Statistical Modelling and Regression Structures pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Physica-Verlag HD

作者:Tutz, Gerhard 编

出品人:

页数:485

译者:

出版时间:2010-1-20

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9783790824124

丛书系列:

图书标签:

• 统计建模
• 回归分析
• 线性模型
• 广义线性模型
• 混合效应模型
• 统计推断
• 数据分析
• R语言
• 生物统计
• 计量经济学

深入探索经典与现代计量经济学理论：一本聚焦数据驱动决策与模型构建的综合性著作 本书旨在为读者提供一套扎实、全面的计量经济学理论框架，特别侧重于如何运用统计学原理来构建、检验和应用经济模型。本书并非仅仅停留在对传统线性回归模型的梳理，而是力求展现从基础的概率论与数理统计出发，如何逐步过渡到复杂的时间序列分析、面板数据模型以及非线性回归方法的完整路径。 第一部分：计量经济学的基石——从理论到实践的桥梁 本部分将回归到计量经济学的核心——对经济现象的量化描述与因果推断。我们将从概率分布、大数定律和中心极限定理这些统计学基石开始，为后续的估计与推断奠定坚实的数学基础。重点关注如何理解和处理经济数据固有的随机性与不确定性。 随后，本书将深入探讨经典线性回归模型（CLRM）的假设、估计方法（如普通最小二乘法 OLS）及其优劣。我们不仅会详细解析高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov Theorem）的深层含义——即在特定假设下，OLS 估计量的最佳线性无偏估计（BLUE）性质，还会对异方差性（Heteroskedasticity）和自相关性（Autocorrelation）进行详尽的讨论。对于异方差问题，本书将介绍广义最小二乘法（GLS）以及稳健标准误（Robust Standard Errors）的构建与应用，强调在真实世界数据中，假设的失效如何影响推断的有效性。对于时间序列数据中的序列相关，则会引入如 Cochrane-Orcutt 迭代过程等修正方法。 第二部分：模型设定的挑战与高级估计技术 现实中的经济问题往往无法被简单的线性框架完全捕捉。因此，本书的第二部分将着重于处理模型设定中的常见挑战，以及更高级的估计技术。 我们将花费大量篇幅探讨工具变量（Instrumental Variables, IV）方法。当存在内生性（Endogeneity）问题——即解释变量与误差项相关时，OLS 估计将是有偏且不一致的。本书将详细讲解导致内生性的主要原因，如遗漏变量偏误、测量误差和同步性问题，并引入两阶段最小二乘法（2SLS）的完整推导与操作指南。随后，本书会探讨 GMM（广义矩估计）的理论基础，作为处理复杂内生性问题的一种通用框架。 在关注因果关系推断方面，本书将系统介绍面板数据模型。面板数据因其兼具截面（Cross-sectional）和时间序列（Time-series）信息的特性，在控制不可观测的个体异质性方面具有巨大优势。我们将对比固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE），并利用 Hausman 检验来指导模型的正确选择。此外，对于动态面板数据，如存在滞后被解释变量作为解释变量的情况，我们将详细讨论系统广义矩估计（System GMM）的优势和实施细节。 第三部分：时间序列的动态分析与预测 经济变量通常具有动态依赖性。本部分专注于描述和分析随时间演变的序列数据。我们将从平稳性（Stationarity）的概念入手，讨论如何通过差分等方法实现序列的平稳化。 本书将系统介绍ARMA/ARIMA 模型的构建过程，包括使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）进行模型识别（Identification）。对于非平稳序列，我们将深入研究单位根检验（Unit Root Tests，如 Dickey-Fuller 检验及其扩展），并探讨协整（Cointegration）的概念。如果多个非平稳序列之间存在长期均衡关系，协整理论将成为分析它们动态调整机制的关键。本书将介绍 Engle-Granger 两步法以及更强大的 Johansen 协整检验。 此外，波动率是金融和宏观经济数据中的重要特征。本书将引入ARCH/GARCH 模型家族，用于捕捉时间序列中波动率的聚类现象。读者将学习到如何估计和检验这些模型，并理解其在风险管理和预测中的应用。 第四部分：超越线性——处理离散与选择数据 许多经济决策结果并非连续变量，而是计数、二元选择或定序变量。本部分将聚焦于非线性模型，特别是广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）的框架。 对于二元选择问题（如是/否、购买/不购买），本书将详细推导和应用 Logit 和 Probit 模型，解释其边际效应的解释方式，这与在线性模型中解释系数有着本质的区别。针对计数数据（如专利数量、交易次数），我们将引入泊松（Poisson）和负二项式（Negative Binomial）回归模型，并讨论如何处理过度分散（Overdispersion）问题。 第五部分：模型选择、诊断与有效推断 构建模型并非终点，如何科学地选择最优模型和确保推断的稳健性至关重要。本书将探讨信息准则，如 AIC 和 BIC，在模型选择中的作用。我们将回顾假设检验的理论，重点关注 Wald 检验、似然比（Likelihood Ratio）检验和拉格朗日乘子（Lagrange Multiplier, LM）检验的适用场景与内在联系。 最后，本书强调模型诊断的重要性，包括残差分析（对同方差性、正态性的检验），以及对异常值（Outliers）和高杠杆点（High Leverage Points）的识别。通过对模型的持续批判性评估，读者将能够构建出既具有良好统计拟合度，又能在经济学上具有合理解释力的计量模型，从而为复杂的经济决策提供坚实的数据支持。 全书贯穿严谨的数学推导与大量的经济学案例分析，旨在培养读者将抽象的统计理论转化为解决实际经济问题的能力。

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