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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Fan, Jianqing 编

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2006-9

价格:$ 203.40

装帧:HRD

isbn号码:9781860946707

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 前沿
• 数学
• 数据分析
• 概率论
• 统计建模
• 计量经济学
• 生物统计学
• 机器学习
• 理论统计

计量经济学：理论与应用的探索 引言 在日益数据驱动的现代世界，理解和分析经济现象的底层规律至关重要。计量经济学，作为经济学与统计学、数学的交叉学科，正是为了应对这一挑战而诞生的。它提供了一套严谨的工具和方法，使我们能够量化经济关系，检验经济理论，并为政策制定提供数据支持。《计量经济学：理论与应用的探索》旨在为读者提供一个全面深入的学习体验，从基础理论出发，循序渐进地带领大家掌握计量经济学的核心概念、模型构建、数据分析以及实际应用。本书不局限于理论的罗列，更强调理论与实际问题的结合，通过大量的案例和数据分析，帮助读者建立起将抽象模型转化为具体洞察的能力。 第一部分：计量经济学基础 本部分将为读者奠定坚实的计量经济学基础。我们将从最核心的工具——线性回归模型入手，详细讲解其理论假设、参数估计方法（如普通最小二乘法OLS）、假设检验以及模型优度评估。理解OLS的性质，包括其无偏性、一致性和有效性，是掌握后续更复杂模型的前提。我们将深入探讨多重共线性、异方差、自相关等常见违假设情况，并介绍相应的诊断方法和修正技术，例如加权最小二乘法（WLS）、广义最小二乘法（GLS）等。 此外，我们将引入虚拟变量（dummy variables）的概念，探讨其在处理分类变量时的应用，以及交互项在捕捉变量间非线性关系中的作用。模型的设定误差，如遗漏变量偏误、函数形式误设等，及其带来的后果和解决方法，也将是本部分的重要内容。最后，我们将讨论计量经济学研究中可能遇到的模型选择问题，例如信息准则（AIC、BIC）的应用，以及模型的稳健性检验。 第二部分：高级计量经济学模型 在掌握了基础的线性回归模型之后，本书将进一步拓展至更广泛、更复杂的计量经济学模型，以应对更具挑战性的经济问题。 时间序列分析： 经济数据往往具有时间依赖性。本部分将详细介绍时间序列分析的核心概念，包括平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。我们将深入讲解AR、MA、ARMA以及ARIMA模型，包括模型的识别、估计和检验。此外，协整（cointegration）的概念及其在长期经济关系分析中的应用，以及向量自回归（VAR）模型在多变量时间序列分析中的作用，也将得到详细阐述。我们还会探讨非平稳时间序列的处理方法，如单位根检验（ADF、PP检验）和差分。 面板数据模型： 面板数据（panel data）同时包含横截面和时间序列维度，能够提供更丰富的信息并有效控制个体异质性。本书将系统介绍面板数据模型，包括固定效应模型（fixed effects model）和随机效应模型（random effects model）。我们将详细讲解如何选择合适的模型，以及两种模型估计下的参数解释和检验。混合效应模型、动态面板模型（如Arellano-Bond估计）等也将作为拓展内容进行介绍。 离散选择模型： 许多经济现象的因变量并非连续变量，而是二元选择（如是否购买某商品）、多项选择（如选择何种交通工具）或排序选择（如对服务满意度评级）。本部分将聚焦于离散选择模型，重点介绍Logit模型和Probit模型，并探讨其估计、解释和预测。多项Logit模型（multinomial logit）和有序Logit模型（ordered logit）也将被纳入讨论范围，以应对更复杂的离散选择情境。 工具变量法与内生性处理： 在许多经济研究中，内生性（endogeneity）问题，即解释变量与误差项之间存在相关性，是不可回避的挑战。本书将深入探讨内生性的来源，如遗漏变量、测量误差和需求供给同时决定等。我们将详细讲解工具变量法（instrumental variables, IV）的理论基础、识别条件和估计方法（如两阶段最小二乘法2SLS）。此外，我们还将介绍广义矩估计法（GMM）作为处理内生性的更一般化方法。 第三部分：计量经济学在实际中的应用 理论的生命力在于应用。《计量经济学：理论与应用的探索》强调计量经济学在解决实际问题中的价值，通过丰富的案例研究，帮助读者理解如何将所学知识转化为解决经济难题的工具。 宏观经济分析与预测： 计量经济学在宏观经济领域扮演着核心角色。本书将展示如何利用时间序列模型对GDP增长、通货膨胀、失业率等宏观经济变量进行预测。我们将探讨货币政策和财政政策传导机制的计量经济学分析，以及如何构建宏观经济模型来模拟政策变化的影响。 微观经济学研究： 在微观层面，计量经济学广泛应用于消费者行为、厂商决策、劳动力市场、教育经济学等领域。本书将通过案例分析，展示如何利用回归模型和离散选择模型来估计需求弹性、分析教育回报率、研究劳动力供给函数等。面板数据模型在处理个体异质性方面的优势，也将通过具体案例得到体现。 金融计量经济学： 金融市场具有其独特的复杂性和波动性，对计量经济学提出了更高的要求。本书将介绍金融时间序列分析的特有模型，如ARCH和GARCH模型，用于刻画资产收益的波动性聚类现象。我们将探讨风险管理中的VaR（Value at Risk）计算，以及资产定价模型（如CAPM）的实证检验。 政策评估： 计量经济学为科学评估政策效果提供了强大的工具。本书将重点介绍因果推断（causal inference）的计量经济学方法，包括匹配法（matching methods）、双重差分法（difference-in-differences, DID）和断点回归（regression discontinuity design, RDD）。我们将通过实际案例，演示如何运用这些方法来量化教育改革、医疗政策、社会福利项目等的影响。 大数据与计量经济学： 随着大数据时代的到来，如何处理和分析海量、高维度数据成为新的挑战。本书将探讨一些应对大数据挑战的计量经济学方法，例如正则化回归（Lasso, Ridge）在变量选择和降维中的应用。虽然本书侧重于经典计量经济学，但也会提及未来大数据在计量经济学研究中的发展方向。 结论 《计量经济学：理论与应用的探索》是一本旨在培养读者计量经济学思维和实操能力的综合性教材。我们力求在理论的严谨性与应用的灵活性之间找到平衡，使读者在掌握核心理论的同时，能够熟练运用计量经济学工具解决现实世界中的经济问题。本书的编写理念是“学以致用”，我们鼓励读者积极动手实践，利用真实数据进行分析，从而深化对计量经济学原理的理解，并最终成为能够独立运用计量经济学进行分析和决策的专业人才。通过本书的学习，读者将能够更深刻地理解经济世界的运行规律，更自信地进行数据分析，并为自身在经济、金融、管理、政策等领域的职业发展打下坚实的基础。

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