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页数:262

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出版时间:2009-8

价格:27.20元

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isbn号码:9787508390581

丛书系列:

图书标签:

• 财务会计
• 会计学
• 财务报表
• 会计原理
• 会计实务
• 企业会计
• 会计基础
• 财务分析
• 资产负债
• 会计准则

《经济计量方法论：原理、应用与前沿探索》 内容简介 《经济计量方法论：原理、应用与前沿探索》是一部深入剖析现代经济计量学核心理论、精湛实践与未来趋势的学术专著。本书并非对某一特定领域（如财务会计）的狭窄聚焦，而是旨在为读者构建一个宏观而系统化的经济计量学知识体系，涵盖其理论基石、经典模型、进阶技术以及在多元经济场景下的创新应用。本书的目标读者涵盖了对经济学、金融学、统计学、社会科学等领域有深入研究需求的本科高年级学生、研究生、科研人员以及希望提升数据分析与建模能力的业界专业人士。 第一篇：理论基石与数学基础 本篇旨在为读者奠定坚实的理论基础，使其能够深刻理解经济计量模型背后的逻辑与假设。 第一章：经济计量学的概念与发展历程 我们将从经济计量学的定义入手，阐释其作为连接经济理论与现实数据之间的桥梁作用。 追溯其在20世纪初的萌芽，到20世纪中叶的蓬勃发展，再到大数据时代下的革新，梳理经济计量学关键人物、里程碑式模型（如OLS、IV）以及重要理论突破（如因果推断的兴起）。 区分经济计量学与普通统计学的不同，强调其对经济理论的依赖性与解释性。 探讨经济计量学在宏观经济预测、微观行为分析、政策评估等方面的独特价值。 第二章：统计学与概率论核心回顾 本章将重点回顾经济计量学研究所必需的统计学与概率论基础知识，确保读者具备必要的数学工具。 包括随机变量、概率分布（离散与连续）、期望、方差、协方差、相关系数等基本概念。 深入讲解中心极限定理、大数定律等统计推断的基石。 复习假设检验（t检验、F检验、卡方检验）与置信区间的构建原理。 介绍最大似然估计（MLE）等核心估计方法。 此部分内容将以精炼而实用的方式呈现，侧重于在经济计量学中的应用。 第三章：线性代数在经济计量学中的应用 线性代数是理解和操作多元回归模型不可或缺的工具。 本章将回顾矩阵的基本运算（加法、乘法、转置、求逆），向量空间的概念。 重点讲解矩阵分解（如QR分解、SVD）在数值稳定性与模型求解中的作用。 介绍特征值与特征向量在因子分析、主成分分析等降维技术中的应用。 通过实际例子展示如何用矩阵形式表示和求解经典计量模型。 第二篇：经典计量模型与推断 本篇深入讲解经济计量学中最常用、最基础的统计模型，并阐述参数估计与统计推断的方法。 第四章：一元与多元线性回归模型 从最简单的“y=β₀+β₁x+ε”模型出发，详细讲解普通最小二乘法（OLS）的原理、假设条件（高斯-马尔可夫假设）。 推导OLS估计量的性质（无偏性、有效性、一致性）。 介绍模型拟合优度指标R²及其局限性。 将模型推广至多元回归，讲解变量选择、多重共线性问题及其诊断（VIF）。 强调残差分析在模型诊断中的重要性，包括同方差性、无自相关、正态性检验。 第五章：假设检验与区间估计 本章聚焦于如何对OLS估计量进行统计推断。 详细讲解t检验，用于检验单个回归系数的显著性。 介绍F检验，用于检验模型的整体显著性以及排除部分解释变量的联合显著性。 阐述置信区间的含义与构建方法，用于估计系数的可能取值范围。 讲解约束性假设检验，如林德伯格检验（Linderberg test）等。 第六章：内生性问题与工具变量法 内生性是计量经济学中最核心、最棘手的挑战之一，它违背了OLS的关键假设。 本章深入剖析内生性产生的根源：遗漏变量、测量误差、联立性方程。 详细介绍工具变量法（IV）的原理，包括弱工具变量与强工具变量的区别。 讲解两阶段最小二乘法（2SLS）及其估计过程。 介绍更为进阶的广义矩估计法（GMM）在处理内生性问题时的优势。 第七章：模型设定与诊断 本章关注模型的正确设定与严谨诊断，是避免模型误设的关键。 深入探讨函数形式的选择，如对数变换、多项式回归、交互项等，以及如何根据经济理论和数据特征进行判断。 详细介绍异方差的检验（White检验、Breusch-Pagan检验）与处理方法（加权最小二乘法、稳健标准误）。 深入讲解序列相关（自相关）的检验（Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验）与处理方法（Cochrane-Orcutt方法、Praisl-Winsten方法、广义差分法）。 介绍非线性和异方差稳健的回归方法。 第三篇：进阶计量模型与前沿技术 本篇将引导读者进入更为复杂和现代的计量模型，并探讨大数据背景下的前沿方法。 第八章：时间序列分析入门 时间序列数据在经济与金融领域尤为普遍，本章将介绍时间序列分析的基本概念与模型。 讲解平稳性、非平稳性（单位根检验）、季节性等概念。 介绍自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型、自回归移动平均（ARMA）模型。 深入讲解自回归积分滑动平均（ARIMA）模型及其识别、估计与检验。 介绍单位根检验（Dickey-Fuller检验、ADF检验、PP检验）与协整分析。 第九章：面板数据模型 面板数据（cross-sectional and time-series data）能够同时捕捉个体异质性与时间动态，是分析微观经济现象的有力工具。 介绍混合OLS模型、固定效应模型（FE）与随机效应模型（RE）。 详细讲解如何选择合适的面板数据模型（Hausman检验）。 探讨面板数据中的动态面板模型（差分GMM、系统GMM）在处理内生性与动态效应时的优势。 第十章：离散选择模型 在经济研究中，我们经常面临因变量是分类变量（如购买/不购买，失业/就业）的情况。 本章将介绍概率模型，包括Logit模型和Probit模型，讲解其基本原理、参数估计（MLE）与解释。 介绍多项Logit模型与有序Logit模型，用于处理更多类别的因变量。 探讨Tobit模型，用于处理删失因变量。 第十一章：因果推断方法 在现实世界中，建立变量间的因果关系是经济学研究的终极目标，而不仅仅是相关关系。 本章将深入探讨因果推断的现代方法。 详细讲解随机对照试验（RCT）作为因果推断的“金标准”及其局限性。 介绍准实验方法，如双重差分法（DID）、断点回归设计（RDD）、倾向得分匹配法（PSM）。 阐述反事实（counterfactual）的思想，以及如何通过各种计量工具去估计反事实结果。 第十二章：机器学习与经济计量学的结合 大数据时代催生了强大的机器学习技术，本章将探讨其与传统经济计量学的融合。 介绍监督学习模型（如LASSO、Ridge回归、弹性网络），在处理高维数据与变量选择方面的应用。 探讨非监督学习方法，如聚类分析与主成分分析在数据降维与探索性分析中的作用。 介绍树模型（如随机森林、梯度提升树）在预测与非线性关系建模中的潜力。 讨论如何将机器学习模型用于经济预测、风险管理、政策模拟等场景。 第四篇：经济计量学的应用实践与前沿探索 本篇将结合实际案例，展示经济计量学在不同经济领域的应用，并展望未来的发展方向。 第十三章：宏观经济计量应用 本章将展示经济计量模型如何应用于宏观经济分析。 包括宏观经济预测模型（VAR, VECM）、动态随机一般均衡（DSGE）模型的估计与模拟。 介绍用于评估货币政策、财政政策效果的计量模型。 探讨通货膨胀、失业率、经济增长等宏观变量的计量分析。 第十四章：微观经济计量应用 本章将聚焦于微观层面的经济计量研究。 包括劳动经济学中的工资决定模型、教育回报分析。 消费行为与需求分析模型。 公司金融中的投资决策、股息政策、资本结构分析（尽管本书不聚焦财务会计，但公司行为与金融市场紧密相关，会涉及相关计量方法）。 市场结构与产业组织分析。 第十五章：金融计量应用 金融数据具有高频、异方差、厚尾等特殊性，金融计量学应运而生。 本章介绍波动率模型，如ARCH、GARCH及其变种。 探讨资产定价模型（CAPM, APT）的计量检验。 介绍风险管理中的VaR（Value at Risk）估计方法。 探讨高频数据分析与交易策略的计量建模。 第十六章：经济计量方法论的前沿与挑战 本章将对经济计量学的未来发展进行展望。 探讨大数据与人工智能对计量经济学方法论提出的新挑战与新机遇。 分析计算经济学、仿真经济学等新兴交叉领域与经济计量学的关系。 讨论可解释性AI（XAI）在经济计量模型中的应用前景。 强调跨学科合作在推动经济计量学发展中的重要性。 本书特色： 系统性与全面性： 涵盖经济计量学的核心理论、经典模型、进阶技术及前沿应用，为读者提供一个完整知识图谱。 理论与实践并重： 既深入阐述模型背后的数学原理，又通过丰富的实例展示其在实际问题中的应用。 逻辑清晰，循序渐进： 从基础概念到复杂模型，由浅入深，适合不同层次的学习者。 强调方法论： 关注“如何做”以及“为什么这样做”，培养读者独立分析问题和构建模型的能力。 关注前沿： 探讨机器学习、因果推断等新兴领域，帮助读者跟上学术研究的最新动态。 《经济计量方法论：原理、应用与前沿探索》致力于成为一本内容扎实、结构严谨、视角前瞻的经济计量学经典参考书，帮助读者掌握驾驭复杂经济数据、洞察经济运行规律的强大工具。

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