Handbook of Research Methods and Applications in Empirical Macroeconomics

Handbook of Research Methods and Applications in Empirical Macroeconomics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Edward Elgar
作者:Nigar Hashimzade
出品人:
页数:640
译者:
出版时间:2013-9-30
价格:USD 290.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780857931016
丛书系列:
图书标签:
  • 计量经济学,时间序列分析
  • 宏观经济学
  • 经济理论
  • 宏观经济学
  • 计量经济学
  • 实证研究
  • 研究方法
  • 经济模型
  • 时间序列分析
  • 面板数据
  • 因果推断
  • 政策评估
  • 经济预测
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具体描述

This comprehensive Handbook presents the current state of art in the theory and methodology of macroeconomic data analysis. It is intended as a reference for graduate students and researchers interested in exploring new methodologies, but can also be employed as a graduate text. The Handbook concentrates on the most important issues, models and techniques for research in macroeconomics, and highlights the core methodologies and their empirical application in an accessible manner. Each chapter is largely self-contained, whilst the comprehensive introduction provides an overview of the key statistical concepts and methods. All of the chapters include the essential references for each topic and provide a sound guide for further reading.

Topics covered include unit roots, non-linearities and structural breaks, time aggregation, forecasting, the Kalman filter, generalised method of moments, maximum likelihood and Bayesian estimation, vector autoregressive, dynamic stochastic general equilibrium and dynamic panel models. Presenting the most important models and techniques for empirical research, this Handbook will appeal to students, researchers and academics working in empirical macroeconomics and econometrics.

宏观经济学实证研究方法与应用手册 本书是一部深入探讨宏观经济学领域实证研究方法及其广泛应用的著作。它旨在为研究者、政策制定者以及对宏观经济现象进行严谨分析的专业人士提供一个全面、系统的指导。本书不仅仅是理论知识的堆砌,更侧重于将抽象的研究方法与鲜活的宏观经济应用场景相结合,以期提升读者在实际研究中的能力和效率。 内容概览: 本书的结构设计旨在循序渐进地引导读者掌握宏观经济实证研究的核心要素。 第一部分:宏观经济实证研究的理论基础与方法论 本部分奠定了理解宏观经济实证研究的基础。我们首先会回顾宏观经济学的基本理论框架,包括增长理论、周期理论、货币金融理论、财政理论等,并重点阐述这些理论如何为实证研究提供研究问题的出发点和理论假设。随后,我们将深入探讨实证研究的基本逻辑和研究设计原则,包括如何提出可检验的科学问题,如何界定研究范围,以及不同研究设计(如因果性研究、相关性研究)的适用性。 在方法论层面,本书将系统介绍宏观经济学中常用的计量经济学方法。这包括: 时间序列分析: 从基本的ARIMA模型到更复杂的VAR(向量自回归)模型、VECM(向量误差修正模型),我们将详细讲解这些模型在宏观经济数据分析中的应用,例如分析经济冲击的传播机制、预测宏观经济变量的未来走势。此外,我们还将涵盖状态空间模型、卡尔曼滤波等高级技术,用于处理具有潜在不可观测状态的宏观经济模型。 面板数据分析: 随着多国、多地区宏观经济数据的可获得性增强,面板数据分析已成为研究跨国异质性、动态效应的重要工具。本书将介绍固定效应模型、随机效应模型、动态面板模型(如GMM)等,并探讨它们在分析经济增长、货币政策传导、财政政策效应等问题时的应用。 微观数据在大宏观分析中的应用: 尽管本书侧重宏观,但理解微观数据如何为宏观决策提供洞察也至关重要。我们将讨论如何利用企业、家庭层面的微观数据来构建或校准宏观模型,以及如何通过微观数据检验宏观政策的影响。 结构性模型与DSGE模型: 对于理解经济的深层驱动因素和政策效应,结构性模型,特别是动态随机一般均衡(DSGE)模型,扮演着核心角色。本书将介绍DSGE模型的基本构建原理,参数估计方法,以及如何利用这些模型进行政策模拟和宏观经济情景分析。 因果推断方法: 区分相关性和因果性是宏观经济研究的关键挑战。我们将深入探讨一系列因果推断工具,包括工具变量法(IV)、双重差分法(DID)、回归不连续设计(RDD)以及倾向得分匹配(PSM)等,并结合具体的宏观经济应用案例,说明如何利用这些方法解决内生性问题,识别政策的真实效应。 非参数与半参数方法: 在某些情况下,参数模型的假设可能过于严格。本书也将介绍一些非参数和半参数方法,以处理数据中可能存在的非线性关系和异质性。 贝叶斯方法: 贝叶斯统计方法在宏观经济学中的应用日益广泛,尤其是在DSGE模型估计和不确定性分析方面。我们将介绍贝叶斯推断的基本概念,以及如何将其应用于宏观经济模型的估计和解释。 第二部分:宏观经济学核心领域的实证应用 本部分将前面介绍的研究方法应用于宏观经济学的各个核心研究领域。每一个应用案例都将详细展示研究问题的提出、理论假设的构建、数据的选择与处理、方法的具体实施、结果的解释以及研究的政策含义。 经济增长与发展: 分析影响长期经济增长的因素,如人力资本、技术进步、制度质量、开放程度等,并利用跨国面板数据或时间序列数据检验相关理论。 经济周期与波动: 研究经济周期波动的成因,包括总需求冲击、总供给冲击、货币政策和财政政策的作用,以及如何利用VAR、状态空间模型等捕捉和分析经济周期的动态特征。 货币政策的传导与效应: 评估不同货币政策工具(如利率、量化宽松)对通货膨胀、产出、就业等宏观变量的影响,并探讨货币政策传导渠道的异质性。 财政政策的有效性与可持续性: 分析财政赤字、公共债务对经济增长、利率、私人投资的影响,以及税收政策、政府支出政策的宏观经济效应。 国际经济学: 研究汇率决定、国际收支平衡、资本流动、贸易模式、全球化对宏观经济的影响,以及开放经济下的货币政策和财政政策协调。 金融宏观经济学: 探讨金融市场波动、金融危机与宏观经济活动之间的相互作用,以及宏观审慎政策的作用。 劳动力市场宏观经济学: 分析失业的决定因素、工资动态、劳动力市场政策对就业和收入分配的影响。 宏观经济模型的校准与模拟: 介绍如何利用实际数据校准宏观经济模型,并进行政策模拟,评估不同政策干预可能带来的宏观经济后果。 第三部分:新兴主题与研究前沿 为了跟上宏观经济学研究的步伐,本书还将关注一些新兴的研究主题和前沿领域,例如: 大数据在宏观经济研究中的应用: 探索如何利用网络搜索数据、卫星图像、移动通信数据等非传统数据源来监测和分析宏观经济活动。 机器学习与人工智能在宏观经济学中的应用: 介绍如何运用机器学习技术来处理复杂非线性关系、进行预测以及挖掘宏观经济数据中的模式。 不确定性与宏观经济: 研究不确定性(如政策不确定性、经济不确定性)对经济行为和宏观经济结果的影响。 环境宏观经济学: 探讨环境因素(如气候变化)与宏观经济增长、政策制定的相互作用。 本书特色: 理论与实践并重: 深入浅出地讲解研究方法,并通过大量真实的宏观经济案例展示方法的应用。 前沿性与全面性: 涵盖宏观经济学实证研究中最常用和最前沿的方法,并对经典领域进行深入剖析。 工具性与指导性: 旨在为读者提供一套完整的实证研究工具箱,并指导读者如何独立开展高质量的宏观经济实证研究。 跨学科视角: 整合了经济学、统计学、计量经济学以及相关领域的研究成果。 本书适合作为高等院校经济学、金融学、统计学等专业的本科生和研究生教材,也可作为宏观经济研究人员、政策分析师和相关领域从业者的重要参考书籍。通过阅读本书,读者将能够更深入地理解宏观经济现象背后的逻辑,并掌握运用严谨的实证方法来分析和解读这些现象的能力。

作者简介

Nigar Hashimzade, Durham University, UK ;

Michael A. Thornton, University of York, UK

目录信息

1. Introduction
Nigar Hashimzade and Michael A. Thornton
2. A Review of Econometric Concepts and Methods for Empirical Macroeconomics
Kerry Patterson and Michael A. Thornton
PART I: PROPERTIES OF MACROECONOMIC DATA
3. Trends, Cycles and Structural Breaks
Terence C. Mills
4. Unit Roots, Non-linearities and Structural Breaks
Niels Haldrup, Robinson Kruse, Timo Teräsvirta and Rasmus T. Varneskov
5. Filtering Macroeconomic Data
D.S.G. Pollock
PART II: MODELS FOR MACROECONOMIC DATA ANALYSIS
6. Vector Autoregressive Models
Helmut Lütkepohl
7. Cointegration and Error Correction
James Davidson
8. Estimation and Inference in Threshold Type Regime Switching Models
Jesús Gonzalo and Jean-Yves Pitarakis
9. Testing Structural Stability in Macroeconometric Models
Otilia Boldea and Alastair R. Hall
10. Dynamic Panel Data Models
Badi H. Baltagi
11. Factor Models
Jörg Breitung and In Choi
12. Conditional Heteroskedasticity in Macroeconomic Data: UK Inflation, Output Growth and their Uncertainties
Menelaos Karanasos and Ning Zeng
13. Temporal Aggregation in Macroeconomics
Michael A. Thornton and Marcus J. Chambers
PART III: ESTIMATION AND EVALUATION FRAMEWORKS IN MACROECONOMICS
14. Generalized Method of Moments
Alastair R. Hall
15. Maximum Likelihood Estimation of Time Series Models: The Kalman Filter and Beyond
Tommaso Proietti and Alessandra Luati
16. Bayesian Methods
Luc Bauwens and Dimitris Korobilis
17. Forecasting in Macroeconomics
Raffaella Giacomini and Barbara Rossi
PART IV: APPLICATIONS I: DYNAMIC STOCHASTIC GENERAL EQUILIBRIUM MODELS
18. The Science and Art of DSGE Modelling: I – Construction and Bayesian Estimation
Cristiano Cantore, Vasco J. Gabriel, Paul Levine, Joseph Pearlman and Bo Yang
19. The Science and Art of DSGE Modelling: II – Model Comparisons, Model Validation, Policy Analysis and General Discussion
Cristiano Cantore, Vasco J. Gabriel, Paul Levine, Joseph Pearlman and Bo Yang
20. Generalized Method of Moments Estimation of DSGE Models
Francisco J. Ruge-Murcia
21. Bayesian Estimation of DSGE Models
Pablo A. Guerrón-Quintana and James M. Nason
PART V: APPLICATIONS II: VECTOR AUTOREGRESSIVE MODELS
22. Structural Vector Autoregressions
Lutz Kilian
23. Vector Autoregressive Models for Macroeconomic Policy Analysis
Soyoung Kim
PART VI: APPLICATIONS III: CALIBRATION AND SIMULATIONS
24. Calibration and Simulation of DSGE Models
Paul Gomme and Damba Lkhagvasuren
25. Simulation and Estimation of Macroeconomic Models in Dynare
João Madeira
Index
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮,那种沉稳的色调和清晰的字体排版,透着一股学术的严谨,拿在手里很有分量感。我印象特别深的是它对宏观经济学研究范式的梳理,简直是一部活的历史教科书。作者并没有简单罗列各种模型,而是深入剖析了这些模型背后的思想演变和哲学基础。比如,在处理跨期决策和理性预期这些核心概念时,它不仅展示了数学工具的运用,更强调了这些工具如何反映了经济主体对未来的认知和行为模式。这种由表及里、由术入道的讲解方式,对于那些希望不仅仅是“会用”工具,更想“理解”工具精髓的研究者来说,是极其宝贵的。特别是关于计量经济学在宏观领域应用的章节,那些复杂的模型识别和估计策略,都被拆解得非常细致,即便是初次接触这些前沿方法的读者,也能找到清晰的路线图。

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我最近开始接触一些国际贸易与宏观经济学的交叉领域研究,发现很多核心文献在方法论上都指向了这本书所奠定的基础。这本书的强大之处在于,它并不满足于介绍现有的成熟方法,更像是一个“方法论的兵工厂”,提供了一整套解决未来问题的思路和工具箱。我特别欣赏它对异质性(Heterogeneity)在宏观模型中处理的讨论,这几乎是当代宏观经济学研究的热点和难点。作者没有回避这些复杂性,反而详细介绍了如何将微观基础融入到稳健的宏观框架中,比如动态随机一般均衡(DSGE)模型中引入异质性代理人后,计算复杂度和识别难度是如何被系统性地克服的。这种前瞻性的视角,让这本书不仅仅是一本“参考手册”,更像是指导未来十年研究方向的指南针。每次翻阅,总能发现一些新的、可以应用到我当前课题上的精妙技巧。

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这本书的组织结构体现了极高的匠心。它不像某些教科书那样将理论和应用割裂开来,而是采取了一种螺旋上升的学习路径。初级概念通过简洁的数学语言引入,随后立刻跟进一个具体的应用实例,强化理解,然后再引入更复杂的扩展和变体。这种递进式的设计,极大地降低了理解复杂宏观计量模型的门槛。特别是关于时间序列分析在宏观领域的应用部分,从基础的平稳性检验到高阶的协整分析,每一步都有详尽的步骤说明和代码示例(尽管我并未直接查看代码,但其描述的逻辑流程非常清晰)。我感觉这本书非常适合作为高级经济学研究生课程的指定教材,因为它不仅传授了“知识”,更重要的是,它系统地训练了读者像一个专业宏观经济学家那样思考和解决问题的“能力框架”。

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作为一个长期在政策分析部门工作的人员,我最看重的是研究方法的“可操作性”和“政策相关性”。这本书在理论深度和实际应用之间找到了一个近乎完美的平衡点。它没有陷入纯粹的数学推导的象牙塔,而是紧密围绕宏观经济政策的有效性评估展开。例如,在讨论货币政策冲击识别时,它对各种识别策略(如结构性VAR、符号约束等)的优缺点进行了坦诚的比较,并结合历史上的重大经济事件案例,说明了在不同情境下选择哪种方法最为恰当。这种“情景驱动”的讲解方式,极大地提高了学习的效率和兴趣。我不再觉得那些计量模型是抽象的公式,而是可以用来解释和预测现实经济波动的强大工具。对于希望将学术研究成果转化为实际政策建议的同仁,这本书提供了坚实的“方法论后盾”。

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这本书的阅读体验,对我个人而言,更像是一场与顶尖学者的深度对话。作者的叙事风格非常沉稳,但又不失对学术前沿的激情。尤其是在探讨“什么是好的宏观经济学研究”这一元问题时,我深受触动。它清晰地勾勒出从古典经济学到新凯恩斯主义再到现代动态随机一般均衡范式的思想脉络,同时,它也毫不留情地指出了每一种范式在应对金融危机等“黑天鹅”事件时的局限性。这种批判性思维的渗透,使得读者在学习具体技术的同时,也培养了对理论假设的审视能力。我特别喜欢其中关于“模型选择与简约性原则”的讨论,它告诫我们,最复杂的模型不一定就是最好的模型,关键在于其解释力与可识别性。这对于在信息过载时代进行高效研究至关重要。

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