Structural Analysis of Discrete Data with Econometric Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:The MIT Press

作者:

出品人:

页数:504

译者:

出版时间:1981-10-22

价格:USD 52.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262131599

丛书系列:

图书标签:

• Structural Analysis
• Discrete Data
• Econometrics
• Panel Data
• Limited Dependent Variables
• Causal Inference
• Microeconometrics
• Applied Econometrics
• Statistical Modeling
• Econometric Methods

《结构化离散数据计量经济学应用》 引言 经济现象的本质往往隐藏在错综复杂的离散数据之中。无论是消费者购买行为的二元选择，企业投资决策的类别划分，还是家庭的住房选择，这些数据所呈现的离散性特征，是传统计量经济学模型难以精确捕捉和解释的。本书《结构化离散数据计量经济学应用》深入探讨了如何运用先进的计量经济学方法，解析这些结构化的离散数据，揭示其背后蕴含的经济规律，并为实际经济问题的研究提供强大的分析工具。 本书的出发点是认识到，现实经济世界中充斥着大量的离散型变量，它们代表着事物存在的状态、类别的归属、选择的顺序或频率。例如，一个人是否拥有房产（是/否）、一位患者是否接受某种治疗（是/否）、一个家庭选择哪种交通工具（汽车/公交/地铁）、或者一个公司在不同生产技术之间进行选择（技术A/技术B/技术C）。这些变量并非连续可度量的，而是呈现出明确的离散性。忽略这种离散性，或者强行将其视为连续变量，将导致模型设定错误，估计结果失真，进而得出错误的经济洞察和政策建议。 《结构化离散数据计量经济学应用》正是为了解决这一挑战而生。本书旨在为读者提供一套系统而全面的理论框架和实证方法，帮助他们理解和掌握分析结构化离散数据的核心技术。我们将从离散数据最基本的类型——二元选择模型开始，逐步深入到多项选择模型、有序选择模型、以及更复杂的面板数据离散模型，并最终探讨如何将这些模型应用于解决实际的经济问题。 本书内容概述 本书的结构设计旨在循序渐进，让读者能够逐步建立起对离散数据计量经济学的深刻理解。 第一部分：离散数据建模基础 本部分将奠定读者进行离散数据分析的理论基础。我们将首先回顾必要的概率论和统计学概念，确保读者对概率分布、最大似然估计等基本统计原理有扎实的掌握。 第二章：二元选择模型：这是离散数据分析的基石。我们将详细介绍最常用的二元选择模型，包括Logit模型和Probit模型。我们将深入探讨这些模型的假设、解释、参数估计方法（如最大似然估计），以及如何解读模型结果，例如边际效应的计算和解释。我们将讨论不同Logit和Probit模型变体，以及在何种情况下选择哪种模型。例如，我们将区分标准的Logit模型与条件Logit模型，并讨论其应用场景。 第三章：多项选择模型：当经济主体面临三个或更多互斥的选择时，二元选择模型就不再适用。本章将引入多项Logit模型（MNL）和多项Probit模型。我们将解释MNL模型的独立同类选择（IIA）假设，讨论其局限性，并介绍如何检验IIA假设。我们还将探讨嵌套Logit模型和混合Logit模型等对IIA假设进行放松的模型，以及它们在解决现实经济问题中的优势。 第四章：有序选择模型：在许多情况下，离散的选择之间存在固有的顺序关系。例如，学生成绩（差/中/优）、信用评级（低/中/高）、或满意度调查（非常不满意/不满意/一般/满意/非常满意）。本章将重点介绍有序Logit模型（Ordered Logit）和有序Probit模型（Ordered Probit）。我们将解释这些模型的假设，讨论如何设定截距项以反映选择之间的排序，并深入探讨如何解释模型系数和预测概率。 第二部分：高级离散数据模型与应用 在掌握了基本模型之后，本部分将进一步拓展，介绍更复杂、更具挑战性的离散数据模型，以及如何将其应用于解决经济学中的前沿问题。 第五章：定性变量的回归模型：本章将扩展离散数据分析的范畴，介绍涉及定性变量的更多回归模型。我们将讨论泊松回归（Poisson Regression）和负二项回归（Negative Binomial Regression）模型，用于分析计数数据，例如申请专利的数量、交通事故的频率等。我们将对比这两种模型的适用场景，并深入讲解它们的假设、估计和解释。 第六章：面板数据中的离散模型：现实经济研究中，我们经常会收集重复观测同一经济单位（如家庭、企业）在不同时间点的数据。面板数据具有其独特的结构，需要专门的模型来处理。本章将介绍面板数据中的离散选择模型，包括面板Logit模型和面板Probit模型的固定效应（Fixed Effects）与随机效应（Random Effects）估计方法。我们将详细讨论何时使用固定效应，何时使用随机效应，以及它们在处理内生性问题上的作用。 第七章：处理选择偏差的模型：在某些情况下，观察到的数据可能受到选择偏差的影响，即观察到的结果并非完全随机。例如，只有那些成功注册了某种在线课程的学生才会被观察到，而未成功注册的学生则不可观测。本章将介绍如何识别和处理选择偏差，主要关注Heckman两阶段模型（Heckman Selection Model）和其他处理选择偏差的方法。我们将详细阐述Heckman模型的原理、估计步骤以及结果的解释，并讨论其在劳动力市场、消费行为等领域的应用。 第三部分：计量经济学应用实例 本书的最后一大部分将聚焦于将所学理论和方法应用于实际的经济问题。我们将通过一系列精心设计的案例研究，展示结构化离散数据分析在不同经济领域的强大应用能力。 第八章：消费者选择行为分析：本章将探讨离散选择模型在分析消费者购买行为中的应用。例如，分析消费者选择购买某品牌汽车的决定因素，或者分析家庭选择是否购买住房的驱动因素。我们将演示如何构建Logit或Probit模型，解释影响消费者选择的各种经济变量，并预测不同条件下消费者的选择概率。 第九章：劳动力市场与教育选择：劳动力市场中的许多现象都可以用离散数据来描述，例如个体是否参与工作、选择哪种职业、或者接受何种教育程度。本章将展示如何运用离散选择模型来分析这些问题，例如分析教育水平对个体收入的影响，或者分析个体选择全职工作还是兼职工作的因素。我们将重点关注女性劳动参与率、职业选择模型等经典案例。 第十章：公共政策与健康经济学：公共政策的评估往往需要分析离散的政策结果。例如，评估一项医疗保健政策是否能提高某种疾病的治愈率，或者分析一项教育政策对学生辍学率的影响。本章将展示离散选择模型在这些领域的应用，并结合具体的政策案例，说明如何利用计量经济学工具来指导政策制定和评估。 第十一章：金融经济学中的离散数据分析：本章将进一步拓展离散数据分析的应用范围到金融领域。我们将探讨如何利用离散模型来预测公司违约的可能性，分析投资者对不同金融产品的偏好，或者评估信用风险。例如，我们将讨论如何构建二元选择模型来预测股票是否会下跌，或者如何使用有序选择模型来评估信用评级。 结论与展望 本书的最后一章将对前面内容进行总结，并对结构化离散数据计量经济学在未来的发展方向进行展望。我们将强调这些模型在理解和解决复杂经济问题中的重要性，并鼓励读者将所学知识应用于自己的研究实践中。 目标读者 本书适合以下读者群体： 计量经济学专业的本科生和研究生：为他们提供坚实的理论基础和实证技能。 经济学、金融学、市场营销、公共政策等领域的科研人员和从业者：帮助他们掌握分析离散数据的方法，提升研究的科学性和严谨性。 对数据分析和经济建模感兴趣的社会科学研究者：提供一套切实可行的工具，用于理解和解释现实经济现象。 结语 《结构化离散数据计量经济学应用》不仅仅是一本教科书，更是一本指南，它将带领读者穿越离散数据的海洋，抵达洞察经济奥秘的彼岸。通过本书的学习，读者将能够自信地应对形形色色的离散数据挑战，从而在各自的研究和实践领域取得更大的成就。我们相信，掌握了这些工具，你将能更深刻地理解经济世界的运作方式，并为解决现实经济难题贡献你的智慧。

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