Contemporary Bayesian Econometrics and Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:Geweke

出品人:

页数:322

译者:

出版时间:2005-8-31

价格:GBP 119.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471679325

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Econometrics
• Bayesian
• 计量经济学
• 宏观经济学
• 金融
• 经济学
• 数学
• 贝叶斯经济计量学
• 贝叶斯统计
• 计量经济学
• 统计学
• 时间序列分析
• 面板数据
• 因果推断
• 模型选择
• 蒙特卡洛方法
• R语言

深入探索计量经济学与统计学的前沿，揭示量化分析的奥秘 本书并非对特定一本名为《Contemporary Bayesian Econometrics and Statistics》的著作进行介绍，而是旨在勾勒出一幅计量经济学与统计学领域前沿研究的宏大图景。它汇集了该领域最前沿的思想、方法和应用，为研究者、实践者和进阶学生提供了一个深度探索量化分析世界的大门。 一、 计量经济学的进化：从经典到现代的演进 计量经济学作为一门连接经济理论与现实数据的学科，其发展从未停歇。本书所涵盖的内容，将带领读者穿越计量经济学的历史长河，从经典的线性回归模型出发，逐步深入到更加复杂、更具解释力的现代计量模型。 经典基础的回顾与深化： 我们将重新审视并深化对OLS（普通最小二乘法）等基础方法的理解，探讨其背后的统计学原理，以及在面对实际数据时可能出现的挑战，例如异方差、自相关等问题。读者将学习如何识别这些问题，并掌握处理它们的标准技术。 时间序列分析的精进： 经济数据往往具有时间依赖性，因此时间序列分析是计量经济学不可或缺的一部分。本书将深入讲解ARIMA模型、GARCH模型等经典的时间序列模型，并进一步探讨状态空间模型、卡尔曼滤波等更高级的方法，以捕捉经济动态的复杂性。 面板数据分析的实战： 现实世界中的经济主体（如公司、国家）通常会随时间变化，而我们能够观测到的数据也往往是多维度的。本书将详细阐述固定效应模型、随机效应模型等面板数据分析的核心技术，帮助读者有效地利用面板数据进行分析，揭示个体效应与时间效应的双重影响。 因果推断的严谨探索： 经济学研究的最终目标往往是理解变量之间的因果关系。本书将系统介绍因果推断的各种方法，包括匹配、倾向得分匹配、工具变量法、断点回归设计等，引导读者如何设计严谨的实证研究，避免混淆效应，准确识别政策或干预措施的真实影响。 微观计量经济学的深度解析： 随着大数据时代的到来，微观层面的经济数据越来越丰富。本书将聚焦微观计量经济学，探讨如何处理非线性模型、离散选择模型（如Logit、Probit）、以及处理内生性问题的新方法。 二、 统计学的创新视角：贝叶斯方法及其广泛应用 统计学是计量经济学实现量化分析的基石。本书将特别强调贝叶斯统计学在现代计量经济学中的核心地位和不断拓展的应用。 贝叶斯统计学的核心理念： 区别于传统的频率派统计学，贝叶斯统计学将先验信息与观测数据相结合，以更新对未知参数的信念。本书将清晰阐述贝叶斯定理、先验分布、后验分布等核心概念，并展示如何利用贝叶斯框架来处理各种统计问题。 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法： 对于许多复杂的后验分布，解析计算往往是不可能的。本书将重点介绍MCMC算法，如Gibbs采样、Metropolis-Hastings算法等，这些强大的计算工具使得贝叶斯方法在实践中得以广泛应用。读者将学习如何理解和实现这些算法，并对其收敛性进行诊断。 贝叶斯计量经济模型的构建与推断： 将贝叶斯方法融入计量经济模型是本书的一大亮点。读者将学习如何构建贝叶斯版本的经典计量模型，例如贝叶斯线性回归、贝叶斯时间序列模型、贝叶斯面板数据模型等。通过贝叶斯框架，我们可以更自然地纳入先验知识，并且能够直接获得参数的后验分布，从而进行概率性的推断，例如计算预测区间的可信度。 高维数据与模型选择的贝叶斯之道： 在处理海量数据和高维参数空间时，贝叶斯方法展现出其独特的优势。本书将探讨贝叶斯变量选择方法（如贝叶斯Lasso）、模型平均等技术，以应对模型选择的挑战，并提高模型的鲁棒性。 非参数与半参数贝叶斯方法： 为了捕捉数据中更复杂的模式，非参数和半参数贝叶斯方法应运而生。本书将介绍如狄利克雷过程混合模型等非参数技术，以及在半参数模型中应用贝叶斯推断的策略。 三、 交叉领域的融合与前沿探索 计量经济学与统计学的前沿发展，往往体现在它们与其他领域的深度融合，以及对新兴技术和复杂问题的探索。 机器学习与计量经济学的协同： 机器学习算法在模式识别和预测方面表现出色，而计量经济学则提供严谨的因果推断和经济理论的支撑。本书将探讨如何将机器学习技术（如支持向量机、随机森林、神经网络）与计量经济模型相结合，以提升模型的预测能力，并从数据中发现新的经济洞察。同时，也将关注如何利用计量经济学的方法来解释和理解机器学习模型的“黑箱”。 网络科学在经济学中的应用： 经济主体之间的关系并非孤立存在，而是构成复杂的网络。本书将介绍如何利用网络分析工具来研究经济网络的结构、传播动态以及对经济行为的影响，例如金融网络风险、社交网络对消费行为的影响等。 计算经济学与大数据分析： 随着计算能力的提升和数据规模的爆炸式增长，计算经济学和大数据分析已成为不可忽视的领域。本书将介绍如何利用大规模模拟、高性能计算以及专门的数据分析工具来解决复杂的经济学问题，并从中提取有价值的见解。 结构性估计与政策评估的进阶： 在理解经济系统运行机制方面，结构性估计扮演着至关重要的角色。本书将深入探讨结构性估计模型的设计、估计和应用，以及如何利用这些模型进行有效的政策模拟和评估，从而为经济决策提供科学依据。 文献回顾与未来展望： 本书的最后部分将对当前计量经济学和统计学领域的重要研究方向进行梳理，并对未来的发展趋势进行展望，包括但不限于对不确定性、稳健性、信息不对称等问题的更深入研究，以及人工智能在经济学研究中的潜在作用。 总而言之，本书旨在提供一个全面而深入的视角，引导读者掌握现代计量经济学与统计学中最具影响力的理论、方法和应用。它不仅能够帮助读者理解现有研究成果，更能启发读者在未来的研究中开辟新的道路，用量化的力量驱动经济学知识的进步。

评分☆☆☆☆☆

前段时间看完了，无聊还做完了半本书的excercises，一直忘写书评了，今天想起补上。计量中可能Bayesian最厉害的就是Geweke和Chib了，一般来说，大师写的书是完全没有错的。这本书比较薄，不到300页，可以看得出来，这是一本需要老师教的教材，不适合自学，所以不适合初学者，很...

评分☆☆☆☆☆

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这本书的**实证案例**部分是衡量其实用价值的最终标尺。我希望看到的不是那些过于简化的、教科书式的案例，而是能反映当前宏观经济学和政策分析前沿的复杂问题。例如，在**政策评估**中，如何使用贝叶斯结构时间序列模型来分离供给冲击和需求冲击的影响？或者，在**异质性主体模型（Heterogeneous Agent Models）**的估计中，贝叶斯方法如何应对参数空间爆炸的问题？我特别期待看到关于**因果推断**的讨论，即如何利用贝叶斯框架来构建和比较不同的潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）下的模型。如果案例能清晰地展示如何将理论模型转化为可执行的计算机代码，并对估计结果进行经济学意义上的深入解读，而不是仅仅展示收敛诊断图和参数均值，那么这本书的价值将无可替代。我们需要的是能启发我们用新思维解决现实经济难题的工具箱，而非仅仅是一堆数学公式的堆砌。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种深沉的蓝色调搭配简洁的字体，一看就是那种让人感到沉稳和专业的学术著作。我把它拿到手里的时候，第一感觉是它的分量感，厚实得让人心里踏实，仿佛里面装满了真金白银的知识。我主要关注的是它对**时间序列分析**的论述方式。坦率地说，我对传统计量经济学的那些经典模型，比如ARIMA或者GARCH家族，已经有点审美疲劳了，它们在处理高频数据和非线性关系时总是显得力不从心。我期待这本书能在**状态空间模型**或者**高维时间序列**的贝叶斯处理上给出一些令人耳目一新的视角，特别是关于先验选择的敏感性分析部分，这往往是贝叶斯方法能否落地应用的关键。如果它能深入探讨如何将结构性宏观经济模型（DSGE）与更灵活的、基于数据的状态空间方法相结合，那就太棒了。我希望看到的是一种既能保持经济学直觉，又能充分利用现代计算能力的方法论，而不是简单地用MCMC替换OLS，那样就太小看贝叶斯方法的潜力了。这方面的深度和广度，将决定这本书在我书架上的价值位置。

评分☆☆☆☆☆

作为一个主要从事**金融风险管理**的从业者，我对计量模型的要求是**可解释性和稳健性**并重。市场波动性建模一直是我的心头痛，传统的历史模拟法和参数模型都存在严重的尾部风险估计不足的问题。我急切想知道，这本书是如何用贝叶斯框架来应对这些挑战的。我特别关注的是**随机波动性模型（Stochastic Volatility Models）**的实施细节。有没有对非正态误差项的处理？比如，是否包含了t分布或者更复杂的混合分布？更重要的是，它是否提供了如何在实际操作中快速、可靠地进行模型比较和选择的指导？我可不想花上数周时间去拟合一个复杂的层次模型，最后发现它在回测中表现还不如一个简单的指数加权移动平均。如果书中能够提供一些关于**实时模型更新机制**的讨论，例如如何有效地将新数据纳入现有后验分布的算法优化，那简直是为我量身定做。对于金融领域的应用者而言，理论的精妙终究要服务于预测的准确性和计算的可行性。

评分☆☆☆☆☆

从纯粹的**统计学理论视角**来看，我关注的重点在于**模型设定和信息量评估**。贝叶斯方法的核心魅力之一在于其灵活的先验构建能力，但这把双刃剑也带来了主观性过强的风险。我希望这本书能在这方面提供一个成熟的平衡点。它对**无信息先验（Uninformative Priors）**和**弱信息先验（Weakly Informative Priors）**的理论基础和实际操作指南是否清晰？特别是在面对**识别性不足（Lack of Identification）**的问题时，贝叶斯框架如何通过合理的先验约束来稳定估计结果，同时又不至于扼杀数据的真实信号？我特别想看到对**贝叶斯因子（Bayes Factors）**的全面讲解，不仅仅是计算公式，而是其在面对复杂模型层次结构时的适用性边界。如何在高维参数空间中进行稳健的模型选择和模型平均，这是检验一本高级计量教材深度的试金石。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的**计算方法论**部分非常感兴趣，特别是关于**MCMC算法的效率和诊断**。坦白说，很多计量经济学教材在讲解贝叶斯方法时，往往将MCMC的实现细节一带而过，仿佛只要调用一个软件库就能万事大吉。但实际上，对于那些参数空间巨大、后验分布高度相关的复杂模型（比如涉及大量固定效应或异质性参数的模型），MCMC链的收敛速度和混合效率是决定项目成败的关键。我希望能看到对**Hamiltonian Monte Carlo (HMC)** 及其变体，如No-U-Turn Sampler (NUTS)，有深入的探讨和应用实例。这些方法在处理那些“狡猾”的后验分布时远胜于标准的Metropolis-Hastings或Gibbs采样。此外，对**计算资源需求**的讨论也很有价值——这本书是面向高配工作站的，还是能优雅地运行在标准笔记本电脑上的？如果能提供一些关于**并行计算**策略的见解，那就更符合当前大数据处理的趋势了。

评分☆☆☆☆☆

Pretty technical, but readable...

评分☆☆☆☆☆

书不错，很精炼，基本包括了Bayesian Econometrics所有的重要内容。不过我不是特别喜欢Geweke的语言，很绕，好像不太适合初学者

评分☆☆☆☆☆

书不错，很精炼，基本包括了Bayesian Econometrics所有的重要内容。不过我不是特别喜欢Geweke的语言，很绕，好像不太适合初学者

评分☆☆☆☆☆

书不错，很精炼，基本包括了Bayesian Econometrics所有的重要内容。不过我不是特别喜欢Geweke的语言，很绕，好像不太适合初学者

评分☆☆☆☆☆

Pretty technical, but readable...