Econometric Analysis of Model Selection And Model Testing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Ashgate Pub Co

作者:Bhatti, M. Ishaq/ Al-shanfari, Hatem/ Hossain, M. Zakir

出品人:

页数:363

译者:

出版时间:

价格:1134.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780754637158

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Model Selection
• Model Testing
• Statistical Inference
• Regression Analysis
• Hypothesis Testing
• Asymptotic Theory
• Estimation
• Methodology
• Applied Econometrics

计量经济学模型选择与模型检验：历史、方法论与实践 计量经济学模型的研究核心在于如何选择最能准确描述经济现象的数学模型，并对其进行严格的检验，以确保模型的有效性和可靠性。这并非一项简单的技术任务，而是一门融合了理论深度、统计严谨性和实践洞察力的艺术。本书旨在深入探讨计量经济学模型选择与模型检验的理论基石、演进历史、核心方法论，并结合丰富的实证案例，为读者勾勒出一幅全景式的研究图景。 一、 模型选择的基石：理论与数据的协同 经济理论是我们构建模型的出发点。例如，在研究消费行为时，经济学理论会告诉我们收入、价格、偏好等因素是影响消费的关键。然而，理论往往是抽象的，需要计量经济学将其转化为可检验的数学形式。模型选择的过程，实质上就是将理论的洞察力与现实世界数据的丰富信息相结合，寻找那个既符合经济学逻辑，又能最大限度地拟合数据的模型。 在模型选择的早期阶段，研究者往往倾向于采用“简单即是美”的原则，即在解释力不受太大损害的前提下，选择参数最少的模型。然而，随着数据量的增大和经济关系的复杂化，这种简单原则可能导致模型过于简化，无法捕捉到经济现象的细微之处。因此，更复杂的模型，包含更多解释变量或更复杂的函数形式，有时是必要的。 模型的选择并非一个静态的决策过程，而是一个动态的、迭代的探索引导。它要求研究者对经济理论有深刻的理解，对数据的特性有敏锐的把握，并能熟练运用统计工具来评估不同模型在不同方面的表现。模型选择的最终目标是找到一个能够提供准确预测、有效解释经济机制，并能指导政策制定的模型。 二、 模型检验的尺度：严谨与科学的判决 一旦模型被初步构建，严格的模型检验便是必不可少的环节。模型检验是为了回答这样一个核心问题：我们选择的模型是否真正反映了经济现实？其预测能力和解释能力是否达到预期？检验的目标是发现模型潜在的缺陷，并为模型的修正或淘汰提供依据。 模型检验可以分为多个层面。首先，是统计检验。这涉及到对模型参数进行显著性检验，判断解释变量是否对被解释变量有统计学上的显著影响。例如，t检验、F检验等统计工具被广泛应用于此。然而，统计上的显著性并不等同于经济意义上的重要性。因此，统计检验仅仅是模型检验的第一步，需要结合经济理论的解释进行判断。 其次，是模型拟合优度检验。这主要关注模型对数据的拟合程度。R方（决定系数）是衡量拟合优度的经典指标，它表明被解释变量的变异有多少可以被模型解释。然而，R方并不能完全决定一个模型的优劣，尤其是在比较包含不同数量解释变量的模型时。因此，调整R方（Adjusted R-squared）等指标应运而生，它们在增加解释变量的同时，考虑了模型自由度的损失，提供了一个更公平的比较基准。 更深层次的模型检验则涉及到模型假设的检验。许多计量经济模型都建立在一系列统计假设之上，例如误差项的同方差性、无自相关性、正态分布等。如果这些假设不成立，那么模型的参数估计结果将可能存在偏差，统计推断也会变得不可靠。因此，残差分析、Durbin-Watson检验、Breusch-Pagan检验等方法被用来检验这些核心假设。 此外，样本外预测检验也是模型检验的重要组成部分。模型不仅要在样本内表现良好，更重要的是在未被用于模型构建的新样本（即样本外数据）上也能做出准确的预测。通过将数据划分为样本内和样本外两部分，并在样本外数据上评估模型的预测误差，可以更客观地衡量模型的泛化能力和真实效用。 三、 历史的演进：从简单回归到复杂模型 计量经济学模型选择与模型检验的发展并非一蹴而就，而是经历了漫长而曲折的演进过程。从早期基于经济理论的简单线性回归模型，到如今可以处理高维数据、非线性关系、异质性、动态性等复杂问题的先进模型，这一过程反映了计量经济学理论和方法论的不断深化。 在计量经济学的早期，研究者们主要关注的是对基本经济关系的估计，例如凯恩斯经济模型中的消费函数。模型的选择往往受到可用数据的限制，以及计算能力的不足，因此以简单线性模型为主。模型检验也相对基础，主要集中在参数的显著性检验和R方值的评估。 随着数据收集能力的提升和计算机技术的飞速发展，计量经济学家开始探索更复杂的模型。例如，引入滞后变量以捕捉经济动态，允许误差项具有异方差性和自相关性以提高模型的准确性，采用分位数回归以描述收入分布等。与此同时，模型选择标准也日益精细化，信息准则（如AIC、BIC）的提出，为在模型复杂度和拟合优度之间取得平衡提供了更为客观的依据。 到了当代，计量经济学模型已经能够处理前所未有的复杂性和异质性。例如，面板数据模型能够同时考虑横截面和时间序列的特征，非参数和半参数模型则无需对函数形式做出严格假设，而机器学习方法在经济学领域的应用，更是极大地拓展了模型选择与检验的边界。从传统的统计检验，到基于信息准则的模型选择，再到如今涉及交叉验证、正则化等更为复杂的模型评估技术，模型检验的严谨性和科学性不断得到提升。 四、 方法论的精粹：核心工具与技术 本书将深入剖析计量经济学模型选择与模型检验所依赖的核心方法论。我们将详细介绍： 信息准则 (Information Criteria): 如赤池信息准则 (AIC) 和贝叶斯信息准则 (BIC)，它们如何在模型拟合优度与模型复杂度之间进行权衡，以指导模型选择。 模型选择的统计检验 (Statistical Tests for Model Selection): 除了基本的参数显著性检验，我们将探讨如何利用如拉姆齐回归重置检验 (RESET test) 来检验模型函数形式的误设，以及如何通过残差分析来诊断模型是否存在异方差、自相关等问题。 模型的稳健性检验 (Robustness Checks): 如何通过改变模型设定、样本范围或纳入新的控制变量来检验研究结果的稳健性，确保结论并非偶然。 预测评估指标 (Forecast Evaluation Metrics): 除了均方误差 (MSE) 等基本指标，我们将介绍均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 等，并讨论如何进行样本外预测评估。 模型选择的贝叶斯方法 (Bayesian Model Selection): 介绍贝叶斯因子等方法，提供一种与频率派方法互补的视角来评估模型。 信息论视角下的模型选择 (Information Theory Perspective on Model Selection): 探讨信息论如何为模型选择提供新的理论框架，如KL散度等概念的应用。 五、 实践的升华：案例研究与应用 理论与方法论的探讨最终需要回归实践。本书将通过大量的实证案例，生动地展示模型选择与模型检验在实际经济研究中的应用。这些案例将涵盖宏观经济学、微观经济学、金融学、劳动经济学等多个领域，例如： 宏观经济预测模型的构建与检验： 如何选择合适的宏观经济变量构建预测模型，并如何检验其短期和长期预测能力。 微观经济行为的建模与分析： 例如，在消费者需求模型中，如何选择合适的函数形式（如Cobb-Douglas, CES），并检验其对数据拟合情况。 金融市场的风险建模： 如何选择适合刻画资产价格波动性的模型（如GARCH模型），并对其进行有效的检验。 政策评估的模型选择： 在进行政策评估时，如何选择能够准确识别因果效应的模型，并进行严格的检验以避免混淆。 通过这些案例，读者将有机会深入了解在真实研究环境中，模型选择与模型检验是如何具体进行的，研究者们会遇到哪些挑战，以及如何运用所学的理论和方法来解决这些挑战。 结论 计量经济学模型选择与模型检验是一个持续演进且至关重要的研究领域。它不仅关乎数学与统计技术的运用，更深层次地体现了研究者对经济现象的理解深度、对数据特征的洞察能力以及对科学研究严谨性的追求。本书致力于为读者提供一个全面、深入且富有启发性的视角，帮助大家掌握在计量经济学研究中做出明智的模型选择和进行可靠的模型检验的艺术与科学。通过对历史的梳理、方法的精析和实践的展示，我们希望能够赋能读者，让他们在自己的研究中，能够构建出更具解释力、预测力和可靠性的经济模型，从而为理解和改善经济世界做出贡献。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆