非参数计量经济学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:南开大学

作者:叶阿忠

出品人:

页数:385

译者:

出版时间:2003-7

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787310019069

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• F计量经济学
• 计量经济学
• 非参数
• 统计推断
• 经济分析
• 数据分析
• 模型
• 理论
• 方法
• 实证研究
• 高级经济学

《非参数计量经济学》 简介 计量经济学，作为一门融合了经济学理论、数学工具与统计方法的交叉学科，致力于利用数据来理解、检验并量化经济现象。传统计量经济学模型，无论是线性回归、时间序列分析还是面板数据模型，通常依赖于对经济关系的特定函数形式的预设，例如，假设误差项服从正态分布，或者变量之间存在线性关系。这种“参数化”的建模方式，虽然在许多情况下能够提供清晰且易于解释的结果，但也存在其局限性。当现实经济世界的复杂性超越了我们预设的简单模型时，参数模型的假设就可能变得不准确，从而导致估计偏差、模型误设（misspecification）等问题。 “非参数计量经济学”正是为了应对这些挑战而生的一个重要分支。它摆脱了对数据生成过程（data generating process, DGP）进行严格函数形式设定的束缚，允许数据的内在结构以更加灵活、开放的方式被揭示出来。这意味着，非参数方法不会预先假定变量之间的关系是线性的，或者误差项具有特定的分布形态。相反，它们通过一系列统计技术，让数据“自己说话”，从而构建出更具弹性和适应性的模型。 本书《非参数计量经济学》将深入探讨这一前沿领域的核心理论、关键方法及其在实际经济分析中的应用。我们旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解非参数方法的精妙之处，以及它们如何能够弥补传统参数模型可能存在的不足。 第一部分：非参数方法的基石与思想 在深入探讨具体方法之前，理解非参数计量经济学所依据的哲学和基本思想至关重要。本部分将从以下几个方面展开： 参数化方法的局限性 revisited：我们将更详细地审视传统参数化模型的潜在陷阱，例如： 模型误设（Model Misspecification）：经济现象往往是非线性的、条件异方差的，或者存在复杂的交互效应。如果参数模型未能捕捉到这些特征，其估计结果可能产生系统性偏差。例如，简单线性回归假设了变量间的线性关系，若实际关系是非线性的，则回归系数的解释将是误导性的。 数据依赖性：参数模型的有效性高度依赖于预设的函数形式是否与真实数据生成过程相匹配。在模型设定错误的情况下，即使数据量很大，估计出的参数也可能无法准确反映经济现实。 解释的局限性：尽管参数模型的解释性强，但当模型形式过于简单时，其捕捉的经济机制可能过于片面。 非参数方法的优势与目标：与参数化方法形成对比，非参数方法的核心优势在于其灵活性（flexibility）和数据驱动性（data-driven）。 避免函数形式的武断设定：它不要求研究者预设变量间关系的具体形式，而是允许模型从数据中学习。这对于探索性数据分析和处理那些缺乏明确理论指导的经济现象尤为重要。 更好的拟合能力：在许多情况下，非参数模型能够提供比参数模型更好的数据拟合度，从而可能带来更准确的预测和更可靠的因果推断。 揭示隐藏的结构：非参数方法能够捕捉传统参数模型可能忽略的复杂模式，如局部效应、异质性关系以及非线性交互项。 核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）：作为非参数统计学中最基础也最重要的工具之一，核密度估计将是理解后续方法的基础。我们将详细介绍： 基本原理：如何利用核函数（kernel function）和带宽（bandwidth）来平滑数据点，从而估计概率密度函数。 带宽选择的重要性：带宽是核密度估计中的关键参数，它决定了估计的平滑程度。我们将讨论不同带宽选择策略（如交叉验证）的优劣。 在计量经济学中的初步应用：例如，估计残差的分布，为假设检验提供依据；估计条件密度函数，分析变量的条件分布。 非参数回归（Nonparametric Regression）：这是非参数计量经济学应用最广泛的领域之一。我们将介绍： 局部多项式回归（Local Polynomial Regression）：包括著名的 Nadaraya-Watson估计器（LOESS）：最经典的局部线性回归方法，通过在局部区域进行加权线性回归来估计函数。 局部线性回归（Local Linear Regression）：相较于Nadaraya-Watson，它在估计函数导数时具有更好的性质，避免了“边界效应”。 核回归（Kernel Regression）：与局部多项式回归紧密相关，理解其工作机制。 样条回归（Spline Regression）：利用分段多项式函数及其连接处的平滑性来逼近复杂函数。我们将介绍三次样条（cubic splines）等常见形式。 局部多项式回归的理论性质：包括一致性（consistency）、渐近正态性（asymptotic normality）等。 带宽选择策略：再次强调带宽选择在回归中的关键作用，以及各种选择方法的原理和实践。 在经济学中的应用场景：例如，估计消费函数、生产函数、工资函数等，分析收入、教育、年龄等因素对经济变量的非线性影响。 第二部分：进阶非参数模型与方法 在掌握了基础的非参数概念和方法后，本部分将深入探讨更复杂、更具挑战性的模型，以及它们在处理更广泛的经济问题时的威力。 条件密度估计（Conditional Density Estimation）：超越了仅仅估计均值或中位数，条件密度估计能够提供关于因变量分布的全部信息，这对于风险分析、不确定性建模至关重要。 核条件密度估计：将核密度估计的思想推广到条件变量上，用于估计 P(Y|X)。 模型的解释与应用：例如，分析收入分布如何随着教育水平的变化而变化；评估金融资产收益率在不同市场情绪下的风险分布。 非参数和半参数模型：在某些情况下，我们可能对经济关系的一部分有较强的理论预期（例如，线性关系），而对另一部分则不确定。半参数模型在这种情况下提供了将参数模型和非参数模型结合起来的灵活性。 加性模型（Additive Models）：将响应变量表示为自变量的非参数函数之和，即 $Y = sum_{j=1}^p f_j(X_j) + epsilon$。这种模型保留了一定的可解释性（每个函数的边际效应），同时允许函数的形式由数据决定。 部分线性模型（Partial Linear Models）：将响应变量表示为线性部分和非线性部分的组合，例如 $Y = Xeta + g(Z) + epsilon$，其中 $eta$ 是参数，而 $g$ 是一个未知的非参数函数。 半参数模型估计的挑战与方法：我们将介绍一些经典的半参数估计方法，如局部MLE（Local Maximum Likelihood Estimation）、冷冻算法（Fitted Value Iteration）等。 非参数处理效应估计（Nonparametric Estimation of Treatment Effects）：在政策评估、因果推断等领域，精确估计处理效应（例如，某项教育政策对学生成绩的影响）是核心任务。当处理效应的函数形式未知时，非参数方法显得尤为重要。 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的非参数扩展：如何利用非参数方法估计倾向得分，以及如何进行非参数匹配。 双重差分法（Difference-in-Differences, DID）的非参数化：在不预设平行趋势假设的严格形式下，如何估计处理效应。 双重机器学习（Double Machine Learning, DML）：一种强大的处理效应估计框架，它结合了机器学习的灵活性和双重稳健性（double robustness）的统计性质，能够更有效地处理高维变量和复杂的非线性关系。我们将详细介绍其理论基础和实现方法。 平均处理效应（Average Treatment Effect, ATE）和条件平均处理效应（Conditional Average Treatment Effect, CATE）的非参数估计。 非参数面板数据模型（Nonparametric Panel Data Models）：面板数据（panel data）能够同时捕捉个体和时间维度上的异质性，是经济学研究的宝贵资源。非参数面板数据模型则致力于在不设定参数形式的情况下，分析面板数据中的复杂动态关系。 非参数单位固定效应模型（Nonparametric Fixed Effects Models）：如何估计和推断具有非参数形式的个体异质性。 动态非参数面板模型：考虑自回归项或其他滞后变量的非参数化处理。 高维非参数模型（High-Dimensional Nonparametric Models）：随着大数据时代的到来，经济学研究越来越多地面临解释变量数量远超样本量的情况（p >> n）。传统的非参数方法在高维环境下往往失效。 正则化（Regularization）技术：如Lasso、Ridge等，如何将其应用于非参数模型以实现变量选择和降维。 选择性筛选（Screening）方法：如DC、IS、Strong-Fisher等，如何从海量变量中筛选出可能相关的变量。 高维非参数回归和因果推断：探讨在高维背景下估计非参数回归函数和处理效应的方法。 第三部分：理论推导、计算实现与实践应用 本部分将聚焦于非参数方法的理论严谨性、计算工具的运用以及在实际经济研究中的案例分析。 非参数估计量的渐近理论： 一致性（Consistency）：在样本量趋于无穷时，估计量是否收敛于真实值。 渐近方差（Asymptotic Variance）：估计量的渐近分布，以及如何从中推断标准误和构建置信区间。 核函数与带宽选择的理论考量：深入探讨不同核函数和带宽选择方法对估计量性质的影响。 假设检验与置信区间构建： 参数化假设的非参数检验：如何在不依赖参数模型的情况下，检验零假设（例如，变量X对Y没有影响）。 Bootstrap方法：在非参数设置下，Bootstrap作为一种强大的非参数统计工具，在估计标准误、构建置信区间和进行假设检验方面具有广泛的应用。我们将介绍Bootstrap在非参数回归和处理效应估计中的具体实现。 计算工具与软件实现： R语言：我们将介绍R语言中用于非参数计量经济学的常用包，如`np`、`locfit`、`gam`、`grf`（用于双重机器学习）等，并提供具体的代码示例。 Python：介绍Python中相关的库，如`scikit-learn`、`statsmodels`等。 实际操作中的注意事项：包括数据预处理、模型诊断、结果解释等。 案例研究与前沿应用： 宏观经济学：利用非参数方法分析通货膨胀的非线性动态、货币政策传导机制的异质性。 劳动经济学：估计教育、工作经验对工资的非线性影响，分析劳动力市场歧视的非参数度量。 金融学：构建非参数风险模型，分析资产价格的非线性动态，评估金融监管政策的效果。 发展经济学：评估扶贫政策、教育干预的非参数处理效应。 行为经济学：探索消费者偏好的非线性结构，分析广告效应的非参数模型。 《非参数计量经济学》旨在成为一本集理论深度、方法广度与实践指导于一体的著作。通过对本书的学习，读者将能够： 1. 深刻理解非参数方法的理论基础，掌握其与参数化方法的根本区别。 2. 熟练掌握一系列重要的非参数模型和估计技术，并能根据实际问题选择合适的工具。 3. 具备运用非参数方法进行实证研究的能力，能够独立完成数据分析、模型构建与结果解释。 4. 跟进非参数计量经济学的最新研究进展，为进一步的学术研究打下坚实基础。 本书适合经济学、金融学、统计学等相关专业的本科高年级学生、研究生以及致力于提升计量经济学分析能力的科研人员和实践者。我们相信，对非参数方法的掌握，将极大地拓展您的分析视野，并使您能够更精确、更深入地揭示经济世界的复杂图景。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从一个纯粹应用研究者的角度来看，这本书的价值在于它对“可操作性”的关注。我最欣赏的是其中关于模拟和案例分析的部分。作者没有停留在理论的象牙塔内，而是提供了大量使用常见统计软件（我猜测是R或Stata的特定包）实现这些非参数方法的具体步骤和代码片段的思路。虽然我没有完全复现每一个案例，但光是浏览那些结构化的步骤，我就能清晰地感受到如何将书中学到的理论转化为实际的计量模型。特别是在讨论模型诊断和选择一致性检验时，作者强调了在大样本和小样本情况下，如何调整对假设的依赖程度，这对于我们处理真实世界中数据结构复杂多变的情况至关重要。它教会我的不是死记硬背公式，而是形成一种“方法论思维”：在面对特定经济问题时，如何根据数据特征来选择最恰当的、无需强约束假设的分析工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，那种沉稳中透着一丝古典的质感，拿到手里就有一种想仔细研读的冲动。我本来是抱着试试看的心态买回来的，毕竟这个领域听起来就挺“硬核”的，但翻开目录后，发现作者在内容的组织上花了不少心思。它没有那种让人望而生畏的晦涩开场，而是用一种相当平易近人的方式引入了基础概念。尤其是关于模型识别和估计的部分，作者似乎特别擅长将复杂的统计推断转化为更直观的几何或逻辑阐释，这对于我这种理论基础相对薄弱的读者来说，简直是及时雨。我记得最清楚的是关于核密度估计那一章，书里用了好几个非常贴合实际的经济学场景来举例，而不是空洞的数学公式堆砌，这一点极大地帮助了我理解带宽选择对估计结果的敏感性。读完前几章，我已经感觉自己对时间序列分析中的非线性依赖性有了更深层次的认识，这本书的叙事节奏掌握得非常好，张弛有度，让人读起来既不至于太快而抓不住重点，也不会因为拖沓而失去兴趣。总而言之，它成功地架起了一座连接抽象理论与实际应用之间的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量简直可以用“教科书中的奢侈品”来形容。清晰的字体、合理的行距，更重要的是，那些复杂的数学表达式和图表都处理得极为精美和准确。我以前读过一些国外引进的教材，翻译过来后公式的格式经常一塌糊涂，阅读体验极差，但这本书从头到尾保持了极高的专业水准。举个例子，书中对非参数回归中的正则化方法的介绍，清晰地展示了不同正则化项对模型平滑度的影响，通过配图对比，那种视觉上的冲击力远胜于单纯的文字描述。另外，书中还巧妙地穿插了一些历史背景介绍，比如某个方法最初是由哪位学者提出，当时的动机是什么，这让整个学习过程变得更加富有故事性和人情味，而不是冷冰冰的知识点堆砌。这种对细节的极致追求，体现了编辑和作者团队的专业素养，也极大地提升了学习的愉悦感。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书的深度和广度确实令人印象深刻，尤其是它对前沿研究的追踪能力。市面上很多教材，内容更新速度往往跟不上实证研究的步伐，但这本书似乎总能把握住最新的方法论动态。我特别关注了关于半参数模型那一块的处理方式，作者没有简单地罗列现有模型，而是深入探讨了这些模型在处理高维数据和内生性问题时的优势与局限。其中关于函数空间的理论背景介绍得相当到位，虽然涉及了一些泛函分析的基础知识，但作者的阐述非常注重经济学意义的体现，避免了纯数学理论的枯燥感。阅读过程中，我常常需要对照着其他几本老教材来印证某些概念，结果发现这本书在细节的精确性和论述的完整性上明显更胜一筹。对于需要撰写高阶研究论文的同行来说，这本书简直就是一本工具书级别的参考资料，它提供的不仅仅是“是什么”，更是“为什么用它”以及“如何批判性地使用它”的深刻见解。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是它具有一种罕见的学术自信和严谨的结构美学。它的逻辑链条非常清晰，从最基础的经验函数估计，逐步递进到更复杂的密度估计、回归和时间序列建模，每一步都建立在前一步坚实的基础之上，很少出现为了篇幅而强行拉扯或概念跳跃的情况。在讨论到某些方法的局限性时，作者的态度是坦诚且建设性的，他们会明确指出当前方法在处理某些特定异质性或高频数据时的不足，并引导读者思考未来可能的研究方向。这种不回避问题的态度，对于培养批判性思维是极其宝贵的。阅读完毕后，我感觉自己不再是简单地知道几个非参数工具的名字，而是真正理解了它们背后的统计哲学——即如何在不牺牲效率的前提下，最大化地拥抱数据的内在结构。这是一部值得反复翻阅、常读常新的学术著作，它的分量和价值远超同类书籍。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆