Advances in Econometrics and Quantitative Economics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Blackwell

作者:DeGroot, Morris H.; Phillips, Peter C.; Srinivasan, T. N.

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:1995-7-11

价格:USD 184.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781557863829

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Quantitative Economics
• Applied Econometrics
• Statistical Modeling
• Economic Forecasting
• Time Series Analysis
• Panel Data
• Causal Inference
• Microeconometrics
• Macroeconometrics

计量经济学与定量经济学的进展 引言 在当今快速发展的经济世界中，精确的分析和预测能力已成为理解、塑造和应对经济现象的关键。计量经济学与定量经济学作为这两大支柱，不断在理论、方法和应用上寻求突破，为我们提供了强大的工具来剖析复杂的经济关系，预测未来趋势，并为政策制定提供坚实依据。本书《计量经济学与定量经济学的进展》正是汇聚了该领域前沿的研究成果，旨在展示最新的理论发展、创新的实证方法以及在不同经济领域的广泛应用，为研究者、学者及对经济学深度分析感兴趣的读者提供一份宝贵的参考。 本书并非对现有知识的简单梳理，而是致力于探索那些可能重塑我们理解经济运行方式的新范式和新工具。它关注的是那些能够突破传统局限，解决现实世界经济难题的前沿研究。我们深入探讨了如何利用日益丰富和精细化的数据，结合先进的统计和计算技术，来捕捉经济变量之间微妙的相互作用，揭示潜在的因果关系，并更准确地评估政策效果。 第一部分：理论创新与模型发展 计量经济学和定量经济学的生命力在于其理论的不断更新与模型的持续改进。本书的理论部分将重点聚焦于以下几个关键方向： 1. 非线性与高维数据模型： 传统的线性模型在处理复杂的经济现象时显得力不从心。本书将深入探讨各种非线性模型，如非参数回归、半参数模型、神经网络在计量经济学中的应用。特别地，在“大数据”时代，高维数据（即变量数量远大于观测数量）的分析成为新的挑战。我们将介绍处理高维数据的变量选择、正则化技术（如Lasso、Ridge）以及降维方法（如主成分分析、因子模型），展示如何在海量数据中提取有用的信息，避免“维数灾难”。 2. 因果推断的新方法： 理解经济变量之间的因果关系，而非仅仅是相关性，是计量经济学核心任务之一。本书将介绍一系列最新的因果推断方法，包括但不限于： 匹配方法（Matching Methods）： 改进的倾向得分匹配（Propensity Score Matching）和精确匹配方法，以更有效地控制混淆因素，估计处理效应。 工具变量法（Instrumental Variables, IV）的扩展： 探索弱工具变量、多重工具变量以及非线性IV的应用，以应对更复杂的内生性问题。 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）的最新发展： 关注窄窗口RDD、多维RDD以及异质性RDD的应用，使得在具有明确断点的政策或项目评估中获得更可靠的因果结论。 差分中差法（Difference-in-Differences, DiD）的拓展： 探讨了平行趋势假设的检验与处理，以及在多个时间点和多个处理组情况下的DiD模型，例如动态DiD和多时期DiD。 合成控制法（Synthetic Control Method）： 介绍如何为个体单位构建一个“反事实”的对照组，特别适用于评估具有稀疏面板数据的政策干预效果。 因果图模型（Causal Graphical Models）与结构因果模型（Structural Causal Models）： 探讨如何利用图论来表示变量间的因果关系，以及如何在复杂系统中识别和估计因果效应。 3. 时间序列分析的深化： 经济数据往往具有时间序列特性，对动态过程的建模至关重要。本书将涵盖： 高阶和非线性时间序列模型： 如向量自回归（VAR）模型的扩展，包括结构VAR（SVAR）和限制性VAR，以及自回归条件异方差（ARCH）和广义自回归条件异方差（GARCH）模型的进一步发展，包括EGARCH, GJR-GARCH等，以及时间序列中的非线性行为（如门限自回归模型TAR, Smooth Transition Autoregressive models STAR）。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 演示如何利用状态空间框架处理复杂的动态系统，以及卡尔曼滤波在估计和预测中的作用，尤其是在经济周期分析、宏观经济模型动态模拟中的应用。 高频金融时间序列分析： 针对金融市场的特有数据（如秒级、毫秒级交易数据），介绍高频数据特有的统计挑战和模型，如高频波动率模型、日内模式分析等。 4. 贝叶斯计量经济学的新视野： 贝叶斯方法以其在处理不确定性、整合先验信息和提供灵活模型方面的优势，在计量经济学中日益受到重视。本书将介绍： 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法： 深入解析MCMC算法在估计复杂贝叶斯计量经济模型中的应用，包括Gibbs采样、Metropolis-Hastings算法等。 层次贝叶斯模型（Hierarchical Bayesian Models）： 探讨如何构建和估计层次模型，以处理面板数据、多层结构数据，并实现参数的收缩（shrinkage），从而提高估计的效率和鲁棒性。 随机波动率模型（Stochastic Volatility Models）的贝叶斯分析： 揭示如何在贝叶斯框架下更有效地估计和模拟复杂的随机波动率模型。 第二部分：实证方法与计算工具 理论的进步离不开强大实证工具的支持。本书的这一部分将聚焦于推动实证研究的计算方法和工具： 1. 大数据与机器学习在计量经济学中的融合： 随着数据量的爆炸式增长，传统的计量经济学方法需要与机器学习技术协同发展。本书将探讨： 监督学习与非监督学习： 介绍在经济预测、分类和聚类任务中，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、梯度提升（Gradient Boosting）等机器学习算法的应用。 深度学习模型： 探索卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN，特别是LSTM和GRU）在处理图像类经济数据（如卫星图像用于农业产量预测）和序列数据（如文本数据用于消费者信心预测）中的潜力。 模型选择与集成方法： 讨论如何在大数据背景下进行模型选择（如交叉验证），以及如何通过模型集成（如Bagging, Boosting, Stacking）来提高预测精度和鲁棒性。 文本计量经济学： 利用自然语言处理（NLP）技术分析大量的文本数据（如新闻报道、公司财报、社交媒体评论），提取经济信息，构建新的经济指标，并研究其对经济变量的影响。 2. 计算效率与模拟技术： 许多前沿计量经济学模型在计算上非常密集。本书将介绍： 高效的数值计算算法： 探讨矩阵运算加速、并行计算（如利用GPU）等技术，以提高模型估计和模拟的速度。 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）的应用： 深入介绍如何利用蒙特卡洛模拟来评估复杂模型的性能、进行参数估计、生成合成数据以及进行政策模拟。 自助法（Bootstrap）与置信区间估计： 介绍更鲁棒的自助法变种，如非参数自助法、参数自助法，以及在复杂模型中构建置信区间的方法。 3. 空间计量经济学（Spatial Econometrics）的新进展： 经济活动往往存在空间依赖性，忽略这种依赖性可能导致错误的结论。本书将关注： 空间计量模型的扩展： 介绍空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）、空间Durbin模型（SDM）等经典模型，并深入探讨其在面板数据、非线性关系以及异质性空间效应下的扩展。 空间自相关与空间异质性的检验与建模： 介绍更先进的空间统计检验方法，以及如何处理空间异质性（即空间依赖性随地理位置变化）问题。 第三部分：应用领域的前沿研究 计量经济学与定量经济学的最终价值体现在其对现实世界经济问题的解释能力和解决能力。本书的最后一个部分将展示这些最新理论和方法在各个重要经济领域的应用： 1. 宏观经济学与货币政策： 动态随机一般均衡（DSGE）模型的结构识别与估计： 探索如何利用新的计量方法来更精确地估计DSGE模型的参数，以及如何处理模型中的识别问题。 高频宏观数据分析： 利用大数据和机器学习技术分析高频经济指标（如每日追踪零售销售、每周失业救济申请），以实现更及时的经济监测和预测。 央行沟通效果的计量分析： 利用文本计量方法和事件研究法，量化央行政策声明、新闻发布会等沟通行为对金融市场和经济预期的影响。 非传统货币政策的评估： 运用因果推断方法，评估量化宽松（QE）、前瞻性指引等非传统货币政策的有效性。 2. 金融经济学与风险管理： 高维金融时间序列的波动率建模与风险预测： 利用机器学习和高维统计方法，构建更准确的资产回报率波动率模型，并进行风险价值（VaR）和条件在险价值（CVaR）的预测。 系统性风险的度量与监测： 探索新的计量模型来度量金融机构间的关联性和金融系统的脆弱性，以及如何利用高频交易数据和网络分析来监测系统性风险。 算法交易与高频交易策略的计量分析： 研究高频交易对市场微观结构的影响，并利用计量经济学方法评估不同交易算法的性能。 公司财务行为的计量研究： 利用面板数据和因果推断方法，深入分析公司投资、融资、并购等决策背后的计量经济学机制。 3. 劳动经济学与人力资本： 教育、技能与劳动力市场回报的因果分析： 利用新的因果推断技术，如随机试验（RCT）和准实验设计，更精确地评估教育和培训项目对个人收入和就业的影响。 平台经济与零工经济的计量研究： 分析平台经济对劳动力市场结构、工资决定和工作满意度的影响，以及零工经济模式的可持续性。 劳动力市场歧视的计量证据： 结合更精细的数据和模型，量化不同类型的歧视（如性别、种族、年龄）对工资和就业的影响。 移民对劳动力市场的影响： 利用空间计量模型和动态面板模型，分析移民对本地劳动力市场供需、工资和就业的影响。 4. 发展经济学与国际贸易： 扶贫政策的有效性评估： 运用因果推断方法，评估各种减贫计划、社会福利项目在改善贫困人口生活水平方面的真实效果。 贸易协定与全球价值链的计量分析： 研究自由贸易协定、区域贸易协定如何影响国际贸易模式、生产网络和经济增长。 腐败、制度与经济增长的关系： 结合网络分析、面板数据和因果推断，深入探究制度质量、腐败程度与经济发展水平之间的复杂关系。 气候变化对经济发展的计量影响： 分析气候变化（如极端天气事件、海平面上升）对农业、旅游业、基础设施以及整体经济增长的长期和短期影响。 5. 行为经济学与实验计量经济学： 人类决策中的非理性行为： 结合实验设计和计量模型，量化禀赋效应、损失厌恶、框架效应等行为偏差在消费者和投资者决策中的作用。 公共物品提供与合作行为的实验研究： 利用实验室和现场实验，研究影响合作行为的因素，以及如何设计更有效的激励机制来促进公共物品的提供。 行为干预措施的效果评估： 采用计量方法评估“助推”（nudge）等行为干预措施在促进健康行为、储蓄行为、环保行为等方面的有效性。 结论 《计量经济学与定量经济学的进展》是一部集思想性、前沿性和实用性于一体的著作。它不仅汇聚了该领域最尖端的理论创新和方法论发展，更通过广泛而深入的应用案例，展示了这些工具在解决现实经济挑战中的巨大潜力。本书的目标是启发研究者的思维，推动学科的边界，并最终为理解和改善我们的经济世界贡献力量。我们希望本书能成为所有致力于探索经济学深度与广度、追求严谨量化分析的读者的必备参考。

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