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出版者:江苏东南大学

作者:张晓莺 编

出品人:

页数:148

译者:

出版时间:2003-12

价格:17.00元

装帧:

isbn号码:9787810893855

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 数学
• 科学研究
• 实验设计
• 回归分析
• 抽样调查
• 数据挖掘

跨越数字的边界：现代经济学前沿探索 图书名称： 跨越数字的边界：现代经济学前沿探索 作者： （此处留空，以便读者想象作者的权威性与专业性） 出版社： （此处留空，以便读者联想知名学术出版社） --- 内容简介： 在信息洪流与全球化浪潮交织的二十一世纪，经济学这门古老的社会科学正经历着一场深刻的范式革命。传统的宏观模型在面对突发的金融危机、爆炸性的技术创新以及日益复杂的非线性互动时，显现出其解释力的局限性。本书并非对基础统计学原理的复述或巩固，而是旨在为那些已经掌握了基础量化工具（如描述性统计、概率分布、假设检验等）的读者，架设一座通往现代计量经济学、行为经济学、复杂性科学以及政策评估前沿研究的桥梁。 本书的基石在于承认现实世界的“不完美性”——信息不对称、理性人假设的失效、以及系统性风险的内生性。我们不再满足于“如果一切条件不变”的理想化情景，而是深入探究那些驱动真实世界波动的内生变量、非线性反馈回路和结构性断裂点。 第一部分：计量经济学的“后实证”转向与因果推断的精进 本篇聚焦于如何从海量数据中精确提取因果关系，而非仅仅描述相关性。我们假设读者已经熟悉线性回归模型（OLS）的基本假设。本书将重点剖析： 1. 异质性效应与面板数据的高级应用： 双重差分法（DiD）的陷阱与优化： 深入探讨平行趋势假设的检验方法，并引入带有时间趋势和协变量调整的合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）在评估大规模政策干预（如自由贸易协定、重大环保法规）中的应用案例。 断点回归设计（RDD）的精细化操作： 详细解析清晰断点（Sharp RDD）与模糊断点（Fuzzy RDD）的估计差异，以及如何处理带宽选择和局部线性回归的稳健性检验，特别是在社会福利和教育回报评估中的实战技巧。 2. 准实验方法的边界拓展：工具变量（IV）的现代挑战： 超越单一工具变量的限制，探讨多个工具变量的识别策略，包括二阶段最小二乘法（2SLS）的局限性。 重点剖析外部性工具变量（External Instruments）的选择逻辑，例如利用自然实验中的地理、制度差异作为工具，并警惕“弱工具变量”对估计偏差的放大效应。 3. 冲击、溢出与网络效应： 不再将经济主体视为孤立的个体，而是研究处理溢出效应（Spillover Effects）。如何设计研究框架以识别处理组对未处理组的外部影响，这在评估公共卫生政策或金融监管传导机制时至关重要。 第二部分：超越线性的经济系统：复杂性、非稳定性和人工智能的介入 现代经济系统展现出明显的非稳定性和涌现性特征。本书引入跨学科视角，以应对传统均衡理论的不足： 1. 动态随机一般均衡模型（DSGE）的局限与新凯恩斯学派的修正： 分析DSGE模型在2008年金融危机中预测失灵的原因，即对金融摩擦、信息粘性和异质性主体的内生化处理不足。 介绍异质性主体模型（HANK）的兴起，它如何通过将家庭和企业的异质性（如不可借贷约束）纳入宏观框架，来更好地解释货币政策的非对称传导。 2. 经济的混沌与相变：复杂性科学的应用： 引入网络科学来研究金融系统中的传染风险和供应链的脆弱性。我们探讨如何用图论指标（如中心性、聚类系数）来识别系统中的关键节点。 介绍基于代理的模型（Agent-Based Modeling, ABM），展示如何通过模拟数百万个具有学习和适应能力的代理人的互动，来观察宏观经济现象（如泡沫形成、贫富差距扩大）的涌现过程，这些现象是传统解析模型难以捕捉的。 3. 机器学习在经济预测与结构发现中的角色： 本书强调，机器学习不是取代因果推断的工具，而是增强结构发现的利器。 探讨高维数据处理（如使用LASSO、Elastic Net进行变量选择）在经济预测中的优势，以及如何利用深度学习处理非结构化数据（如文本、卫星图像）来构建新的经济活动指标（如“情绪指数”、“实时生产率”）。重点在于如何将这些预测模型的结果，有纪律地嵌入到经济理论框架中。 第三部分：行为与认知的经济学转向 如果说计量经济学处理的是“如何测量”，那么行为经济学处理的就是“为什么会这样”。本书聚焦于认知偏差如何系统性地影响市场效率和政策设计： 1. 损失厌恶与前景理论的延伸： 超越标准的参考点理论，探讨心理会计和禀赋效应在消费者金融决策（如储蓄、保险购买）中的具体量化模型。 介绍时间不一致性（Time Inconsistency）的建模，解释为什么个体倾向于制定最优计划，却又一再推迟执行，以及政策制定者如何利用“承诺设备”来帮助个体克服这些内在冲突。 2. 认知负荷与启发式决策： 研究“有限理性”的实证检验。我们如何使用实验经济学和自然实验来区分是“缺乏信息”还是“处理信息能力有限”导致了次优决策。 探讨“助推”（Nudge）理论的有效性边界，重点分析在不同文化和社会背景下，哪些类型的“软性干预”具有稳健的（而非昙花一现的）效果。 结语：迈向具有韧性的经济政策设计 本书的最终目标是培养读者形成一种批判性、多维度的经济思维。未来的经济学家必须能够熟练地整合复杂系统的动态视角、个体行为的心理学洞察，以及尖端量化方法的严谨性。只有这样，我们才能设计出不仅追求效率，更追求系统韧性、公平性和可持续性的现代经济政策。 本书适合经济学、金融学、公共政策、数据科学等领域的高年级本科生、研究生，以及需要更新其分析工具箱的专业研究人员和政策制定者。它要求读者具备扎实的微积分和线性代数基础，以及对基础概率论和回归分析的清晰理解。

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说实话，我对很多教材都有一个共同的抱怨，那就是排版和图表设计常常令人头疼，信息密度过大，重点不突出。然而，拿到这本书时，我就立刻被它的视觉设计所吸引。页边距的留白恰到好处，关键的定义和公式都被用粗体或不同的颜色区块突出显示，使得在快速浏览和深度阅读之间切换都非常方便。图表的质量也是一流的，那些用来解释复杂分布的图形，线条清晰，标注明确，即便是一个对图形理解不敏感的读者也能迅速抓住重点。这种对细节的关注，无疑极大地提升了阅读的效率和愉悦感。它不像某些学术著作那样板着脸孔，而是更像一位耐心的导师，用最友好的方式向你展示知识的结构美。我强烈推荐给所有有视觉学习偏好的读者，这本书的排版本身就是一种教学工具，它在潜移默化中帮助我们构建起统计学的知识框架。

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这本书的配套资源和学习辅助设计也是我极为赞赏的一点。虽然我主要阅读的是纸质版，但书中所引用的案例和数据，都能在配套的在线资源中找到对应的代码实现（我猜是R或Python）。这一点对于想动手操作的读者来说至关重要。光看不练假把式，统计学更是如此。仅仅理解了方差分析的原理，如果不亲自跑一遍数据，总觉得心里没底。这本书的作者似乎深知这一点，他们提供的不仅是“是什么”，更有“怎么做”。我尝试着自己用书中的数据进行了几次模拟，结果与书中的结论完全吻合，这种及时的反馈机制极大地增强了我的学习信心。它不仅仅是一本教科书，更像是一个完整的学习生态系统，鼓励读者从被动接受知识转向主动探索和验证，这种全方位的教学设计，在同类书籍中是极其罕见的，体现了作者深厚的教学经验和对学习者需求的深刻洞察。

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这本书的深度和广度都远远超出了我的预期，我原本以为它会是一个比较入门级的教材，但事实证明，它在处理更复杂的模型时也展现出了非凡的功力。特别是关于回归分析和假设检验那几个章节，作者的处理手法极其精妙，不仅详细阐述了古典线性模型的假设和局限性，还引入了一些现代统计学的前沿视角。我发现自己以前在处理实际数据时遇到的很多困惑，比如多重共线性、异方差性这些问题，在这里都得到了系统而深刻的解答。作者的叙述风格带着一种冷静而严谨的学者气质，但又不失清晰的条理感，使得即便是探讨高阶内容时，阅读体验也保持在了一个非常舒适的水平。它真正做到了将理论与实践紧密结合，每一部分都有对应的应用场景分析，这对于我们这些需要将统计方法应用于工作场景的人来说，简直是雪中送炭。我甚至会把这本书当作工具书来查阅，很多细节的论证都值得反复琢磨。

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这部书真是让人大开眼界，我以前对概率论和数理统计的概念总是模模糊糊的，感觉像隔着一层毛玻璃看东西。但这本书的讲解方式简直是化繁为简的典范。它没有一上来就抛出一大堆复杂的公式和定理，而是从非常直观的例子入手，比如日常生活中遇到的抽样误差、风险评估，这些都让原本枯燥的理论变得鲜活起来。作者似乎非常懂得如何引导读者的思维，每一步的推导都衔接得非常自然，就像在讲一个引人入胜的故事。我特别欣赏它对核心思想的强调，比如大数定律和中心极限定理，它们不再是冷冰冰的数学命题，而是理解世界随机性的强大工具。阅读过程中，我时不时会停下来，翻看前面的章节，确认自己是否真正把握了精髓。对于那些希望真正“理解”统计学而不是仅仅“记住”公式的人来说，这本书无疑是一份宝藏。它的结构安排也极为考究，从描述性统计到推断性统计，层层递进，让我感觉每翻过一页，我的认知边界就在向外拓展。

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我接触过好几本统计学的入门读物，但很多要么过于偏重数学推导，让非数学背景的读者望而却步；要么又过于简化，流于表面，无法应对真实世界中数据的复杂性。这本书非常巧妙地平衡了这两个极端。它在需要数学的地方毫不含糊，为理解概率分布的性质提供了坚实的数学基础，但它又非常“体贴”地提供了大量的文字解释，来串联起那些冰冷的数学符号之间的内在逻辑。更让我惊喜的是，它并没有回避现代数据科学中越来越重要的非参数方法。虽然篇幅没有放在首位，但对非参数检验的介绍，展示了作者紧跟时代发展的视野。这种亦刚亦柔的叙事策略，使得这本书的适用人群极大地拓宽了，既能满足数理基础扎实的读者，也能接纳那些更侧重应用和解读的实践者。它真正做到了让统计学成为人人可用的工具，而非少数精英的专利。

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