Probabilistic Treatment of Gauge Theories pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Nova Science Pub Inc

作者:Quznetsov, Gunn

出品人:

页数:164

译者:

出版时间:

价格:89

装帧:HRD

isbn号码:9781600216275

丛书系列:

图书标签:

• Gauge Theory
• Quantum Field Theory
• Probability
• Mathematical Physics
• Renormalization
• Path Integrals
• Non-Perturbative Methods
• Lattice Gauge Theory
• Functional Analysis
• Statistical Mechanics

《计量经济学导论：原理与应用》 本书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的计量经济学导论，内容涵盖了从基础理论到前沿应用的诸多方面。本书的结构设计兼顾了理论的严谨性和实践操作的可行性，力求使不同背景的学习者都能有效掌握计量经济学的核心概念与分析方法。 第一部分：计量经济学基础与一元线性回归模型 本书的开篇部分系统地介绍了计量经济学的基本框架、研究方法以及其在现代经济学研究中的地位。我们将首先探讨计量经济学的历史发展脉络，明确其作为一门交叉学科的特性，并介绍数据类型（时间序列、截面、面板数据）及其特点。 核心内容集中在一元线性回归模型（Simple Linear Regression Model, SLR）的构建与估计。详细阐述了普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理、几何意义及其数学推导。我们不仅关注如何计算回归系数，更重要的是深入探讨OLS估计量的高斯-马尔可夫（Gauss-Markov）假设——即经典线性模型（Classical Linear Model, CLM）的基本假设。 在理解假设的基础上，本书将重点分析BLUE（Best Linear Unbiased Estimator，最佳线性无偏估计）的性质，这是理解所有后续计量模型的基础。随后，我们将探讨如何检验模型的显著性，包括对回归系数的t检验和对整体模型的F检验。 此外，对模型设定的误设（Misspecification）问题进行了详尽的讨论，特别是当扰动项不满足同方差性（Heteroskedasticity）或序列相关性（Autocorrelation）时，OLS估计量的效率和推断有效性会受到何种影响，并介绍修正后的标准误估计方法，如异方差一致性标准误（Robust Standard Errors）。 第二部分：多元线性回归模型与假定检验 进入第二部分，我们将扩展到多元线性回归模型（Multiple Linear Regression Model, MLR）。模型维度的增加引入了多重共线性（Multicollinearity）的问题。本书将区分严格多重共线性和不完全多重共线性，并分析其对估计量的影响及处理策略。 重点内容包括虚拟变量（Dummy Variables）的应用，展示如何利用虚拟变量来刻画定性信息，例如处理季节性效应、性别差异或政策变化。 在模型推断方面，我们将全面介绍一般线性假设的检验，包括F检验在联合假设检验中的应用。对于非线性模型，如对数线性模型、半对数模型的解释也给予了清晰的指导。 本部分的高潮是对模型选择准则的探讨，例如R-squared的局限性，以及调整后的$R^2$、赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）的应用。 第三部分：面板数据分析 随着数据收集技术的进步，面板数据（Panel Data），即同时包含截面和时间维度的观测数据，在经济学中变得越来越重要。本书专门开辟章节来处理面板数据的独特优势和挑战。 我们将对比三种主要的估计方法：混合回归模型（Pooled OLS）、固定效应模型（Fixed Effects Model, FE）和随机效应模型（Random Effects Model, RE）。详细分析每种模型背后的经济学含义，并介绍如何利用豪斯曼检验（Hausman Test）来在FE和RE之间做出选择。 固定效应模型的分解，特别是组内估计（Within Estimation）和差分估计（First Differencing）的数学过程，将被详尽地展示，这对于控制不随时间变化的个体异质性至关重要。 第四部分：时间序列分析基础 本部分转向处理时间序列数据，强调时间依赖性和序列相关的性质。我们将首先介绍时间序列数据中必须面对的非平稳性（Non-stationarity）问题，包括均值和方差不随时间变化的平稳过程的定义。 核心内容包括自回归（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）模型的构建、识别（通过ACF和PACF函数）与估计。 此外，本书将深入讨论时间序列中的协整（Cointegration）概念。当两个或多个非平稳序列之间存在长期均衡关系时，协整分析是必要的工具。我们将介绍恩格尔-格兰杰两步法以及更稳健的约翰森检验（Johansen Test），并展示如何估计向量误差修正模型（VECM）来同时捕获短期动态和长期均衡。 第五部分：工具变量法与内生性问题 本书的后半部分聚焦于计量经济学中最为核心和复杂的领域之一：内生性（Endogeneity）问题及其解决方案。内生性，通常源于遗漏变量、测量误差或同步因果关系，会导致OLS估计量产生偏误和不一致性。 我们将全面介绍工具变量（Instrumental Variables, IV）方法的理论基础，包括工具变量需要满足的两个关键条件：相关性和外生性。 重点内容包括两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）的详细步骤和渐近性质。本书还将探讨如何判断工具变量的有效性，例如通过弱工具变量检验和过度识别约束检验（Sargan/Hansen检验）。对于面板数据中的动态模型，如包含滞后被解释变量的模型，如何利用如Arellano-Bond等广义矩估计（GMM）方法来处理序列相关和内生性问题，也将被详细阐述。 第六部分：离散选择模型与非线性估计 在处理依赖于特定分布假设的非线性模型时，传统的OLS不再适用。本部分将转向离散因变量模型。 我们将详尽介绍概率模型，包括Logit（逻辑回归）和Probit（概率回归）模型。对于二元选择模型，我们将深入分析边际效应的计算和解释，这比直接解释系数更为重要。 随后，扩展到多元离散选择模型，如多项Logit模型（Multinomial Logit）和序数Logit模型，讨论它们各自的应用场景和局限性。对于计数数据，泊松回归（Poisson Regression）和负二项回归模型（Negative Binomial Regression）的估计与应用也将被纳入讨论范围。 全书贯穿着大量的实际案例和数据模拟，旨在帮助读者将理论知识转化为解决实际经济问题的能力。本书的每一个章节都附带了使用主流统计软件（如Stata或R）的操作指南和代码示例，确保学习者能够无缝衔接理论与实践。

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