具体描述
《非参数和半参数计量经济模型理论》分为四部分。第一部分为密度函数和条件密度函数，包括密度函数的非参数估计、一元条件密度函数的非参数估计和多元条件密度函数的投影追踪估计；第二部分为非参数计量经济模型，包括非参数计量经济模型的核估计和变窗宽核估计、局部线性估计和变窗宽局部线性估计、非参数计量经济模型的异方差问题和多重共线性问题；第三部分为非参数计量经济联立方程模型，包括非参数计量经济联立模型的局部线性工具变量估计和变窗宽局部线性工具变量估计、局部线性两阶段最小二乘估计和变窗宽局部线性两阶段最小二乘估计、局部线性广义矩估计和变窗宽局部线性广义矩估计；第四部分为半参数计量经济模型和联立方程模型，包括半参数计量经济模型的最小二乘估计、半参数计量经济联立模型的工具变量估计和其他工具变量估计。《非参数和半参数计量经济模型理论》的附录包括准备知识和R软件介绍。
计量经济学：传统视角与现代前沿 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的计量经济学知识体系，重点关注经典线性模型（CLM）的理论基础、应用拓展，以及如何处理现实世界数据中普遍存在的复杂性与非标准情况。我们避开了对特定“非参数和半参数”方法的详细介绍，而是将视角聚焦于那些构建现代计量经济学分析框架的基石，以及如何利用这些基础工具来构建稳健、可解释的经济模型。 第一部分：计量经济学基础与经典线性模型（CLM） 本部分是理解所有后续计量经济学分析的起点。我们将从经济理论与统计推断的桥梁——计量模型设定——开始。 第一章：计量经济学的基本框架与数据结构 本章首先确立计量经济学的研究范畴，明确其作为一门连接经济理论与实证数据的学科地位。我们将详细讨论经济数据的主要类型（截面数据、时间序列数据、面板数据）及其各自的特点和挑战。重点分析了数据的质量、测量误差以及如何对不同类型数据进行预处理和探索性分析。随后，引入了最核心的模型——线性回归模型——的数学表达形式，为后续的估计和检验奠定基础。 第二章：普通最小二乘法（OLS）的理论与假设 普通最小二乘法是计量经济学的核心估计技术。本章将从数学和经济学直觉两个层面深入剖析OLS。我们严格推导了OLS估计量的性质，包括其无偏性、一致性。随后，我们将耗费大量篇幅讨论高斯-马尔科夫（Gauss-Markov）定理，解释在经典线性模型假设下，OLS估计量为何是“最佳线性无偏估计量”（BLUE）。这一部分的讨论，侧重于在满足经典假设的前提下，如何解读回归系数的经济含义及其统计显著性。 第三章：多重共线性、异方差性与异方差性稳健推断 经典假设的打破是计量经济学实践中的常态。本章着重分析当模型中存在多重共线性时，OLS估计量的稳定性如何受到影响，并讨论如何通过特征分析或变量选择来缓解这一问题。 随后，我们将深入探讨异方差性（Heteroskedasticity）问题。我们不仅阐述异方差性对OLS估计量的无偏性和一致性的影响（即它们依然保持，但标准误估计有偏差），更重要的是，我们将详细介绍处理异方差性的经典方法，如加权最小二乘法（WLS）。同时，本章将系统介绍White检验等异方差性检验方法，并重点讲解如何应用异方差性稳健标准误（如Huber-White标准误）来进行正确的统计推断，即使我们不对误差结构做任何特定假设。 第四章：自相关（序列相关）与时间序列数据的处理 对于时间序列数据，误差项的序列相关性是普遍存在的。本章系统地分析了序列相关性的概念、来源（如模型设定错误或冲击的持续性），以及它对OLS估计量的影响。我们将详细介绍如Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验等序列相关性检验方法。在处理策略方面，我们将重点讲解如何应用科克伦-雅可比（Cochrane-Orcutt）或普拉尼斯（Prais-Winsten）等修正方法，以及如何利用广义最小二乘法（GLS）在存在已知形式自相关时获得更有效估计。 第二部分：有限样本与渐近推断的拓展 本部分将计量经济学的分析从严格依赖于大样本的渐近理论，扩展到关注有限样本性质的推断，并引入了更复杂的模型设定。 第五章：异方差性与序列相关性的联合处理：面板数据模型 面板数据（Panel Data）因其同时包含时间和截面维度的信息，提供了更丰富的识别信息。本章将面板数据视为处理经典假设违背的有力工具。我们详细区分了混合回归模型、固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）。重点在于如何通过Chow检验或Hausman检验来判断固定效应和随机效应模型的选择，并讨论在处理存在序列相关和异方差的面板数据时，如何使用Feasible GLS（FGLS）或聚类标准误（Clustered Standard Errors）进行估计。 第六章：内生性与工具变量（IV）方法 内生性是计量经济学中最具挑战性的识别问题之一，它源于遗漏变量偏误、测量误差或同时性。本章将深入探讨内生性的来源及其对OLS估计量的偏差影响。本章的核心在于工具变量（Instrumental Variables, IV）方法。我们将详细阐述工具变量的有效性条件（相关性和外生性），并推导两阶段最小二乘法（2SLS）的估计过程。我们还将分析当工具变量较多或工具变量较弱时（弱工具变量问题），2SLS估计量的有限样本性质，并介绍更稳健的估计方法，如间接最小二乘法（ILS）和最优GMM估计量的初步概念。 第七章：模型设定检验与稳健性分析 一个良好的计量模型不仅要估计得准确，还必须设定得合理。本章侧重于模型设定的诊断和选择。我们将详细讨论显著的模型设定检验，例如拉姆齐的回归设定检验（RESET检验），用于检验模型是否遗漏了重要变量或函数形式设定错误。此外，我们还会介绍信息准则（如AIC, BIC）在模型选择中的应用，以及如何在不同设定下进行稳健性检验，以确保研究结论的可靠性。 第八章：有限样本推断与渐近理论的应用 本章回归到统计推断的根本。我们将复习中心极限定理（CLT）在计量经济学中的应用，解释为什么即使误差项不服从正态分布，我们依然能进行t检验和F检验（基于渐近性质）。同时，本章也会区分有限样本推断和渐近推断的差异，并介绍如矩方法（GMM）估计量是如何依赖于渐近理论来保证其一致性和渐近正态性的。 总结 本书为读者构建了一个坚实的计量经济学分析“工具箱”，重点放在如何识别、诊断并修正经典线性模型假设下的各种违背情况，以及如何利用工具变量等方法解决内生性问题。通过对这些核心理论和方法的深入理解，读者将能够批判性地评估和构建具有高度可解释性和统计可靠性的经济模型。
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