非均衡经济计量建模与控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:天津大学出版社

作者:张世英

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-06-01

价格:19.0

装帧:

isbn号码:9787561816158

丛书系列:

图书标签:

• 经济计量学
• 非均衡模型
• 计量经济学
• 控制理论
• 动态经济学
• 模型预测控制
• 时间序列分析
• 优化方法
• 经济模型
• 金融工程

现代经济学的定量分析：基于大数据与机器学习的前沿视角 图书定位与核心内容： 本书聚焦于现代经济学研究的最新动态，特别是大数据时代背景下，如何运用先进的计量经济学工具和机器学习算法，对复杂的经济现象进行深入、精确的量化分析与政策模拟。本书摒弃传统计量模型在处理高维、非线性、异质性数据时的局限性，全面转向基于现代统计推断和计算经济学的研究范式。 本书结构严谨，逻辑清晰，分为四个核心部分：大数据基础与数据清洗、高级计量模型的理论与应用、机器学习在经济学中的前沿拓展，以及政策评估与因果推断的深化。 旨在为高级本科生、研究生以及经济研究人员提供一套系统、实战化的定量分析工具箱。 第一部分：大数据与经济学计量基础的重构 本部分首先建立对“大数据”在经济学语境下的准确理解，强调数据结构（如文本、网络、高频金融数据）的多样性，而非仅仅是数据量的庞大。 1. 经济学计量学的计算范式转变： 探讨从基于小样本理论的经典线性回归模型（OLS）向高维数据处理模型的演进路径。重点介绍计算资源与算法效率对模型选择的影响。 2. 经济学数据的清洗、转换与特征工程： 详细阐述处理结构化和非结构化经济数据的实用技术，包括缺失值填充（如基于随机森林或多重插补）、时间序列的平稳性检验、以及如何构建有效的解释变量（特征工程），这是后续复杂模型成功的关键前提。 3. 高维数据的降维技术： 针对经济学中常见的“$N$ 大于 $T$”（观测值多于时间点）或“$P$ 远大于 $T$”的横截面数据问题，系统介绍主成分分析（PCA）、因子分析（FA）的经济学解释，并深入讲解 LASSO、Ridge 回归等正则化方法在变量选择中的作用，以及它们如何帮助研究人员聚焦于最具经济学意义的驱动因素。 第二部分：超越线性假设的高级计量理论与应用 本部分侧重于传统计量模型在处理现实经济世界中的非线性和异质性问题时所采用的进阶工具。 1. 非线性与非参数方法的应用： 深入探讨非参数回归（如局部加权回归 LOESS）、核密度估计等工具，它们在不预设函数形式的情况下捕捉经济关系。重点讲解门限模型（Threshold Models）和分位数回归（Quantile Regression），后者允许研究者分析政策冲击对收入分布不同区间的差异化影响，提供比平均效应更丰富的洞察。 2. 时间序列分析的动态扩展： 侧重于金融和宏观经济学中的高频数据处理。详细介绍向量自回归模型（VAR）的局限性及其在结构性VAR（SVAR）中的改进，特别是如何利用长期约束或符号限制识别结构冲击。引入状态空间模型（State-Space Models）和卡尔曼滤波，用于估计不可观测的经济状态变量（如潜在产出、自然失业率）。 3. 异质性效应的建模： 探讨经济主体（消费者、企业）的行为异质性。讲解混合效应模型（Mixed-Effects Models）和随机参数模型，用于同时估计总体平均效应和个体特有效应，这在微观计量和行为经济学中至关重要。 第三部分：机器学习在经济学中的前沿拓展 本部分是本书的重点，系统性地将机器学习（ML）算法引入经济研究流程，强调ML不仅用于预测，更重要的是用于结构识别和机制探索。 1. 监督学习在经济预测中的应用： 详细介绍决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）和梯度提升机（GBM，如XGBoost），并将其应用于宏观经济指标的短期预测和企业破产风险的评估。强调这些方法的模型可解释性（如特征重要性排序）。 2. 深度学习在非结构化数据处理中的突破： 重点介绍循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在分析高频金融时间序列和理解中央银行政策声明等文本数据中的潜力。探讨卷积神经网络（CNN）在分析图像型经济数据（如卫星图像估算区域活动）中的应用案例。 3. 无监督学习与经济结构探索： 阐述聚类分析（K-Means, DBSCAN）如何用于识别具有相似行为特征的消费者群体或企业集群。介绍自编码器（Autoencoders）在学习经济变量的低维、非线性表示方面的优势。 第四部分：因果推断与政策评估的量化深化 本书的最终目标是将复杂的预测模型转化为可靠的政策建议。本部分聚焦于如何通过严谨的计量框架，从相关性中分离出因果性。 1. 现代因果推断的工具箱： 详尽介绍双重差分（DID）模型的拓展，如合成控制法（Synthetic Control Method），特别适用于分析单个重大政策干预对特定区域的影响。深入讲解工具变量（IV）方法的现代选择标准，以及如何处理弱工具变量问题。 2. 基于机器学习的因果效应估计（ML for Causal Inference）： 介绍前沿的因果推断方法，如双重稳健估计（Double Robust Estimation, DR）、交叉学习（Double Machine Learning, DML）框架。解释这些方法如何利用ML模型来处理混杂因素，同时保持对异质性处理效应（HTE）的估计效率和一致性。 3. 政策模拟与稳健性检验： 强调在得出结论前，必须进行全面的稳健性检验，包括模型设定、样本选择和结果敏感性分析。介绍蒙特卡洛模拟在评估模型对极端异常值或模型设定偏差的敏感性方面的应用，确保研究结果的可靠性和政策指导价值。 读者对象： 本书适合已掌握基础统计学和线性回归的经济学、金融学、管理学、公共政策及数据科学专业的硕士和博士研究生；从事量化研究的经济学家、金融分析师以及需要将前沿数据技术应用于实际经济问题的政策制定者。通过本书的学习，读者将能够独立设计、执行和解释基于大数据和前沿计算方法的复杂经济学研究项目。

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总而言之，这本书给我带来的最深刻感受是其体系的完整性和前瞻性。它不仅仅是各种计量技巧的堆砌，而是构建了一个从理论假设到模型估计，再到系统控制的完整闭环。它有效弥补了传统计量经济学在处理系统动态性和政策干预方面的不足。虽然阅读过程充满挑战，但每攻克一章，都会有一种豁然开朗的感觉，仿佛自己对经济现象的理解深度又上了一个台阶。这本书真正做到了书名所承诺的：它不仅教你如何‘计量’一个处于‘非均衡’状态的经济系统，更重要的是，它指导你如何利用这些模型去‘控制’和引导这个系统的未来走向。它强迫读者跳出“解释过去”的舒适区，去思考“如何塑造未来”这一更具建设性的问题。对于希望将计量经济学应用于实际决策科学领域的学者而言，这本书无疑是一部具有里程碑意义的著作，它为构建更具适应性和响应性的经济模型设定了新的基准。

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从写作风格来看，这本书带着一种严谨的、甚至可以说是有点“硬核”的学术气息，丝毫没有迎合大众读者的企图。作者的语言精确、简洁，仿佛每一个词语都经过了反复的推敲，确保其在数学和经济学意义上的唯一性。这种风格的好处是信息密度极高，可以最大限度地压缩论证过程，但也意味着读者必须全神贯注，稍不留神就会错过关键的逻辑跳跃。我发现自己必须经常停下来，对照着其他参考资料来确认某些定理的背景知识。然而，正是这种不妥协的学术态度，赋予了这本书极高的参考价值。我将它视为一本“工具书”而不是“休闲读物”，它不像那些流行经济学著作那样试图用生动的比喻来解释复杂的概念，而是直接展示了工具如何构建和运作。对于那些志在学术前沿，希望开发自己计量模型的研究者来说，这本书提供了一种极其高标准的范例。它教会的不仅仅是‘如何使用’已有的模型，更是‘如何从头设计’一个能反映特定经济现象的、数学上自洽的非均衡计量框架。

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这本书初拿到手的时候，我其实是抱着一种挺谨慎的态度。毕竟现在市场上的经济学专业书籍，很多都是在老生常谈的理论上做些修修补补，真正有新意的太少。但这本《非均衡经济计量建模与控制》给我的第一印象就有些不一样，它似乎在试图搭建一个更接近现实复杂性的框架。我尤其欣赏它在处理“非均衡”这个核心概念时的那种扎实和细致。在阅读开篇章节时，作者并没有急于抛出复杂的数学公式，而是花了很多篇幅去探讨，为什么传统的均衡模型在面对突发冲击、市场信息不对称或者个体行为差异时会显得力不从心。这种哲学层面的铺垫，让我感觉作者是真正理解了计量经济学在描述真实世界时的局限性，而不是单纯地追求数学上的优雅。书中对于如何构建能够捕捉动态调整过程、而非静止状态的模型，给出了相当深入的见解。我特别关注了其中关于状态空间表示法在非均衡系统识别中的应用，感觉这块内容是全书的亮点之一，它提供了一种非常强大的工具箱，能够让研究者跳出传统的静态回归视角，去动态地追踪经济主体是如何在信息不完全的情况下逐步趋向（或者说，在不断偏离）某种‘目标状态’的。这种对过程的关注，比起那些只关注长期稳态结果的书籍，更让我感到贴近实际的研究需求。

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坦白说，这本书的阅读难度是相当高的，绝非那种可以轻松翻阅的入门读物。我个人认为，它更适合已经有扎实的计量经济学基础，并且对动态系统理论和高级统计推断有一定了解的研究生或专业人士。书中对随机过程和复杂系统理论的引用非常频繁，几乎每一章都在挑战读者的数学直觉。我花了大量时间去消化那些关于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在非均衡模型估计中的具体应用。作者似乎在强调，对于那些参数空间结构复杂的模型，传统的最大似然估计（MLE）方法往往会失效或者陷入局部最优，因此必须依赖于更现代的模拟推断技术。我特别欣赏作者在讲解这些高级算法时，没有仅仅停留在公式的展示，而是试图解释每一步推导背后的经济学逻辑——比如，为什么特定的先验分布选择会影响我们在观察到有限样本数据时的后验推断结果。在我尝试用书中的方法去重构一个简单的资产定价模型时，我发现那些理论上完美的框架在实际操作中需要对模型设定做极其审慎的假设，而作者也毫不避讳地指出了这些潜在的陷阱，这让整本书的指导性大大增强，避免了理论与实践之间的脱节。

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这本书的结构安排非常清晰，尽管内容深奥，但逻辑主线始终贯穿着“建模”与“控制”两条轴线。前半部分侧重于“建模”，主要探讨如何用数学语言准确地描述一个“非均衡”经济体的状态和演化路径。但真正让我眼前一亮的是后半部分关于“控制”的论述。在经济学中，我们往往讨论的是描述性或预测性的模型，但这本书明显将视角提升到了政策干预和优化层面。作者探讨的不是简单的政策效果评估，而是如何设计出最优的控制律，使得经济系统能够按照预设的轨迹运行，或者在受到外部冲击后能够最快地恢复到某种期望的状态。这里涉及到了最优控制理论和动态规划的思想，与经典的宏观经济政策学结合得非常巧妙。举个例子，书中讨论了货币政策制定者在信息不完全和经济惯性（即粘性）存在的情况下，如何设定一个前瞻性的规则来平抑经济周期波动。这种将计量模型、系统控制论和实际政策制定结合起来的尝试，在同类书籍中是极为罕见的，它提供了一种将理论研究转化为可操作干预策略的桥梁。

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