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出版者:Cambridge University Press

作者:Kenneth E. Train

出品人:

页数:398

译者:

出版时间:2009-07-06

价格:USD 110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521766555

丛书系列:

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• Econometrics
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《经济计量模型构建与应用：理论、方法与实践》 本书深入探讨了经济计量模型在现实世界中的构建与应用，旨在为读者提供一套系统、全面且极具实践性的学习框架。我们将从计量经济学的基础理论出发，逐步引入各类经典的经济计量模型，并详细阐述其背后的数学原理、统计假设以及模型选择的标准。本书不涉及离散选择模型及其模拟方法，而是将重心放在横截面数据、时间序列数据以及面板数据分析的广泛应用上。 第一部分：经济计量学的基石与模型基础 我们将从计量经济学的基本概念和统计学原理入手，为后续的模型构建打下坚实基础。这包括： 数据类型与描述性统计： 介绍不同类型的数据（如横截面、时间序列、面板数据）及其特点，以及常用的描述性统计方法，帮助读者理解数据的内在结构。 概率论与数理统计回顾： 简要回顾与计量经济学紧密相关的概率论和数理统计知识，重点关注假设检验、置信区间、概率分布等核心概念。 线性回归模型（OLS）的理论与应用： 详尽讲解经典的一元和多元线性回归模型，包括模型设定、参数估计（普通最小二乘法）、假设检验、拟合优度评估以及模型的解释。我们将通过大量的经济学案例，展示如何运用OLS分析变量之间的关系，例如研究教育年限对工资的影响，或广告投入对销售额的影响。 异方差与序列相关： 探讨OLS估计在面临异方差（误差项方差不恒定）和序列相关（误差项之间存在相关性）问题时的局限性，并介绍如何诊断这些问题（如Breusch-Pagan检验、Durbin-Watson检验），以及相应的处理方法，如加权最小二乘法（WLS）和修正标准误。 第二部分：时间序列数据的分析 本部分将专注于时间序列数据的特性以及相应的建模技术，帮助读者理解和预测随时间变化的经济变量。 时间序列数据的特性： 介绍时间序列数据中的自相关、平稳性、季节性、趋势性等关键概念。 平稳性检验与差分： 讲解如何检验时间序列的平稳性（如ADF检验、PP检验），并介绍差分方法以使非平稳序列平稳化。 自回归（AR）与移动平均（MA）模型： 深入讲解AR、MA以及ARMA模型的结构、识别、估计与检验。我们将探讨如何通过ACF和PACF图来识别模型阶数。 自回归移动平均模型（ARIMA）： 介绍ARIMA模型的构建，包括差分、AR部分和MA部分的结合，以及其在经济预测中的应用，例如预测通货膨胀率或股票价格指数。 单位根过程与协整： 解释单位根过程的含义，并介绍单位根检验（如Engle-Granger协整检验、Johansen协整检验）在分析长期经济关系中的重要性。 向量自回归（VAR）模型： 探讨VAR模型如何同时对多个时间序列变量之间的动态关系进行建模，并应用于分析宏观经济冲击的传导效应。 ARCH与GARCH模型： 聚焦于资产收益率等金融时间序列数据中的波动性聚类现象，介绍ARCH和GARCH模型，用于建模和预测条件异方差。 第三部分：面板数据的建模与应用 面板数据结合了横截面和时间序列数据的优点，能够更有效地分析个体随时间变化的动态行为。 面板数据的结构与优势： 介绍面板数据的结构特征（个体维度和时间维度），以及其在控制未观测异质性、提高估计效率方面的优势。 固定效应模型（FEM）： 详细讲解固定效应模型的设定、估计与解释，特别强调如何通过引入个体效应来控制随时间不变的个体特征，例如研究不同公司在不同年份的盈利能力，并控制各公司固有的管理水平差异。 随机效应模型（REM）： 介绍随机效应模型的原理，以及其与固定效应模型在假设和应用上的区别。我们将讨论模型选择的标准（如Hausman检验）以确定何时使用FEM或REM。 动态面板模型： 介绍包含滞后因变量的动态面板模型，以及如何解决内生性问题，例如使用广义矩估计（GMM）方法，应用于分析投资的时滞效应。 面板数据模型的扩展： 简要介绍更高级的面板数据模型，如多维面板模型和空间面板模型，拓展读者对面板数据分析的认识。 第四部分：模型诊断、选择与应用实践 在构建和估计模型后，对模型的诊断和选择至关重要，以确保模型的有效性和可靠性。 模型诊断： 学习如何通过残差分析、异方差检验、序列相关检验、多重共线性检验等方法来诊断模型是否存在问题。 模型选择准则： 介绍信息准则（如AIC、BIC）在模型选择中的作用，以及其他模型比较方法。 内生性与工具变量法： 深入探讨模型中可能出现的内生性问题（如遗漏变量、测量误差、联立性），并详细介绍工具变量法（IV）及其估计方法（如两阶段最小二乘法2SLS），用于解决内生性引起的估计偏差，例如在研究教育对收入的影响时，可能存在“能力”这个未观测的共同影响因素，此时需要寻找合适的工具变量。 稳健性检验： 强调进行稳健性检验的重要性，以评估模型结果对模型设定、样本选择等变化的敏感度。 案例研究与实证分析： 本书将贯穿多个经济学领域的实际案例，涵盖宏观经济、微观经济、金融经济、劳动经济等，引导读者将所学理论和方法应用于解决实际问题。我们将从数据收集、模型设定、估计、诊断到结果解释，进行完整的实证分析演示。 本书旨在培养读者独立运用经济计量模型解决经济问题的能力，无论是进行学术研究还是职业发展，都将为读者提供坚实的理论基础和丰富的实践经验。本书避免使用与离散选择模型及其模拟方法相关的专业术语和技术，而是专注于横截面、时间序列和面板数据的经典计量模型构建与应用。

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说实话，我之前阅读过几本关于离散选择模型的高级教材，但很多时候它们都过于依赖数学的严谨性，导致在实际应用层面显得有些抽象和难以消化。然而，这本书的独特之处在于它对“计算”的重视程度与对“理论”的讲解达到了绝妙的平衡。当我翻开关于模拟最大似然估计（SMLE）的那几章时，那种豁然开朗的感觉非常强烈。作者并没有回避那些关于模拟效率和收敛速度的细节，反而坦诚地讨论了不同抽样策略（比如Halton序列与伪随机数）在实际操作中可能带来的误差和偏差。这对于我这种需要处理大规模真实数据集的从业者来说，简直是量身定制。它不仅仅是教科书，更像是一本高级实操手册。书中给出的代码示例虽然简洁，但其背后的逻辑却非常严谨，即便是对于那些不熟悉Fortran或C++底层优化的读者，也能通过Matlab或R的接口理解其核心思想。它成功地架起了从经典效用最大化理论到现代计算计量之间的桥梁，让“仿真”不再是黑箱操作，而是完全透明、可控的研究步骤。

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这本《Discrete Choice Methods with Simulation》的出版，对于计量经济学和应用微观经济学领域的研究者而言，无疑是一份厚礼。我初次接触这类主题时，常常感到理论与实践之间存在一道鸿沟，尤其是当面对那些无法用标准线性模型轻易捕捉的复杂决策过程时。这本书的叙事方式非常引人入胜，它没有将模拟方法仅仅当作一个计算工具来介绍，而是将其提升到了理论推导和模型识别的关键地位。作者的笔触细腻，从最基础的随机偏好模型出发，逐步引导读者进入到更具挑战性的非参数和半参数模型。我尤其欣赏它在处理异质性偏好和空间相关性这些实际问题时的深入探讨。书中大量的篇幅被用来剖析如何通过MCMC或重要性抽样等技术，有效地估计那些解析解几乎不存在的模型参数。对于那些希望将前沿计量方法应用于实际数据分析，比如市场研究、交通规划或医疗选择等领域的读者来说，这本书提供的不仅仅是算法，更是一种思维框架，教会你如何在复杂世界中构建可识别且稳健的经济模型。读完后，我感觉自己对“识别性”（identification）的理解提升了一个层次，明白了为什么在某些情境下，我们必须依赖模拟技术才能从数据中提取出有意义的经济含义。

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我必须承认，这本书的深度绝对是顶尖水平的。它不是一本给初学者的入门读物，更像是为那些已经掌握了基础Probit/Logit模型，并准备向研究前沿进军的博士生或年轻学者准备的“进阶秘籍”。最让我印象深刻的是它对“序列分析”（sequential choice）和“面板数据”（panel data）中状态依赖性处理的章节。许多经典教材往往草草带过，但这本书却深入探讨了如何利用动态规划思想结合模拟来解决这类问题的识别挑战。特别是作者在讨论多维非参数回归时的巧妙处理，展现了其深厚的学术功底。阅读过程中，我不得不频繁地查阅相关的概率论和数理统计的背景知识，这表明了其内容的密度之高。然而，正是这种挑战性，让这本书的价值得以凸显——它迫使读者去思考模型设定的边界，以及在数据信息不充分时，我们究竟能“知道”多少。它真正教会了我，计量研究的难点往往不在于计算，而在于对模型假设的审慎评估。

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如果用一个词来形容阅读这本书的体验，那就是“严谨的启发性”。不同于那些专注于某一特定模拟技术（如粒子滤波）的专著，本书的广度令人赞叹，它几乎涵盖了当前离散选择模拟领域所有主流且重要的技术分支。特别是关于“选择集合”（choice set）异质性和“观察不完全性”的处理，我找到了许多新的思路来重新审视我之前遇到的一个长期悬而未决的数据问题。作者在阐述复杂算法时，总是能用非常直观的类比和清晰的数学表达来辅助理解，这使得原本枯燥的数值优化过程变得可视化了。此外，书中对Monte Carlo精度的讨论，而非仅仅是估计结果本身，体现了作者对科学研究严谨性的高度追求。这本书不仅仅是传授知识，更是在培养一种批判性的计量思维，教会我们如何评估模拟结果的可靠性，以及如何设计出更有效率的计算方案。它无疑是该领域内一本具有里程碑意义的参考书。

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这本书的结构设计非常精妙，它似乎是按照一个研究项目的自然演进路径来组织的。第一部分夯实基础，集中于静态模型的模拟识别；随后，它毫不拖泥带水地转向了动态博弈和时间序列问题。我个人认为，对于那些关注行为经济学或工业组织领域中涉及消费者长期策略选择的研究者来说，这本书的价值是无可替代的。它系统地梳理了如何将离散选择框架扩展到包含状态变量和未来预期决策的场景下，这在传统的计量经济学文献中常常是割裂的。作者对贝叶斯方法与经典频率派方法的模拟策略的对比，也处理得非常公允和深入，没有偏袒任何一方，而是基于模型适用性和计算可行性来给出建议。这种全面而中立的视角，使得读者能够根据自己的研究目标，灵活选择最适合的工具箱。我强烈推荐那些需要处理大规模离散响应数据，并且对模型的结构设定有较高要求的同行们认真研读。

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计量经济学的一部分

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计量经济学的一部分

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框架清晰，行文流畅，McFadden的传人那

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非常的细致，推导也很简洁，很棒！

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Well written and train is a very nice guy. He wrote me a very nice letter :)