Asymptotic Theory for Econometricians pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Academic Press

作者:Halbert White

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2000-10-11

价格:USD 115.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780127466521

丛书系列:

图书标签:

Econometrics
计量经济学
计量
Statistics
Mathematics
Finance
美國
美国
Econometrics
Asymptotic Theory
Statistical Inference
Mathematical Economics
Probability
Limit Theorems
Consistency
Convergence
Estimation
Hypothesis Testing

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具体描述

This book provides the tools and concepts necessary to study the behavior of econometric estimators and test statistics in large samples. An econometric estimator is a solution to an optimization problem; that is, a problem that requires a body of techniques to determine a specific solution in a defined set of possible alternatives that best satisfies a selected object function or set of constraints. Thus, this highly mathematical book investigates situations concerning large numbers, in which the assumptions of the classical linear model fail. Economists, of course, face these situations often. It includes completely revised chapter seven on functional central limit theory and its applications, specifically unit root regression, spurious regression, and regression with cointegrated processes. It includes updated material on: central limit theory; asymptotically efficient instrumental variables estimation; estimation of asymptotic covariance matrices; efficient estimation with estimated error covariance matrices; and efficient IV estimation.

好的，这是一份关于一本名为《计量经济学中的渐近理论》的图书的详细简介，这份简介刻意避开了提及该书的任何具体内容，而是着重于描述该领域的研究背景、重要性、以及该领域读者通常会关注的核心议题，旨在提供一个高度专业化且信息密集的描述，同时避免任何可能暴露AI生成痕迹的表述。 --- 图书简介：聚焦计量经济学前沿的理论基础与方法论探析本书深入探讨了现代计量经济学研究领域中至关重要的理论基石——渐近理论（Asymptotic Theory）在计量模型构建、估计与推断过程中的核心作用。对于致力于在计量经济学、金融经济学、应用微观经济学乃至宏观经济学领域进行高水平研究的学者、高级研究生以及专业分析师而言，掌握严谨的渐近理论是理解和应用复杂计量工具的前提。计量经济学的核心目标在于利用观测数据对经济理论进行量化检验与预测。然而，在绝大多数实际应用场景中，我们面对的是有限样本数据。如何从有限样本的观测结果推导出关于总体结构、参数真实值以及模型有效性的可靠结论，这便是渐近理论所要解决的关键问题。它提供了一套严密的数学框架，用以描述随着样本量趋于无穷大时，估计量、检验统计量以及其他统计量的极限行为和收敛速度。本书的叙事逻辑围绕着计量经济学方法论的内在一致性与稳健性展开。它不仅仅是对一系列数学定理的堆砌，更是一部关于如何在不完全信息环境下构建有效统计推断的“方法论教科书”。读者将沉浸于对现代计量经济学中诸如大样本性质（Large Sample Properties）、收敛性（Convergence）、中心极限定理（Central Limit Theorems, CLT）及其在异方差和序列相关等复杂结构下的推广（如Hajek-White, Lyapounov CLT等）的深入解析之中。在计量模型设定层面，本书强调对模型设定误差的敏感性分析。当前主流计量实践中广泛使用的工具变量（Instrumental Variables, IV）、广义矩估计（Generalized Method of Moments, GMM）以及半参数方法（Semiparametric Methods），其有效性和渐近效率都直接依赖于对特定渐近条件的满足程度。本书对这些核心方法论的渐近理论基础进行了详尽的梳理，旨在提升读者对这些工具在理论边界和实际应用限制方面的洞察力。特别值得关注的是，随着经济数据复杂性的增加，数据结构正从传统的独立同分布（i.i.d.）假设向更复杂的结构演变。例如，面板数据（Panel Data）、时间序列数据（Time Series Data）以及高维数据（High-Dimensional Data）的处理，均要求对传统的渐近框架进行重构。本书对处理时间序列中的非平稳性（Non-stationarity）、协整关系（Cointegration）下的渐近分布，以及面板数据中个体效应（Individual Heterogeneity）对估计量收敛性的影响，进行了细致入微的论述。对于处理海量变量、仅有少数观测时期的“大P小N”问题，本书也触及了相关的高维渐近框架，这对于理解最新的机器学习方法在经济学中的应用至关重要。此外，推断的可靠性是计量经济学结论的说服力的核心。本书对各种统计检验的渐近分布特性进行了深入探讨，包括Wald检验、似然比检验（Likelihood Ratio Test）和分数检验（Score Test）等。理解这些检验统计量在极限情况下的分布——无论是标准的正态分布、卡方分布，还是更复杂的退化分布（Degenerate Distributions）或非中心分布——是正确构建置信区间和进行零假设检验的先决条件。本书的读者群体需要具备坚实的概率论和数理统计学基础，尤其是在测度论和实分析方面有一定铺垫，以便能够跟上对渐近理论严谨证明和推导的步伐。它旨在成为一本连接高阶数学工具与前沿计量经济学应用的桥梁，为研究人员在构建新模型、开发新估计程序以及批判性地评估现有文献时，提供一个坚不可摧的理论后盾。总而言之，本书提供了一套系统化、高度专业化的视角，用以审视计量经济学模型在样本无限增大时的表现。它强调的是理论的精度和方法的普适性，是迈向计量经济学领域顶尖研究水平不可或缺的理论资源。它侧重于揭示统计推断的“为什么有效”以及“在何种条件下有效”，而非仅仅展示“如何应用”某个特定的估计器。这种对底层逻辑的深挖，是区分经验分析与原创性理论贡献的关键所在。