The Structure of Applied General Equilibrium Models pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Mit Pr

作者:Ginsburgh, Victor

出品人:

页数:575

译者:

出版时间:2002-1

价格:$ 56.50

装帧:Pap

isbn号码:9780262571579

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 一般均衡模型
• 应用经济学
• 模型构建
• 计算经济学
• 数学经济学
• 经济建模
• 福利经济学
• 国际贸易
• 宏观经济学

《计量经济学前沿：理论、方法与应用》 简介 本书深入探讨了现代计量经济学领域的前沿理论、核心方法以及在经济分析中的广泛应用。我们旨在为读者提供一个系统、全面且具有前瞻性的视角，以理解和运用复杂的经济模型来分析现实世界中的经济现象。本书的编写，不仅是对计量经济学现有知识体系的梳理与梳理，更是对其未来发展方向的探索与引领。 第一部分：理论基础与模型构建 本部分将从计量经济学的基本原理出发，逐步构建起复杂的经济模型。我们将首先回顾经典计量经济学理论，包括线性回归模型、假设检验、置信区间等基础概念，并在此基础上引入现代计量经济学所关注的焦点。 第一章：时间序列分析的现代视角 我们将深入探讨时间序列数据的特性，如自相关、异方差、季节性与趋势。 在此基础上，详细介绍ARMA、ARIMA、ARCH、GARCH等经典模型，并着重讲解其在金融市场预测、宏观经济波动分析中的应用。 本书将引入更前沿的时间序列模型，如向量自回归（VAR）模型及其结构化变种（SVAR），以捕捉不同经济变量之间的动态互锁关系。 此外，我们还将讨论状态空间模型与卡尔曼滤波，它们在处理非观测变量和动态系统建模中的强大能力。 非线性时间序列模型，如门限自回归（TAR）模型和马尔可夫切换模型，将被引入，以分析经济系统中的结构性变化和非线性动态。 我们还将探讨因果推断在时间序列分析中的应用，例如Granger因果检验的局限性以及更稳健的因果识别方法。 第二章：面板数据模型的理论与发展 面板数据因其能够同时观测个体和时间维度而具有得天独厚的优势。本章将系统介绍固定效应模型和随机效应模型，并深入分析其选择依据和适用场景。 本书将扩展到更复杂的面板数据模型，如动态面板模型，重点讲解Arellano-Bond GMM估计方法及其在分析内生性问题上的有效性。 我们还将讨论面板数据的结构性断裂问题，以及如何利用面板数据进行因果效应的识别，例如双重差分法（DID）在政策评估中的应用。 此外，空间面板模型将被引入，以捕捉个体之间的空间依赖性，这在区域经济学、房地产经济学等领域至关重要。 本章还将涉及面板数据的非线性模型，如面板门限模型和面板误差修正模型，以应对更复杂的经济关系。 第三章：因果推断的计量方法 本章将是本书的核心内容之一，旨在系统梳理现代计量经济学在因果推断方面的发展。我们将从内生性问题的根源出发，详细介绍各种识别因果效应的策略。 我们将深入讲解工具变量（IV）方法，包括两阶段最小二乘法（2SLS）、广义矩估计（GMM）及其在处理遗漏变量、测量误差和联立性等内生性问题上的应用。 倾向得分匹配（PSM）方法将被详细阐述，包括其原理、实施步骤以及在反事实分析中的作用。 断点回归（RDD）方法将被深入剖析，重点讲解其在评估具有明确阈值的干预效果时的优势。 本书还将重点介绍差分中的差分法（DID）的推广与应用，以及其在各种政策评估场景下的适用性。 我们将讨论因果图（Causal Graphs）在识别因果关系和避免混淆变量中的作用，以及如何利用结构方程模型（SEM）进行更复杂的因果结构分析。 实验经济学和准实验的设计与分析方法也将被纳入讨论范围，以提供更直接的因果证据。 第二部分：前沿计量方法与技术 本部分将聚焦于计量经济学领域最新的理论进展和技术工具，使读者能够掌握分析复杂经济问题的先进方法。 第四章：机器学习在计量经济学中的应用 随着大数据时代的到来，机器学习方法在经济分析中扮演着越来越重要的角色。本章将介绍如何利用机器学习技术来处理大规模、高维度的数据。 我们将重点讲解预测模型，如Lasso、Ridge、Elastic Net等正则化回归方法，以及它们在变量选择和模型预测中的优势。 非参数回归方法，如局部多项式回归（LOESS）和核回归（Kernel Regression），将被介绍，以捕捉数据中隐藏的非线性关系。 决策树、随机森林和梯度提升（Gradient Boosting）等集成学习方法将被详细讨论，它们在变量交互和非线性建模方面的强大能力。 支持向量机（SVM）在分类和回归问题中的应用也将被介绍。 深度学习模型，如多层感知机（MLP）和循环神经网络（RNN），在处理序列数据和复杂模式识别中的潜力将被探讨。 本书还将讨论如何将机器学习方法与传统计量经济学框架相结合，例如使用机器学习进行变量筛选，然后用传统计量方法进行因果推断。 第五章：高维数据与大数据分析 高维数据（特征数量远大于样本数量）和大数据集的分析是当前计量经济学研究的重大挑战。本章将提供解决这些挑战的方法。 我们将深入研究用于处理高维数据的降维技术，如主成分分析（PCA）和因子分析，以及它们在构建经济指标和简化模型中的作用。 基于正则化的回归方法，如Lasso，将再次被强调，并扩展到其在高维数据上的理论性质和应用。 本章还将介绍如何处理非常大的数据集，包括分布式计算框架（如Spark）以及高效的数据存储和处理技术。 我们还将探讨如何利用大数据分析来发现经济现象中的新模式和异常值。 第六章：非参数与半参数计量方法 本章将介绍不依赖于预设函数形式的计量方法，这对于捕捉经济关系中可能存在的非线性或未知的结构至关重要。 我们将详细阐述非参数回归（如核回归、局部多项式回归）的理论基础、估计方法和渐近性质。 半参数模型，即结合参数和非参数部分的模型，也将被深入探讨。例如，单索引模型和部分线性模型。 本书还将讨论如何利用这些方法进行函数形式的检验，以及如何进行非参数的因果推断。 第三部分：计量经济学在经济学领域的应用 本部分将展示计量经济学工具如何在不同经济学分支中得到实际应用，通过案例研究来加深读者对理论方法的理解。 第七章：宏观经济建模与政策评估 本书将详细介绍宏观经济计量模型，包括动态随机一般均衡（DSGE）模型及其计量估计方法。 我们将探讨如何使用时间序列和面板数据模型来分析通货膨胀、失业、经济增长等宏观经济变量。 货币政策和财政政策的有效性评估，将通过实证案例来展示。 动态随机一般均衡（DSGE）模型及其计量估计方法，将是本章的重点。 我们将分析如何利用向量自回归（VAR）模型来模拟和预测宏观经济冲击及其传导机制。 本书还将探讨结构性断裂在宏观时间序列中的识别与处理。 第八章：微观计量经济学与行为经济学 微观计量经济学是分析个体、家庭和企业决策的关键工具。本章将聚焦于微观数据的分析方法。 我们将深入讲解离散选择模型，如Logit和Probit模型，以及它们在分析消费者选择、劳动参与等问题中的应用。 生存分析模型，用于分析事件发生的时间（如失业持续时间、设备寿命），也将被详细介绍。 本书还将探讨微观计量经济学在政策评估中的应用，如教育、医疗、福利政策的成本效益分析。 行为经济学中的计量方法，如损失厌恶、禀赋效应等的量化分析，也将被纳入讨论。 第九章：金融计量经济学与风险管理 金融市场具有其独特的计量经济学特征，如波动性聚集、资产定价等。本章将专注于金融领域的计量应用。 我们将深入研究波动性模型，如ARCH、GARCH及其各种变种，以及它们在风险度量和预测中的应用。 资产定价模型，如CAPM、Fama-French三因子模型，以及它们的计量检验，将是本章的重点。 本书还将讨论高频金融数据分析技术。 我们还将介绍如何利用计量经济学方法进行风险管理，包括 VaR (Value at Risk) 和 ES (Expected Shortfall) 的估计。 高频金融数据分析技术，如基于事件研究法的分析，也将被引入。 第十章：国际贸易与发展经济学的计量分析 本章将探讨计量经济学在分析国际贸易模式、贸易政策影响以及发展中国家经济发展问题中的应用。 我们将介绍引力模型及其估计方法，以分析贸易流量的决定因素。 贸易壁垒的计量评估，以及贸易自由化对经济增长和福利的影响，将通过案例研究进行说明。 本书还将探讨如何利用计量方法分析制度因素在经济发展中的作用。 发展中国家面临的特殊计量问题，如数据质量、模型选择等，也将被讨论。 结论与展望 本书的最后，我们将对计量经济学领域的前沿进展进行总结，并展望未来的研究方向。我们将强调理论与实践的结合，以及计量经济学在解决现实世界经济挑战中的重要作用。我们希望本书能够激发读者对计量经济学的浓厚兴趣，并为其深入研究打下坚实的基础。

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