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出版者:高等教育出版社

作者:李锡钦

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2011-8

价格:79.00元

装帧:平装

isbn号码:9787040319682

丛书系列:应用统计学丛书

图书标签:

• 统计学
• 结构方程模型
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现代计量经济学前沿：数据驱动的决策科学 作者：李明 著 出版社：[此处可填写一个虚构的或真实的、与原书主题无关的出版社名称，例如：东方学术出版社] ISBN：[此处可填写一个虚构的ISBN号] --- 内容简介 本书旨在为研究者、高级学生和数据分析专业人士提供一个全面而深入的现代计量经济学工具箱。在当今数据爆炸的时代，仅仅掌握基础的统计回归已远远不能满足复杂社会科学、金融市场、公共政策乃至商业决策对精确预测和因果推断的需求。本书紧密围绕前沿的计量模型、严谨的识别策略以及前所未有的数据类型展开，力求构建一座连接理论经济学、统计学与实际应用之间的坚实桥梁。 全书结构分为五大部分，层层递进，从基础的渐近理论回顾，到复杂的时空数据处理，为读者构建一个完整的现代计量分析框架。 第一部分：计量经济学基础的再审视与扩展 本部分着重于巩固和深化读者对经典线性回归模型（OLS）局限性的理解，并引入现代视角下的统计推断基础。我们将不再停留于简单的假设检验，而是深入探讨高维数据下的渐近性质，例如$T$或$N$趋于无穷时的有效估计量与推断区间构建。 重点内容包括： 1. 稳健性检验的深入探究： 详细阐述异方差、自相关、异质性对标准误差估计的影响，并系统介绍Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent (HAC) 估计量，如Newey-West、HAC-GMM 等，并结合实际金融时间序列数据进行应用演示。 2. 非参数与半参数方法初探： 在不完全依赖严格函数形式设定的情况下，引入核回归（Kernel Regression）作为对传统线性模型的有效补充，讨论带宽选择的优化策略，为后续更复杂的非参数模型打下基础。 3. 贝叶斯计量方法的引入： 从频率学派的视角过渡到概率学派，介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，特别关注其在处理小样本问题和复杂似然函数时的优势，而非仅仅将其视为一种替代的估计范式。 第二部分：因果推断的现代识别策略 本书的核心贡献之一在于对因果效应识别的全面覆盖。在经济学和政策评估中，核心目标往往是回答“如果A发生，B会如何变化”，这要求模型具备比相关性更强的识别能力。本部分将系统梳理和实践近年来计量经济学界最受推崇的识别工具。 我们对工具变量（IV）方法进行了深度扩展，不仅覆盖了经典的2SLS，更重点探讨了其在存在多个工具变量或工具变量强度不足（Weak Instruments）问题下的解决方案。 核心识别工具的详尽介绍： 1. 断点回归设计（Regression Discontinuity Designs, RDD）： 详细区分了清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD）的估计与检验。我们不仅关注局部平均处理效应（LATE），还探讨了带宽选择对估计稳定性的敏感性分析，以及高阶多项式模型的选择原则。 2. 双重差分模型（Difference-in-Differences, DiD）的演进： 经典的平行趋势假设在现实中往往难以满足。本书深入介绍了合成控制法（Synthetic Control Method, SCM），该方法通过对多个未受干预的单元进行加权组合，为受处理单元构建更具说服力的反事实，广泛应用于宏观政策评估领域。 3. 内生性与工具变量（IV）的现代应用： 重点剖析了内生性产生的经济学根源（如遗漏变量、测量误差、同时性），并详细阐述了广义矩方法（GMM）在工具变量识别中的地位，包括如何检验工具变量的外生性假设。 第三部分：面板数据模型的动态化处理 面板数据（Panel Data）提供了观测个体随时间变化的丰富信息，但其核心挑战在于如何有效处理个体效应（Unobserved Heterogeneity）和时间序列特征。本书摒弃了对固定效应（FE）和随机效应（RE）模型简单的介绍，转而聚焦于更具动态性的面板模型。 深入探讨动态面板模型： 1. 广义矩估计（GMM）在动态面板中的应用： 详细介绍Arellano-Bond和Blundell-Bond系统的GMM估计器，它们通过利用滞后变量作为工具变量来解决动态面板中的内生性问题。本书特别强调了工具变量合理性检验（如Sargan/Hansen检验）的重要性。 2. 时间序列特性的整合： 讨论面板数据中的协整关系、单位根检验的扩展形式，以及如何处理大规模面板数据（Big $N$, Big $T$）下的估计与推断问题。 第四部分：时间序列分析的复杂结构建模 现代金融、宏观经济和高频交易领域的数据具有显著的时间相关性和波动率聚集性。本部分专注于能够捕捉这些复杂时间依赖性的先进时间序列模型。 重点模型包括： 1. 波动率建模： 详尽介绍自回归条件异方差（ARCH）家族模型，包括GARCH、EGARCH、GJR-GARCH等，用于刻画金融资产收益率的波动率聚集现象。我们提供对这些模型参数的精确估计和预测区间构建指南。 2. 向量自回归模型（VAR）及其拓展： 阐述VAR模型在多变量系统动态分析中的应用，并重点介绍结构化VAR（SVAR），通过施加经济理论约束（如短期或长期零约束）来识别经济冲击的脉冲响应，以回答货币政策冲击、油价冲击等宏观问题。 3. 非线性时间序列： 引入阈值自回归模型（TAR）和状态空间模型，处理经济变量中可能存在的非线性转换点和不可观测的状态变量。 第五部分：高维数据与机器学习的计量融合 随着“大数据”时代的到来，经济学家和政策分析师面临的预测变量数量（$P$）有时会超过样本观测数（$N$），或两者规模相当。本部分探讨如何利用机器学习的强大预测能力，同时保持计量经济学的可解释性和因果推断能力。 关键融合技术： 1. 正则化估计方法： 详细介绍Lasso、Ridge回归以及弹性网络（Elastic Net），它们在变量选择和系数收缩中的作用，以及它们如何应用于高维情景下的预测。 2. 双重机器学习（Double Machine Learning, DML）： 这是一个革命性的框架，它结合了机器学习的预测能力与传统的因果推断结构。DML通过“去偏”过程，使用非参数模型（如随机森林或梯度提升树）来估计混杂因素，从而实现对因果效应的稳健估计，是当前因果推断领域最热门的研究方向之一。 3. 预测评估与模型选择的现代标准： 探讨交叉验证（Cross-Validation）、信息准则（AIC/BIC的现代变体）以及预测准确性检验（如Diebold-Mariano检验）在构建最优预测模型中的作用。 --- 本书特色 强调识别而非仅是拟合： 全书贯穿“模型必须可识别”的核心理念，将因果推断置于数据拟合之上。 丰富的软件实现指导： 每章均配有基于当前主流统计软件（如Stata和R）的详细代码实例和输出分析，确保读者能立即将理论应用于实际数据。 面向前沿研究： 覆盖了近年来在计量经济学顶会（如Econometrica, JASA, REStat）上发表的关键方法，确保内容的时效性与先进性。 本书适合作为经济学、金融学、公共管理、社会学等领域研究生的高级计量经济学教材，也是希望将数据分析技能提升至因果推断和复杂系统建模层面的专业人士的理想参考书。

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