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出版者:Cambridge University Press

作者:Clive W. J. Granger

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2001-08-06

价格:USD 52.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521772976

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Quantitative Economics
• Statistical Modeling
• Regression Analysis
• Time Series Analysis
• Panel Data
• Causal Inference
• Applied Econometrics
• Economic Modeling
• Econometric Theory

计量经济学专题研究：从理论基石到前沿应用 本书导言：洞察经济现象背后的量化逻辑 自20世纪中叶以来，计量经济学作为连接抽象经济理论与真实世界数据的桥梁，已成为现代经济学研究不可或缺的核心工具。它不仅提供了一套严谨的数学和统计框架来检验经济假设、度量经济关系，更深刻地影响了政策制定、商业决策乃至我们理解社会经济运行的底层逻辑。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的计量经济学学习体验。我们避开了对特定教科书内容的简单复述，而是聚焦于该领域内那些具有里程碑意义的理论发展、关键的计量方法论辩论，以及在现实应用中展现出强大生命力的研究范式。本书的编写旨在培养读者批判性地评估模型、选择恰当估计方法的思维能力，并能识别出复杂数据结构中潜在的偏差来源。 第一部分：计量经济学基础与模型设定——探究因果关系的计量起点 本部分将回顾并深化对线性回归模型（OLS）的理解，重点探讨其背后的统计学假设（高斯-马尔可夫假设）在经济数据中的现实挑战。我们不仅会重温经典假设的意义，更会深入剖析当这些假设被违反时，例如出现异方差性（Heteroskedasticity）和自相关性（Autocorrelation），对估计量效率和推断有效性的实际影响，并介绍如加权最小二乘法（WLS）和稳健标准误（Robust Standard Errors）等应对策略。 核心议题将围绕“内生性”（Endogeneity）展开。内生性是计量经济学研究中最常见也最棘手的难题，它源于遗漏变量偏差（Omitted Variable Bias, OVB）、测量误差和反向因果关系。我们将系统梳理如何诊断这些问题，并详细介绍解决这一问题的三大支柱方法： 1. 工具变量法（Instrumental Variables, IV）与两阶段最小二乘法（2SLS）： 重点分析工具变量的“相关性”和“外生性”两大核心识别条件，并探讨在经济数据中寻找有效工具变量的创造性与困难性。 2. 面板数据模型（Panel Data Models）： 引入个体效应（Individual Effects）的概念，区分固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE），并阐述其在控制不可观测的个体异质性方面的优势与适用场景。 3. 广义矩估计法（Generalized Method of Moments, GMM）： 作为一种更为灵活和强大的估计框架，GMM如何利用矩条件进行估计，以及它在处理更复杂的动态面板模型（如Arellano-Bond估计）中的应用。 第二部分：时间序列分析——理解经济动态演变 经济数据通常具有显著的时间依赖性，本部分将专注于处理和建模序列相关的经济变量。我们首先建立平稳性（Stationarity）的概念，因为它是许多时间序列分析有效性的前提。随后，我们将深入研究非平稳时间序列的处理： 1. 单位根检验与协整（Cointegration）： 探讨伪回归（Spurious Regression）的风险，介绍恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）两步法和约恩森（Johansen）检验，以识别长期均衡关系，并引入误差修正模型（Error Correction Model, ECM）来描述短期偏离与长期调整的动态过程。 2. 自回归移动平均模型（ARMA/ARIMA）： 详细解析这些模型的结构，如何通过ACF和PACF图识别模型的阶数，以及如何利用差分消除趋势。 3. 向量自回归模型（VAR）及其扩展： VAR模型作为一种无约束的动态系统分析工具，如何用于研究多个变量之间的相互影响。我们将重点讨论脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF）和方差分解（Forecast Error Variance Decomposition）在经济冲击分析中的应用，以及结构化VAR（SVAR）如何通过施加经济理论约束来识别结构性冲击。 第三部分：微观计量前沿——精准估计个体行为 在微观经济学背景下，研究焦点转向如何准确地从截面数据或分组数据中识别个体行为的因果效应。 1. 离散选择模型： 考察个体对二元（如Probit/Logit）或多元（如Multinomial Logit/Probit）选择的决策过程，重点讨论边际效应的解释以及模型选择的依据。 2. 删失与截断数据模型： 专门分析受限于观察范围的数据（如Tobit模型），以及如何处理因变量只在特定范围内被观察到的情况，避免选择偏差。 3. 因果推断的准实验方法（Quasi-Experimental Methods）： 随着实验经济学的兴起，本部分将详细介绍如何利用自然发生的“准实验”环境来估计因果效应。这包括： 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）： 区分清晰的分配规则，并讨论尖锐RDD与模糊RDD的估计方法。 双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）： 强调其核心的平行趋势假设，并探讨如何通过多期DiD模型或Sutva检验来应对异质性处理效应和群体间溢出效应。 第四部分：前沿主题与模型拓展——应对复杂数据结构 本部分将探索现代计量经济学为处理更复杂现实情况所发展的工具： 1. 高维数据与机器学习的融合： 讨论当解释变量数量远超样本量时（$p > n$）的挑战，引入收缩估计方法（如Lasso, Ridge）在变量选择和预测中的作用，并探讨如何将经济理论嵌入到预测模型中。 2. 非参数与半参数方法： 当我们不愿完全依赖于函数形式的严格设定时，核回归和局部线性回归等方法提供了更灵活的估计路径。 3. 异质性处理效应（Heterogeneous Treatment Effects）： 现代因果推断越来越关注“平均效应”是否足以描述政策影响。我们将介绍如何使用分位数回归（Quantile Regression）来捕捉处理效应在不同分布位置上的差异，以及双重机器学习（Double Machine Learning, DML）等工具来估计条件平均处理效应（CATE）。 结论：计量经济学的未来视野 本书的最终目标是让读者不仅能熟练运用现有工具，更能在面对新的经济问题时，具备构建和检验新计量模型的理论基础和实践能力。计量经济学的发展永无止境，它将继续与大数据、计算能力的提升以及新的经济理论同步演进，本书为此提供了坚实的知识框架。

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