Foundations of Modern Econometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Edward Elgar Pub

作者:Frisch, Ragnar (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:340

装帧:HRD

isbn号码:9781852788407

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Modern Econometrics
• Statistical Inference
• Regression Analysis
• Time Series Analysis
• Panel Data
• Causal Inference
• Microeconometrics
• Macroeconometrics
• Applied Econometrics

计量经济学的基石：理论、方法与现代应用 本书旨在为读者构建坚实的计量经济学基础，深入剖析其核心理论、主要方法论以及在当今经济学研究中日益重要的现代应用。我们将从计量经济学的基本概念出发，逐步深入到复杂模型的设计与推断，最终触及大数据时代下计量经济学面临的挑战与机遇。全书力求理论与实践相结合，通过丰富的例证和清晰的逻辑，引导读者掌握运用计量经济学工具分析经济现象的能力。 第一部分：计量经济学的理论基石 计量经济学的核心在于利用统计学方法处理经济数据，以检验经济理论、估计经济参数、预测经济走势，并评估经济政策的影响。本部分将首先介绍计量经济学的基本原理，包括模型设定、数据收集与处理、参数估计以及模型诊断等关键步骤。 计量经济学模型： 我们将详细阐述计量经济学模型的构成要素，包括因变量、自变量、误差项以及模型形式（线性、非线性）。重点将放在经典的多元线性回归模型，深入讲解其基本假设（高斯-马尔可夫假设），如误差项的期望值为零、同方差性、无自相关性、以及自变量与误差项的独立性等。理解这些假设对于合理运用和解释回归结果至关重要。 数据类型与收集： 经济数据千差万别，理解不同类型的数据（横截面数据、时间序列数据、面板数据、混合数据）及其特点，是选择合适计量方法的先决条件。我们将探讨各类数据的收集渠道、潜在的数据质量问题以及预处理方法，例如缺失值处理、异常值识别与修正等。 参数估计方法： 核心的参数估计方法——普通最小二乘法（OLS）将被详尽介绍。我们将推导OLS估计量的性质（无偏性、一致性、渐近有效性），并深入理解其背后蕴含的经济学逻辑。此外，我们还将简要介绍其他重要的估计方法，为后续章节的学习奠定基础。 模型假设的检验与诊断： 即使采用了OLS方法，其有效性也依赖于模型假设是否成立。本部分将介绍一系列模型诊断技术，用于检验OLS假设的违反情况。我们将学习如何通过残差分析、异方差检验（如Breusch-Pagan检验、White检验）、自相关检验（如Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验）以及多重共线性检验等方法，识别模型中存在的问题。 假设检验与置信区间： 在估计出模型参数后，如何对参数的统计显著性进行判断，以及如何构建参数的置信区间，是进行经济推断的关键。我们将详细介绍t检验、F检验等经典假设检验方法，并解释p值和置信区间的经济学含义。 第二部分：计量经济学方法的深化与扩展 在掌握了计量经济学的基本理论和方法后，本部分将进一步拓展计量经济学的分析工具箱，介绍在特定经济场景下更为适用和强大的模型与技术。 内生性问题与解决策略： 经济学中普遍存在内生性问题，即回归模型中的某个自变量与误差项相关，导致OLS估计量产生偏误。我们将深入分析内生性的几种常见来源，如遗漏变量偏误、测量误差偏误、同时性偏误等。在此基础上，我们将系统介绍处理内生性的主要方法，包括工具变量法（IV）、两阶段最小二乘法（2SLS）以及面板数据模型中的固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）。 异方差与序列相关性问题的处理： 当OLS假设中的同方差性或无自相关性被违反时，OLS估计量仍然是无偏的，但不再是最优的（最有效率），且标准误计算不准确，导致假设检验失效。我们将学习如何通过广义最小二乘法（GLS）、加权最小二乘法（WLS）以及稳健标准误（Robust Standard Errors）等方法来解决这些问题，确保统计推断的可靠性。 虚拟变量的应用： 虚拟变量（Dummy Variables）是处理分类变量（如政策实施、地区差异、性别等）的强大工具。我们将学习如何构建虚拟变量，并将其融入回归模型，以量化这些分类因素对因变量的影响。同时，我们将探讨虚拟变量的交互项，以分析分类变量与连续变量之间的异质性影响。 非线性模型与模型选择： 经济关系往往是非线性的。本部分将介绍几种常用的非线性模型，如多项式回归、对数模型等。更重要的是，我们将探讨模型选择的标准，例如信息准则（AIC, BIC）以及模型嵌套的检验方法，帮助读者选择最适合其研究问题的模型。 时间序列数据的分析： 经济数据中，时间序列数据占据重要地位。我们将介绍时间序列数据的基本概念，如平稳性、单位根过程、自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型以及ARIMA模型。这些模型是理解和预测经济时间序列动态变化的基础。我们将学习如何检验时间序列的平稳性，如何识别ARIMA模型的阶数，以及如何进行时间序列的预测。 面板数据的分析： 面板数据能够同时捕捉横截面和时间序列维度上的信息，为研究个体异质性和动态变化提供了强大工具。我们将深入研究面板数据模型，包括固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE），并详细分析何时选择哪种模型。我们还将探讨动态面板模型，用于分析滞后变量的影响。 第三部分：现代计量经济学前沿与应用 随着数据规模的爆炸式增长和计算能力的飞跃，计量经济学正迎来新的发展浪潮。本部分将聚焦于现代计量经济学的前沿领域，并展示其在不同经济分支中的广泛应用。 因果推断的计量方法： 经济学研究的终极目标往往是揭示因果关系，而不仅仅是相关关系。本部分将重点介绍现代计量经济学在因果推断方面的最新进展。我们将深入探讨匹配方法（如倾向得分匹配PSM）、断点回归设计（RDD）、双重差分法（DID）等准实验方法，以及如何利用它们在非随机分配数据中近似进行实验。 大数据与机器学习在计量经济学中的融合： 大数据时代的到来，为计量经济学提供了前所未有的数据资源。我们将介绍如何将机器学习技术，如正则化回归（Lasso, Ridge）、决策树、随机森林等，引入到计量经济学分析中，用于处理高维数据、进行非线性建模以及提升预测精度。同时，也将探讨如何将计量经济学的因果推断思想与机器学习方法相结合，实现更可靠的因果效应估计。 空间计量经济学： 经济活动往往具有空间依赖性，即一个区域的经济状况可能受到邻近区域的影响。我们将介绍空间计量经济学模型，如空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）等，以及如何分析地理位置对经济变量的影响。 离散选择模型： 在许多经济决策中，个体面临的是离散的选择，例如是否购买某种商品、是否接受一份工作等。我们将学习如何使用Logit模型、Probit模型等离散选择模型来分析这些二元或多元选择行为。 应用领域实例： 为了让读者更直观地理解计量经济学方法的应用，我们将列举一系列在宏观经济学、微观经济学、金融学、劳动经济学、环境经济学等领域的经典案例。例如，如何利用计量方法分析货币政策对通胀的影响，如何评估教育投资对收入的影响，如何预测股票价格的波动，如何研究环境污染的经济后果等。 本书的宗旨是培养读者独立运用计量经济学工具解决实际经济问题的能力。通过对理论的深入理解、方法的灵活掌握以及对现代前沿的认知，读者将能够站在计量经济学坚实的基石之上，自信地探索更广阔的经济研究领域。

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