21世纪数量经济学（第七卷） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:方志出版社

作者:汪同三

出品人:

页数:481

译者:

出版时间:2007-4

价格:60.00元

装帧:

isbn号码:9787802380400

丛书系列:

图书标签:

• 数量经济学
• 计量经济学
• 经济模型
• 金融经济学
• 时间序列分析
• 微观经济学
• 宏观经济学
• 数据分析
• 经济学研究
• 高级经济学

好的，以下是针对一本名为《21世纪数量经济学（第七卷）》的图书所撰写的、不包含该书内容的详细图书简介。 --- 计量经济学的演进与前沿：复杂性、大数据与因果推断的深度融合 图书名称： 计量经济学的演进与前沿：复杂性、大数据与因果推断的深度融合（暂定） 作者： [此处可填入一位知名经济学家的名字，例如：张伟 教授] 出版社： [此处可填入一家权威学术出版社的名称，例如：宏观经济学研究出版社] 出版年份： 2024年 图书简介： 在后金融危机时代与信息技术爆炸式增长的背景下，传统计量经济学的理论框架正面临前所未有的挑战与机遇。本卷聚焦于二十一世纪初以来，数量经济学在处理现实世界复杂性、驾驭海量异构数据以及实现更精准政策评估方面所取得的突破性进展。本书并非对既有经典理论的简单复述，而是深入剖析了驱动现代经济学研究范式的三大核心动力：非线性与复杂系统建模、大规模数据的微观基础构建，以及日益严格的因果识别要求。 本书结构严谨，逻辑递进，旨在为高阶经济学研究者、高级数据分析师以及政策制定者提供一套整合性的分析工具箱和深刻的理论洞察。全书共分为六个主要部分，层层递进，系统梳理了当前计量经济学研究的广阔图景。 --- 第一部分：复杂性时代的经济模型重塑 传统经济学模型往往建立在线性或近似线性的假设之上，这在分析金融市场波动、技术扩散或气候变化等现象时显得力不从心。本部分着重探讨了如何将非线性动力学、网络科学和系统思维引入主流经济分析框架。 核心内容聚焦于： 1. 网络计量： 探讨了如何利用社会网络分析（SNA）和复杂网络理论，构建描述跨国贸易、金融传染或技术溢出效应的宏观与中观模型。重点分析了节点中心性、模块化结构在宏观经济冲击传导中的作用。 2. 非线性时间序列分析的深化： 超越传统的ARCH/GARCH族模型，本书详细阐述了状态空间模型、隐马尔可夫模型（HMM）在捕捉经济系统 Regime Switching（制度转换）方面的优势，以及如何使用非参数方法估计高维动态系统的转移核。 3. 随机动力学与异质性代理人模型（ABM）： 评估了将微观异质性、适应性学习引入宏观框架（如DSGE模型的扩展）的必要性。讨论了如何利用计算经济学的方法，在ABM框架下识别和估计关键的经济参数，并与基于数据的宏观实证结果进行校准和对比。 --- 第二部分：大数据驱动下的微观计量革命 随着微观数据的可得性大幅提高（例如：高频交易数据、地理空间信息、企业管理实践的数字化记录），计量经济学的重点正从传统的小样本调查数据转向对数十亿观测值的处理。本部分的核心在于如何将这些“大数据”转化为具有统计学意义的知识。 本部分详细探讨了处理大规模异构数据的专门技术： 1. 高维变量选择与降维技术： 深入分析了LASSO及其衍生方法（如Elastic Net, SCAD）在经济预测和因子模型中的应用，特别是在处理包含数千个潜在解释变量的面板数据时的稳健性检验。 2. 半参数与非参数回归的再审视： 鉴于“大数据”往往不遵循严格的函数形式，本书重点介绍了局部多项式回归、广义加性模型（GAMs）在高维度函数估计中的实际应用，以及如何利用核平滑技术处理非参数回归中的异方差问题。 3. 文本计量学在经济学中的应用： 论述了如何利用自然语言处理（NLP）技术，将央行会议纪要、企业财报、新闻文本转化为可量化的情绪指标、不确定性度量或政策意图变量，并将其有效整合到传统的经济计量模型中，以捕捉信息对决策的冲击。 --- 第三部分：因果推断的严格化与拓展 现代经济学，尤其是应用领域，对“因果关系”的识别要求达到了前所未有的高度。本部分是对因果推断方法论的全面回顾与前沿拓展，旨在跨越相关性与因果性的鸿沟。 重点关注领域包括： 1. 准实验方法的精进： 不仅复习了双重差分（DiD）和断点回归（RDD），更深入探讨了这些方法的现代扩展，如双重双重差分（DDD）、广义合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）在处理多期、多主体干预评估中的适用性与局限性。尤其关注了当干预效应存在异质性时，如何利用这些工具进行细致分解。 2. 工具变量（IV）的现代挑战： 探讨了在弱工具变量、非线性模型以及高维情境下，传统IV估计量的偏差与效率问题。重点介绍了基于矩估计的广义矩估计（GMM）的高阶渐近理论，以及在存在多工具变量时的最优权重选择策略。 3. 机器学习与因果推断的交集： 阐述了Causal Machine Learning（因果机器学习）的前沿思路，特别是如何利用双重/多重稳健估计器（Double/Multi Robust Estimators）、Causal Forests（因果森林）等技术，在不预设具体函数形式的前提下，提高对处理效应异质性（HTE）估计的效率与准确性，从而指导更具针对性的政策设计。 --- 第四部分：面板数据计量的高级议题 在处理包含时间和个体维度的面板数据时，如何正确处理个体异质性、时间趋势的共同性以及截面依赖（Cross-Sectional Dependence）是关键的挑战。 本部分聚焦于解决以下复杂问题： 1. 截面依赖的处理： 详细分析了常见模型（如CD-ARMA, CIPS检验）在识别和修正由全球化或供应链效应引起的截面相关性时的性能。提出了基于主成分分析（PCA）和动态因子模型（DFM）来净化截面相关的稳健估计方法。 2. 小样本与大规模面板： 比较了传统固定效应/随机效应模型在 $N$ 趋于无穷而 $T$ 较小时的估计偏误，并系统介绍了渐近一致估计量，如基于面板数据的广义矩估计（Panel GMM）的最新发展。 --- 第五部分：贝叶斯方法在复杂经济模型中的复兴 随着计算能力的显著提升，贝叶斯方法在处理参数识别困难、模型不确定性高或需要嵌入先验知识的复杂模型中展现出巨大的潜力。 本部分探讨了贝叶斯计量学的实用化： 1. 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的进阶： 介绍了Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 和No-U-Turn Sampler (NUTS) 等高效采样算法，它们如何克服传统Metropolis-Hastings算法在处理高维、相关参数空间时的收敛缓慢问题。 2. 模型平均与不确定性量化： 探讨了贝叶斯模型平均（BMA）在量化模型选择不确定性方面的优势，以及如何利用贝叶斯结构时间序列（BSTS）模型进行政策冲击的后评估分析。 --- 第六部分：经济预测与政策模拟的评估框架 一个强大的计量模型不仅要能解释过去，更要能准确预测未来并有效模拟政策干预的效果。本部分提供了一套评估经济预测模型和政策模拟结果的现代框架。 关键议题包括： 1. 预测准确性的多维比较： 超越传统的MSE或RMSE，本书引入了预测区间覆盖率、预测的滚动准确性以及基于损失函数的跨模型预测竞赛评估标准。 2. 模型可解释性（Explainable AI, XAI）： 探讨了如何将经济学理论嵌入到复杂的预测模型（如深度学习模型）中，并使用SHAP值或局部解释方法，以确保模型决策过程符合经济学直觉，而非“黑箱”操作。 --- 结论： 《计量经济学的演进与前沿：复杂性、大数据与因果推断的深度融合》是一部面向未来的著作。它不仅是对现有计量工具的梳理，更是对未来十年数量经济学研究方向的深度预判。本书要求读者具备坚实的微积分、线性代数和概率统计基础，是研究生和专业研究人员不可或缺的案头参考书。通过对这些前沿方法的掌握，读者将能够更有效地应对二十一世纪经济学中日益复杂的实证挑战。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆