Simulation-based Inference in Econometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Mariano, Roberto/ Schuermann, Til/ Weeks, Melvyn J.

出品人:

页数:476

译者:

出版时间:2000-7-20

价格:GBP 93.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521591126

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Simulation
• Inference
• Statistical Modeling
• Applied Econometrics
• Monte Carlo
• Bayesian Inference
• Time Series
• Panel Data
• Causal Inference

《经济计量学中的仿真推理》 书籍简介 经济计量学作为连接经济理论与现实数据的重要桥梁，其核心任务在于利用统计方法量化经济现象，检验经济理论，并进行经济预测。然而，在许多情况下，经济数据的复杂性、模型设定的非线性、参数的空间高维，以及对因果关系的严谨探求，都对传统的分析方法提出了挑战。传统的解析方法往往难以完全应对这些挑战，尤其是在处理非参数模型、高维数据、内生性问题以及复杂政策评估等前沿领域时。正是为了克服这些局限，仿真推理（Simulation-based Inference）作为一种强大的、灵活的计算工具，在现代经济计量学研究中扮演着越来越重要的角色。 本书《经济计量学中的仿真推理》深入探讨了如何运用仿真技术来解决经济计量学中的关键问题。它并非一本介绍通用统计计算方法的书籍，而是聚焦于仿真推理在经济计量学特定语境下的应用，旨在为研究者和学生提供一套系统性的理论框架和实践指导。本书强调，仿真推理不仅仅是简单的模拟，而是一种能够克服模型识别困难、处理复杂分布、评估不确定性以及进行因果推断的科学方法。 核心内容概述： 本书的开篇，我们将从经济计量学面临的根本性挑战入手，阐述为何解析方法在某些场景下显得力不从心，从而引出仿真推理的必要性和优势。这里我们并非泛泛而谈，而是会结合具体的经济计量模型，例如，在处理高维度的面板数据时，传统估计量可能面临维度灾难；在估计非参数回归模型时，由于其模型形式的灵活性，解析求解往往变得极其困难；当模型中存在内生性变量时，传统的最大似然估计等方法可能失效，需要借助更灵活的工具。 随后，本书将详细介绍几种核心的仿真推理技术，并阐述它们在经济计量学中的具体应用。 蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）：我们将详细讲解蒙特卡洛模拟的基本原理，包括如何生成随机数，如何利用随机抽样来近似计算复杂的积分和期望。在经济计量学的应用中，蒙特卡洛方法被广泛用于： 估计复杂模型的参数：例如，在处理包含拉格朗日乘数（LM）检验或似然比（LR）检验的非标准模型时，其零假设下的渐近分布往往难以解析推导。蒙特卡洛模拟可以生成大量符合零假设的数据，从而估计检验统计量的经验分布，实现对假设的检验。 进行模型选择：在模型选择问题中，例如比较不同模型的拟合优度，蒙特卡洛模拟可以帮助我们评估各种信息准则（如AIC、BIC）在不同模型下的表现，或者直接模拟不同模型下的预测误差，从而做出更稳健的选择。 处理高维数据：当经济计量模型中包含大量解释变量时，传统的解析估计方法可能难以处理。蒙特卡洛方法可以通过随机投影、子集选择等方式，有效地降低问题的维度，从而获得可行的估计。 拒绝采样（Rejection Sampling）与重要性采样（Importance Sampling）：这两种方法是在蒙特卡洛方法的基础上，为了提高采样效率而发展出来的。本书将深入分析它们的原理，以及在经济计量学中的应用场景。 拒绝采样：当目标分布难以直接采样，但可以找到一个易于采样的“提议分布”来“包住”目标分布时，拒绝采样是一种有效的技术。在经济计量学中，它常用于从复杂的后验分布中抽取样本，尤其是在贝叶斯分析中。 重要性采样：当目标分布的尾部比提议分布的尾部更“重”时，重要性采样能够更有效地逼近目标分布的期望。在经济计量学中，它常用于计算难以解析的期望值，例如在评估复杂经济模型的预测风险时，或者在进行一些特定的因果效应估计时。 马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）方法：MCMC方法是当前统计推断领域最强大的工具之一，尤其是在贝叶斯统计中。本书将系统介绍MCMC的核心算法，包括Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样。 Metropolis-Hastings算法：它允许从任何（只要满足一定条件）分布中抽取样本，而无需知道其归一化常数。在经济计量学中，MCMC方法广泛用于估计高维模型参数的后验分布，进行模型平均，以及处理复杂模型中的内生性问题。例如，在估计具有滞后和选择偏误的动态模型时，MCMC方法能够有效地处理模型的非线性结构和复杂的条件概率。 Gibbs采样：当目标分布的条件分布易于采样时，Gibbs采样是一种高效的MCMC算法。本书将阐述如何识别易于采样的条件分布，并给出在经济计量模型中应用Gibbs采样的实例。 自举法（Bootstrap）：自举法是一种非参数方法，通过从样本中进行重采样来估计统计量的分布和标准误。本书将详细讲解自举法的原理，以及在经济计量学中的多种应用。 估计标准误和置信区间：对于很多复杂的估计量，其解析标准误的计算十分困难，甚至不可能。自举法提供了一种强大的替代方案，可以从样本中重复抽样，从而获得对标准误的估计，并构建稳健的置信区间。 进行假设检验：自举法也可以用于构建假设检验的检验统计量分布，尤其是在零假设下解析分布难以获得的情况下。 处理异方差和自相关：在经济计量模型中，样本观测值之间可能存在异方差和自相关。本书将介绍如何通过调整自举法（如块自举法）来应对这些情况，从而获得更准确的统计推断。 因果推断中的应用：在处理存在复杂依赖结构的因果推断问题时，自举法是评估处理效应的置信区间的关键工具。 应用场景与案例研究： 本书并非仅仅停留在理论层面，而是通过大量的经济计量学实际问题，展示仿真推理的应用价值。我们将深入剖析以下几个关键的应用领域： 因果推断与政策评估：在政策评估中，我们常常面临反事实（counterfactual）的挑战，即需要估计在未实施某项政策的情况下，经济变量会如何变化。仿真推理，特别是结合MCMC和自举法，能够帮助我们模拟不同政策干预下的结果，并量化不确定性。例如，在评估某个财政刺激政策对经济增长的影响时，我们可以通过模拟来估计政策的平均处理效应（ATE）或局部平均处理效应（LAPE），并给出其置信区间。本书将探讨如何利用仿真方法处理混淆变量、选择偏误以及序列相关性等问题，以获得更可靠的因果推断。 非参数与半参数模型：在经济计量学中，很多重要的经济现象很难用简单的线性模型来捕捉。非参数和半参数模型提供了更大的灵活性，但也带来了更严峻的估计和推断挑战。本书将展示如何利用仿真方法，例如通过核回归的仿真实现，或者利用MCMC估计半参数模型中的未知函数，来解决这些问题。 面板数据分析：面板数据提供了跨时间和个体的信息，能够更好地捕捉动态效应和个体异质性。然而，面板数据的复杂性（如个体固定效应、时间固定效应、截面相关性等）使得传统的估计方法在处理大规模面板数据时面临挑战。仿真推理，如通过MCMC方法估计复杂的动态面板模型，或通过自举法处理面板数据中的序列相关性，将是本书的重点内容。 贝叶斯经济计量学：贝叶斯方法与仿真推理有着天然的联系。本书将从贝叶斯视角出发，介绍如何利用MCMC等方法从后验分布中进行抽样，从而得到参数的估计和推断。这将涵盖各种常见的贝叶斯计量模型，例如贝叶斯动态随机一般均衡（DSGE）模型，以及利用贝叶斯方法处理模型选择和模型平均问题。 时间序列分析：在现代时间序列分析中，许多模型（如GARCH族模型、随机波动率模型）的似然函数形式复杂，解析推导困难。仿真推理，特别是MCMC方法，能够有效地估计这些模型的参数，并进行预测。本书将探讨如何利用仿真方法来处理时间序列数据中的非线性和异方差性。 学习方法与读者对象： 本书旨在为经济学、金融学、统计学以及相关领域的硕士和博士研究生，以及从事相关领域研究的学者和实践者提供指导。为了更好地理解本书内容，读者应具备一定的经济计量学基础知识，包括对线性回归模型、似然函数、假设检验等基本概念的理解。 在学习方法上，本书强调理论与实践相结合。每一章节的理论阐述后，都将配以详细的计算步骤和实际案例分析，帮助读者掌握仿真推理的技术细节。本书鼓励读者动手实践，通过使用R、Python、MATLAB等统计软件，亲身体验仿真推理的强大能力。我们将在书的附录或配套资源中提供相关的代码示例，方便读者复现和扩展。 结语： 《经济计量学中的仿真推理》旨在为读者提供一个全面的视角，理解和掌握如何运用仿真技术来解决现实世界经济计量学问题。它不仅是一本技术手册，更是一本思想的启迪者，引导读者突破传统方法的局限，迎接经济计量学研究的未来挑战。通过本书的学习，您将能够更自信地运用前沿的仿真工具，进行更深入、更严谨的经济学研究。

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