An Introduction to Modern Bayesian Econometrics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Blackwell Pub

作者:Lancaster, Tony

出品人:

页数:401

译者:

出版时间:

价格:560.00 元

装帧:Pap

isbn号码:9781405117203

丛书系列:

图书标签:

Econometrics
Bayesian Statistics
Econometrics
Time Series Analysis
Regression Analysis
Statistical Inference
Mathematical Economics
Applied Econometrics
Quantitative Economics
Modeling

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具体描述

计量经济学导论：深入探索经典理论与前沿应用图书信息：书名：计量经济学导论：深入探索经典理论与前沿应用作者： [请在此处填写作者姓名] 出版社： [请在此处填写出版社名称] 出版日期： [请在此处填写出版日期] 页数：约 600 页 --- 内容简介《计量经济学导论：深入探索经典理论与前沿应用》旨在为学生、研究人员以及政策制定者提供一个全面、严谨且富有实践指导意义的计量经济学学习框架。本书的核心目标是构建坚实的理论基础，同时强调计量模型在现实经济问题中的应用能力。它避开了特定、高阶的概率推断方法论（如贝叶斯方法），而是将焦点集中于计量经济学的基石——经典线性回归模型（OLS）、时间序列分析的频率学派方法，以及面板数据模型的传统估计技术。本书的结构设计旨在引导读者逐步从最基础的统计推断过渡到复杂的经济数据处理。我们相信，只有深刻理解了普通最小二乘法（OLS）的假设、局限性及其修正手段，才能有效地应用更复杂的模型。第一部分：计量经济学的基石——线性回归模型（OLS）本部分详细阐述了计量经济学的核心工具：多元线性回归模型。我们从概率论和数理统计的基础概念出发，复习了统计推断的关键要素——估计量、假设检验、置信区间等。核心内容包括： 1. 简单线性回归模型（SLR）：介绍最小二乘原理，推导估计量的性质（如无偏性、一致性、有效性），并深入探讨高斯-马尔可夫定理的意义，理解在线性模型假设下OLS估计量的最优性。 2. 多元线性回归模型（MLR）：将模型扩展到多个解释变量。详细分析了变量选择、多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理。本章重点探讨了如何使用F检验和t检验进行结构性假设检验，以及模型设定的重要性，如函数形式的选择（对数、平方项等）。 3. 异方差性（Heteroskedasticity）的处理：异方差性是现实数据中普遍存在的问题。我们详细讨论了异方差性的后果，并着重介绍了怀特（White）稳健标准误和加权最小二乘法（WLS）作为应对策略。WLS的推导将清晰展示其在加权估计中的效率优势。 4. 序列相关性（Autocorrelation）：针对时间序列数据中可能出现的残差自相关问题，本章分析了其对标准误估计的影响，并介绍了科克伦-奥克（Cochrane-Orcutt）迭代过程以及HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）标准误，即怀特-哈伯特（White-Huber）修正的扩展形式。第二部分：计量经济学的拓展与进阶在夯实了OLS的基础上，本书转向处理那些违反经典线性模型假设的常见情境，重点聚焦于频率学派的估计技术。核心内容包括： 1. 工具变量法（Instrumental Variables, IV）与工具变量回归（IVR）：深入探讨内生性（Endogeneity）问题的来源（如遗漏变量偏误、测量误差、同步性问题）。本章详尽解析了工具变量的选择标准（相关性和外生性），并详细推导了两阶段最小二乘法（2SLS）的估计过程。特别地，我们讨论了过度识别约束（Overidentifying Restrictions）的检验，如萨甘检验（Sargan Test），用于评估工具变量的有效性。 2. 时间序列分析（频率学派视角）：这一部分侧重于利用经典的序列相关模型分析经济时间序列。平稳性与单位根检验：介绍严谨的ADF检验和PP检验，讲解如何通过差分实现序列的平稳化。自回归移动平均模型（ARMA/ARIMA）：详细介绍如何通过ACF和PACF图来识别和估计$ARMA(p,q)$模型的参数，以及Box-Jenkins建模流程。向量自回归模型（VAR）：用于分析多个相互依赖的时间序列系统。我们聚焦于VAR模型的平稳性条件、滞后阶数选择（AIC/BIC准则），以及如何利用格兰杰因果关系检验（Granger Causality Test）来判断变量间的预测关系。 3. 面板数据计量经济学：结构化地介绍处理截面与时间维度数据的优势。混合回归模型 vs. 面板模型：阐明面板数据相对于纯截面数据和纯时间序列数据的优势。固定效应模型（Fixed Effects, FE）：详细推导其估计逻辑，重点在于如何有效剔除不可观测的个体异质性。随机效应模型（Random Effects, RE）：介绍其背后的随机扰动假设，并利用豪斯曼检验（Hausman Test）来指导FE和RE模型的选择。我们也会简要提及广义最小二乘法（GLS）在RE估计中的作用。第三部分：有限样本与非线性模型简介本书的最后一部分将读者带入更具挑战性的领域，介绍处理离散选择和有限样本问题的经典方法。核心内容包括： 1. 离散因变量模型：专注于处理因变量只能取二元或多类别值的场景。我们详细介绍Logit模型和Probit模型的原理，解释其对概率的建模方式，并讨论如何解释系数（如边际效应的计算），以及模型拟合优度检验（如伪$R^2$）。 2. 模型估计的局限与替代：简要概述当OLS假设严重被违反时，如何转向更稳健的估计方法，如广义矩估计（Generalized Method of Moments, GMM）的经典框架，作为后续学习更先进技术的桥梁。 --- 本书的特点与目标读者本书的突出特点在于其对数学严谨性和经济直觉的平衡。我们避免了过度依赖高阶的概率分布假设（如正态性），而是将重点放在对一致性、渐近正态性的理解上，这使得读者能够更好地理解模型在实际操作中的表现。所有核心推导都清晰展示，确保读者不仅“会用”，更能“理解”估计量的来源。目标读者：本科高年级及硕士阶段学习计量经济学课程的学生。经济学、金融学、公共政策和商业分析领域的从业人员，需要扎实的计量基础来解读学术论文或指导数据分析工作。政策分析师，希望建立稳健的定量分析能力，理解回归结果的限制与解释边界。本书将确保读者能够熟练运用经典计量经济学的工具箱，为进一步深入学习如微观计量（如DID, RDD）或前沿的统计推断方法（如贝叶斯计量经济学）打下不可动摇的基础。

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读后感

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看之前的期望与看后的所得落差很大，实在没想到Lancaster写的这本textbook会如此让人失望，虽然作者说是写给做application的人，可是看完估计没几个人会应用。常常搞不清楚作者是不是在谈bayesian，内容安排感觉也是超级乱，无重点无分类，软件的操作也很无厘头，感觉当个note...

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