Statistiques exploratoire multidimensionnelle

Statistiques exploratoire multidimensionnelle pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Dunod
作者:Ludovic Lebart
出品人:
页数:464
译者:
出版时间:2006-7-6
价格:EUR 40.60
装帧:Broché
isbn号码:9782100496167
丛书系列:
图书标签:
  • DS
  • 统计学
  • 多维统计
  • 探索性数据分析
  • 数据挖掘
  • 数据分析
  • 统计建模
  • R语言
  • Python
  • 机器学习
  • 数据可视化
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具体描述

好的,这是一本关于宏观经济学理论与政策应用的专业著作的详细简介: --- 宏观经济学:理论、模型与政策实践 作者:[此处可填写真实作者姓名或机构名称] 出版社:[此处可填写真实出版社名称] 页数:约850页 定价:[此处可填写市场定价] 图书简介 《宏观经济学:理论、模型与政策实践》是一本深度聚焦于现代宏观经济学核心原理、复杂动态模型构建及其在真实世界政策制定中应用的权威性著作。本书旨在为高年级本科生、研究生以及政策分析师提供一个全面、严谨且与时俱进的知识框架,用以理解国民收入的决定、经济增长的驱动力、失业与通货膨胀的内在机制,以及中央银行与财政部门应如何有效干预以实现宏观经济稳定与可持续发展。 本书的显著特点在于其平衡性:它不仅深入剖析了主流的新古典主义和新凯恩斯主义的理论基础,还详尽阐述了理性预期革命、真实经济周期(RBC)理论、实际和名义粘性机制,以及异质性主体(Heterogeneous Agents)模型的最新进展。通过这种多视角、多模型的叙事结构,读者能够清晰地认识到不同宏观经济学派之间的争论焦点、优势与局限性。 第一部分:基础框架与经典模型 本部分奠定了整个宏观经济分析的基石。 第一章:宏观经济学的核心议题与测量指标 本章首先界定了宏观经济学的研究范畴,重点阐述了国内生产总值(GDP)、国民收入核算体系(NIPA)的构建逻辑及其局限性。随后,深入探讨了失业率、通货膨胀率(CPI与PCE的差异)的计算方法,并引入了衡量长期经济福利的关键指标——永续收入假说(Permanent Income Hypothesis)与生命周期假说下的消费行为。 第二章:跨期消费、储蓄与利率决定 本章采用拉姆齐(Ramsey)模型作为分析起点,探讨了代表性消费者如何在无限期的时间维度上优化其跨期选择。详细推导了欧拉方程(Euler Equation)在消费和储蓄决策中的核心作用,并分析了折现率变化、初始财富冲击对最优路径的影响。此外,本书对比了古典模型下的可贷资金理论与现代动态随机一般均衡(DSGE)框架下利率的内生决定过程。 第三章:经济增长的内生化:索洛模型与新增长理论 本部分对经济增长进行了里程碑式的梳理。从标准的索洛-道格拉斯模型出发,系统分析了资本积累、劳动增长和技术进步对稳态均衡的贡献。核心突破在于第四章,本书详尽讲解了内生增长理论,特别是Romer(知识溢出)模型和Lucas(人力资本)模型,解释了为何技术创新和人力资本投资是实现长期、持续人均收入增长的关键所在,并讨论了知识产权保护等政策对创新活动的激励效应。 第二部分:经济周期的动态分析与粘性机制 本部分是本书的理论核心,重点聚焦于解释短期的经济波动——商业周期。 第四章:真实经济周期(RBC)理论的严格检验 本章完整复现了RBC模型的结构,强调技术冲击(Productivity Shocks)如何通过跨期替代弹性(Elasticity of Intertemporal Substitution)驱动消费、投资和劳动力供给的同步波动。读者将学习如何利用动态优化方法识别和量化技术冲击的冲击路径,并批判性地评估RBC模型在解释高频的货币和价格波动方面的不足。 第五章:新凯恩斯主义:粘性价格与货币政策的有效性 本章详细引入了新凯恩斯主义的核心机制,即粘性价格和粘性工资。通过Calvo定价模型和菜单成本模型的构建,解释了名义刚性如何使得货币政策(即使是预期中的)在短期内影响实体经济变量(产出缺口和失业率)。本书特别关注了动态随机一般均衡(DSGE)框架下,新凯恩斯主义的核心冲击——总需求冲击的作用路径。 第六章:菲利普斯曲线的演变与通货膨胀动态 本章专注于通货膨胀的建模。从传统的凯恩斯-菲利普斯曲线出发,逐步过渡到由理性预期驱动的新凯恩斯主义菲利普斯曲线(NKPC)。本书详尽分析了通胀预期的形成机制(如适应性预期与前瞻性预期),并讨论了名义锚定(Nominal Anchoring)对通胀波动性的重要影响。 第三部分:货币政策与财政政策的决策与评估 本部分将理论模型与实际政策制定过程紧密结合。 第七章:最优货币政策设计:规则与权衡 本章深入探讨了中央银行面临的政策选择。首先,分析了泰勒规则(Taylor Rule)的理论基础与实证检验,讨论了名义利率的“零下限”问题(Zero Lower Bound, ZLB)。接着,本章引入了泰勒原理,并使用波特模型(Kydland-Prescott Timing Game)来分析承诺与可信度在货币政策制定中的核心地位,强调了政策规则(如通胀目标制)相对于纯粹的权变政策的优势。 第八章:财政政策的有效性与代际重叠模型 本章聚焦于政府支出、税收和公共债务的管理。详尽分析了李嘉图等价的理论条件及其在现实中的失败原因。随后,引入了代际重叠模型(Overlapping Generations Model, OLG)来分析社会保障、养老金体系以及赤字融资对资本积累和代际公平的影响。本书还对比了乘数效应在需求管理和供给侧改革中的表现差异。 第九章:动态不一致性与政策信誉 本章是理解现代政策治理的关键。通过Kydland-Prescott关于时间不一致性的开创性工作,阐释了为什么即使政策制定者具有最优的长期目标,其在短期内也可能偏离该目标,从而导致次优的结果(如通胀超调)。本书深入探讨了如何通过制度设计、增加政策制定者的机会成本来建立政策信誉,例如通过赋予中央银行独立性。 第四部分:开放经济的宏观动态 本部分将理论视野扩展到全球化背景下的宏观相互作用。 第十章:开放经济的汇率决定与宏观政策溢出效应 本章介绍了蒙代尔-弗莱明模型(Mundell-Fleming Model)作为起点,对比了固定汇率制与浮动汇率制下货币与财政政策的相对有效性。随后,过渡到动态模型,分析了粘性价格/粘性汇率模型(Dornbusch超调模型),解释了汇率在面对利率冲击时为何会出现短期超调现象。 第十一章:国际金融危机与宏观审慎政策 本章关注近年来金融摩擦在宏观经济中的重要性。引入了“金融加速器”(Financial Accelerator)机制,探讨了信贷约束、资产负债表效应如何放大初始冲击,并导致实体经济的剧烈波动。最后,本书详细讨论了资本账户管制、宏观审慎工具(如贷款价值比限制LTV、宏观审慎资本缓冲)在维护国际收支平衡和金融稳定方面的作用。 --- 本书的特色与受众 严谨的数学推导: 本书的每一核心模型都提供了清晰、自洽的动态优化和求解过程,适合希望掌握DSGE建模基础的读者。 政策案例分析: 每讨论完一个理论模型,均配有详尽的“政策含义与案例回顾”章节,案例涵盖了2008年金融危机后的量化宽松(QE)、欧洲主权债务危机及近期全球高通胀的政策应对。 面向的读者群体: 1. 经济学、金融学、公共政策学高年级本科生与研究生: 作为核心教材或参考书。 2. 中央银行、财政部、国际金融机构(IMF/世界银行)的分析师与研究人员: 为其日常的政策评估和预测工作提供坚实的理论基础。 3. 对复杂经济系统有浓厚兴趣的专业人士: 帮助理解当前经济新闻背后的深层机制。 《宏观经济学:理论、模型与政策实践》不仅仅是对既有知识的总结,更是一份对未来宏观经济政策挑战的回应,旨在培养能够批判性思考、熟练运用动态模型分析现实问题的下一代经济学家。

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握着这本书,我的思绪便不由自主地飘向了那些由数据构筑的宏大世界。书名"Statistiques exploratoire multidimensionnelle"宛如一个神秘的邀请函,召唤着我去探寻隐藏在多重维度之下的数据秘密。我并非一个统计学专家,但对那些能够洞察事物本质的分析方法始终抱有强烈的求知欲。我常常在想,我们日常生活中充斥着海量的数据,从社交媒体上的点赞评论,到经济市场的波动起伏,再到科学实验的结果呈现,它们都以一种无声的方式讲述着自己的故事。而统计学,特别是“探索性”的多维度统计,在我看来,就是解读这些故事的语言,是洞察这些故事背后逻辑的工具。我期待这本书能够以一种清晰且富有启发性的方式,向我展示如何构建一个多维度的分析框架,如何运用各种探索性技术去发现数据之间的细微联系,甚至是那些看似毫不相关的现象之间可能存在的深刻关联。我希望它不仅仅是理论的堆砌,更能提供一些引人入胜的实例,让我能够站在巨人的肩膀上,去理解那些复杂的算法和模型,去感受数据分析的魅力。对于一个渴望提升自身数据素养的读者而言,这本书无异于一个巨大的宝藏,我迫不及待地想要潜入其中,去挖掘那些闪耀着智慧光芒的宝石。

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当我拿到这本书,"Statistiques exploratoire multidimensionnelle"这几个字,在我心中激起了层层涟漪。我把它看作是一扇门,一扇通往理解事物更深层、更复杂联系的大门。我并非一个在统计学领域摸爬滚打了多年的专家,但我始终保持着对知识的好奇心,尤其是在面对日益庞杂的数据时,我渴望能够找到更有效的方式去理解它们。这本书的书名,恰好满足了我对“多维度”和“探索性”的期待。我理解,“多维度”意味着它将带领我跳出简单线性思维的束缚,去审视那些由众多变量相互作用而构成的复杂系统。“探索性”则暗示着一种主动挖掘、发现隐藏规律的分析过程,而非仅仅是被动地接受预设的结论。我期待这本书能够为我提供一套系统的分析方法和工具,让我能够更加游刃有余地处理和解读那些高维度的数据集,从中发现那些不易察觉的模式、趋势和关联。我希望,通过阅读这本书,我能够培养出一种敏锐的数据洞察力,一种能够从纷繁复杂的数据中提炼出核心价值的能力。

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这本书的封面设计,以其简洁的线条和深邃的蓝色调,传达出一种专业、严谨且富有深度的学术氛围。当我注意到书名"Statistiques exploratoire multidimensionnelle"时,我的好奇心便被深深地勾起了。我并非一个统计学领域的资深学者,但我对数据分析的魅力深信不疑,尤其是在这个信息爆炸的时代,如何从海量的数据中挖掘出有价值的洞察,已经成为一项必不可少的能力。这本书的书名,准确地捕捉到了我所追求的领域——“多维度”和“探索性”。我理解,这不仅仅意味着对单变量的简单分析,而是要深入到多个变量相互作用的复杂层面,并通过主动探索的方式去发现隐藏的规律。我期待这本书能够为我提供一套系统的分析框架和方法论,教会我如何去理解和处理高维度的统计模型,如何运用各种探索性的技术去识别数据中的模式、异常值和潜在的关联。我更希望,它能帮助我培养一种批判性的思维方式,一种能够用数据说话、用逻辑支撑观点的能力。我对这本书充满了期待,它将是我在数据科学道路上一次重要的学习旅程。

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翻开这本书,"Statistiques exploratoire multidimensionnelle"这个书名,在我看来,就像是一张通往数据深层宇宙的导航图。它不仅仅是一个简单的学术名词,更代表了一种思考方式,一种探索未知的方法。我并非一名科班出身的统计学家,但作为一名对数据和逻辑充满好奇的普通读者,我一直渴望能够掌握更高级的数据分析技能,以便更好地理解这个被数据深刻影响的世界。我理解“多维度”意味着它将带领我审视事物更为复杂、更具关联性的层面,而“探索性”则暗示着一种主动发现、而非被动接收的分析过程。我期待这本书能够教会我如何跳出单变量的局限,如何去理解和分析那些由多个变量相互交织而成的复杂数据结构。我希望它能够提供一些实用的技巧和工具,让我能够像侦探一样,在数据的迷雾中寻找线索,发现隐藏的关联,甚至推测出事物发展的规律。我对手中的这本书,充满了求知欲,我相信它将为我开启一个全新的数据分析视角,让我能够更深刻地理解和利用数据。

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初次拿到这本书,我的第一印象便是它那沉甸甸的分量。这不仅仅是物理上的重量,更是一种知识的厚重感,仿佛里面承载着无数研究者辛勤付出的智慧结晶。书的装帧设计简约而不失大气,封面上的标题字体清晰有力,颜色搭配也显得十分专业,让我立刻感受到这是一本严谨的学术著作。我平日里虽然并非统计学领域的科班出身,但对数据背后的逻辑和规律一直抱有浓厚的兴趣。尤其是在信息爆炸的时代,如何从海量的数据中提取有价值的信息,如何运用科学的方法去解读这些信息,已成为一项越来越重要的技能。这本书的书名——"Statistiques exploratoire multidimensionnelle",恰好点中了我的兴趣点。我理解其中的“多维度”和“探索性”意味着它将带领我进入一个更加复杂、更加精细的数据分析领域,而不仅仅是停留在简单的描述性统计层面。我好奇的是,这本书将如何引导我去理解那些高维度的概念,如何教授我去发现数据中那些不易察觉的模式和关联。我设想,它可能包含了很多理论性的阐述,但更重要的是,我期待它能提供实际的操作方法和案例分析,让我能够将书中的知识融会贯通,并应用于我自己的实际工作或研究中。我对手中的这本书,怀揣着一种学习者应有的谦逊和渴望,希望它能成为我通往数据分析深度领域的一把钥匙,为我开启一扇崭新的探索之门。

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这本书的封面设计,初看之下,就如同一个深邃而宁静的湖泊,蓝色的渐变色调,辅以简洁的白色字体,透露出一种专业且不失优雅的气息。我之所以选择它,并非因为我对书中的具体内容有着预设的期待,而是源于一种莫名的吸引力,仿佛它蕴含着我尚未探索的知识宝藏,正等待着我去发掘。这种感觉,就像站在一个巨大的迷宫入口,你知道里面充满了挑战,但也充满了惊喜。当我翻开第一页,纸张的触感温润,散发着淡淡的书香,这本身就是一种令人愉悦的体验。我深信,任何一本能够触动读者内心深处,引发其探索欲的书籍,都必然有着其独特的价值。这本书的书名,"Statistiques exploratoire multidimensionnelle",本身就充满了引人遐想的空间。多维度探索性统计,这几个词汇的组合,在我脑海中勾勒出一幅宏大的画面:数据如同繁星点点,而统计学则是一张精密的星图,引导我们去理解这些星辰之间的联系,揭示隐藏在纷繁表象下的规律。我期待这本书能为我打开一扇新的视野,让我能够以一种更加系统、更加深入的方式去审视那些复杂的数据世界。我并没有去查阅任何关于这本书的评论或者简介,我更愿意保持一种纯粹的、原初的阅读体验,让这本书本身的内容来告诉我它的故事,来解答我内心的疑问。这种“未知”的状态,对于我而言,是一种莫大的动力,它驱使我不断向前,去迎接这本书所带来的挑战与馈赠。我对手中的这本书,充满了期待,也充满了敬意。

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这本书的名称,"Statistiques exploratoire multidimensionnelle",在我的认知中,如同一个未被完全开发的宝藏地图。它暗示着一种超越传统、更为精细的数据分析方法,一种能够深入挖掘数据内在联系的强大工具。我虽非统计学领域的资深研究者,但对如何从数据中提炼有价值的信息,如何揭示隐藏在现象背后的深层逻辑,一直有着强烈的探索欲望。在如今这个数据驱动的时代,理解并掌握多维度的探索性统计方法,无疑是提升个人分析能力和洞察力的关键。我期待这本书能够为我打开一扇通往更高层次数据分析的大门,让我能够学习到如何去处理那些复杂、多变量的数据集,如何运用各种创新的探索性技术,去发现数据中的潜在关系,识别关键的驱动因素,甚至能够预测未来的趋势。我希望这本书不仅仅是理论的讲解,更能提供一系列实用性的指导和案例,让我能够将书中所学的知识,有效地应用于实际问题,从而解决那些看似棘手的数据难题。我对这本书的理解,充满了期待,也充满了对未知知识的渴望,我相信它将是我在数据分析领域的一次重要的学习经历。

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当我拿到这本书,"Statistiques exploratoire multidimensionnelle"这个书名,便在我脑海中勾勒出一幅宏大的数据探索图景。我理解,这并非一本简单的统计学入门读物,而是一本深入探讨如何从错综复杂的多维度数据中提取洞见的专业著作。我平日里经常接触到各种各样的数据,深知其背后蕴藏着巨大的价值,但如何有效地“探索”并解读这些数据,一直是我的一个困惑。这本书的标题,准确地击中了我的需求。我期待它能够为我提供一套系统性的方法论,指导我去理解和运用各种多维度的探索性统计技术。我希望它能够教会我如何识别数据中的关键变量,如何发现变量之间的复杂关联,如何通过可视化手段来直观地展现这些关系,从而更好地理解数据所传达的信息。更重要的是,我希望这本书能够培养我一种“数据直觉”,一种能够在面对海量数据时,能够快速抓住重点、发现问题的能力。我对手中的这本书,充满了好奇和敬意,相信它将是我在数据分析领域的一位宝贵向导,带领我深入探索数据世界的奥秘。

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书名"Statistiques exploratoire multidimensionnelle"本身就散发着一种专业而引人入胜的气息,仿佛预示着一段充满挑战但又极具价值的知识探索之旅。我虽非统计学专业的学者,但对数据分析的严谨性和科学性有着深深的认同。在信息爆炸的时代,如何有效地从海量数据中提取有意义的洞察,已成为一项至关重要的能力。这本书的标题,特别是“多维度”和“探索性”这两个关键词,吸引了我,因为它暗示着它将超越基础的统计概念,带领读者进入一个更为复杂、更为精细的数据分析领域。我期待它能够提供一种系统性的框架,教会我如何去理解和处理高维度的数据集,如何运用各种探索性的工具和方法,去发现数据中隐藏的模式、趋势以及变量之间的微妙联系。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌,更能包含丰富的案例分析和实践指导,让我能够将书中所学的知识有效地转化为解决实际问题的能力。对于我而言,这不仅仅是一本书,更是一个学习新知识、提升分析思维的宝贵机会。

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当我将目光投向这本书的封面,"Statistiques exploratoire multidimensionnelle"这几个字,如同暗夜中的灯塔,在我知识的海洋中点亮了一束希望的光芒。我一直对那些能够揭示事物深层规律的工具和方法感到着迷,而统计学,尤其是这种强调“探索”和“多维度”的统计学,无疑是其中最引人入胜的一支。我并非一个数据科学家,也非统计学领域的专业人士,但我深知在当今世界,理解和运用数据分析能力的重要性。许多时候,我们面对的并非是简单的一维或二维的数据,而是交织着无数变量、错综复杂的现实问题。这本书的标题,恰好暗示了它将带领我深入到这样一个更为广阔和深邃的数据分析领域。我期待它能够帮助我理解,如何从看似杂乱无章的多维数据中,找到隐藏的模式、趋势和异常值,如何通过巧妙的探索性方法,去构建 hypotheses,并为进一步的深入分析奠定基础。我更希望这本书能教会我一种思维方式,一种能够系统地、批判性地审视数据的能力,从而在信息洪流中保持清醒和洞察力。我对手中的这本书,充满了好奇与期待,相信它会是一次充满知识与启迪的旅程。

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