Stochastic Parameter Regression Models pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Publications, Incorporated

作者:Paul Newbold

出品人:

页数:84

译者:

出版时间:1985-1-1

价格:GBP 15.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780803924253

丛书系列:

图书标签:

统计学
回归分析
随机过程
参数估计
模型选择
贝叶斯方法
时间序列
机器学习
金融计量
因果推断

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具体描述

This excellent introduction to stochastic parameter regression models is more advanced and technically difficult than other papers in this series. These models allow relationships to vary through time, rather than requiring them to be fixed, without forcing the analyst to specify and analyze the causes of the time-varying relationships. This volume will be most useful to those with a good working knowledge of standard regression models and who wish to understand methods which deal with relationships that vary slowly over time, but for which the exact causes of variation cannot be identified.

《随机参数回归模型：理论、方法与应用》这是一本深入探讨随机参数回归模型（Stochastic Parameter Regression Models）的著作。该书旨在为读者提供一个全面而系统的理解，涵盖了从模型的基本理论到实际应用中的各种方法。我们不在此详述具体内容，但可以勾勒出本书将触及的关键领域，以便您了解其研究的广度和深度。本书首先会详细阐述随机参数回归模型的理论基础。这包括对传统回归模型的局限性进行分析，并引出随机参数回归模型的核心思想——模型参数不再是固定的常数，而是随时间或其他因素变化的随机变量。我们将深入探讨参数随机变化的来源，例如经济环境的周期性波动、社会行为的动态变化，或是生物体生理状态的非线性演进等。读者将学习到如何对这些随机性进行数学建模，并理解其背后的统计学原理。在模型构建方面，本书将介绍多种随机参数回归模型的类型。这可能包括但不限于：时变参数模型 (Time-Varying Parameter Models)：探讨参数随时间平滑或突变地变化的情况。我们将讨论如何使用不同的过程来描述这种时间依赖性，例如随机游走、ARIMA过程或更复杂的马尔可夫链。面板数据随机参数模型 (Panel Data Stochastic Parameter Models)：重点关注处理面板数据时参数的个体异质性和时变性。例如，在分析不同公司的财务数据时，公司的特定因素和整体宏观经济变化都可能导致回归系数的变化。本书将展示如何有效地估计和推断这些模型。状态空间模型 (State-Space Models)：将随机参数回归模型置于更广阔的状态空间框架下进行分析。这允许我们处理潜在的、不可观测的随机参数，并利用卡尔曼滤波等技术进行实时估计和预测。贝叶斯随机参数模型 (Bayesian Stochastic Parameter Models)：介绍在贝叶斯统计框架下如何构建和估计随机参数模型。这为处理模型的不确定性提供了强大的工具，并且能够将先验知识融入模型之中。在模型估计与推断方面，本书将详细介绍多种统计方法，以处理随机参数模型中的复杂性。这可能包括：最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation)：探讨如何通过优化似然函数来估计模型参数，以及在随机参数模型中如何处理高维参数空间和非线性约束。广义矩方法 (Generalized Method of Moments, GMM)：介绍如何利用模型设定的矩条件来估计参数，尤其适用于模型扰动项与参数相关的复杂情况。贝叶斯推断 (Bayesian Inference)：深入讲解如何使用马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 等方法来获得参数的后验分布，从而进行概率性的推断。模型诊断与选择 (Model Diagnostics and Selection)：提供评估模型拟合优度、残差分析以及模型选择标准的工具，以确保所构建的模型能够准确地反映数据中的随机性。此外，本书还将重点关注随机参数回归模型的实际应用。我们将通过一系列精心挑选的案例研究，展示这些模型在各个领域的强大能力。这些领域可能包括：宏观经济学：分析经济增长、通货膨胀、利率等宏观经济变量随时间变化的动态关系，以及它们对政策制定的影响。例如，理解消费函数、投资函数等关键方程的系数如何随经济周期的变化而调整。金融学：构建能够捕捉资产价格波动、风险溢价变化、投资组合收益率等金融市场动态的模型。这可能涉及对金融市场行为的建模，例如收益率的条件异方差性，以及对不同金融工具的定价。社会科学：研究教育、健康、犯罪率等社会现象中个体行为和群体动态的演变，以及政策干预效果的时变性。例如，分析不同教育政策对学生学业成绩的影响是否会随着时间而改变。工程与自然科学：应用于信号处理、系统识别、生物医学信号分析等领域，以捕捉系统中随时间变化的特性，例如传感器校准参数、生物标记物的变化规律等。总而言之，本书将为研究者、学生和实践者提供一个关于随机参数回归模型的全面指南。通过深入的理论阐述、多样的模型方法介绍以及丰富的案例分析，它将帮助读者更好地理解和应用这些强大的统计工具，以应对现实世界中日益复杂的动态性问题。