Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Zhu, Joe

出品人:

页数:340

译者:

出版时间:2008-11

价格:$ 213.57

装帧:

isbn号码:9780387859811

丛书系列:

图书标签:

• Performance Evaluation
• Benchmarking
• Quantitative Modeling
• Operations Research
• Management Science
• Queueing Theory
• Simulation
• Stochastic Models
• Performance Analysis
• Statistical Analysis

好的，这是一份关于《Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking》一书的详细简介，内容专注于该书未涵盖的主题，力求详尽且自然流畅。 --- 《计量经济学的前沿应用：面板数据分析与时间序列建模的深度解析》 图书简介 本书旨在为高级计量经济学和应用统计学的研究者、专业人士及研究生提供一套系统且深入的工具箱，专注于处理和分析复杂的时间依赖型数据结构。与侧重于静态绩效评估和基准测试方法的著作不同，本书将焦点完全置于处理动态经济现象的建模技术，特别是面板数据分析、高频时间序列建模，以及在存在异质性和序列相关性时的稳健推断方法。 第一部分：面板数据分析的理论与实践深化 本书的第一部分彻底超越了传统的横截面分析框架，深入探讨了面板数据结构所固有的丰富信息。我们首先从理论基础入手，详细阐述了固定效应（FE）模型和随机效应（RE）模型的推导和选择标准，重点剖析了在何种情境下，特定估计量（如组间估计量与组内估计量）的有效性和一致性得以保证。 随后，我们迈入对复杂面板结构的精细化处理。核心内容包括对不平衡面板（Unbalanced Panels）的深入研究。传统的教科书往往假设数据是平衡的，但现实中的数据收集过程充满缺失值和非随机的观测模式。本书提供了处理“缺失的机制”（Missing At Random, MAR）和“非随机缺失”（Not Missing At Random, NMAR）的先进技术，包括使用选择模型（如Heckman两阶段修正）和基于概率权重的方法来减轻选择偏误。 此外，对异质性（Heterogeneity）的处理是面板数据分析的精髓。本书详尽介绍了处理“个体特定效应”的方法。这不仅包括标准的固定效应模型，更侧重于混合效应模型（Mixed-Effects Models）的构建，即如何将不可观测的个体异质性分解为随机扰动项的一部分，从而提高预测的准确性和推断的效率。我们花费大量篇幅讨论了如何通过引入时间变异的协变量（Time-Varying Covariates）来内生地捕捉个体动态演化轨迹，以及如何利用Chow检验和LSDV（Least Squares Dummy Variable）模型的拓展形式来识别结构性断点。 第二部分：高频时间序列建模与非线性动态系统 本书的第二部分完全聚焦于时间序列数据的内在结构，特别是当数据频率较高（如日度、分钟级甚至更高）时所出现的复杂依赖关系。我们着重于超越ARIMA（自回归移动平均）模型的局限性。 核心内容之一是对波动率建模（Volatility Modeling）的详尽讲解。我们将深入探讨广义自回归条件异方差（GARCH）模型的全系列变体——包括EGARCH（指数GARCH）、TGARCH（阈值GARCH）以及更复杂的成分GARCH模型（Component GARCH）。对于金融和宏观经济数据中常见的尖峰和厚尾现象，本书提供了基于学生t分布和广义误差分布（GED）的极大似然估计（MLE）的实际操作指南和理论依据。 另一个关键章节是关于协整与误差修正模型（Cointegration and Error Correction Models, ECMs）的严格论述。对于多个非平稳时间序列，本书从Granger因果关系检验开始，逐步过渡到Johansen检验，以确定序列之间的长期均衡关系。ECM的构建不仅被用于描述短期调整的动态过程，更被用作识别经济系统内在稳定性的关键工具。我们详细演示了如何识别和处理多重协整关系，以及如何在协整框架下进行稳健的格兰杰因果检验。 此外，本书还涵盖了状态空间模型（State-Space Models）的应用。通过将动态系统表示为可观测方程和状态方程，我们可以使用卡尔曼滤波（Kalman Filtering）进行实时参数估计和预测，这对于处理那些潜在状态变量不可直接观测的系统至关重要，如宏观经济预测模型中的潜在产出（Potential Output）估计。 第三部分：高维数据、机器学习与因果推断的计量经济学融合 随着数据规模的爆炸性增长，本书的第三部分探讨了传统计量经济学方法如何与现代统计学习技术相结合，以应对高维和非线性挑战。我们关注的焦点是因果推断，而非单纯的预测准确性。 我们详细比较了传统的工具变量（IV）和广义矩方法（GMM）在处理内生性问题时的局限性，并引入了正则化工具变量方法（Regularized IV），例如使用Lasso或Ridge回归来选择和处理大量潜在工具变量，以提高估计的效率和稳定性。 本书还专门辟出一章讨论了因果推断的非参数和半参数方法。这包括了对倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的深入批判性分析，并重点介绍了双重稳健估计（Doubly Robust Estimation）和双重机器学习（Double Machine Learning, DML）的计量经济学视角。DML方法允许研究人员利用高维数据拟合的灵活性来分离处理效应和结果变量的干扰项，从而在保持因果推断有效性的同时，提高模型的拟合度。 最后，本书探讨了高频数据的微观结构建模。这涉及处理远超传统时间序列分析的频率数据，例如订单簿数据。我们讨论了如何使用跳跃-扩散模型（Jump-Diffusion Models）来捕捉市场微观结构中的瞬时冲击，以及如何使用截断回归（Truncated Regression）和Tobit模型来分析截尾或有限依赖变量，例如交易量或存活时间数据。 总结 本书的显著特点在于其严谨的理论推导与高度的实践相关性相结合。它假设读者已经掌握了线性回归和基础计量经济学的知识，目标是带领读者进入计量经济学研究的“前沿阵地”，专注于处理那些需要时间序列、面板结构、非线性或高维工具来解决的复杂问题。本书为理解和执行下一代计量经济学研究提供了必要的数学和统计框架。 ---

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