Handbook of Econometrics, Volume 6A pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:North Holland

作者:Heckman, James J. (EDT)/ Leamer, Edward E. (EDT)

出品人:

页数:1012

译者:

出版时间:2008-2-12

价格:USD 154.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780444506313

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• Econometrics
• Quantitative Economics
• Statistical Modeling
• Applied Econometrics
• Econometric Analysis
• Time Series Analysis
• Panel Data
• Causal Inference
• Microeconometrics
• Macroeconometrics

《计量经济学手册》第六卷 A 册：理论与方法新进展 《计量经济学手册》作为计量经济学领域的权威参考著作，历来以其全面性、深度和前瞻性而闻名。第六卷 A 册继承了这一光荣传统，聚焦于计量经济学领域近年来取得的最新理论突破和方法论创新。本书由该领域享有盛誉的专家学者倾力撰写，旨在为研究人员、学者以及对计量经济学前沿发展感兴趣的读者提供一份详实而深刻的指南。 本卷的撰写秉持着两个核心理念：一是系统梳理并呈现计量经济学理论的最新发展脉络，特别是在核心模型构建、识别策略以及推断方法上的革新；二是详尽探讨和介绍在复杂经济数据分析中应运而生的新兴计量方法，这些方法不仅是对传统工具的扩展，更代表了处理现实世界数据挑战的全新思路。本书并非对现有知识的简单复述，而是力求深入剖析那些推动学科前进的关键性进展，并展示它们在解决当前经济学研究中最紧迫问题上的潜力。 第一部分：理论框架的演进与深化 本卷的理论部分首先回顾了计量经济学基础理论的稳固基石，并在此基础上，重点深入探讨了近年来出现的若干重要理论分支。 因果推断的范式转变与稳健性 因果推断是现代计量经济学研究的重中之重，本卷的开篇章节将深入剖析因果推断理论的最新进展。从随机对照试验（RCT）的黄金标准出发，本书将详细梳理观察性研究中识别因果效应的各种方法。这包括对潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）的细致阐释，以及如何利用匹配（Matching）、倾向得分（Propensity Score）方法、工具变量（Instrumental Variables, IV）和回归不连续设计（Regression Discontinuity Design, RDD）等经典方法进行因果识别。 然而，本卷的重点远不止于此。我们将着重介绍近年来在这些方法上出现的理论深化和技术革新。例如，在工具变量方法方面，本书将详细讨论弱工具变量（Weak Instruments）问题及其最新的检验和处理技术，包括有限信息最大似然估计（LIML）的改进，以及基于GMM（Generalized Method of Moments）框架下对IV模型的最新理解。在RDD方面，本书将探讨更一般形式的处理分配函数（treatment assignment functions）以及如何处理多维断点（multi-dimensional cutoffs）和模糊RDD（Fuzzy RDD）等复杂情况。 此外，因果推断的异质性效应（Heterogeneous Treatment Effects）分析将是本卷的一大亮点。研究者越来越关注“平均因果效应”（Average Causal Effect, ACE）之外，不同子群体可能存在的不同因果效应。本书将详细介绍估计和推断这些异质性效应的多种模型和技术，例如条件平均处理效应（Conditional Average Treatment Effect, CATE）的估计，以及基于机器学习方法（如双重差分法结合机器学习，Double Machine Learning for CATE）的最新进展，这对于政策制定者理解政策在不同人群中的影响差异至关重要。 本书还将关注因果推断的稳健性问题。如何检验因果模型的可信度，如何评估不同模型假设对估计结果的影响，以及如何构建能够抵御模型误设（model misspecification）的推断方法，都将得到详尽的讨论。这包括对敏感性分析（Sensitivity Analysis）的系统介绍，以及如何利用非参数和半参数方法来减少对模型具体形式的依赖。 时间序列分析：非线性和高频数据的挑战 时间序列分析是经济学研究中不可或缺的工具，尤其在宏观经济、金融市场和传染病传播等领域。本卷将深入探讨时间序列理论的最新发展，特别关注处理非线性动态和高频数据的挑战。 对于非线性动态，本书将详细阐述状态空间模型（State-Space Models）和卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在处理非线性状态观测模型中的应用。更重要的是，本卷将深入介绍非线性时间序列模型，如阈值自回归模型（Threshold Autoregressive, TAR）和向量阈值自回归模型（Vector TAR, VTAR），以及其在捕捉结构性变化和周期性行为中的优势。此外，马尔可夫切换模型（Markov-Switching Models）及其在刻画经济体不同状态下的动态行为中的应用，也将得到详尽的分析。 在高频数据分析方面，随着金融市场和传感器技术的发展，处理日内乃至秒级的数据已成为常态。本书将介绍专门用于高频时间序列分析的方法，例如基于日内数据估计日间波动率（realized volatility）和日间协方差（realized covariance）的方法。本书还将讨论如何处理高频数据中的零填充（zero-filling）问题，以及如何构建能够有效利用高频信息的时间序列模型，例如利用高频数据来改进低频变量的估计。 此外，本卷将关注时间序列分析中的贝叶斯方法。贝叶斯方法在处理复杂模型、纳入先验信息以及进行模型不确定性分析方面具有独特优势。本书将介绍在时间序列模型中应用贝叶斯方法的最新进展，包括MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法的实际应用，以及在状态空间模型中的贝叶斯估计。 面板数据模型：动态性、异质性与结构性变化 面板数据，即同时包含个体维度和时间维度的观测数据，为研究者提供了强大的分析能力。本卷将全面梳理面板数据分析的最新理论和方法，特别关注动态性、异质性以及结构性变化的处理。 在动态面板模型方面，本书将深入探讨固定效应动态模型（Fixed Effects Dynamic Panel Models）和随机效应动态模型（Random Effects Dynamic Panel Models）的估计和推断。重点将放在解决其核心挑战：内生性（endogeneity）问题。本书将详细介绍一阶差分GMM（Difference-GMM, DGM）和水平GMM（System-GMM, SYS-GMM）方法，包括其发展历程、理论基础以及在实践中的应用。同时，本卷还将讨论这些方法在处理大型面板数据和高维度固定效应时的最新改进，以及如何进行模型诊断和选择。 面板数据中的异质性处理是本卷的另一个重要议题。除了允许个体特定的固定效应外，本书将深入研究更复杂的异质性形式，例如允许回归系数随个体而变化的模型（varying coefficients models）。本书将介绍估计这些异质性参数的方法，包括分块估计、非参数估计以及基于机器学习的灵活方法。 结构性变化在经济面板数据中普遍存在，例如法规变动、技术冲击或经济危机。本卷将详细介绍如何检测和估计面板数据模型中的结构性变化，包括如何利用渐进性方法（sequential methods）来识别变化点，以及如何估计变化点两侧模型参数的差异。 第二部分：计算方法与应用前沿 理论的突破需要强大的计算工具和灵活的方法来支撑。本卷的第二部分将聚焦于计量经济学计算方法的发展，以及如何在复杂应用场景中运用这些方法。 机器学习在计量经济学中的应用：识别与预测的双重目标 机器学习（Machine Learning, ML）方法近年来对计量经济学产生了深远影响，本卷将深入探讨ML在计量经济学中的应用，特别强调其在因果识别和精准预测方面的双重目标。 首先，本书将介绍ML在处理高维数据和非线性关系中的能力。例如，LASSO、Ridge回归以及弹性网络（Elastic Net）等正则化方法如何用于变量选择和克服“维数灾难”。本书还将详细讨论树模型（tree-based models），如随机森林（Random Forests）和梯度提升模型（Gradient Boosting Machines），它们在捕捉复杂交互效应和非线性关系方面的强大能力。 在因果推断方面，ML方法为处理复杂条件期望和函数形式提供了新的途径。本书将详细介绍双重机器学习（Double Machine Learning, DML）框架，它能够稳健地估计因果效应，即使在目标参数和协变量的条件期望函数形式未知的情况下。DML方法利用ML来估计控制变量对处理变量和结果变量的影响，从而“净化”因果效应的估计。本书还将讨论利用ML来构建倾向得分模型，以及在异质性因果效应估计中应用ML技术。 此外，ML方法在经济预测领域也展现出巨大潜力。本书将探讨如何利用ML模型，如神经网络（Neural Networks）、支持向量机（Support Vector Machines, SVMs）以及时间序列领域的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和Transformer模型，来改进宏观经济预测、金融市场预测以及消费者行为预测。重点将放在如何将ML的预测能力与传统的经济学理论相结合，以获得既有预测效力又具经济解释性的模型。 大数据与高维数据分析：降维与模型选择的挑战 随着数据量的爆炸式增长，如何处理大数据和高维数据成为计量经济学面临的重要挑战。本卷将聚焦于相关的理论和方法。 在高维数据分析中，降维技术（dimensionality reduction）是关键。本书将详细介绍主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和因子分析（Factor Analysis）等经典方法，以及如何将其应用于经济数据。更重要的是，本卷将深入探讨近年来发展出的新型降维技术，如稀疏主成分分析（Sparse PCA）和非线性降维方法（如t-SNE, UMAP），以及它们在经济学研究中的适用性。 本书还将讨论在高维环境下进行模型选择的问题。传统的模型选择标准（如AIC, BIC）在高维情况下可能失效。本卷将介绍适用于高维数据的模型选择方法，例如基于惩罚的准则（penalized criteria）以及通过交叉验证（cross-validation）来评估模型性能。 大数据处理不仅仅是计算能力的提升，更是对数据质量、数据结构和数据伦理的新要求。本书将简要讨论在计量经济学研究中处理大数据时可能遇到的数据清洗、数据集成以及隐私保护等问题。 计算效率与仿真技术：模型评估与不确定性量化 复杂计量模型的估计和推断往往需要强大的计算能力。本卷将关注提高计算效率和利用仿真技术来评估模型和量化不确定性。 对于复杂的优化问题，如非线性模型或高维模型，本书将介绍高效的数值优化算法，包括梯度下降的变种，以及牛顿法和拟牛顿法的应用。对于涉及积分的贝叶斯推断，MCMC方法是核心，本书将介绍当前流行的MCMC算法，如Metropolis-Hastings、Gibbs Sampling以及Hamiltonian Monte Carlo（HMC），并讨论其在实际应用中的选择和调优。 仿真技术在计量经济学中扮演着至关重要的角色。本书将详细阐述蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在检验估计量性质、评估模型性能以及进行假设检验中的应用。特别是，本书将深入探讨在处理复杂模型（如具有异质性或非线性结构的模型）时，如何利用蒙特卡洛模拟来量化参数估计的不确定性，并构建置信区间。 此外，自举法（Bootstrapping）作为一种非参数的重采样方法，在量化统计推断的不确定性方面具有广泛应用。本书将详细介绍不同类型的自举法，如参数自举（parametric bootstrap）和非参数自举（non-parametric bootstrap），以及如何根据具体模型和数据特性选择合适的自举方案。 总结 《计量经济学手册》第六卷 A 册汇聚了该领域最前沿的研究成果和最先进的分析工具。本书的结构设计清晰，从理论基础的深化到计算方法的创新，再到在复杂应用中的落地，为读者提供了一条完整的学习和研究路径。无论是对计量经济学理论进行深入探索的研究者，还是希望掌握最新分析技术的实践者，抑或是对经济学领域重大问题充满好奇的学者，本书都将成为他们不可或缺的参考。本卷的出版，不仅标志着计量经济学学科发展的又一里程碑，更将激发未来更多具有影响力的研究。

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