Contributions to Modern Econometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Klein, Ingo (EDT)/ Mittnik, Stefan (EDT)

出品人:

页数:282

译者:

出版时间:

价格:129

装帧:HRD

isbn号码:9781402073342

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Modern Econometrics
• Statistical Modeling
• Quantitative Economics
• Regression Analysis
• Time Series Analysis
• Panel Data
• Causal Inference
• Applied Econometrics
• Econometric Theory

《计量经济学前沿探索：从经典到新生》 导言：计量经济学新视角的必要性 计量经济学，作为连接经济理论与现实数据的桥梁，在过去的数十年中经历了深刻的变革。传统的计量模型虽然为我们理解经济现象提供了坚实的基础，但在面对日益复杂的全球化经济结构、海量数据涌现以及对因果推断的更高要求时，其局限性日益凸显。本书旨在提供一个超越现有主流教材框架的视角，聚焦于近年来兴起和成熟的关键方法论和应用领域，旨在帮助读者构建一个更具适应性和前瞻性的计量分析工具箱。我们深信，真正的学术贡献在于批判性地审视现有范式，并积极拥抱那些能更有效地揭示经济世界真相的新兴工具。 本书的结构精心设计，从对传统计量基础的精炼回顾出发，迅速转向当前研究的热点与难点。我们不打算重复介绍那些在标准本科或研究生入门教材中已详述的OLS、IV、面板数据基础模型。相反，我们将重点放在如何处理这些模型在实际应用中常常遇到的、那些“灰色地带”的问题。 第一部分：因果推断的深化与拓展 因果关系的发掘是计量经济学的核心目标，但从相关性中识别出可靠的因果效应，始终是一个挑战。本部分将深入探讨在非随机对照试验（RCT）环境下，如何严谨地构建和估计因果效应。 第一章：断点回归设计（RDD）的精细化处理 断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）因其准随机化的特性，被誉为“准实验”的黄金标准之一。然而，实际应用中的断点往往不是完美的，存在操作性上的模糊和边界效应的干扰。本章将细致考察模糊断点回归（FRDD）的估计策略，特别是如何在高阶多项式控制下，准确识别局部平均处理效应（LATE）。我们还将深入讨论带宽选择的敏感性分析，并引入非参数核回归方法在边缘情况下的应用，确保估计的稳健性。重点将放在如何构造有效的统计检验，以判断处理组与控制组在断点两侧的协变量平衡性，避免仅仅依赖于处理分配变量的设置。 第二章：双重差分（DID）模型的现代修正与挑战 双重差分（Difference-in-Differences, DID）是处理政策评估的常用工具。然而，经典的平行趋势假设在现实中极难被完全满足。本章将从时间序列和面板数据的角度，对DID的有效性进行更严格的检验。我们不仅会讨论Ashenfelter's Dip等内生性问题，还将详述渐进DID（Asynchronous DID）的估计方法，特别是当处理效应随时间异质化时，如何使用事件研究法（Event Study）来清晰展示处理效应的动态演变路径。此外，我们将探讨对异质性处理组的处理效应估计，比如使用权重最小二乘法（WLS）或基于MHE模型的DID估计，以克服不同时期和不同主体间处理强度差异带来的偏误。 第三章：合成控制法（SCM）的理论与实践边界 对于只有一个或少数几个处理单元的宏观政策评估，合成控制法已成为不可或缺的工具。本章将超越基础的SCM构建，侧重于其统计推断的严谨性。我们将详细讨论如何评估合成控制组的“拟合度”问题，引入置换检验（Permutation Tests）以及贝叶斯合成控制方法来提供更可靠的显著性判断。我们还将探讨当控制组数据稀疏或存在结构性变化时，SCM估计的局限性，并引入对交叉效应（Cross-validation）的考量，以提高模型的可信度。 第二部分：高维数据与机器学习在经济学中的应用 数据维度的爆炸性增长，对传统计量方法提出了巨大挑战。本部分关注如何有效利用高维信息，同时保持结果的可解释性和推断的有效性。 第四章：因子模型与降维技术在宏观预测中的角色 在高频金融数据和大型宏观数据库中，变量数量常常远超样本数量。本章将聚焦于动态因子模型（DFM）的应用，用以从大量观测变量中提取出少数几个驱动潜在经济波动的“因子”。我们将详细阐述主成分分析（PCA）与最大似然估计（MLE）在因子提取上的差异与互补性。更重要的是，我们将讨论如何将这些提取的因子有效整合到时间序列预测模型中，例如因子增强的自回归模型（Factor-Augmented VAR, FAVAR），并探讨因子模型的稳定性和超参数选择问题。 第五章：基于正则化的回归分析：Lasso、Ridge与弹性网络 在存在多重共线性和高维预测变量的场景中，正则化方法是实现有效模型选择和参数估计的关键。本章将深入剖析Lasso（$L_1$惩罚）和Ridge（$L_2$惩罚）的统计特性。我们将详细阐述Lasso如何实现变量的稀疏选择，并探讨其在构建工具变量和代理变量时的优势。对于Elastic Net，我们将分析其在同时处理共线性和高维选择时的折衷策略。重点将放在如何使用交叉验证来确定最优的正则化强度，并讨论这些估计量在大样本下的渐近性质。 第六章：机器学习在非线性因果推断中的整合 传统计量经济学对模型形式（如线性、二次型）的假设往往是过于简化的。本章探讨如何利用机器学习模型（如随机森林、梯度提升树）来处理高度非线性的关系，并将其转化为因果推断的工具。我们将详细介绍“双重机器学习”（Double Machine Learning, DML）框架，该框架通过正交化残差来剥离预测模型中的噪音，从而实现对因果效应估计的稳健性。我们还将讨论如何利用这些非参数方法来估计异质性处理效应（HTE），这对于政策定制化至关重要。 第三部分：时空数据的计量挑战与创新 随着地理信息系统（GIS）和高频面板数据的普及，如何有效建模时间和空间依赖性，成为计量研究的新兴前沿。 第七章：空间计量模型的最新进展与模型选择 空间计量模型（如空间滞后模型SAR、空间误差模型SEM）在分析地域集聚和溢出效应方面至关重要。本章将重点关注空间计量模型的估计效率和模型识别问题。我们将介绍如何使用极大似然估计（MLE）与广义矩估计（GMM）来处理空间自相关参数 $ ho$ 的估计。同时，我们将探讨空间计量模型在处理动态面板数据时的挑战，例如引入空间杜宾模型（SDM）以及如何解决动态空间模型中的内生性问题，特别是基于系统GMM（System GMM）的拓展应用。 第八章：高频金融时间序列的波动率建模 针对金融市场的高频数据，传统的宏观时间序列模型往往失效。本章将集中探讨波动率建模的最新技术，包括广义自回归条件异方差模型（GARCH）的拓展，如EGARCH和GJR-GARCH，它们能够捕捉金融市场中明显的波动率聚集和杠杆效应。此外，我们将引入高频数据特有的信息——如基于成交量和微观价格跳跃的真实化波动率（RV）估计方法，并讨论如何利用这些RV来构建更准确的风险管理和资产定价模型。 结论：面向未来的计量经济学研究范式 本书的最后部分将对前述所有内容进行整合，并展望计量经济学的未来方向。我们将讨论如何构建混合模型（Hybrid Models），即将机器学习的预测能力与经典计量经济学的因果识别框架相结合。核心思想是：预测力强的模型不一定擅长解释，而解释力强的模型可能在预测中表现平庸。未来的计量研究需要找到两者的最优平衡点。 本书的目标读者是具备扎实计量基础的研究生、青年学者以及希望更新其分析工具箱的资深从业人员。我们强调的是方法论的深刻理解、应用时的批判性思维，以及对数据复杂性的尊重，而非仅仅是公式的罗列。通过这些前沿工具的学习与应用，读者将能更有效地应对现代经济研究中遇到的复杂、高维、非线性以及具有强时间/空间依赖性的数据挑战。

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