Generalized Method of Moments pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oxford University Press

作者:Alastair R. Hall

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2005-3-3

价格:USD 78.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780198775201

丛书系列:

图书标签:

统计
计量经济学
GMM
广义矩估计法
模型估计
统计推断
经济计量模型
时间序列分析
面板数据
因果推断
金融计量学

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具体描述

This book has become one of the main statistical tools for the analysis of economic and financial data. Designed for both theoreticians and practitioners, this book provides a comprehensive treatment of GMM estimation and inference. All the main statistical results are discussed intuitively and proved formally, and all the inference techniques are illustrated using empirical examples in macroeconomics and finance. This book is the first to provide an intuitive introduction to the method combined with a unified treatment of GMM statistical theory and a survey of recent important developments in the field.

About the Series

Advanced Texts in Econometrics is a distinguished and rapidly expanding series in which leading econometricians assess recent developments in such areas as stochastic probability, panel and time series data analysis, modeling, and cointegration. In both hardback and affordable paperback, each volume explains the nature and applicability of a topic in greater depth than possible in introductory textbooks or single journal articles. Each definitive work is formatted to be as accessible and convenient for those who are not familiar with the detailed primary literature.

《时间序列分析与计量经济学前沿进展》内容简介本书旨在为计量经济学和时间序列分析领域的学者、研究人员和高级学生提供一个全面而深入的参考。它聚焦于当前学术界最活跃、最具挑战性的研究领域，深入探讨了非线性时间序列模型、高维数据分析、结构性宏观经济模型以及金融时间序列的复杂动态特征。本书的结构精心设计，从基础理论的巩固到前沿应用的探讨，层层递进，旨在培养读者独立进行高级计量研究的能力。第一部分：非线性时间序列的深入探索本部分详细考察了超越传统线性模型的非线性时间序列框架。重点讨论了状态空间模型（State-Space Models）的现代应用，特别是卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在处理具有潜在不确定性或不可观测状态的系统中的高级扩展，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。随后，本书转向非线性自回归条件异方差（ARCH）族模型的最新进展。我们不仅重温了经典的GARCH、EGARCH和GJR-GARCH模型，更深入剖析了随机波动率（Stochastic Volatility, SV）模型的贝叶斯推断方法。SV模型因其对波动率过程的更精细刻画而受到青睐，本书详细展示了如何利用MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）技术，特别是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样，对这些高维、非解析形式的模型进行有效估计和检验。此外，对阈值自回归（Threshold Autoregressive, TAR）模型及其平滑转换（Smooth Transition, STAR）的讨论，强调了经济和金融现象中存在的非对称和状态依赖性行为。通过对Markov Switching Models (MSM)的详尽分析，本书展示了如何识别经济周期的不同“政体”（regimes）及其转换机制，这对于理解宏观经济波动和市场异动至关重要。第二部分：高维时间序列与面板数据的挑战随着大数据时代的到来，处理具有大量截面维度（$N$很大）和时间维度（$T$很大）的数据集成为计量经济学的重要前沿。本部分重点关注高维时间序列和面板数据模型的降维技术和一致性估计方法。我们首先介绍了因子模型（Factor Models）在处理具有共同驱动因素的大型数据集中的核心作用。重点阐述了主成分分析（PCA）和动态因子模型（Dynamic Factor Models, DFM）的估计，特别是如何处理潜在因子随时间变化的动态性。书中详细讨论了大型面板数据的渐近理论，包括$N o infty$、 $T o infty$以及$N, T o infty$时的估计量性质（如共同因子估计的收敛速度和一致性）。在面板数据分析方面，本书超越了传统的固定效应和随机效应模型，着重探讨了横截面依赖性（Cross-Sectional Dependence）的处理。这包括使用空间计量模型（Spatial Econometrics）和协整面板技术来识别和估计由溢出效应或共同冲击引起的相关性。对于异质性问题的处理，本书详尽介绍了面板向量自回归模型（Panel VAR）以及在允许参数异质性存在情况下的估计和预测方法。第三部分：结构化计量模型的识别与估计本部分聚焦于如何利用时间序列数据来识别和估计具有经济理论基础的结构性模型。这对于宏观经济学和政策分析尤为关键。核心内容围绕动态随机一般均衡（DSGE）模型的估计展开。本书详细梳理了传统基于极大似然估计（MLE）的挑战，并重点介绍了贝叶斯方法在DSGE估计中的应用。这包括如何设计高效的MCMC采样器（如基于Particle Filter的估计算法）来处理高维参数空间和复杂的似然函数。同时，也讨论了线性化（Perturbation）方法与数值求解方法在构建和检验结构模型中的实用性。识别问题是结构估计的关键。本书对“即插即用”识别（Just-Identifying Restrictions）和过度识别（Overidentifying Restrictions）下的检验方法进行了深入的比较分析，特别是基于矩条件的估计方法，如系统广义矩估计（System GMM）在处理内生性、序列相关性以及模型设定误差时的稳健性分析。第四部分：金融时间序列的极端事件与波动率建模金融时间序列的特征是尖峰、肥尾和波动率聚集。本部分将这些特征融入模型构建中。除了第一部分涉及的SV模型外，我们深入探讨了高频数据（High-Frequency Data）的利用。这包括如何使用二次变分（Quadratic Variation）估计真实波动率，以及如何利用信息到达率来构造更精确的微观结构模型。在尾部风险方面，本书详细介绍了极值理论（Extreme Value Theory, EVT）在金融风险管理中的应用，包括使用Peaks-Over-Threshold (POT) 方法估计在险价值（Value-at-Risk, VaR）和期望损失（Expected Shortfall, ES）。最后，本书探讨了时间序列的非平稳性与协整在资产定价和汇率动态研究中的应用。对VECM（向量误差修正模型）的估计和长期约束检验的稳健性进行了详尽的讨论，并引入了滚动样本分析和基于信息准则的选择程序来应对金融市场结构变化带来的模型不稳定性。本书的特点在于其理论的严谨性和对现代计算方法的强调，为读者提供了驾驭当代计量经济学复杂性所需的工具箱。