Semiparametric Regression for the Applied Econometrician pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Yatchew, Adonis

出品人:

页数:234

译者:

出版时间:2003-6

价格:$ 119.78

装帧:HRD

isbn号码:9780521812832

丛书系列:

图书标签:

统计
Econometrics
Semiparametric Regression
Applied Econometrics
Statistical Modeling
Regression Analysis
Econometric Modeling
Causal Inference
Panel Data
Time Series
Limited Dependent Variables

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具体描述

This book provides an accessible collection of techniques for analyzing nonparametric and semiparametric regression models. Worked examples include estimation of Engel curves and equivalence scales, scale economies, semiparametric Cobb-Douglas, translog and CES cost functions, household gasoline consumption, hedonic housing prices, option prices and state price density estimation. The book should be of interest to a broad range of economists including those working in industrial organization, labor, development, urban, energy and financial economics. A variety of testing procedures are covered including simple goodness of fit tests and residual regression tests. These procedures can be used to test hypotheses such as parametric and semiparametric specifications, significance, monotonicity and additive separability. Other topics include endogeneity of parametric and nonparametric effects, as well as heteroskedasticity and autocorrelation in the residuals. Bootstrap procedures are provided.

好的，这是一份关于其他主题的、结构严谨、内容详实的图书简介，旨在提供一个专业且深入的阅读体验，而不涉及“半参数回归在应用计量经济学中的应用”这一主题。 --- 《复杂系统中的随机过程与概率建模：从金融市场到生态动力学》图书简介内容概述本书深入探讨了随机过程与概率建模在描述和分析复杂系统中的核心理论与前沿应用。它不仅为读者提供了严谨的数学基础，更侧重于将这些抽象概念转化为解决现实世界中复杂问题的实用工具。全书结构分为理论基石、经典模型与前沿拓展三个主要部分，旨在为数学、物理、工程、金融、生物科学等多个领域的专业人士和高级学生提供一个全面且深入的参考。第一部分：理论基石——随机过程的数学基础本部分首先为读者构建了理解随机过程的必要数学框架。我们从概率论的基础公理出发，系统性地回顾了马尔可夫链、鞅（Martingales）与随机积分的定义和性质。马尔可夫过程与时间齐次性：详细阐述了离散时间和连续时间马尔可夫链的构造，重点分析了状态空间的遍历性、稳定分布的求解方法，以及其在信息传播和排队论中的基础应用。布朗运动与随机微分方程（SDEs）：针对连续时间随机现象，本书引入了维纳过程（布朗运动）的严格定义，并深入讨论了伊藤积分的构造。随后，我们系统地推导和分析了一阶和二阶线性随机微分方程的解法，特别是如何处理具有随机噪声项的动态系统。重点讨论了随机系统的稳定性分析和几何性质。鞅论与最优停止问题：鞅的概念是分析信息流和金融定价的核心工具。本书详细介绍了下鞅、上鞅和一致可积鞅的性质，并将其应用于最优停止问题的求解，例如在交易策略优化和资源分配决策中的应用。第二部分：经典随机模型及其应用在坚实的理论基础上，本书转向介绍和应用几类在自然科学和社会科学中具有广泛影响力的经典随机模型。泊松过程与计数过程：泊松过程作为事件发生的基础模型，被应用于分析通信网络中的数据包到达、放射性衰变以及保险索赔的频率。我们探讨了非齐次泊松过程和复合泊松过程，并展示了它们如何通过平稳性分析来预测系统负载。随机游走与扩散过程：从经典的简单随机游走开始，本书逐步过渡到更复杂的扩散过程。我们运用福克-普朗克方程（Fokker-Planck Equation）来描述粒子密度随时间的演化，这在物理学中的气体动力学和生物学中的分子扩散模拟中至关重要。此外，还详细分析了如何使用随机游走模型来模拟社交网络中的信息扩散路径。高斯过程与空间统计：高斯过程作为一种非参数回归和插值工具，在处理空间相关数据时展现出强大能力。本书详细介绍了协方差函数的选择、克里金（Kriging）插值方法的原理，并将其应用于环境科学中的污染物浓度图谱绘制和地球物理数据分析。第三部分：前沿拓展——复杂系统的建模与仿真本书的第三部分聚焦于如何利用先进的随机方法来处理现代科学研究中遇到的非线性、高维和非平稳现象。随机网络的动力学：针对社交网络、生物神经网络等复杂网络结构，本书引入了随机动力系统理论。我们探讨了基于随机扰动的耦合振子模型，分析了网络结构（如无标度网络）如何影响同步行为和信息的级联失效风险。重点研究了随机网络中的重要性采样（Importance Sampling）技术以加速罕见事件的模拟。随机波动性模型与时间序列分析：在金融和宏观经济分析中，波动的随机性是核心挑战。本书深入研究了GARCH族模型（如EGARCH, GJR-GARCH）及其在连续时间上的推广——随机波动性模型（Stochastic Volatility Models）。我们利用蒙特卡洛方法和MCMC技术对这些高维、非线性模型的参数进行有效估计。随机微分方程的数值解法：鉴于许多现实世界的SDEs缺乏解析解，本书专门开辟章节讨论其数值方法的准确性和稳定性。详细介绍了欧拉-马尔可夫法、Milstein方法和更高阶的强收敛方法。特别强调了在处理奇异性和边界条件时数值积分的技巧与陷阱。生态系统中的随机性：最后，本书将随机过程应用于生态学。通过引入随机捕食者-猎物模型（如Lévy过程驱动的模型），我们分析了环境噪声（如气候波动）对物种灭绝概率的影响，并探讨了如何利用随机模型来评估保护策略的鲁棒性。目标读者本书适合具有扎实的微积分、线性代数和概率论基础的研究生、博士后研究人员，以及在工程、金融、数据科学和生物物理领域工作的专业人士。它既可作为高级随机过程课程的教材，也可作为研究人员深入探索特定复杂系统建模问题的参考手册。通过本书的学习，读者将能熟练地构建、分析和模拟由内在不确定性主导的动态系统。 ---