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☆☆☆☆☆

出版者:Cambridge University Press

作者:Adrian Pagan

出品人:

页数:444

译者:

出版时间:1999-6-13

价格:USD 57.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780521586115

丛书系列:

图书标签:

• Nonparametric
• Econometrics
• 非参数
• 统计
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• Semiparametric
• Econometrics
• Nonparametric Methods
• Statistical Inference
• Econometric Theory
• Data Analysis
• Quantitative Economics
• Applied Econometrics
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• Causal Inference
• Machine Learning

非参数计量经济学：揭示数据内在规律的统计利器 本书并非一本探讨“非参数计量经济学”这一特定书名本身的学术著作，而是一部旨在深入剖析并系统阐释非参数统计方法在计量经济学领域应用的实用指南。我们旨在为读者提供一套强大的统计工具箱，帮助他们摆脱参数模型设定的束缚，以更灵活、更少预设地挖掘经济数据的深层结构和内在规律。 在经济学研究中，我们常常需要理解变量之间的关系，预测未来趋势，或者评估政策效果。传统上，计量经济学研究高度依赖于参数模型的构建，例如线性回归、时间序列模型等。然而，这些模型的前提是假设数据遵循特定的概率分布或函数形式。当现实数据与这些预设参数模型存在偏差时，模型的解释力便会大打折扣，甚至得出错误的结论。非参数计量经济学正是为了应对这一挑战而生，它允许我们直接从数据出发，不预设任何关于数据分布或函数形式的强假设，从而捕捉到数据中更复杂、更灵活的模式。 本书的架构将循序渐进，从非参数统计学的基本概念讲起，逐步深入到其在计量经济学中的具体应用。 第一部分：非参数统计学基石 在本书的开篇，我们将首先回顾并介绍非参数统计学的核心思想和基本原理。这包括： 参数模型与非参数模型的对比： 详细阐述两者在模型设定、灵活性、解释力和数据需求方面的异同，帮助读者理解非参数方法的优势所在。 核密度估计 (Kernel Density Estimation, KDE)： 作为非参数统计学的基石之一，KDE 能够从样本数据中无偏地估计概率密度函数，无需假设数据的分布形式。我们将深入讲解核函数的选择、带宽（bandwidth）的确定方法及其对估计结果的影响。 核回归 (Kernel Regression)： 在参数模型无法捕捉到变量之间非线性关系时，核回归提供了一种有效的解决方案。我们将探讨局部多项式回归、局部线性回归等多种核回归估计量，并阐述其估计性质。 K近邻 (K-Nearest Neighbors, KNN) 方法： KNN 方法基于“近朱者赤，近墨者黑”的直觉，将相似数据点归为一类或预测相似数据点的属性。我们将讲解其在分类和回归问题中的应用，以及 K 值的选择策略。 第二部分：非参数方法在计量经济学中的核心应用 在掌握了基本的非参数统计工具后，我们将重点聚焦于这些方法在计量经济学经典问题中的具体应用。 非参数密度和回归分析： 收入和财富分布分析： 传统上，收入分布常被假定为对数正态分布。非参数方法可以更灵活地揭示收入和财富分布的真实形状，捕捉其偏度和峰度特征，以及识别可能存在的“肥尾”现象。 消费函数估计： 消费行为往往受到多种因素的复杂影响，其关系可能并非简单的线性。非参数回归能够更准确地估计边际消费倾向，揭示不同收入水平下消费行为的差异。 生产函数估计： 生产技术可能随着时间或技术进步而发生复杂变化。非参数方法可以帮助我们识别更具弹性的生产函数形式，从而更准确地评估生产效率和技术进步的影响。 非参数模型诊断与选择： 模型拟合优度检验： 如何判断一个非参数模型是否能很好地拟合数据？我们将介绍基于残差分析、信息准则等非参数模型拟合优度的检验方法。 模型选择策略： 在众多非参数方法中，如何选择最适合特定经济问题的模型？本书将讨论交叉验证（cross-validation）、背包（bagging）和提升（boosting）等模型选择和集成技术。 非参数因果推断： 倾向得分匹配 (Propensity Score Matching, PSM) 的非参数化： 在政策评估和因果效应估计中，倾向得分匹配是常用的方法。我们将探讨如何利用非参数方法估计倾向得分，从而更稳健地进行因果推断，减少模型设定偏差。 工具变量法与非参数约束： 当存在内生性问题时，工具变量法是解决之道。我们将介绍如何在工具变量框架下引入非参数约束，提高估计的有效性。 时间序列分析中的非参数方法： 非参数时间序列预测： 传统的 ARIMA 模型等依赖于固定的模型结构。非参数方法，如局部多项式回归在时间序列上的应用，能够捕捉更复杂的非线性动态，提供更准确的短期和长期预测。 波动率建模： 金融市场波动率的预测至关重要。我们将探讨基于非参数方法的波动率模型，例如历史模拟法、GARCH 模型的非参数扩展等，以更有效地捕捉市场风险。 第三部分：进阶主题与实证案例 在掌握了基础和核心应用后，本书还将涉及一些进阶主题，并辅以具体的实证案例，帮助读者将所学知识融会贯通。 函数式数据分析 (Functional Data Analysis, FDA) 与经济学： 随着数据收集能力的提升，我们能够获得函数形式的数据，例如股票价格序列、不同时点的经济指标等。FDA 提供了一套分析此类数据的工具，我们将初步介绍其在经济学中的应用潜力。 高维数据与非参数方法： 在大数据时代，我们常常面临维度灾难。本书将简要探讨如何在处理高维经济数据时，有效运用非参数方法，如稀疏建模、变量选择等。 实证案例分析： 我们将选取多个经典的经济学研究领域，如劳动力市场、金融市场、宏观经济政策评估等，展示如何运用本书介绍的非参数计量经济学方法解决实际问题，并与参数方法的局限性进行对比。 本书的特色与价值 本书的独特之处在于其理论与实践的紧密结合。我们不仅会深入讲解各种非参数方法的统计理论基础，确保读者理解其工作原理，更会通过大量的 R 语言或 Python 代码示例，演示如何在实际数据分析中实现这些方法。读者将能够亲手实践，掌握运用这些强大工具解决经济问题的能力。 对于正在进行或计划进行经济学研究的研究生、博士后以及资深研究人员而言，本书将是拓展分析视野、提升研究质量的宝贵资源。它将帮助您打破参数模型的思维定势，以更具创新性和前瞻性的视角审视经济现象。 通过学习本书，您将能够： 更准确地理解变量间的复杂关系： 摆脱线性和简单函数的束缚，揭示隐藏在数据背后的非线性、非对称关系。 提高模型的预测能力： 捕捉数据中的精细动态，从而获得更可靠的预测结果。 进行更稳健的因果推断： 在减少模型设定偏差的前提下，更准确地评估政策效应和变量间的因果关系。 增强研究的灵活性和适应性： 应对不断变化的数据特征和经济环境，构建更具鲁棒性的分析框架。 本书不仅仅是一本教科书，更是一次开启数据洞察新篇章的旅程。我们诚邀您一同探索非参数计量经济学的无限可能，用更深刻的洞察力理解和解读复杂多变的经济世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书到有点老了，不过做问非参半参计量的入门教材还是不错滴。写得比较简单，比较专属在计量方面，没有纠结过多的技术细节，实证参考价值比较大，不过非参半参这种东西不懂理论的话应用还是比较危险，还是需要些其他辅助读物。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格非常古典和严谨，用词精准，逻辑链条几乎找不到可以被挑剔的地方。它给人一种“这就是标准答案”的权威感。章节之间的过渡，尤其是从单一变量模型过渡到多变量模型时，处理得非常平滑，没有出现生硬的跳跃感。作者在证明过程中展现出的耐心和对细节的关注是罕见的，即便是非常技术性的部分，如对各种不等式的精确界定，也处理得井井有条。阅读过程像是在攀登一座结构完美的学术金字塔，每一步的努力都带来了视野的开阔。它并非一本适合快速浏览的读物，更像是一本需要反复研读、时常停下来思考的工具书。对我来说，这本书最大的贡献在于它提供了一个坚实的基石，让我能够自信地去面对那些需要进行函数形式辨识的复杂经济学建模挑战，而不用担心基础理论的漏洞。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常巧妙，它不是那种枯燥的理论堆砌，而是以一种近乎叙事的方式，引导读者逐步进入非参数方法的“殿堂”。初学者可能会被其厚度吓到，但一旦真正沉浸进去，就会发现阅读体验出奇地流畅。作者在引入新概念时，总是先用一个直观的、贴近实际经济学问题的例子来铺垫，然后再给出严谨的数学定义。这种“先感性认识，后理性把握”的教学方法，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。例如，在讨论局部线性回归（LPR）时，作者并没有直接跳入复杂的矩阵代数，而是先用“局部加权”的思想来解释为什么要用这种方法代替传统的核回归，接着才引入权重函数的具体形式。更值得称赞的是，书中对模型的解释性给予了足够的重视，这一点在很多侧重预测精度的深度学习模型中往往被忽视。读者可以清晰地看到，不同光滑度参数如何影响我们对经济现象的“解读”能力。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书在方法论的全面性上达到了一个新的高度。它不仅仅覆盖了经典的核密度估计和局部多项式回归，还花了大量篇幅深入探讨了半参数模型和函数系数回归。尤其是在处理高维时间序列数据和面板数据时的非参数处理方法，提供了非常前沿和实用的视角。我特别关注了其中关于函数估计量一致性证明的部分，作者对各种不同正则化方法的选择和其对应的收敛速度进行了细致的比较分析，这对于需要构建前沿研究项目的学者来说，提供了非常坚实的理论支撑。它不回避那些在实际应用中常常遇到的难题，比如“维度灾难”的应对策略，以及如何通过交叉验证来最优地选择带宽。读完这部分内容，我对现有计量工具的局限性有了更深刻的理解，同时也对未来可能的研究方向有了更明确的把握。这本书的参考文献部分也做得非常详尽，很多引用都指向了该领域的奠基性论文，方便读者进行更深入的文献追踪。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度确实令人印象深刻，它在基础理论的阐述上可谓是做到了极致。作者似乎非常清楚，要真正掌握这个领域，扎实的数学基础是不可或缺的。书中对各种假设检验的推导过程，尤其是那些涉及到高维数据和复杂模型设定的部分，被分解得异常清晰。我记得有一章专门讲了核估计的性能分析，从偏差到方差的权衡，再到渐近分布的严格证明，几乎没有遗漏任何关键步骤。对于那些希望不仅仅停留在“会用”软件工具，而是想深挖模型内在机制的读者来说，这无疑是一本宝藏。它不像某些教科书那样，只给出一个公式然后告诉你应用场景，而是会追溯到这个公式是如何从基本原理一步步构建起来的。即便是对于已经学过一些计量经济学基础的读者，重新审视这些非参数方法的起源，也能带来很多新的启发。特别是关于函数空间的选取和正则化参数的选择，书中的讨论兼顾了理论的严谨性和实际操作的可行性，这在同类书籍中是比较少见的，让人感觉作者的用心良苦。

评分☆☆☆☆☆

对于希望将非参数计量经济学应用于实际数据分析的实践者而言，这本书提供了极佳的操作指南，尽管它主要偏向理论，但其对“如何理解估计量”的强调，才是其真正的价值所在。我发现，书中对于不同估计量在经济学含义上的差异阐述得非常到位。例如，它清晰地区分了局部线性估计量在估计拐点和边界效应时的优势与劣势，并配以清晰的图示和解释，避免了读者在应用中对结果产生误解。书中的案例虽然是理论性的构造，但其背后的经济学直觉非常强烈，很容易让人联想到真实的宏观或微观问题。它教会我们的不是如何写一行代码，而是理解为什么这段代码会产生这样的结果，以及这个结果在经济学上意味着什么。这种对“经济解释”的执着，使得这本书远超了一般的数学参考手册的范畴，它更像是一位经验丰富的老教授在耳边细致地指导你如何成为一个严谨的经济学家。

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