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出版者:Springer

作者:Thomas B. Fomby

出品人:

页数:643

译者:

出版时间:1988-12-01

价格:USD 49.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780387968681

丛书系列:

图书标签:

• 经济金融
• 计量经济学
• 高级计量
• 经济模型
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列
• 面板数据
• 因果推断
• 理论经济学
• 数理经济学

《经济计量学方法解析》 本书是一部内容详实的经济计量学教程，旨在为读者深入剖析经济计量学领域的关键概念、理论基础和实证应用。本书不仅仅是定理公式的堆砌，更注重引导读者理解经济计量模型背后的逻辑，以及如何将抽象的数学工具转化为解释经济现象、检验经济理论的有力武器。 核心内容概览： 第一部分：基础概念与单方程模型 本部分奠定经济计量学学习的坚实基础。我们从最基本的回归分析讲起，深入探讨普通最小二乘法（OLS）的原理、假设及其性质。重点会放在理解OLS估计量的无偏性、有效性以及其在满足高斯-马尔可夫条件下的优良性。 回归模型基础： 详细阐述简单线性回归和多元线性回归模型，包括模型设定、变量选择的重要性以及如何解释回归系数。 OLS估计与推断： 深入讲解OLS的推导过程，包括正规方程组的求解。在此基础上，详细介绍模型的拟合优度（$R^2$）、残差分析以及t检验、F检验等统计推断方法，帮助读者判断模型是否有效。 假设的检验与违反： 详尽分析OLS方法的关键假设，如误差项的同方差性、无自相关性、正态性以及解释变量的内生性。对于每一项假设的违反，我们将深入探讨其产生的后果（如估计量的无效、偏误等），并重点介绍相应的检测方法（如White检验、Durbin-Watson检验等）。 修正异方差和自相关： 针对异方差和自相关问题，本书会详细介绍广义最小二乘法（GLS）和加权最小二乘法（WLS）等修正方法，并探讨其在实践中的应用。 第二部分：多方程模型与高级主题 在掌握了单方程模型的基础后，本书将进一步拓展至更为复杂和实际的应用场景。 联立方程模型（SEM）： 深入剖析经济计量学中联立方程模型的概念，解释其必要性以及与单方程模型的区别。我们将详细讲解识别（Identification）问题，这是联立方程模型分析的核心。 估计方法： 重点介绍联立方程模型的主要估计方法，包括两阶段最小二乘法（2SLS）、三阶段最小二乘法（3SLS）以及有限信息最大似然法（FIML）等。我们将详细解释这些方法的推导逻辑和各自的优缺点。 时间序列经济计量学： 平稳性与非平稳性： 引入时间序列数据的概念，讨论平稳性（Stationarity）的重要性，并介绍单位根检验（Unit Root Tests，如ADF检验）等方法来检测非平稳性。 自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、ARIMA模型： 详细讲解AR、MA、ARMA及ARIMA模型的结构、估计和应用，包括模型阶数的确定、残差诊断等。 协整（Cointegration）： 解释协整的概念，即两个或多个非平稳时间序列变量之间可能存在的长期均衡关系。我们将介绍Engle-Granger两步法和Johansen检验等协整检验方法，并讨论误差修正模型（ECM）的应用。 向量自回归模型（VAR）与向量误差修正模型（VECM）： 介绍VAR模型如何捕捉多个时间序列变量之间的动态关系，并讨论其在宏观经济分析中的广泛应用。当变量之间存在协整关系时，本书将进一步阐述VECM的构建和解释。 GARCH模型与波动率建模： 聚焦于金融经济学领域，详细介绍广义自回归条件异方差（GARCH）模型系列，用于捕捉金融时间序列中存在的波动率聚集现象。 面板数据模型（Panel Data Models）： 面板数据简介与优势： 解释面板数据（Panel Data）的独特之处，即同时包含个体维度和时间维度，以及其相比于横截面数据和时间序列数据在提高估计效率、控制遗漏变量方面的优势。 固定效应模型（Fixed Effects, FE）与随机效应模型（Random Effects, RE）： 详细讲解FE和RE模型的设定、估计和推断。重点分析何时选择FE，何时选择RE，并介绍Hausman检验等模型选择方法。 动态面板模型： 介绍考虑了滞后被解释变量的动态面板模型，如Arellano-Bond GMM（广义矩估计）方法，这对于处理内生性问题尤为重要。 工具变量法（Instrumental Variables, IV）与两阶段最小二乘法（2SLS）： 深入探讨在存在内生性问题时，如何寻找合适的工具变量来估计模型参数。详细介绍IV估计量的一致性和渐近方差，以及2SLS作为一种具体的IV实现方式。 离散选择模型（Discrete Choice Models）： Logit模型与Probit模型： 针对因变量为二元分类变量的情况，详细讲解Logit模型和Probit模型的设定、估计（通常采用最大似然估计法MLE）以及结果的解释（如边际效应）。 多项Logit模型： 扩展至因变量有多个离散选项的情况。 有限因变量模型（Limited Dependent Variable Models）： Tobit模型： 讲解当因变量被截断（truncated）或删失（censored）时的处理方法，重点关注Tobit模型的设定和解释。 计数模型（Count Data Models）： 如泊松回归（Poisson Regression）和负二项回归（Negative Binomial Regression），用于分析事件发生次数等计数型数据。 本书特色： 理论与实践并重： 本书在提供严谨的理论推导和概念解释的同时，始终强调理论在实际经济数据分析中的应用。 详尽的统计原理： 对统计推断、假设检验的原理进行深入阐述，帮助读者建立扎实的统计基础。 覆盖现代方法： 包含时间序列、面板数据、联立方程、离散选择等一系列现代经济计量学的重要方法，能够满足高级学习者的需求。 清晰的逻辑结构： 从基础概念到高级主题，层层递进，逻辑清晰，易于读者逐步掌握。 强调模型的选择与诊断： 引导读者学会如何根据数据特点和研究问题选择合适的模型，并进行充分的模型诊断，确保分析的可靠性。 无论您是经济学、金融学、社会学或相关领域的学生、研究人员，还是希望提升实证分析能力的从业者，《经济计量学方法解析》都将是您宝贵的参考书。本书旨在赋予读者运用经济计量学工具解决实际经济问题的信心和能力。

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