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作者:Not Available (NA)

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页数:596

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价格:386.00 元

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isbn号码:9781842654897

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• 学术研究
• 数据分析
• 统计推断
• 数学

好的，根据您的要求，我将为您撰写一本名为《Applied Bayesian Econometrics: A Practical Guide with R and Stan Implementations》的图书简介。这本书将专注于应用贝叶斯方法在计量经济学中的实践，并强调使用R和Stan等现代工具进行实际操作。 书籍名称：《应用贝叶斯计量经济学：使用R和Stan实现的实用指南》 (Applied Bayesian Econometrics: A Practical Guide with R and Stan Implementations) 书籍简介 前言：现代计量经济学的范式转变 在当今复杂多变的经济研究和政策分析领域，传统频率派（Frequentist）方法在处理复杂模型结构、高维参数空间以及信息不完整性时，正面临日益严峻的挑战。贝叶斯方法凭借其整合先验信息、提供完整后验分布、并在复杂模型中提供灵活推断的能力，已成为现代计量经济学研究不可或缺的工具。然而，将贝叶斯理论转化为实际可操作的经验模型，尤其是在需要处理大规模数据和复杂模型计算时，往往需要深厚的计算技能和对现代软件的熟练掌握。 《应用贝叶斯计量经济学：使用R和Stan实现的实用指南》正是为了弥合理论理解与实际操作之间的鸿沟而精心编写的。本书不仅仅是一本关于贝叶斯统计理论的教科书，更是一本专注于实证应用的操作手册和方法论指南。它旨在为经济学、金融学、公共政策、商业分析等领域的学生、研究人员和专业人士提供一套完整、可复现且高效的贝叶斯建模框架。 --- 本书核心理念与结构 本书的核心理念是“从问题出发，以数据驱动，用计算实现”。我们强调从实际的经济学问题出发，系统地构建贝叶斯模型，并利用当前最强大的统计计算引擎——Stan（通过R接口`rstan`或`cmdstanr`）——进行高效的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）抽样。 全书共分为六个主要部分，层层递进，确保读者不仅理解“如何做”，更能理解“为何要这样做”。 第一部分：贝叶斯方法的基石与计算准备 (Foundations and Computational Setup) 本部分为后续高级应用奠定坚实的理论和实践基础。 1. 概率论与统计推断的贝叶斯视角： 重新审视概率的解释，重点介绍贝叶斯定理在参数推断中的作用，对比频率派与贝叶斯推断的根本差异。 2. 选择与构建先验分布： 深入探讨无信息、弱信息和强信息先验的选择策略。详细介绍共轭先验在解析求解中的作用，并过渡到非共轭模型的必要性。 3. 计算革命：MCMC与Stan的入门： 介绍变分推断（VI）和MCMC方法（特别是NUTS/HMC）。详细指导读者安装和配置R环境，并用简单的线性回归示例，展示如何使用Stan语言编写第一个模型并进行后验抽样。 4. 模型诊断与评估： 讲解收敛诊断的关键指标（如$hat{R}$、有效样本量ESS），以及后验预测检验（Posterior Predictive Checks, PPC）在模型拟合优度评估中的核心地位。 第二部分：核心计量模型的贝叶斯重构 (Reconstructing Core Econometric Models) 本部分将经典的线性与非线性回归模型置于贝叶斯框架下进行系统重构。 1. 贝叶斯线性回归的深入分析： 详细推导多元线性回归的共轭后验分布，并展示如何使用Stan处理具有复杂协方差结构（如异方差性）的线性模型。 2. 广义线性模型（GLMs）的贝叶斯化： 涵盖二元选择（Logit/Probit）、泊松回归和负二项回归。重点讨论在Stan中如何有效参数化这些模型，并使用适当的超先验来控制过度拟合。 3. 模型选择与比较： 介绍贝叶斯模型平均（BMA）的概念，详细讲解贝叶斯因子（Bayes Factor）的计算与解释。同时，介绍WAIC（Widely Applicable Information Criterion）和LOO-CV（Leave-One-Out Cross-Validation）作为模型选择和预测性能评估的现代工具。 第三部分：处理面板数据与时间序列 (Panel Data and Time Series Analysis) 经济学数据结构复杂，本部分聚焦于处理依赖性和动态结构。 1. 随机效应与固定效应的贝叶斯处理： 探讨如何将面板数据的个体异质性（Heterogeneity）参数化为随机效应或先验分布，并展示如何在Stan中灵活实现混合效应模型。 2. 动态时间序列模型： 构建并估计一阶自回归（AR(1)）和向量自回归（VAR）模型。重点在于如何处理协方差矩阵的先验设置，以确保时间序列的平稳性约束。 3. 状态空间模型与卡尔曼滤波的替代： 介绍使用MCMC方法估计状态空间模型（如动态因子模型）的优势，避免了传统卡尔曼滤波在非线性或非高斯误差项下的局限性。 第四部分：高级微观计量与因果推断 (Advanced Microeconometrics and Causal Inference) 本部分是本书的亮点之一，探讨贝叶斯方法在解决因果推断挑战中的应用。 1. 工具变量（IV）的贝叶斯实现： 详细构建和估计两阶段最小二乘（2SLS）的贝叶斯扩展，尤其关注如何设置先验以处理弱工具变量问题。 2. 选择模型与样本选择偏差： 解决Heckman两阶段模型中的样本选择偏差。展示如何将Heckman模型结构嵌入Stan中，同时对选择方程和结果方程进行联合推断。 3. 倾向得分匹配与因果结构模型： 介绍如何使用贝叶斯方法进行倾向得分估计，以及在结构计量模型中整合先验知识进行参数识别的策略。 第五部分：高维与结构化模型 (High-Dimensional and Structured Models) 面对大数据和复杂交互项，本部分介绍收缩（Shrinkage）方法。 1. 贝叶斯收缩回归： 深入探讨Ridge、Lasso及其贝叶斯等价物（如Horseshoe Prior）。重点展示如何通过调整先验分布的“尖锐度”，实现对高维系数的自动选择和收缩。 2. 空间计量模型入门： 介绍如何为空间权重矩阵（Spatial Weight Matrix）设置合理的先验，并估计空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）。 第六部分：案例研究与实战部署 (Case Studies and Practical Deployment) 本书的最后一部分通过跨领域的真实数据案例，巩固所学技能。 1. 宏观经济预测： 使用动态因子模型对宏观经济指标进行平滑处理与预测。 2. 金融数据： 估计带有随机波动率（Stochastic Volatility）的金融回报率模型。 3. 政策评估： 使用合成控制法（Synthetic Control Method）的贝叶斯扩展进行政策效应评估。 --- 本书特色：为什么选择这本书？ 实践驱动，代码优先： 书中几乎每一个概念都配有清晰、完整且可直接运行的 R代码块和Stan代码。读者可以立即将理论应用于自己的数据集。 现代计算工具的深度整合： 本书不局限于传统的MCMC模拟器，而是将Stan——当前最主流、最高效的基于HMC/NUTS的概率编程语言——作为核心计算引擎，确保模型可以在复杂结构下快速收敛。 关注计量经济学的特定挑战： 内容设计紧密围绕经济学研究的痛点，如内生性、异方差、面板结构和因果识别问题，而非仅仅停留在通用统计推断。 完整的方法论视角： 从模型设定、先验选择、计算执行到收敛诊断和模型比较，提供了一套完整的、可审计的贝叶斯工作流程。 目标读者 本书适合以下人群： 计量经济学、金融学、应用经济学、量化社会科学的高级本科生和研究生。 需要将频率派模型升级到更灵活、信息更丰富的贝叶斯框架的学术研究人员。 需要进行复杂模型估计和推断的金融分析师、风险管理人员和政府经济顾问。 掌握本书内容，读者将能够自信地利用尖端的贝叶斯方法和强大的计算工具，解决最棘手的实证经济学问题。

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这本书的排版和术语一致性堪称典范，在严肃的学术著作中，这一点尤为重要，因为它直接关系到阅读的流畅度和准确性。我注意到，凡是定义（Definition）、引理（Lemma）和定理（Theorem）都有清晰的编号和醒目的标记，这使得在需要回顾某个特定结果时，可以迅速定位。另外，它对希腊字母和数学符号的使用极其规范，没有出现任何模糊不清的符号混用情况，这在处理高维问题时，能有效避免因符号歧义而导致的理解偏差。我过去读过一些手稿式的统计教材，符号混乱不堪，严重影响了阅读体验，但这本书完全没有这个问题，它在细节上的精益求精，体现了作者和出版方对读者体验的尊重。

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这本书的深度绝对是为研究生和高级研究人员量身定<bos>})$. 它的侧重点显然不在于那些入门级的描述性统计，而是直接切入了推断统计的核心领域。我印象最深的是关于参数估计那一章，对极大似然估计（MLE）的讲解简直是教科书级别的范本。它不仅推导了MLE的性质，比如渐近正态性和一致性，还详细对比了不同估计量之间的效率差异，比如与Cramér-Rao下界的比较。我用了好几天的时间来消化这部分内容，因为里面涉及大量的矩阵微积分和高维积分，对读者的数学功底要求很高。不过，一旦你真正理解了这些推导过程，你就会发现，之前在其他教材上看到的那些“结论”突然间都变得有迹可循、有根有据了。它迫使你思考“为什么是这样”，而不是简单地接受“就是这样”，这种训练对于未来从事量化研究是至关重要的。

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坦率地说，这本书的习题部分是其灵魂所在，也是最能体现其价值的地方。它们绝不是那种随便设置的计算题，而是真正需要你动脑筋去构建模型的挑战。我记得有一个关于多变量正态分布下协方差矩阵估计的习题，它要求我们推导出在特定约束条件下最佳线性无偏估计（BLUE）的形式。这个过程涉及到一个非常巧妙的矩阵代数技巧，如果不是对线性代数有深刻的理解，几乎不可能完成。我不得不翻阅了好几本线性代数参考书来辅助完成，但当最终得出那个优雅的封闭形式解时，那种成就感是无与伦比的。这本书真正做到了理论与实践的完美结合，它不仅教你统计学的“工具”，更教你如何“制造”和“优化”这些工具。

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我对这本书的组织结构感到非常赞赏，它体现了一种非常清晰的逻辑递进关系。从基础的概率空间定义开始，逐步过渡到随机变量的积分表示，然后自然而然地引出期望和矩，接着是收敛性的讨论，最后才引入统计推断的框架。这种从最底层逻辑向上搭建知识体系的方式，极大地减少了知识断裂点。不像有些书，刚讲完均值，下一章就突然跳到了假设检验的P值，中间的桥梁搭建得很生硬。而在这里，一切都是水到渠成的。特别是它对信息论在统计推断中应用的初步探讨，虽然篇幅不多，但为理解信息几何和更现代的统计方法打下了坚实的基础，让人看到了统计学更广阔的未来图景。

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这本书的封面设计得非常有品味，那种深蓝色配上烫金的字体，一看就知道是经典之作。我是在一位资深统计学家的推荐下买的，原本以为会是那种晦涩难懂的教科书，没想到它在严谨性上做到了极致，同时又充满了洞察力。 尤其是关于概率论基础的部分，作者用一种非常直观的方式讲解了那些复杂的公理和定理，让我这个对基础不太牢固的人都能迅速跟上节奏。我特别喜欢它对大数定律和中心极限定理的阐述，不仅仅是公式的堆砌，更是深入到了这些定理在实际应用中的哲学意义。比如，它如何解释我们为什么可以相信样本均值会收敛于总体均值，那种娓娓道来的叙述方式，让人在学习知识的同时，也对统计学的魅力有了更深的体会。书中穿插的一些历史小故事，比如早期统计学家的争论和发现过程，也让阅读过程不再枯燥，更像是在跟随一位智者进行一场思想的漫游。

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