Correlated Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Peter X. -K. Song

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2007-7-27

价格:GBP 124.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387713922

丛书系列:

图书标签:

• 科普
• 社会学
• 数据处理
• 数据分析
• 统计学
• 数据分析
• 相关数据
• 时间序列
• 面板数据
• 回归分析
• 计量经济学
• 纵向数据
• 多水平模型
• 因果推断

计量经济学前沿进展：理论、模型与应用 图书简介 本书旨在为计量经济学领域的研究人员、高级学生以及专业人士提供一个全面而深入的视角，聚焦于当前计量经济学理论、模型构建与实际应用中的最新发展与前沿挑战。我们摒弃对基础概念的冗余阐述，直接切入该学科最具活力和复杂性的核心议题，力求呈现一幅计量经济学正在如何应对复杂现实世界数据挑战的图景。 第一部分：高维数据与非线性系统的计量建模 本部分深入探讨了在大数据时代背景下，计量经济学家所面临的关键挑战：如何有效地从高维数据集中提取稳健的经济信息。我们首先详细剖析了因子模型在宏观经济预测与金融时间序列分析中的最新进展。重点讨论了动态因子模型的估计方法，特别是当潜在因子数量未知或观测值维度远超样本量时（$N>T$ 情形）的解决方案，包括主成分分析（PCA）的正则化扩展及其在处理异构面板数据时的局限性与改进。 紧接着，本书详尽阐述了稀疏性与维度缩减技术的应用。传统的岭回归（Ridge）和 Lasso 方法在经济学中的应用已相对成熟，本书侧重于更先进的方法，如 Elastic Net 和 Adaptive Lasso，特别关注它们在构建高频交易策略中的变量选择稳定性和经济学解释力的权衡。我们还引入了因子增强回归模型（Factor-Augmented Regression, FAR），详细论证了如何利用大量宏观经济指标作为共同因子来提高微观层面的预测精度，并探讨了因子筛选的标准与经济意义。 在非线性模型的范畴内，本书聚焦于那些对线性假设敏感的模型。我们对非线性时间序列模型进行了系统梳理，超越传统的 GARCH 族模型，深入探讨了随机波动率（Stochastic Volatility, SV）模型的贝叶斯推断方法及其在金融资产定价中的优势。对于结构性变化问题，我们详述了分段估计与门限自回归（Threshold Autoregression, TAR）模型的最新计量工具箱，特别是如何利用非参数方法来检测和估计潜在的结构转变点，而无需预先指定转折变量。 第二部分：面板数据计量：异质性、依赖性与因果推断 面板数据分析是现代计量经济学的基石，本书将重点放在处理面板数据中常见的复杂性：横截面依赖性（Cross-sectional Dependence）和个体异质性（Heterogeneity）。 关于横截面依赖性，我们超越了简单的常见因子模型处理，详细分析了空间计量模型（Spatial Econometrics）和网络模型在处理经济体之间相互联系方面的局限与扩展。本书着重介绍基于近似工具变量（Approximate Instrumental Variables, AIV）和协整（Cointegration）概念扩展到面板环境下的最新尝试，以更稳健地估计跨区域溢出效应。 在个体异质性方面，本书深入探讨了随机系数模型（Random Coefficients Models）的估计策略。我们特别关注动态面板数据模型（如 Arellano-Bond 和 Blundell-Bond 估计器）在处理序列相关性和内生性问题上的局限性，并介绍了基于系统 GMM（System GMM）方法的改进，特别是如何通过更精细的矩条件设定来提高估计效率和减少偏差。 因果推断是本书的重中之重。我们超越了传统的固定效应/随机效应模型，详细论述了双重差分（Difference-in-Differences, DiD）方法在处理“平行趋势假设”失效问题时的合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）及其推广形式——多重组别和时间点下的合成控制。我们不仅展示了其在政策评估中的强大能力，还探讨了何时使用 SC 而非更一般的事件研究法（Event Study），以及如何进行稳健的标准误估计以应对潜在的序列相关性。 此外，本书对断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）进行了细致的剖析，包括模糊 RDD 的工具变量估计方法，以及在处理高阶多项式拟合和带宽选择时的敏感性分析，确保结果的外部有效性和内部一致性。 第三部分：非参数与半参数方法的应用拓展 当经济理论无法提供精确的函数形式时，非参数与半参数方法成为强大的替代方案。本书侧重于这些方法的计算实现和经济解释。 我们详细介绍了局部线性回归（Local Linear Regression）作为非参数估计的首选工具，尤其是在估计密度、回归函数斜率和估计协方差函数方面。我们探讨了核函数（Kernel Functions）的选择对估计偏差和方差的深刻影响，并讨论了如何在实践中优化带宽参数。 在半参数领域，本书将焦点放在半参数效率上。例如，在半参数模型中处理内生性的问题，如何结合参数部分（如线性回归）和非参数部分（如非参数加性模型）的优势，通过局部矩估计或两阶段方法来获得一致且渐近正态的估计量。我们还考察了广义加性模型（Generalized Additive Models, GAM）在处理复杂消费者需求和生产函数时，如何在保持模型灵活性的同时，提供可解释的边际效应。 第四部分：计量经济学的现代计算方法与软件实践 计量经济学的前沿研究越来越依赖于强大的计算工具。本部分侧重于那些在传统计量软件中实现较为复杂或需要定制化编程的现代技术。 我们深入探讨了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在贝叶斯计量经济学中的核心地位。本书不仅涵盖了标准的 Metropolis-Hastings 算法，更重点介绍了Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 和 No-U-Turn Sampler (NUTS) 在处理高维、复杂后验分布时的计算优势，并提供了在 Stan 或 PyMC 等现代框架下的实际建模案例。 此外，本书讨论了机器学习技术在计量经济学中的规范化应用。我们强调，计量经济学对因果关系和模型可解释性的要求，使得直接套用纯粹的预测型机器学习模型是不够的。因此，我们重点介绍了如何将双重机器学习（Double Machine Learning, DML）框架应用于异质性处理效应（Heterogeneous Treatment Effects）的估计，利用 DML 稳健地分离参数估计和函数估计，从而实现更可靠的因果推断。 本书的讨论贯穿了严谨的理论推导、对模型假设的批判性审视，以及对实际数据分析中可能遇到的计算陷阱的警示。它不是一本入门教材，而是为那些希望站在计量经济学研究前沿，掌握最新工具以解决复杂经济学问题的学者们量身定制的深度参考手册。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆