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☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons

作者:Gary Koop

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2003-6-23

价格:GBP 47.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780470845677

丛书系列:

图书标签:

Econometrics
Bayesian_econometrics
统计学
计量
Bayesian
经济
BAYESIAN
经济学
贝叶斯计量经济学
计量经济学
贝叶斯统计
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时间序列分析
面板数据
因果推断
蒙特卡洛方法
马尔可夫链蒙特卡洛
统计推断

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具体描述

Researchers in many fields are increasingly finding the Bayesian approach to statistics to be an attractive one. This book introduces the reader to the use of Bayesian methods in the field of econometrics at the advanced undergraduate or graduate level. The book is self--contained and does not require that readers have previous training in econometrics. The focus is on models used by applied economists and the computational techniques necessary to implement Bayesian methods when doing empirical work. Topics covered in the book include the regression model (and variants applicable for use with panel data), time series models, models for qualitative or censored data, nonparametric methods and Bayesian model averaging. The book includes numerous empirical examples and the website associated with it contains data sets and computer programs to help the student develop the computational skills of modern Bayesian econometrics.

《计量经济学：理论与应用》本书深入探讨了计量经济学这一交叉学科的核心概念、方法论及其在现实世界经济问题分析中的广泛应用。我们旨在为读者提供一个坚实的理论基础，并引导他们掌握运用现代统计技术来理解和解释经济现象的实践技能。第一部分：基础理论与模型本部分将从计量经济学的基石——统计学与概率论——出发，回顾并深化读者对必要概念的理解。我们将重点关注线性回归模型，这是计量经济学中最基本也是最重要的工具之一。从简单线性回归模型开始，我们将逐步介绍其假设、参数估计（如最小二乘法）、假设检验（如t检验和F检验）以及置信区间的构建。随后，我们将转向多元线性回归模型，讨论多重共线性、异方差性、自相关等常见问题，并介绍相应的诊断方法和修正策略，如加权最小二乘法、广义差分法等。线性回归模型：详细阐述普通最小二乘法（OLS）的原理、性质（如高斯-马尔可夫定理）及其局限性。我们将通过大量的实例，展示如何构建、估计和解释线性回归模型，以分析变量之间的关系。模型设定与诊断：讨论模型设定过程中的重要考虑因素，包括变量选择、函数形式的确定（如对数变换、交互项）以及残差分析的重要性。我们将深入探讨模型拟合优度（如R²）的解读，并介绍模型诊断检验，如拉格朗日乘子检验（LM）、Wald检验和似然比检验（LR），用于检验模型假设的有效性。异方差性与自相关：详细分析异方差性（误差项方差不恒定）和自相关（误差项之间存在相关性）的成因、后果以及检测方法。我们将介绍如何使用稳健标准误（White标准误）来处理异方差性，以及如何通过ARIMA模型、Cochrane-Orcutt方法等来解决自相关问题。内生性与工具变量：深入探讨内生性问题（回归子与误差项相关）的产生根源，如遗漏变量偏误、测量误差偏误和联立方程偏误。我们将详细介绍解决内生性问题的关键工具——工具变量（IV）方法，包括两阶段最小二乘法（2SLS）的原理、估计和检验，并讨论工具变量的选择标准和有效性判断。第二部分：扩展的计量模型在掌握了基础的线性回归模型后，本部分将拓展到更复杂的模型，以应对更广泛的经济现象。我们将重点关注那些无法用连续变量来充分描述的情境，如离散选择模型和面板数据模型。离散选择模型：针对因变量为离散变量（如二元选择、多元选择）的情况，我们将介绍逻辑斯蒂回归（Logit）和普罗比特回归（Probit）模型。我们将详细解释这些模型的概率函数、参数估计（如最大似然估计）以及边际效应的计算与解释，并展示它们在消费决策、就业选择、信贷申请等领域的应用。面板数据模型：针对包含时间序列和横截面维度的数据，我们将介绍面板数据模型的优势及其建模方法。我们将区分固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE），讨论它们各自的适用条件、参数估计和检验。我们将分析面板数据模型如何有效地控制未观测的个体效应和时间效应，从而获得更精确的估计结果。时间序列模型：针对具有时间依赖性的数据，我们将深入研究时间序列分析方法。我们将介绍自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）和自回归积分移动平均（ARIMA）模型，并解释它们的结构、识别、估计和检验。我们还将讨论单位根检验、协整检验等概念，以及向量自回归（VAR）模型在分析多个时间序列变量之间动态关系中的应用。联立方程模型：当经济系统中存在多个相互影响的方程时，我们将引入联立方程模型的概念。我们将区分结构方程和约简形式，并介绍识别（Identification）问题的概念。我们将详细讲解估计联立方程模型的方法，如间接最小二乘法（ILS）、二阶段最小二乘法（2SLS）和三阶段最小二乘法（3SLS），并讨论其在宏观经济模型、行业分析等领域的应用。第三部分：高级计量方法与专题本部分将进一步深入，介绍一些更高级的计量技术和当前计量经济学研究中的热点专题。非参数与半参数方法：探讨超越传统参数模型限制的非参数回归和半参数回归方法。我们将介绍核密度估计、局部多项式回归等技术，它们允许数据本身驱动模型形式，减少了对模型设定的依赖。机器学习在计量经济学中的应用：随着大数据时代的到来，我们将介绍一些机器学习算法（如Lasso, Ridge回归, 决策树, 随机森林, 支持向量机）如何被应用于计量经济学中，用于预测、变量选择以及处理高维数据。我们将关注这些方法在提高预测精度和模型解释性方面的潜力。因果推断方法：深入探讨如何从观测数据中识别和估计因果效应。我们将介绍倾向得分匹配（PSM）、断点回归（RDD）、双重差分（DID）等准实验方法，并分析其在政策评估、项目效果衡量等领域的应用。我们还将讨论随机对照试验（RCT）作为识别因果关系的黄金标准。实证案例研究：本部分将穿插大量精选的实证案例研究，涵盖宏观经济学（如通货膨胀预测、货币政策传导）、微观经济学（如教育与收入、劳动力市场分析）、金融经济学（如资产定价、风险管理）和发展经济学（如减贫政策效果评估）等多个领域。通过对真实经济数据的分析，读者将能够直观地理解和掌握所学计量方法的实际应用。学习目标：通过学习本书，读者将能够： 1. 理解计量经济学的基本原理和核心概念。 2. 熟练掌握多种计量经济模型的估计、检验和解释方法。 3. 识别和处理实际经济数据中常见的计量问题。 4. 运用计量经济学工具分析和解决复杂的经济问题。 5. 批判性地评估计量经济学研究的成果，并为进一步的学术研究或实际应用打下坚实基础。本书适合经济学、金融学、管理学、公共政策等专业的本科生、研究生以及从事相关研究和实践的专业人士阅读。我们相信，本书将为您提供一个全面、深入且富有启发性的学习体验。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

作者是POIRIER的学生，现在已经自立门户了。目前主要的方向是宏观计量，和DSGE计量。此书比较适合入门阅读，每章条理清晰，由浅入深，放弃了深入的理论证明和论述，直接介绍BAYESIAN计量的思想，进而循序渐进地介绍了简单回归，多元线性回归，非线性以及一些特殊模型的BAYESIAN...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是极其清晰和精准的，但同时又保持了一种学术论文所不具备的温度和人情味。作者在处理那些极其繁复的数学推导时，总能找到一种优雅的平衡点——既保证了推导的严密性，又避免了让人在阅读时感到窒息般的枯燥。他似乎深知读者的心路历程，每当即将进入一个复杂的证明环节时，他总会提前给出一个“路线图”式的预告，告诉读者我们将要解决什么问题，以及最终会获得什么洞见。此外，书中所提供的附录内容也极其丰富，这些资料并非可有可无的补充，而是真正能够帮助读者将理论付诸实践的关键步骤指南，例如关于不同采样器性能比较的详尽分析。这表明作者是站在一个真正想要帮助学习者成功应用这些工具的立场上去撰写此书的，而不是仅仅为了展示自己的学术成就。这种由内而外的实用性和关怀感，让这本书在众多冷冰冰的参考书中脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验中，最让我感到惊喜的是作者对于“不确定性”这一核心主题的哲学性探讨。在许多计量经济学的著作中，贝叶斯方法往往被简化为一组求解后验分布的技术手册，但在这本书里，作者明显超越了工具性的层面。他花了相当大的篇幅来讨论概率信念更新的内在逻辑，以及如何将先验信息——那些我们无法直接观测到的经济主体的内在预期和知识——融入到模型构建之中。这种对基础哲学和方法论之间深刻联系的挖掘，极大地提升了这本书的深度。书中关于信息流与决策制定的讨论，更是令人拍案叫绝，它成功地将抽象的统计推断与具体的宏观经济政策含义联系起来，展现出计量经济学作为一门社会科学的真正魅力。我感觉自己不仅仅是在学习如何计算参数，更是在学习如何像一位深思熟虑的经济学家那样去思考世界。这种对思维框架的塑造，远比掌握几套算法要来得更有价值，也更具长远的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏感把握得恰到好处，它不是那种一次性灌输知识的“填鸭式”教材，而更像是一位经验丰富的导师在细心引导你走过崎岖的山路。我特别欣赏作者在引入前沿方法论时所采用的“历史回顾与现代展望”相结合的叙事手法。比如，当他讲解到特定计量模型的演进历程时，他会先回顾早期经济学家是如何受限于当时的数据和计算能力而采取的近似方法，然后平滑地过渡到现代基于MCMC或其他复杂算法的解决方案。这种纵深感让人清晰地理解了为什么某些方法会被采纳，以及它们各自的优势和局限性。在案例选择上，作者的眼光非常独到，他挑选的都是那些在主流经济学期刊中具有里程碑意义的研究，这不仅提高了教材的学术价值，也让读者在学习方法的同时，潜移默化地掌握了如何进行高质量的实证研究。阅读时，我经常会停下来，思考作者提出的那个反问句，这强迫我必须主动去构建知识体系，而不是被动地接受信息。这种互动式的学习体验，是我在许多同类书籍中未曾获得的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上典雅的字体，一下子就给人一种严谨而又充满学术深度的感觉。初次翻阅时，我被它清晰的章节结构所吸引，作者似乎非常懂得如何引导读者逐步深入一个复杂的领域。阅读过程中，我发现它在概念的引入上处理得非常到位，不像有些教科书那样上来就抛出一大堆复杂的数学公式，而是先用非常直观的语言和实际的经济学案例来铺垫背景，这对于我这种理论基础不算特别扎实的读者来说，无疑是一剂强心针。特别是关于模型设定和识别性问题的讨论部分，作者的处理方式颇具匠心，他没有仅仅停留在理论的阐述，而是巧妙地穿插了不同经济学流派对同一问题的看法差异，这使得整个阅读过程充满了思辨的乐趣。而且，书中的图表绘制得极其精美和准确，每一个图形都有其明确的指向性，绝非那种为了填充篇幅而存在的花哨装饰品。总而言之，从版式设计到内容布局，这本书都展现出出版者和作者对知识传播的极高敬意和专业水准，让人爱不释手，甚至愿意反复研读那些看似晦涩的章节。

评分☆☆☆☆☆

我尤其想赞扬书中对计算经济学与理论计量学之间鸿沟的弥合努力。在当代量化研究中，理论与实践的脱节是一个普遍存在的问题，而这本书巧妙地在两者之间架起了坚实的桥梁。作者并没有将计算细节视为次要的“实现细节”而一笔带过，而是认真地探讨了不同计算策略对最终推断结果可能产生的细微但关键的影响。特别是对于高维参数空间下的模型检验，书中不仅阐述了标准的检验统计量，更深入探讨了如何构建更具鲁棒性的后验预测检验（Posterior Predictive Checks）来评估模型的整体拟合优度。这种对模型诊断和选择的深入关注，体现了作者对现代计量实践的深刻理解。读完后，我感觉自己不仅掌握了强大的理论武器，更重要的是，我学会了如何带着批判性的眼光去审视和构建每一个实证模型，确保它不仅在数学上成立，更能在经济学意义上站得住脚。这本书无疑是近年来计量经济学领域一本极具分量和实践指导意义的著作。

评分☆☆☆☆☆