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出版者:Springer

作者:Phoebus J. Dhrymes

出品人:

页数:391

译者:

出版时间:1989-12-06

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387971780

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Advanced Econometrics
• Statistical Modeling
• Quantitative Economics
• Time Series Analysis
• Panel Data
• Causal Inference
• Microeconometrics
• Macroeconometrics
• Applied Econometrics

《计量经济学前沿课题：理论、方法与应用》 本书旨在为计量经济学领域的研究者、高级研究生以及对该学科有深入兴趣的专业人士提供一份全面而深入的指南。我们聚焦于计量经济学中一些最活跃、最具挑战性且应用广泛的前沿课题，旨在揭示最新的理论进展、介绍前沿的研究方法，并展示它们在解决现实世界复杂经济问题中的强大能力。 核心内容聚焦： 本书不包含《Topics in Advanced Econometrics》一书的任何具体内容，而是另辟蹊径，深入探讨一系列独立但相互关联的计量经济学研究方向。我们将重点关注以下几个核心领域： 一、高维数据与机器学习在计量经济学中的应用 随着大数据时代的到来，经济学家面临着处理海量、高维数据（例如，海量的金融交易数据、社交媒体情绪数据、高频经济指标等）的挑战。本部分将系统介绍如何将机器学习的方法，如正则化回归（Lasso, Ridge, Elastic Net）、主成分分析（PCA）、因子模型、以及支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，有效地应用于经济模型的估计、预测和变量选择。我们将深入探讨这些方法在克服“维数灾难”方面的优势，以及如何解释其结果以获得经济学意义。同时，也会讨论将传统计量经济学理论框架与机器学习算法相结合的最新研究，以期在理论解释力和预测能力之间取得最佳平衡。 二、非线性与非参数计量经济学 传统线性模型在捕捉经济现象的复杂性时可能显得不足。本部分将深入研究一系列非线性计量经济学模型，包括但不限于： 分位数回归（Quantile Regression）：超越条件均值，揭示变量之间在整个条件分布上的关系，这对于理解收入不平等、风险管理等问题至关重要。我们将详细介绍不同估计方法，以及其在政策分析中的应用。 光滑性估计（Smoothness Estimation）：如核回归（Kernel Regression）和局部多项式回归（Local Polynomial Regression），它们允许数据本身决定模型的局部形状，从而在不预设具体函数形式的情况下，揭示潜在的非线性关系。 阈值模型（Threshold Models）：用于识别和估计经济变量之间的结构性变化点，例如，经济增长的阈值效应、政策干预的非线性影响等。 非参数密度估计（Nonparametric Density Estimation）：用于理解经济变量的分布特征，以及在没有模型假设下进行因果推断。 三、时间序列计量经济学的新进展 时间序列数据广泛存在于宏观经济、金融市场等领域。本部分将聚焦于时间序列计量经济学的前沿进展，包括： 高频数据与微观结构（High-Frequency Data and Market Microstructure）：分析金融市场在极短时间尺度下的行为，如高频交易对资产价格波动的影响、最优交易策略等。我们将介绍相关的计量方法，如二次变差（Realized Variance）的估计，以及它们在波动率建模中的应用。 状态空间模型与卡尔曼滤波（State-Space Models and Kalman Filtering）：用于处理具有潜在、不可观测状态变量的时间序列模型，如经济周期跟踪、货币政策传导机制分析等。我们将深入探讨模型的构建、参数估计以及滤波和预测。 非平稳时间序列分析（Analysis of Non-Stationary Time Series）：除了传统的单位根检验和协整分析，我们还将介绍处理更复杂非平稳现象的方法，如分数积分时间序列（Fractionally Integrated Time Series）、变化趋势模型（Changing Trend Models）等。 动态因子模型（Dynamic Factor Models）：用于从大量时间序列数据中提取共同的潜在驱动因素，在宏观经济预测、政策评估等方面有重要应用。 四、面板数据模型的高级主题 面板数据（Panel Data）能够同时观测不同个体在不同时间的变化，提供比截面数据或时间序列数据更丰富的信息。本部分将深入探讨面板数据模型的以下高级主题： 动态面板数据模型（Dynamic Panel Data Models）：如Arellano-Bond、Arellano-Bover/Blundell-Bond等GMM估计方法，用于处理滞后因变量、内生性以及个体效应。我们将讨论其理论基础、估计与检验，以及在经济增长、劳动力市场等领域的应用。 考虑空间依赖性的面板模型（Panel Models with Spatial Dependence）：当个体之间的行为受到空间邻近性的影响时，传统的面板模型会失效。本部分将介绍如何构建和估计包含空间自相关或空间异质性的面板数据模型。 大数据面板与机器学习：讨论如何处理维度极高（个体数量巨大）的面板数据，并结合机器学习技术进行有效的估计和预测。 五、因果推断的现代方法 在经济学研究中，理解变量之间的因果关系至关重要。本部分将系统梳理因果推断的现代计量方法，并重点介绍： 匹配方法（Matching Methods）：如倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM），用于在观测数据中尽可能模拟随机对照实验（RCT）的条件，以估计处理效应。 断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）：适用于存在一个明确的断点的分配机制，用于识别局部处理效应。 工具变量法（Instrumental Variables, IV）的扩展：除了传统的IV，还将介绍弱工具变量、多重内生性、以及基于匹配的IV等高级主题。 差分中的差分（Difference-in-Differences, DiD）的最新发展：包括多期DiD、平行趋势假设的检验与放松等。 合成控制法（Synthetic Control Method）：用于评估单一实体（例如，一个国家或地区）的政策干预效果，通过构建一个“合成”的对照组来近似模拟未受干预的情况。 六、计算计量经济学与仿真方法 随着计算能力的提升，计算计量经济学已成为不可或缺的研究工具。本部分将探讨： 模拟方法（Simulation Methods）：如蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulations），用于评估估计量的性质、检验模型假设，以及进行政策情景分析。 贝叶斯计量经济学（Bayesian Econometrics）：介绍贝叶斯推断的基本原理，以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等计算方法在复杂模型估计中的应用。 数值优化与求解器：讨论在估计复杂模型时常用的数值优化算法，以及相关软件工具的使用。 本书的特点： 理论深度与实践广度并重：在介绍前沿理论的同时，也注重其在实际经济问题中的应用，提供丰富的案例研究和数据分析示例。 聚焦前沿研究方向：所选课题均是当前计量经济学研究的热点和难点，能帮助读者掌握最新的研究动态。 方法论的系统梳理：对每种方法都进行深入的理论阐述，并辅以清晰的数学推导和直观的解释。 为独立研究奠定基础：本书旨在为读者提供一套坚实的理论和方法论基础，使其能够独立开展相关的计量经济学研究。 目标读者： 计量经济学、经济学、金融学、统计学等相关专业的高年级本科生和研究生。 从事经济学研究的学术界人士。 在政府部门、金融机构、咨询公司等从事量化分析的专业人士。 通过深入探索这些前沿课题，本书致力于提升读者在计量经济学分析方面的理论认知和实践能力，使其能够更有效地分析和解读复杂的经济现象，并为解决实际经济挑战贡献力量。

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