Outlines & Highlights for Introductory Econometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:AIPI

作者:Cram101 Textbook Reviews

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2009-09-07

价格:USD 31.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781428889781

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Introductory Econometrics
• Outlines & Highlights
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• Economics
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好的，以下是一本关于《Outlines & Highlights for Introductory Econometrics》这本书的详细图书简介，内容专注于该书没有涵盖的领域，并力求详尽和自然： --- 《跨越基础计量经济学的边界：前沿理论与高级应用精要》 一本面向进阶学习者和研究人员的深度指南，聚焦于传统入门教材鲜少触及的复杂主题与现代方法论。 在经济学学习的广阔图景中，入门级的计量经济学教材如《Outlines & Highlights for Introductory Econometrics》为我们搭建了坚实的线性回归、最小二乘法、基础时间序列分析以及横截面数据处理的框架。这些基础构成了理解数据驱动决策的基石。然而，真实的经济研究和前沿的政策分析往往需要更精密的工具来应对现实世界中难以观测的复杂性、内生性陷阱以及非线性关系。 本书《跨越基础计量经济学的边界：前沿理论与高级应用精要》正是为了填补这一鸿沟而作。它并非对基础概念的重复阐述，而是将读者从“如何估计”的基础阶段，直接引向“如何验证因果关系”、“如何处理非规范性数据”以及“如何利用现代计算能力解决前沿难题”的高级阶段。 本书的结构清晰，旨在系统地引导读者掌握那些在标准本科或研究生初级课程中经常被简化、跳过或仅作简单提及的复杂主题。 --- 第一部分：因果推断的深化与超越最小二乘（OLS） 入门教材通常侧重于满足OLS的基本假设（如严格外生性），并引入工具变量法（IV）作为解决内生性问题的首选方案。本书则将深入挖掘工具变量法的局限性，并引入更具韧性和适应性的现代因果推断框架。 1. 复杂工具变量与模型设定： 我们将详细探讨多个工具变量场景下的广义矩估计（GMM）的精髓，重点分析其渐近性质、有效样本大小的考量，以及如何选择最优矩估计器（Optimal GMM）。此外，本书会引入不相关的工具变量和弱工具变量的处理策略，包括有限样本校正方法，这是传统教材通常忽略的实际操作难题。 2. 准实验设计的精细化解读： 尽管双重差分（DiD）方法在基础课程中有所提及，本书将深入剖析其核心假设——平行趋势的检验与修正。我们将详尽讨论“事件研究法”（Event Study Approach）的动态效应估计，并着重阐述合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）的构建原理、最优权重选择，以及其在处理小样本干预组时的稳健性考量。对于DID的扩展，如涉及多个时间点的多重DID模型，本书将提供严谨的计量经济学推导，以应对潜在的序列相关性和时间趋势的异质性。 3. 断点回归设计的深度剖析： 明确区分清晰断点回归（Sharp RDD）和模糊断点回归（Fuzzy RDD）的适用条件与估计差异。重点不在于公式推导，而在于参数估计的非参数选择——带宽（Bandwidth）的选择标准（如最小均方误差准则），以及如何处理带宽选择对估计量方差和偏差的影响。 --- 第二部分：高维数据、选择偏差与模型选择的现代视角 基础课程主要处理低维或中等维度的回归问题。本书转向处理“大数据”时代的挑战，即当变量数量（$P$）接近或超过样本数量（$N$）时，回归分析面临的挑战。 1. 高维模型中的正则化方法： 我们将彻底超越传统的F检验或t检验，专注于Lasso、Ridge和Elastic Net回归的理论基础及其在经济学中的应用。这包括理解Lasso的稀疏性（Sparsity）性质如何帮助进行变量选择，以及如何在经济学应用中解释正则化参数的选择（$lambda$），特别是针对因果推断场景下，何时应使用“双重/去偏Lasso”（Double/Debiased Lasso）。 2. 选择偏差与样本选择模型： 传统的OLS假设样本是随机抽取的。本书将系统地处理样本选择偏误（Sample Selection Bias），从Heckman两阶段模型（修正Heckman模型的估计一致性问题和渐近分布）的深入分析，到处理截断（Truncation）和审查（Censoring）数据的更一般化框架。我们将探讨选择性遗漏对估计结果的实际影响，而非仅仅是公式推导。 3. 稳健性与非参数检验： 在数据生成过程未知或不符合严格参数假设时，本书强调非参数估计和半参数方法的应用。这包括核密度估计（Kernel Density Estimation）在高阶矩估计中的应用，以及对异方差性、序列相关性、异质性方差的全面诊断和校正，超越标准的异方差稳健标准误（Robust Standard Errors）。 --- 第三部分：时间序列与面板数据的复杂动态系统 入门教材通常处理平稳的时间序列或简单的固定效应面板。本书聚焦于系统识别、非平稳性检验的高级技术，以及高频数据的处理。 1. 向量自回归（VAR）模型的精深应用： 我们将超越基础的VAR模型设定，深入探讨协整关系（Cointegration）的识别，包括Johansen检验的详细步骤与解释，以及如何将协整关系纳入误差修正模型（VECM）以实现长期与短期动态的统一建模。重点在于结构化VAR（SVAR）的识别策略——无论是基于理论的零约束还是基于符号的约束，以及如何解释冲击的脉冲响应函数（IRFs）。 2. 面板数据的高级模型： 针对动态面板数据（即被解释变量滞后项作为解释变量出现）的内生性问题，本书将详细阐述系统广义矩估计（System GMM）的理论依据，并提供如何选择适当的滞后阶数作为工具变量的实用指南，区分“水平”与“差分”GMM的适用场景，以及其在面板模型中可能遇到的“工具变量过多”的问题。 3. 频率域分析与高频数据： 针对金融经济学和高频数据分析的需要，本书将引入频率域分析的概念，以分解时间序列的波动在不同时间尺度上的贡献。这包括功率谱密度（Power Spectral Density）的估计方法，以及如何利用高频数据处理市场微观结构中的微观噪音。 --- 总结：超越“是什么”，聚焦“如何做”与“为何如此” 《跨越基础计量经济学的边界》的核心目标是培养读者的批判性计量思维。它不提供简单的“套用公式”手册，而是深入剖析每一种高级方法的识别策略、理论依据、局限性以及实际应用中的敏感性分析。本书假定读者已经熟练掌握了OLS和基础假设检验，并准备好迎接经济研究中那些复杂、非标准、需要高度专业化统计工具的挑战。对于希望在量化研究、宏观政策建模或金融工程领域深造的学者而言，本书是连接入门知识与前沿研究的必要桥梁。 ---

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