Identification and Inference for Econometric Models pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Andrews, Donald W. K. (EDT)/ Stock, James H. (EDT)/ Rothenberg, Thomas J. (EDT)

出品人:

页数:588

译者:

出版时间:2005-7

价格:$ 119.78

装帧:HRD

isbn号码:9780521844413

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Identification
• Inference
• Causal Inference
• Statistical Modeling
• Econometric Theory
• Microeconometrics
• Macroeconometrics
• Time Series Analysis
• Panel Data

《模型辨识与计量经济学推断》 导言 计量经济学作为一门连接经济理论与现实数据的桥梁，其核心目标在于通过建立模型来理解、解释和预测经济现象。然而，经济世界的复杂性以及数据的局限性，使得直接从观测数据中提取关于经济结构和因果关系的信息成为一项艰巨的任务。本书《模型辨识与计量经济学推断》正是在这样的背景下应运而生，旨在深入探讨计量经济学模型中至关重要的两个环节：模型辨识（Identification）与参数推断（Inference）。 本书并非简单罗列计量经济学方法，而是着眼于方法背后的逻辑和哲学，特别是对于那些希望超越“工具箱式”应用，深入理解模型为何有效、何以有效，以及如何在不确定性中做出可靠结论的研究者和实践者。我们将深入剖析，在何种条件下，观测数据能够唯一地揭示出我们想要估计的经济参数；在辨识问题解决之后，如何基于有限的数据，构建稳健的推断框架，从而对经济变量之间的关系做出有意义的判断，并量化其不确定性。 第一部分：模型辨识的基石 模型辨识是计量经济学分析的第一个也是最关键的障碍。一个模型如果不能被观测数据唯一地确定，那么即使我们收集了再多的数据，也无法准确地估计出其真实参数。本部分将从基础出发，系统地阐述模型辨识的内涵、不同情境下的辨识问题，以及解决这些问题的核心思想。 第一章：模型与数据的鸿沟——辨识问题的提出 我们将从最直观的角度出发，解释为何观测数据往往无法直接告诉我们经济模型的真实结构。通过构建简单的例证，如需求-供给模型，我们将展示在缺乏外生冲击或足够结构性信息时，供给曲线和需求曲线的参数可能具有无穷多个组合，它们都能解释相同的观测点。这将引出“辨识度不足”这一核心概念，并强调理解这一问题的必要性，它是进行任何有意义的计量分析的前提。我们将区分“结构模型”与“简化形式模型”，并解释辨识问题主要存在于结构模型中。 第二章：辨识的条件——结构性方程与外生性 本章将深入探讨模型辨识的充要条件。我们将重点讲解“结构性方程”的意义，即方程中的解释变量是否包含某些“工具变量”或“外生变量”，这些变量的变动只影响被解释变量，而不受方程内其他变量的影响。我们将详细阐述“外生性”的严格定义，及其在辨识中的核心作用。通过引入“秩条件”（Rank Condition）和“阶数条件”（Order Condition），我们将提供一套形式化的工具来判断一个模型是否可辨识。我们将分析不同类型的结构性方程模型，如线性结构模型，并给出判断其辨识度的具体步骤。 第三章：内生性与辨识——挑战与对策 内生性是导致辨识问题的最常见原因之一。本章将系统梳理内生性的不同来源，包括遗漏变量、测量误差、同步性偏差以及反向因果关系。对于每一种内生性，我们将分析它如何破坏模型的辨识度，并介绍相应的解决策略。这部分将涉及诸如工具变量法（Instrumental Variables, IV）的理论基础，解释为何有效的工具变量能够实现辨识。我们将深入探讨如何寻找和验证工具变量，以及其在实际应用中的局限性。 第四章：复杂模型中的辨识——非线性与多方程系统 本书不会局限于简单的线性模型。本章将扩展到非线性模型，讨论在非线性环境下辨识问题的特殊性。我们将引入“全局辨识”与“局部辨识”的概念，并解释为何非线性模型可能面临更复杂的辨识挑战。此外，我们将探讨多方程联立方程系统（System of Simultaneous Equations）的辨识问题，介绍“联立方程辨识”（System Identification）的理念，并讨论系统层面和方程层面的辨识条件。例如，我们将探讨具有相同外生变量集合的方程组，以及不同外生变量集合的方程组的辨识问题。 第二部分：计量经济学推断的艺术 一旦模型被证明是可辨识的，我们就可以开始着手估计模型的参数。然而，估计只是第一步，更重要的是如何基于有限的样本数据，对这些估计量做出有意义的推断，即量化我们对参数真实值的信心的程度。本部分将聚焦于参数推断的理论框架和实用方法。 第五章：参数估计的理论基础——一致性与渐近正态性 在辨识问题解决之后，我们首先需要关注参数估计量的良好性质。本章将介绍“一致性”（Consistency）这一关键概念，解释为何随着样本量的增加，估计量会越来越接近真实参数值。在此基础上，我们将引入“渐近正态性”（Asymptotic Normality），它是构建统计推断（如置信区间和假设检验）的基石。我们将探讨不同估计方法（如最大似然估计、广义矩估计）在满足一致性和渐近正态性方面的条件，并简要提及它们与模型辨识的关系。 第六章：构建置信区间——量化不确定性 置信区间是量化参数不确定性的最常用工具。本章将系统介绍不同类型的置信区间的构建方法，从经典的wald置信区间到基于似然比和 Bootstrap 的方法。我们将深入阐述置信区间的含义，即在重复抽样下，包含真实参数的比例。我们将讨论不同置信区间方法的优缺点，以及在样本量有限或存在复杂模型结构时，如何选择最合适的置信区间方法。我们将分析置信区间宽度与样本量、参数方差以及置信水平之间的关系。 第七章：假设检验——对经济理论的实证检验 假设检验是评估经济理论或政策有效性的重要工具。本章将详细介绍计量经济学中的各种假设检验方法，包括t检验、F检验以及似然比检验。我们将阐述零假设和备择假设的设定，以及p值在假设检验中的作用。我们将讨论不同检验方法的统计效力和功效，以及在何时选择何种检验。我们将通过具体的经济学案例，展示如何运用假设检验来验证经济理论的预测，例如检验某个政策对就业的影响是否存在显著性。 第八章：稳健性推断——应对模型与数据的不确定性 现实世界的数据和模型往往并非完美。本章将聚焦于“稳健性推断”（Robust Inference）的理念和方法。我们将探讨如何构建对模型误设（model misspecification）和异方差（heteroskedasticity）等问题具有鲁棒性的估计量和标准误。我们将介绍“White标准误”（White standard errors）等概念，并解释它们如何在不假设误差项同方差的情况下，提供有效的推断。此外，我们将讨论对特定模型假设（如误差项正态性）进行敏感性分析的重要性，以及如何在模型设定不确定时，做出更可靠的结论。 第九章：贝叶斯推断——另一种认识不确定性的视角 除了传统的频率学派推断，本书还将介绍贝叶斯推断。本章将阐述贝叶斯方法的核心思想，即如何结合先验信息和样本数据来更新参数的概率分布。我们将介绍后验分布的构建，以及如何从中提取点估计和区间估计（可信区间）。我们将讨论贝叶斯推断在处理复杂模型、小样本数据以及incorporating prior knowledge方面的优势。通过比较贝叶斯与频率学派推断的异同，读者可以更全面地理解统计推断的不同哲学。 第三部分：高级主题与应用 在掌握了模型辨识和参数推断的基础之后，本部分将进一步拓展到一些更高级的主题，并探讨其在实际经济学研究中的应用。 第十章：面板数据与时间序列模型中的辨识与推断 本章将专门探讨面板数据（Panel Data）和时间序列数据（Time Series Data）在模型辨识和推断方面面临的特有挑战和解决方案。我们将分析面板数据中的个体固定效应、时间固定效应以及它们的辨识问题。在时间序列分析中，我们将讨论自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）和自回归积分移动平均（ARIMA）等模型的辨识条件，以及单位根（Unit Root）和协整（Cointegration）等概念在时间序列推断中的重要性。 第十一章：因果推断的计量视角——识别与估计因果效应 现代计量经济学越来越关注因果关系的识别与估计。本章将从计量经济学的角度，系统阐述因果推断的理念。我们将回顾工具变量法在识别因果效应中的作用，并介绍断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）和双重差分法（Difference-in-Differences, DID）等因果识别策略。我们将深入分析这些方法如何利用自然实验或准实验来克服内生性问题，并准确估计处理效应（Treatment Effect）。 第十二章：模型选择与模型诊断——确保分析的有效性 在实际研究中，研究者需要从多个候选模型中选择最合适的模型，并对其进行诊断性检验。本章将介绍模型选择的标准，如赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）以及调整R平方等。我们将讨论信息准则在平衡模型拟合优度与模型复杂性方面的作用。此外，我们将讲解模型诊断的必要性，包括残差分析、异方差检验、自相关检验等，以确保模型的假设得到满足，从而保证推断的有效性。 第十三章：计量软件的应用与实证案例分析 理论固然重要，但实际操作同样不可或缺。本章将简要介绍常用的计量经济学软件（如Stata, R, Python）中实现模型辨识与推断的常用命令和函数。我们将通过详细的实证案例分析，将本书所学的理论知识应用于解决真实的经济学问题。这些案例将涵盖宏观经济预测、微观计量应用、政策评估等多个领域，展示如何一步步地构建模型、进行辨识、估计参数并做出可靠的推断。 结论 《模型辨识与计量经济学推断》致力于为读者提供一个坚实的理论基础和清晰的分析框架，以应对计量经济学研究中最核心的挑战。通过深入理解模型辨识的原理，我们能够确保我们的估计结果是有意义的；通过掌握稳健的参数推断方法，我们能够对经济现象做出可靠的判断，并量化我们认识的不确定性。本书旨在培养读者批判性思维，使他们能够更自信、更严谨地运用计量经济学工具，从而为经济理论的发展和政策制定提供有力的实证支持。

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