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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Barreto, Humberto/ Howland, Frank M.

出品人:

页数:774

译者:

出版时间:2005-12

价格:933.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780521843195

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 回归分析
• 时间序列分析
• 面板数据
• 因果推断
• 模型构建
• 数据分析
• 经济计量模型

《现代计量经济学方法论：数据驱动的因果推断与预测建模》 导论 经济学作为一门研究稀缺资源如何配置的社会科学，其理论框架的有效性与现实世界的贴合程度，很大程度上依赖于严谨的实证检验。计量经济学正是连接经济学理论与现实数据之间的桥梁，它运用统计学的方法来量化经济关系、检验经济假设，并为政策制定提供量化依据。然而，在快速发展的经济与社会背景下，传统的计量方法面临着数据复杂性、内生性挑战以及对因果关系理解的深化等诸多考验。 本书《现代计量经济学方法论：数据驱动的因果推断与预测建模》旨在提供一套面向前沿、注重实践的计量经济学研究框架。它不仅涵盖了计量经济学核心的概念和技术，更着重于引导读者掌握如何利用现代工具来解决现实世界中复杂的经济问题。本书的核心关注点在于数据驱动的因果推断，强调如何通过审慎的设计与恰当的方法，从观察性数据中剥离出真实的因果效应，从而避免仅仅停留在相关性分析的层面。同时，本书也深入探讨了预测建模的最新进展，展示如何构建高效的预测模型，为经济预测、风险管理以及商业决策提供可靠支持。 本书的独特之处在于其对方法论的深度剖析和对前沿技术的融合。我们不再满足于简单地介绍模型公式，而是深入探讨每种方法背后的逻辑、适用的场景、潜在的局限性以及如何应对数据中的挑战。本书将引导读者思考“为什么”选择某种方法，而不是仅仅关注“如何”应用。此外，本书紧跟大数据、机器学习等新兴技术在计量经济学领域的应用步伐，介绍了如何将这些强大的工具整合到传统的因果推断和预测建模框架中，从而拓展计量经济学的研究边界。 本书适合以下读者群体： 经济学、金融学、统计学及相关领域的本科高年级学生和研究生： 为他们提供扎实的计量经济学基础，并为他们进行毕业论文和学术研究打下坚实基础。 对数据分析和量化研究感兴趣的从业者： 无论是在金融、咨询、市场研究、科技还是公共政策领域，本书都能帮助他们提升数据分析能力，更有效地从数据中提取洞察。 希望深入理解现代计量经济学前沿研究的研究人员： 为他们提供最新的研究方法和理论视角，启发新的研究思路。 本书结构与核心内容 本书的组织结构精心设计，旨在循序渐进地引导读者掌握复杂的计量经济学方法。 第一部分：因果推断的理论基石与经典工具 本部分将回归因果推断的本质，梳理其核心概念和基本方法。 章节1：因果关系的回顾与现代挑战 重新审视“因果”的定义，区分相关性与因果性。 介绍观察性数据研究中内生性问题的根源，如遗漏变量、选择偏差、同时性等。 强调识别因果效应的必要性，以及其在政策评估、经济分析中的关键作用。 章节2：随机对照试验（RCTs）及其在经济学中的启示 详细介绍RCTs的设计原理、实施步骤与优势。 分析RCTs在经济学研究中的经典案例，如助学贷款、教育干预等。 讨论RCTs在现实中的局限性，如伦理、成本、可行性等，并引出对观察性数据因果推断的需求。 章节3：工具变量法（Instrumental Variables, IV） 深入讲解IV法的基本原理，包括相关性、外生性、强工具变量的条件。 介绍两阶段最小二乘法（2SLS）及其扩展，如间接最小二乘法（3SLS）。 探讨IV法的应用场景，如教育与收入、医疗与健康等，并讨论工具变量选择的挑战与检验方法。 章节4：回归不连续设计（Regression Discontinuity Design, RDD） 讲解RDD的核心思想：利用某个连续变量的阈值来模拟随机分配。 区分清晰RDD（Sharp RDD）与模糊RDD（Fuzzy RDD）。 介绍RDD的估计方法，并展示其在教育、社会福利、政治学等领域的成功应用。 章节5：差分法（Difference-in-Differences, DiD） 阐述DiD法的核心逻辑：比较处理组与对照组在处理前后的变化差异。 强调平行趋势（parallel trends）假设，并介绍检验该假设的方法。 探讨DiD法的扩展，如多期DiD、嵌套DiD等，并分析其在政策评估中的广泛应用。 第二部分：现代因果推断前沿与复杂数据处理 本部分将进一步拓展因果推断的工具箱，引入更高级、更灵活的方法，以应对复杂数据和现实挑战。 章节6：匹配方法（Matching Methods） 介绍各种匹配方法，包括最近邻匹配、卡度量匹配、倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）等。 深入讨论倾向得分的估计与匹配后的平衡性检验。 分析匹配方法在处理选择偏差和混淆因素方面的优势与局限。 章节7：干预效应估计的非参数方法 探讨使用非参数方法（如局部多项式回归、核回归）来估计局部平均处理效应（LATE）。 介绍双重差分（Doubly Robust）估计量，结合了倾向得分和结果模型，提高估计的稳健性。 讨论如何处理面板数据中的面板固定效应与随机效应，以及它们在因果推断中的作用。 章节8：因果图模型与结构方程模型 介绍因果图（Causal Graphs）的概念，如DAGs（Directed Acyclic Graphs），用于可视化因果关系和识别混淆路径。 讲解如何利用因果图来指导变量选择和研究设计。 介绍结构方程模型（Structural Equation Models, SEM），用于检验复杂的因果网络假设。 章节9：大数据与因果推断的融合 探讨如何利用高维度数据、非结构化数据（文本、图像）进行因果推断。 介绍一些利用机器学习技术辅助因果推断的方法，如正则化回归、树模型等。 讨论在大数据环境下，如何进行因果识别与估计的挑战。 第三部分：预测建模的理论与实践 本部分将聚焦于构建准确、可靠的预测模型，并展示其在经济分析中的价值。 章节10：时间序列分析与预测 回顾经典时间序列模型，如ARIMA模型。 深入介绍状态空间模型（State-Space Models）及其在时间序列预测中的灵活性。 探讨向量自回归（VAR）模型及其在多变量时间序列预测中的应用。 介绍如GARCH模型等波动率建模技术。 章节11：机器学习在预测建模中的应用 介绍回归树、随机森林、梯度提升等集成学习方法在预测中的应用。 讲解支持向量回归（SVR）和神经网络（Neural Networks）在非线性预测中的能力。 讨论过拟合与欠拟合问题，以及模型选择与正则化技术。 章节12：预测模型的评估与优化 介绍常用的预测模型评估指标，如RMSE、MAE、MAPE等。 讲解交叉验证（Cross-Validation）和回测（Backtesting）技术。 探讨模型集成（Model Ensembling）策略，以提高预测的鲁棒性和准确性。 讨论如何根据预测目的（如点预测、区间预测）选择合适的模型和评估方法。 章节13：经济预测与政策模拟 将前述的因果推断与预测建模工具整合，用于实际的经济预测和政策模拟。 通过案例分析，展示如何构建宏观经济预测模型，并对不同政策进行情景模拟。 讨论预测的不确定性及其传达。 第四部分：专题讨论与研究前沿 本部分将深入探讨计量经济学研究中的一些热点问题，并展望未来研究方向。 章节14：面板数据因果推断的进阶 更深入地探讨面板数据中的因果识别，包括动态面板模型、双重差分面板模型等。 关注处理效应异质性（Heterogeneous Treatment Effects）的估计。 章节15：实验经济学与自然实验 介绍实验经济学如何利用场内实验（Field Experiments）和实验室实验来检验经济理论。 详细讲解如何识别和利用“自然实验”（Natural Experiments）来解决因果推断问题。 章节16：文献计量与研究方法论的反思 探讨如何进行有效的文献调研，理解已有研究的贡献与局限。 反思计量经济学研究方法论的发展趋势，强调研究的严谨性、可重复性和透明度。 学习方法与本书特色 本书在内容设计上，力求做到： 理论与实践相结合： 在深入讲解理论的同时，配以大量来自经济学、金融学、社会科学等领域的真实数据案例，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 循序渐进，由浅入深： 从基础概念出发，逐步引入更高级的方法，确保读者能够扎实掌握每一步。 注重直觉理解： 尽量用直观的语言和图形解释复杂的概念，帮助读者建立清晰的逻辑框架。 强调批判性思维： 鼓励读者不仅要学习“如何做”，更要思考“为什么这么做”，以及方法的局限性。 融入计算工具： 虽然本书不直接提供代码，但会在讲解模型时，提及常用的统计软件（如R, Stata, Python）及其在实现这些方法时的主要命令或库，引导读者进行实践操作。 结语 在数据爆炸的时代，掌握科学的计量经济学方法，能够从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的洞察，是经济学家、研究者和决策者的必备技能。本书《现代计量经济学方法论：数据驱动的因果推断与预测建模》希望成为您探索经济世界奥秘、驾驭数据洪流的有力助手。我们相信，通过对本书内容的学习和实践，您将能够更自信地设计研究、分析数据，并为理解和改善经济社会做出贡献。

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