ใครควรอ่าน

    ตำราของ Phillip Good ฉบับที่ 3 ที่สอนทฤษฎี hypothesis testing ผ่าน permutation tests ก่อน แล้วจึงวางวิธี parametric และ bootstrap ไว้ข้างกัน บทความนี้สรุปจากสารบัญและคำนำที่ Springer เปิดให้อ่าน

  • 25 ตุลาคม 2569

    Introduction to Stochastic Processes with R: เรียนผ่าน simulation ด้วย R

    ตำราของ Robert P. Dobrow ที่สอน stochastic processes ตั้งแต่ Markov chain ถึง Brownian motion โดยใช้ R จำลองผลให้เห็นภาพ บทความนี้สรุปจากหน้าสำนักพิมพ์ สารบัญ และตัวอย่างบทที่ 1 ที่ Wiley เผยแพร่

  • 25 ตุลาคม 2569

    Probability and Statistical Inference ฉบับที่ 10: ขอบเขตและพื้นฐานที่ต้องมี

    ตำราของ Hogg, Tanis และ Zimmerman ฉบับที่ 10 ไล่จาก probability พื้นฐานไปถึง estimation, hypothesis testing และ ANOVA บทความนี้สรุปจากสารบัญและคำอธิบายของ Pearson เพื่อช่วยดูว่าเล่มนี้เหมาะกับพื้นฐานของคุณหรือไม่